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[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 周禾深 李诗轩 牟昊
[目的/意义]识别专家专长有助于发现具有相同或相近研究方向的研究者,对开展细粒度的专家评价与分析具有重要意义。[方法/过程]基于学术论文关键词构建专长种子词典,采用语义相似度计算对词典进行扩展与对齐;融合专长术语被引频次、作者贡献率与专长术语逆文档频率,提出专家专长术语的被引-逆文档权重计算方法;结合专长权重得分及排名,识别专家的代表性研究专长,并进行专家评价与分析。[结果/结论]经实验验证,本研究提出的专家专长识别方法能够客观地反映专家专长的影响力,同时在细粒度专家评估、专家推荐以及学科热点分析等相关领域具有一定的实践参考价值。
关键词：
信息计量 语义挖掘 专长识别 专家评价
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
陆伟 刘杰 秦喜艳
以武汉大学专家检索系统WHU-ES为平台,借鉴基于相关文档集的归并排序法和基于词典进行查询扩展的方法,对图情领域专家检索进行实验与评价,包括专家排序和专长识别两个方面。利用基于词典进行查询扩展的方法对基于相关文档集的归并排序法进行改进,实验结果表明,利用专长词表可以有效地提高专家检索的查准率和专长识别的效果。未来研究中需进一步解决词表的规范性生成问题。图3。表3。参考文献10。
关键词：
专家检索 专长词表 专家排序
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈红伶 杨佳颖 许鑫
[目的/意义]现有基于合作或引证建立的学术共同体展现了更显性的学术关联,但不能直观地揭示出学术共同体所共有的特征,同时不可避免增加了人情因素带来的偏私倾向。[方法/过程]以知网文献摘要数据为研究对象,文章利用LDA和Word2vec混合模型挖掘得到每篇文献的主题,主题包含主题词及其扩展词。并以此作为主题与文献作者关系的依据,构建学者—主题二模网络,通过对二模网络以及映射的一模学者网络进行可视化,直观地反映了领域内学者就研究方向的聚集情况。[结果/结论]LDA和Word2vec混合模型能够深入挖掘文献主题,而利用二模能够展现二元的主体,通过上述方法,能够找到在现实中或许没有发生合作、但具有潜在重合研究主题倾向的学者群体。以国内图情领域为例,识别其核心学术共同体。"学者—主题"的二模网络中纳入了学者隶属群体的信息,不仅从全局视域归纳出领域内由词语元素构成的具体主题,而且利用向量距离计算得到的各个主题的扩展词语集,能进一步解释学者共同体所隶属群体的深化特征,能够有效降低人情因素,为同行评议提供支持。
[期刊] 情报科学
[作者]
王卫 闫帅 史锐涵
【目的/意义】基于论文形成的作者合作关系是目前科研合作的主要形式,了解影响合作关系产生的各类因素有助于了解学科科研合作情况、帮助科研人员选择合作者等。【方法/过程】以图情学科核心作者所形成的合作网络为研究对象,借鉴链路预测的相关思想,构造可能影响合作连接产生的网络结构指标和作者自身属性以及作者合作计量指标,基于有监督的二分类算法,从微观层面分析影响合作的主要因素。【结果/结论】在网络结构影响方面,CN、作者接近中心度的差异两个网络结构指标有较强的影响力,CN指标呈正向影响关系、作者接近中心度之差呈负向影响
[期刊] 图书馆
[作者]
李阳 谢笑 谢阳群
运用CiteSpaceⅡ软件对Web of science数据库中1992-2012年国际图情领域信息共享研究文献做了可视化分析,揭示了该领域的研究热点、知识基础、研究前沿等,为未来信息共享研究提供了一定的参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陆泉 秦雨萱 陈静
[目的 /意义]前沿技术的跨学科应用是科技创新的重要方式，识别学术文献中潜在的跨学科“技术—主题”创新组合，有助于发现驱动目标学科领域发展的创新机会，助力我国抢占科技创新制高点。[方法 /过程]基于组合创新思想与学术论文大数据构建跨学科“技术—主题”创新组合识别框架，首先基于主题模型和词向量模型构建跨学科“技术—主题”组合适配度指标，通过借鉴其他学科领域对前沿技术的应用来评估目标学科领域主题与前沿技术搭配的合理性；其次基于前沿技术与目标学科领域主题的共现分析构建跨学科“技术—主题”组合新颖性指标，筛去新颖性不足的“技术—主题”组合，即可得到适配且新颖的跨学科“技术—主题”创新组合。[结果 /结论 ]根据构建的框架探索人工智能技术在图情领域学术研究中的创新应用，共识别出14个适配且新颖的跨学科“人工智能技术—图情领域主题”创新组合。结果表明该框架识别跨学科“技术—主题”创新组合的有效性，可为各学科领域的科技创新提供前瞻性指引。
关键词：
跨学科知识 技术驱动 组合创新
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘非凡 李长玲 魏绪秋
文章通过中国知网及中文科技期刊数据库,搜集国内图情领域社会网络分析主题的相关文献,并构建了2-模网络数据。从科研网络中同质网络和异质网络的矩阵对比分析及2-模网络的可视化,发现科研网络潜在合作者,并运用G-N社群聚类算法进行作者网络划分,再根据聚类结果挖掘作者群潜在研究主题,为发现科研网络中的潜在合作者和潜在研究主题提供了新的方法和研究视角。
关键词：
社会网络分析 异质网络 聚类算法
[期刊] 图书情报工作
[作者]
谭晓 张志强
