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[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 李浩男 安璐
随着大数据的迅速发展,知识网络在不同语言、不同领域和不同模态等情境下呈现高度多样性和复杂性,如何对齐与整合多源情境下的异构知识网络,成为研究者所面临的严峻挑战。本文在知识网络深度表示学习的基础上,提出一种由知识网络构建、跨语言网络表示学习和统计机器学习三个模块构成的知识网络对齐(knowledge network alignment,KNA)模型。为验证模型的有效性,在中英文双语知识网络数据集上开展实证研究,借助于网络表示学习算法将异构知识网络表征到同一空间,利用已知的对齐链接来训练统计机器学习模型,并通过模型来预测未知的节点对齐链接。KNA模型在跨语言共词网络对齐任务中取得Precision@1值为0.7731,高于基线方法 (0.6806),验证了KNA模型在跨语言知识网络对齐上的有效性。研究结果对于改进知识网络的节点对齐效果,促进多源情境下的异构知识网络融合具有重要意义。
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 王峰 安璐
为了解决领域知识融合过程中所带来的冗余和不一致问题,本文从知识图谱视角研究领域知识对齐。在知识图谱深度表示学习的基础上,提出了一种新的知识图谱对齐(knowledge graph alignment,KGA)模型。为验证模型的有效性,在异构知识图谱和跨语言知识图谱的相关数据集上进行对比实验。在异构数据集上,相比于传统的MTransE和IPTransE,KGA模型的Hits@1指标值最高提升了6.40%,MRR指标值最高提升了6.30%;在跨语言数据集上,模型的Hits@1指标值最高提升了9.66%,MRR指标值最高提升了9.60%。实验结果表明,KGA模型在领域知识对齐上的效果优于传统领域知识对齐方法。研究结果对于改进知识图谱实体对齐效果,提升领域知识的覆盖率和正确率,促进知识图谱在情报学领域的应用具有重要意义。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
余传明 原赛 胡莎莎 安璐
在主题深度表示学习的基础上,该文提出了一种融合双语词嵌入的主题对齐模型(topic alignment model, TAM),通过双语词嵌入扩充语义对齐词汇词典,在传统双语主题模型基础上设计辅助分布用于改进不同词分布的语义共享,以此改善跨语言和跨领域情境下的主题对齐效果;提出了2种新的指标,即双语主题相似度(bilingual topic similarity, BTS)和双语对齐相似度(bilingual alignment similarity, BAS),用于评价辅助分布对齐的效果。相比传统的对齐模型MCTA, TAM在跨语言主题对齐任务中双语对齐相似度提升了约1.5%,在跨领域主题对齐任务中F1值提升了约10%。研究结果对于改进跨语言和跨领域信息处理具有重要意义。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余传明 王峰 安璐
由于能够捕捉语言的内在规律，词向量在自然语言处理任务中得到广泛应用，通过跨语言词汇对齐能够将词向量的应用推广到跨语言情境中。文章在词汇深度表示学习的基础上通过改进生成对抗网络结构，提出一种新的词汇对齐模型(Word Alignment Model, WAM)。为验证模型的有效性，在三组跨语言语料数据集上进行对比实验。与最好的无监督方法相比，WAM模型在P@1上提升0.25%，在P@10上提升0.46%。实验结果表明，通过改进生成对抗网络，能够以无监督的方式更好地实现词汇的跨语言对齐。研究结果对完成领域知识的跨语言迁移，解决跨语言情感分析、信息检索和问答系统等跨语言信息处理任务有重要意义。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈雪飞 肖仙桃 史新艳
