基于知识图谱的标准文献多维知识发现研究
2023-04-17分类号:G255.54;TP391.1
【部门】武汉大学信息管理学院 新疆财经大学
【摘要】[目的/意义] 我国经济迈入高质量发展阶段,标准文献在新发展格局中起着基础引领作用。基于知识图谱进行标准文献多维知识发现,能够创新标准文献的资源利用方式、提高利用效率。[方法/过程] 结合标准文献内容结构特征和标准文献情报需求,提炼多维知识发现需求。通过对标准文献编写规范、标准文献元数据、标准文献内容等进行系统化的分析,完善和构建标准文献本体模型,最后选取版权领域进行知识发现实例探索。[结果/结论] 面向用户情报需求,本文提出了“标准文献—机构—人员—术语—结构—内容”6维知识发现框架,并聚焦标准文献的通用内容与结构,构建了“元数据—结构—内容”3层标准文献本体模型,包含15个概念、21个对象属性,可一定程度支撑六维知识发现,包括关联标准文献、潜在机构人员合作关系、术语不一致发现、结构重用、内容关联发现等应用。本文提出的三层标准文献本体模型拓展并细化了标准文献实体类型,基于知识图谱的多维知识发现框架能够为标准文献开发利用提供新方向。
【关键词】标准文献 知识图谱 知识发现 本体 元数据
【基金】国家自然科学基金项目“基于科学共同体知识大图的隐性合作关系发现与深度挖掘”的研究成果,项目编号:72074172
【所属期刊栏目】情报理论与实践
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