1957-2018年图书情报学论文的可视化分析

【目的/意义】将人工智能技术与可视化技术相结合,解析文章题名与摘要中包含的隐藏信息,为探索我国 图书情报领域的研究历史与现状提供全新研究视角。【方法/过程】从CNKI数据库中下载CSSCI来源期刊中图书情 报学领域的全部文章元数据148 956条,利用自然语言处理技术抽取题名与摘要中的标签、分类以及情感倾向,通 过统计、聚类、神经网络预测以及知识图谱等方法,绘制期刊下载与被引关系图、构建影响文献被引因素模型、研究 热点与情感倾向迁移图以及高质量文章的知识图谱等。【结果/结论】揭示了1957-2018年图书情报领域文献被引与 下载的关系,挖掘文献被引的影响因素,找出研究热点的变迁演化以及高被引文献的特征。     

基于LDA及模糊VIKOR法的中小企业情报收集系统模型构建

【目的/意义】针对当前中小企业情报收集系统模型收集情报的准确性、信息检索查全率以及情报分类管理 效率较低的问题,提出基于LDA及模糊VIKOR法的中小企业情报收集系统模型构建。【方法/过程】根据LDA模型 设计并构建中小企业情报收集系统模型架构,通过企业管理架构采集知识资源,将获取的知识分别划分至管理架 构相应模块中,实现企业知识整合管理。根据模糊VIKOR法设计了中小企业情报分类步骤,引入贝叶斯统计的标 准法,获取最佳主题数量,采用Gibbs抽样算法得出分类隐含层主题集合概率整体分布的向量,实现中小企业情报 收集系统分类管理。【结果/结论】实验结果表明,该系统的准确性较高,能够有效提高情报分类管理效率以及信息 检索查全率。【创新/局限】本文采用LDA模型整合管理企业知识,结合模糊VIKOR法分类管理企业情报收集,构建 准确高效的系统模型,但本文构建的系统模型未应用于实际企业中进行反馈与完善。     

融合底层语义特征的医学图像信息标注

【目的/意义】本文基于颜色、纹理等外部特征与局部视觉特征构成的底层语义特征数据并采用随机森林的 方法对医学图像信息进行语义自动标注,为医务工作者提供临床决策参考,便于普通公众理解医学知识和了解个 人健康情况,也可以在大数据环境下扩展图书情报领域研究人员对信息组织与处理的范围,促进学科交叉与融合, 提升智慧医学的发展,为健康中国战略提供智力与技术支持。【方法/过程】融合图书情报领域知识与医学知识,将 图像语义标注看作为一个多类分类问题,首先,抽取颜色、纹理等外部特征及局部视觉特征等底层语义特征;然后, 运用随机森林的方法,设计了基于随机森林的医学图像自动标注方案。【结果/结论】融合底层语义特征的医学图像 信息自动标注的方案与随机树标注方案相比较,具有较好的效果。【创新/局限】将视觉语义词典作为医学图像的底 层语义特征引入到图像标注中;运用随机森林构建的医学图像标注方案;局限在于仅采用BreaKHis数据集为实验 数据。     

图像语义特征的探索及其对分类的影响研究

【目的/意义】针对当前利用计算机管理图像资源存在图像语义特征表达不足等问题,探索和分析了特征及 特征融合对分类结果的影响,提出了一种提高图像语义分类准确率的方法。【方法/过程】本文定义了四种图像风 格,将图像描述特征划分为三个层次,探究特征融合的特点,寻求能有效表达图像语义的特征。分别采用SVM、 CNN、LSTM 及迁移学习方法实现图像风格分类,并将算法组合以提高分类效果。【结果/结论】基于迁移学习的 ResNet18模型提取的深层特征能够较好地表达图像的高级语义,将其与SVM结合能提高分类准确率。特征之间 并不总是互补,在特征选择时应避免特征冗余,造成分类效率下降。【创新/局限】本文定义的风格数目较少,且图像 展示出的风格并不绝对,往往可以被赋予多种标签,今后应进一步丰富图像数据集并尝试进行多标签分类。     