本文提出领域知识网络基于文献的实现过程,根据知识单元和知识关系的不同将知识网络划分为知识结构网络和知识主体关系网络两类。并在该体系基础上以时间、网络类型、层次为维度确立知识网络构建方法模型,旨在从不同水平的知识单元和知识关系构建并分析领域知识网络。最后以科学计量学为例对本文提出的思想进行了实证。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
方志
本文针对知识网络系统支持企业知识管理的问题,分析了企业知识网络、知识链、知识流之间的关系,并将知识网络分为内部知识网络和外部知识网络,进而提出了基于知识网络的企业知识管理动态模型,并对其实现的关键问题作了进一步的阐述。
关键词：
知识网络 企业 知识管理
[期刊] 情报学报
[作者]
陈果 赵以昕
当前几种经典的复杂网络模型尚不能有效拟合领域知识网络现实情况,表现为:①以边连线为增长单元难以有效拟合知识网络模块化增长的高聚集效应;②知识增长中除马太效应外,有其他重要因素(如守旧、创新)与之抗衡。因此,有必要根据领域知识自身增长特点探寻一种新的演化模型,以有效实现领域知识的量化分析和预测。本文以典型的领域共词网络为例,从微观的增长视角解析其生成过程、增长方式和多种影响因素,以前人研究结论为证据,提出一种由模块化增长单元组成,并融合跟风、守旧与创新三种影响因素的领域知识网络演化模型;随后,通过实验仿真证明了该模型能更好地拟合现实领域知识网络的整体和微观结构;最后,以此模型为基础,通过进一步的仿真实验揭示了相关因素在领域新知识增长、知识聚集中的影响力度和相互作用。本研究为领域知识增长规律和共现型知识网络结构规律的探索提供了更直接可靠的量化分析基础。
[期刊] 软科学
[作者]
魏奇锋 石琳娜
利用WS小世界网络模型构建知识网络的结构演化模型,通过度与度分布、平均最短路径长度及集聚系数等参数变化反映结构的时序变化,通过平均知识存量及标准差计算反映知识主体的行为变化,从而有助于明确知识网络结构演化微观动力机制及其结构演化过程细节。模型中知识网络主体的价值优化预期是网络结构演化动力,网络结构演化具体过程则涉及知识网络价值计算、知识节点耦合成本计算以及关系边权重计算三方面。
关键词：
WS小世界 知识网络 结构演化 适应行为
[期刊] 软科学
[作者]
魏奇锋 石琳娜
利用WS小世界网络模型构建知识网络的结构演化模型,通过度与度分布、平均最短路径长度及集聚系数等参数变化反映结构的时序变化,通过平均知识存量及标准差计算反映知识主体的行为变化,从而有助于明确知识网络结构演化微观动力机制及其结构演化过程细节。模型中知识网络主体的价值优化预期是网络结构演化动力,网络结构演化具体过程则涉及知识网络价值计算、知识节点耦合成本计算以及关系边权重计算三方面。
关键词：
WS小世界 知识网络 结构演化 适应行为
[期刊] 情报学报
[作者]
刘非凡 张爽 罗双玲 夏昊翔
准确地探测和识别学科领域知识结构对于理解学科发展动态、制定科技政策以及开展科研活动具有重要意义。当前,针对该问题的探索思路主要集中在两个方面:文本内容分析和网络结构分析。在现有的研究中,这两种研究思路往往仅作为相互辅证的依据,缺少同时融合文本信息与结构信息来探测领域知识结构的方法。因此,本文借助深度学习领域涌现出的新兴算法,把深度图神经网络模型与文档表示学习以及流形学习算法加以综合,提出新的学科领域知识结构探测框架。分别选取了代表基础研究学科与新涌现研究领域的两个数据集对所提研究框架进行验证,实验结果表明,深度图神经网络能够有效融合文献的文本内容特征信息以及其引用关系特征信息,提高了领域知识结构探测效率及可识别度。本文的研究拓展了深度图神经网络模型的应用场景,并对情报工程应用领域具有一定的借鉴参考价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱婧祎 李北伟 季忠洋