为研究专利分析方法、技术以及应用等方面的最新进展,采用文献计量法,对以专利分析为主题的文献进行分析,总结国外专利分析主题的研究进展情况。利用汤森路透WOS(web of science)引文检索平台,检索2000-2012年以"专利分析"为主题的文献,通过主题分析(高频关键词)以及关键词共现分析,得到国外专利分析相关文献的主题。研究发现,国外近10年以专利分析为主题的文献主要围绕专利计量法、专利语义分析、社会网络分析与模型、文本挖掘、可视化以及科学-技术关联等方面,并在此基础上展开了新的研究。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘勘 刘萍
根据专家所发表的学术论文对其研究领域进行分析和挖掘。首先抽取专家的有代表性的学术论文,构建这些论文的空间向量特征;然后与已构建的不同研究领域的空间向量做相似性分析,并通过对所有文章的综合,计算出专家在不同研究领域的权重;最后利用交互式可视化工具直观地分析专家的领域专长以及相互关系,并且根据专家之间学术研究的相似性对专家进行聚类分析。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
潘菲 王效岳 白如江 周彦廷
[目的 /意义]从主题视角对环境科学领域的零被引论文进行分析,对比零被引论文与高被引论文在文章内容、外在指标方面的不同,揭示零被引论文存在的原因。[方法 /过程]首先,对来自Web of Science数据库的国内环境科学领域的260篇高被引论文、907篇零被引论文的摘要进行PLDA主题识别,然后通过主题相似度计算发现主题间的关联,以主题热度作为内部指标,发文时间、发文期刊作为外部评价指标,最后,把论文主题内容与外部指标结合进行零被引与高被引论文之间的相同主题、不同主题对比分析。[结果 /结论]在研究主题相同情况下,期刊的影响因子大小是影响零被引论文的主要因素;在主题不同的情况下,论文研究的主题内容是导致零被引论文的主要原因。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
卢章平 王君
通过对关键词共现图谱和国外高被引文献的解读,发现我国图情领域专利论文集中在专利信息的获取、分析和应用等领域的研究,以专利信息的检索和专利分析为研究热点;国际图情领域专利论文的研究热点集中在探讨专利与科学、技术及创新的关系。在此基础上,分析中外专利论文研究热点的差异及造成这种差异的原因,同时指出我国专利论文未来的研究热点。
关键词：
专利论文 可视化分析 研究热点
[期刊] 图书情报知识
[作者]
曹树金 古婷骅 马翠嫦
开放获取的机构知识库资源是网络信息资源聚合对象的一个重要组成部分，目前机构知识库资源的可聚合性直接影响聚合实现的效率和质量，本文在论证可聚合性分析框架的基础上，调查ＯｐｅｎＤＯＡＲ中图书情报领域开放存取资源的分布情况，相关政策以及数据开放方式来回答这一问题。调查结果显示，图书情报领域的机构知识库的资源能够在一定程度上满足信息聚合需求，但仍存在中文资源可聚合数量较为缺乏等问题，而版权许可问题是目前资源聚合的最大障碍。本文最后提出了机构知识库的聚合策略。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宋丽萍 王建芳 付婕 苑珊珊
[目的/意义]为探讨论文层面学术规范化引用影响力指标，对基于共引网络识别研究领域的引文评价方法Relative Citation Ratio(RCR)的有效性进行分析。[方法/过程]选取iCite、F1000、InCites数据库，以739 604篇文献为样本，采用R语言对RCR与基于先验分类的Category Normalized Citation Impact(CNCI)、期刊影响因子(JIF)等进行相关分析，以检验RCR在学术影响力评价中的有效性。[结果/结论]RCR与CNCI高度相关、与JIF弱相关，因此表明RCR与CNCI具有相似性与差异性，并揭示了其在践行《旧金山宣言》、摆脱“以刊评文”方面的可操作性；交叉科学中RCR、JIF相关度与学科交叉数目的反变关系以及RCR与JIF相关度低于单一学科的结果，揭示了RCR在交叉科学论文学术影响力评价中具有一定的适用性与有效性。因此，RCR借助共引网络识别研究领域的算法为论文影响力评价，特别是为交叉科学研究成果的评价提供了新的解题思路。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邱均平 秦鹏飞
知识图谱在揭示学科研究现状,识别学科研究前沿方面有着相当重要的作用。本文以制浆造纸领域为例,利用作者共被引分析方法,采取多元分析与社会网络分析相结合的技术,运用SPSS和Uci-net软件,绘制相关知识领域的可视化图谱,直观形象地展示了我国制浆造纸领域的研究现状,验证基于作者共被引分析方法的知识图谱在学科研究方面的有效性和可靠性。
关键词：
知识图谱 作者共被引分析 实证研究
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
王娟 王志红 曹树金
命名实体分类和识别是自然语言处理中的关键任务，识别效果将会影响许多下游任务的性能。本文基于现有知识图谱，提出了图情领域9大类实体，并构建了适用于图情领域实体识别的LISERNIE模型。通过开展广泛的实验，结果表明，在预训练阶段注入了图情领域知识的LISERNIE模型能有效识别出命名实体，并且在小规模标注数据集上具有明显的性能优势，在应用到后续的开放域关系抽取实验中，其准确率远高于CORE系统，为进一步构建如知识图谱、问答系统、机器阅读等提供数据支撑。
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