基于文献的知识发现的应用进展研究

本文在对共词分析、共引分析理论、Swanson理论以及文本挖掘理论应用进展进行系统研究的基础上,将分别基于上述理论的基于相关文献发现、基于非相关文献发现和基于全文献发现统一整合于“基于文献知识发现”之下,构建起完整的基于文献知识发现的方法与应用研究体系,同时分析了其应用前景。     

Swanson方法研究与应用框架分析

在文献调研的基础上,从开放式和闭合式知识发现过程的模拟和改进研究角度梳理Swanson方法的研究框架,分析并建立应用开放式和闭合式知识发现过程的通用算法流程,包括输入、实现步骤、输出和分析控制,并就中文非相关文献知识发现进行分析。     

主题词分析法进行非相关文献知识发现的探索(Ⅰ)——模拟Swanson的知识发现过程

非相关文献知识发现是Swanson教授提出的一种情报学方法,用于挖掘隐藏在文献之间的隐秘联系.其知识发现过程包括两部分开放式知识发现过程和闭合式知识发现过程.开发式知识发现过程是形成假设的过程,可表示为A→B→C;闭合式过程是检验假设的过程,可表示为A→B←C.本文以Medline为数据源,以Mesh字段中的主题词为内容分析单元,进行开放式知识发现的实践.文章共分两部分第一部分模拟Swanson的雷诺病和鱼油、偏头痛和镁缺乏的知识发现的例子,分别以雷诺病(raynaud disease)和偏头痛(migraine)为来源主题词(source subject),寻找目标词鱼油和镁缺乏;第二部分是以2型糖尿病(diabetes mellitus,type 2)为来源主题词,进行主题词分析法的医学实践.研究表明,主题词作为内容分析单元在技术上容易实现,是可行的知识挖掘方法.在实践中还需要探索更好的主题词统计量,进行更精确的类别限定,进一步完善该方法在科研领域的应用.     

闭合式非相关文献知识发现方法在中文文献中的验证

在基于Swanson的闭合式与开放式知识发现法具体算法过程的基础上,以中国期刊网医药卫生大类的数据为测试集,采用的闭合式和知识发现方法,在中文科技文献中重现了"雷诺氏病和鱼油"、"偏头痛"和"镁缺乏"两对概念的知识发现过程,验证了Swanson的基于非相关文献的知识方法中的闭合式方法在中文文献中同样可行。     

非相关文献知识发现研究进展

随着科学技术的高度发展,学科的分化越来越细,学科间交流越来越困难,知识总量与人类吸收能力之间矛盾日益突出。美国芝加哥大学情报学教授Don.R.Swanson创立的情报学知识发现方法及人机交互系统Arrowsmith,是揭示非相关文献及学科间隐藏联系的强有力的工具。本文介绍了Swanson的情报学思想的产生背景、内涵及其开放式和闭合式的知识发现过程,分析了国内外对该方法的研究和发展,指出Swanson方法的实践所面临的困难及挑战。Swanson知识发现方法强大的情报功能和对医学实践的指导意义,使其在未来的科学发展中具有广阔的推广前景。     

Don R.Swanson的情报学学术成就的方法论意义与启示

随着科学技术的飞速发展 ,专业分工越来越细 ,跨专业的沟通变得更加困难 ,而一个专业领域的信息可能对另一个专业领域是有价值的 ,一定存在着某种隐含的有价值的关联 ,而以常规的方式是检索不到这种关联的。美国芝加哥大学情报学教授Don .RSwanson创立了一种情报学方法———基于非相关文献的知识发现方法及人机交互系统Arrowsmith ,很好地解决了这个问题。本文详尽地介绍了Swanson的情报学方法的产生背景、概念及应用情况和美国情报学界及作者对Swanson的情报学方法的评价 ;最后从三个方面探讨了Swanson的情报学学术成就的方法论意义以及带给我们的四点启示 ,认为Swanson创立的基于非相关文献的知识发现方法为情报学指明了新的研究方向 ,对情报学的学科建设具有重大意义     

非相关文献知识发现的算法模型与探讨

介绍了Swanson基于非相关文献知识发现的原理及国内外学者在此基础上进行的研究与进展情况,重点阐述了多种非相关文献知识发现过程的算法模型,提出了把该原理应用与汉语文献进行非相关文献知识发现的设想,并对算法模型进行了初步探讨。