[目的/意义]在开放式创新背景下,明晰网络嵌入性对知识管理过程的影响,对基于区域创新网络的企业知识管理模型构建展开研究。[方法/过程]以区域创新理论、知识管理理论和网络嵌入性理论为基础,分析了节点位置特征、节点联结特征、网络结构特征对企业知识吸收和知识扩散的影响。在此基础上,构建了基于区域创新网络的企业知识管理模型,并且提出了企业层面和区域层面的风险治理措施。[结果/结论]不同层次的网络嵌入性对企业知识吸收和知识扩散均具有重要影响,有针对性地优化网络嵌入特征能够提升知识管理绩效。企业通过知识吸收和扩散与区域创新网络形成了双向循环促进机制。研究可为有效制定知识管理和风险治理方案提供决策参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蒋勋 卞艺杰 吴铭峰
针对传统信息检索模型不能很好满足用户需求的问题,在分析现有相关研究的基础上,提出基于领域On-tology的知识检索模型。通过构建领域Ontology,对文档进行语义标注,对查询请求进行概念提取和语义扩展,从而得到语义索引项作为文档和用户请求的知识表达,进一步研究领域Ontology中词语间语义关系的计算模型。考虑到语义相似度与语义相关的内在关系,给出相关系数来衡量检索目标与候选者间符合程度。最后对提出的模型进行验证,结果表明检索性能有显著提高。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
安宁 滕广青 白淑春 韩尚轩
[目的/意义]探索领域知识的中心性与聚类情况有助于关键知识识别与知识群簇发现,对于掌握领域知识发展进程中的知识演化模式具有重要意义。[方法/过程]以网络科学的思想为基础,基于知识关联关系构建领域知识网络。采用中心性与聚类性的相关指标,对领域知识网络从时间序列上进行跟踪与分析。从网络整体与节点个体的层面,分别对领域知识生长发展过程中的中心性与聚类性展开交叉相关分析。[结果/结论]研究结果表明:领域知识网络在整体层面上中心性与聚类性具有非显著的负相关关系;高中心度的领域知识具有低聚类系数;领域知识的聚类性在不
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
梁镇涛 毛进 操玉杰 李纲
[目的/意义]知识经济时代,知识的生产、扩散和消费是社会经济发展的重要推动力。其中,知识扩散是充分发挥知识价值的重要过程,从微观层面理解知识扩散的规律对促进知识利用与创新具有重要意义。[方法/过程]以医学信息学领域的科学文献为例,文章基于知识模因的微观层面,采用知识模因识别方法从文献中提取出知识模因来表征知识单元,并基于文献引证网络构建各知识模因的扩散级联网络,计算分析扩散级联网络的基础特征及其特征分布情况,以考察不同知识模因在学科领域内的扩散模式。[结果/结论]医学信息学领域内发现了四种典型的知识模因扩散模式:单起源型、多起源—独立型、多起源—迭代型、多起源—融合型。此外,通过对级联网络的各项属性分布特征进行分析发现,网络呈现无标度性,医学信息学领域极少数的知识模因获得了大量的传播资源,领域内的研究集中于被少数知识模因所代表的研究方向上,而领域内各研究方向的生命周期长度则相对差异较小。
[期刊] 企业经济
[作者]
蔡皎洁 张玉峰
知识经济时代,知识成为产业集群网络创新的重要动力资源。面对日益激增、多结构化的企业数据,如何从中获取潜在的、高质量的知识模式,将决定产业集群网络创新的能力。本文从语义挖掘的角度构建了产业集群网络创新模型,重点分析了产业集群网络创新模型的理论基础,综合运用本体论、知识挖掘等智能信息处理技术对分布式、异构化数据进行语义分析与集成,在语义集成的基础上阐述了实施智能知识挖掘的过程,说明了产业集群网络系统具备智能获取数据中的概念和概念间关系的能力,论述了知识获取在构建产业集群网络创新模型中的重要性。
关键词：
知识 知识挖掘 产业集群网络 创新模型
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