融合标签概念空间及用户网络的语义社团发现研究

【目的/意义】基于标签系统所蕴含的语义信息与隐性社会网络,构建融合标签概念空间及用户网络的语义社 团发现模型,提高社团发现的质量。【方法/过程】通过构建标签的概念空间挖掘标签间的语义关系,并根据标签包 含的隐性社会网络发现用户网络,进而将两者结合融入到社团发现算法中,并以豆瓣网数据对模型进行实证。【结 果/结论】标签概念空间及用户网络能够提升语义社团发现算法效果。     

基于研究问题与研究方法贡献的论文学术价值早期识别方法

【目的/意义】论文学术价值识别是科技成果评价的重要内容,利用论文内容贡献度和加权平均被引量指标 能够实现论文学术价值的早期识别,推动科技成果价值的早发现早实现。【方法/过程】本文首先基于模式匹配和共 现分析方法抽取了论文问题知识元关系和方法知识元关系;其次按照问题与方法知识元关系进行检索,构建问题 与方法相关文献集;然后基于相关文献集提出论文学术价值指标计算方法,并通过归一化贡献度-加权平均被引量 矩阵,实现了论文学术价值早期识别;最后采用图书情报领域期刊论文数据进行了实验研究。【结果/结论】实验结 果表明,本文提出的方法能够实现论文学术价值的早期识别,有利于推进高质量、高水平科技成果的推广与应用。 【创新/局限】后续研究将把更多论文知识元纳入计算,进一步提高论文学术价值早期识别效果。     

基于主题图的在线健康信息标签语义挖掘研究

【目的/意义】在线健康信息的有效组织对提升全民身体素质具有重要的社会价值。【方法/过程】在分析健 康信息主题、关联关系和资源标引的基础上,构建基于主题图的在线健康信息标签语义挖掘模型,从而构建了健康 信息标签主题图并实现了其可视化导航、浏览和检索等功能。【结果/结论】基于主题图的在线健康信息标签语义挖 掘模型能够准确的发现在线健康信息与信息标签间的深层关系,可以更好地揭示在线健康信息标签的语义关联, 为用户提供信息的可视化浏览和导航功能、提升健康信息的组织效果,帮助用户健康信息获取。【创新/局限】本文 将主题图与健康信息标签相结合,提高了健康信息的检索效率和利用效率,但本文也存在着不足,例如标签样本量 和样本范围较小,缺乏专业医学研究者的参与。     

突发事件新闻语义建模研究

【目的/意义】突发事件新闻具有连续性特征,现存的语义模型无法很好地表示这一特征,通过构建突发事 件新闻语义模型可以实现对这些连续性信息的深层次语义描述和利用。【方法/过程】本文根据由表及里的建模思 维,构建了一个突发事件新闻深层次语义描述本体模型。该模型分为元数据和内容语义两部分,内容语义部分以 事件为起点、以连续性情景和动作为核心。在对突发事件新闻案例进行语义描述的基础上,实现了语义检索、语义 推理、语义数据可视化分析等应用。【结果/结论】通过语义标注和应用实验,验证了该模型的可用性。【创新/局限】本 文提出的突发事件新闻本体模型,较好地解决了突发事件新闻连续性信息的语义标注问题。     

三元共现潜在语义向量空间模型

【目的/意义】文献的向量表示方法对文献主题聚合、聚类和分类等研究具有重要意义。基于二元共现信息 的潜在语义向量空间模型（CLSVSM）挖掘了文本信息中词与词之间的潜在语义关系,与文本向量表示的基本模型- 向量空间模型（VSM）相比很大程度上提高了文本聚类的精度。【方法/过程】为使CLSVSM能更优的提取文献的潜 在语义信息,本文在二元CLSVSM基础上进一步引入了三元共现信息,以深度挖掘文献的潜在语义,通过研究三元 共现矩阵的表示,三元共现频次和相对共现强度的计算方法,最终建立了加权共现潜在语义向量空间模型（加权 CLSVSM)。最后我们分别利用中、英文献数据对二元CLSVSM和加权CLSVSM两类模型进行了实验比较。【结果/ 结论】结果显示：新模型对英文文献的聚类效果与二元CLSVSM相当,但对中文文献主题聚类效果明显要优于二元 CLSVSM。     

基于引文网络结构变换的大数据研究前沿预测

【目的/意义】对大数据知识领域的研究前沿及未来发展趋势进行预测。【方法/过程】利用引文网络结构变 换模型方法,通过 CiteSpace信息可视化软件工具,对下载于 Web of Science检索平台的大数据研究领域文献进行分 析,绘制文献共被引和引文结构变换知识图谱,分别从共被引文献和施引文献的视角,对大数据领域的研究前沿和 未来发展趋势进行预测。【结果/结论】预测出了对学科发展具有潜在影响力、交叉属性最强、对中心度影响最大的 文献以及相关研究主题。这种分析方法,避免了从施引文献或被引文献的单一角度分析知识领域研究前沿的不 足,对系统地分析知识领域的前沿,预测未来潜在变化趋势具有一定的参考价值。     

基于PLSR 的学术期刊影响力影响因素研究

【目的/意义】为了定量分析学术期刊影响力的影响因素,针对目前研究方法的不足,引进偏最小二乘回归 （PLSR）模型进行研究。【方法/过程】以图书情报类期刊为研究样本,构建期刊影响力影响因素指标体系,利用期刊 影响力指数表征期刊影响力,建立单因变量PLSR模型并采用VIP 值衡量各影响因素的重要程度。【结果/结论】实 证结果表明：复合总被引、五年影响因子和他引影响因子是排名前三的重要因素;即年指标和平均引文数不是主要 因素;可被引文献量、可被引文献比和被引半衰期的影响作用十分微弱。研究指出,在对期刊影响力与其影响因素 之间的关系进行研究时,应该注重样本特异点的筛选。     

基于Word2vec的学者推荐与跨语言论文推荐模型研究

【目的/意义】学术网站是学者发现研究兴趣的有效途径,研究学者推荐与跨语言论文推荐有助于学者更好 地开展学术研究。【方法/过程】利用论文之间的引用与被引关系分别爬取参考文献集合和被引文献集合,构建学者 推荐与跨语言论文推荐模型。首先通过Word2vec算法模型生成候选相关学者集和候选相关论文集,计算 Word2vec得分;然后分别进行加权处理,最终得到学者推荐列表和跨语言论文推荐列表。以CSSCI中的《中国图书 馆学报》、《情报学报》和《图书情报工作》三种代表性期刊在2016-2017年载文的参考文献集合与被引文献集合为数 据来源进行实证分析,并验证模型的科学性与可行性。【结果/结论】实证结果表明,该模型可以很好地发现相关学 者以及相关论文。     

基于SFM-DCNN的层次特征文本分类研究

【目的/意义】对互联网产生的大量文本数据进行有效分类,提高文本处理效率,为企业用户决策提供建 议。【方法/过程】针对传统的词向量特征嵌入无法获取一词多义,特征稀疏、特征提取困难等问题,本文提出了一种 基于句子特征的多通道层次特征文本分类模型（SFM-DCNN）。首先,该模型通过Bert句向量建模,将特征嵌入从 传统的词特征嵌入升级为句特征嵌入,有效获取一词多义、词语位置及词间联系等语义特征。其次,通过构建多通 道深度卷积模型,将句特征从多层级来获取隐藏特征,获取更接近原语义的特征。【结果/结论】采用三种不同的数 据对模型进行验证分析,采用对比相关的分类方法,SFM-DCNN模型准确率较其他模型分类性能有所提高,这说 明该模型具有一定的借鉴意义。【创新/局限】基于文本分类中存在的一词多义、特征稀疏问题,创新性地利用Bert来 抽取全局语义信息,并结合多通道深层卷积来获取局部层次特征,但限于时间和设备条件,模型没有进行进一步的 预训练,实验数据集不够充分。     

基于词向量语义扩展的网络文本特征选择方法研究

【目的/意义】现有特征选择方法可以计算特征所携带的类别信息量,但却不能计算出与主题相关的语义信 息。针对其不足,为了提高分类准确率,提出一种基于词向量语义扩展的特征选择方法。【方法/过程】该方法引入 了词向量进行主题语义计算,筛选出具有类别语义信息的词条实现特征候选集的特征扩展,并采用K近邻分类方 法进行分类实验。【结果/结论】实验结果显示新方法能够有效提取主题语义特征并提高分类准确率。     

微信中基于语义关联的跨媒体检索研究

【目的/意义】随着大数据时代的到来,基于关键词的微信检索已不能满足用户的检索需求,如何快速高效 地检索出用户需要的信息是微信检索面临的关键问题。【方法/过程】为解决上述问题,本文采用一种基于语义关联 的微信跨媒体检索框架,利用语义关联图来揭示不同模态数据之间潜在的语义关联,将微信数据构成一个资源群 体。【结果/结论】基于语义关联的微信跨媒体检索框架,实现了语义特征的统一视图,可有效缩小语义鸿沟,提高检 索效率。     

Altmetrics 在论文影响力评价中的应用研究

【目的/意义】综合国内外对 Altmetrics研究的相关论文,介绍了 Altmetrics的定义、产生和发展过程,指出 Altmetrics与传统计量学的联系与区别,着重分析了 Altmetrics服务提供平台、Altmetrics计量指标及工具应用研究现 状。【方法/过程】针对目前国内外学者关于 Altmetrics指标研究的疑问,以 PLOS ONE为例选取图书情报领域论文 进行浏览量与被引量的相关性分析。【结果/结论】得出了 PLOS ONE相应计量指标能够有效指示高被引文献的结 论。证明了 Altmetrics能够有效体现文献学术影响力以及社会影响力。最后正对 Altmetrics研究现状进行了表达了 自己的见解,指出后续可能的研究方向和待解决的问题。     

基于互引和共被引的期刊关联分析比较

【目的/意义】期刊互引和期刊共被引不仅能揭示期刊之间的强弱关联,还可以据此划分期刊群。本文目的 在于对比互引和共被引在分析期刊关联,揭示期刊作用,以及划分期刊类别上的效果差异。【方法/过程】以图书情报 学的18种CSSCI核心期刊为例,构建期刊互引矩阵和期刊共被引矩阵,运用UCINET生成引文网络。分别对其网络 结构、中介中心性、凝聚子群进行对比分析。【结果/结论】期刊共被引在区分关联的强弱、分析期刊桥梁作用上有优 势,而期刊互引在划分学术期刊群上更具合理性。     

基于本体和SAO结构的线上技术供需信息语义匹配研究

【目的/意义】为应对线上技术供需信息超载导致的检索难、信息非结构化导致的供需文本匹配难的问题, 开展技术供需信息语义匹配研究。【方法/过程】构建技术领域本体,利用SAO结构分析提取技术供需信息中多维 语义结构特征,表征供给技术的创新特征及技术需求的问题特征。应用基于本体信息内容与语义距离相似算法, 结合词向量与熵值分析,提出技术供需多维语义结构匹配模型。【结果/结论】对线上新能源领域技术供需数据进行 测试,验证模型有效性,为提高技术供需主体信息检索效率、促进供需对接提供思路,并为考虑供需信息匹配的科 技主体推荐提供决策。     

基于主题因素分析的图书情报领域零被引现象研究

【目的】 通过分析国内图书情报领域零被引文章的主题特征,为图书情报领域科研工作者的写作以及科技期刊的选题、出版等提供参考和建议。【方法】 以17种《中文社会科学引文索引(2017—2018)》来源期刊为数据来源,利用知识图谱,展现其2008—2012年零被引论文的主题特征,通过对比同期高被引论文的主题,总结图书情报领域出现零被引现象的主题因素。【结果】 与高被引论文相比,零被引论文的研究主题分散、陈旧。但是研究主题并没有显示出偏离学科研究领域或者高度前瞻性的特点。【结论】 建议科研工作者在扎实写作的同时,注意创新研究主题,建议科技期刊选题策划应平衡各项原则,避免一味地追求创新。     

中外图书情报领域知识经济研究态势可视化分析与对比研究

【目的/意义】本文通过对比分析国内外图书情报领域知识经济的研究与发展态势，为探索我国图书情报领 域知识经济研究的发展提供参考。【方法/过程】以国内外图书情报领域文献为样本，对文献数量、研究地域、高产作 者、研究热点以及研究前沿趋势等进行了多视角统计和可视化分析。【结果/结论】得到了国内外图书情报领域知识 研究影响力较大的研究国家、研究作者和研究机构，并对国内外图书情报领域知识经济研究热点和研究前沿进行 了对比分析，揭示国内外图书情报领域知识经济研究热点和研究前沿的异同。