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[期刊] 图书情报工作
[作者]
裘惠麟 邵波
[目的/意义]在科学研究中,从不同来源的科技文献中识别挖掘科研热点对于开展科研工作具有指导意义。旨在通过本研究提出的模型方法,快速准确地识别蕴含在多源文本中的热点主题,为科研创新提供支撑服务。[方法/过程]提出一种基于LDA2vec模型的多源文本下科研热点识别的方法并针对科研热点识别构建模型,该方法融合LDA主题模型对隐含语义挖掘的优势和Word2Vec词向量模型对于上下文关系把握的优势。以机器学习领域的科技文献为例,利用模型困惑度和主题一致性两个指标对LDA2vec的在本领域应用的可行性和有效性进行验证,并与LDA的主题提取效果进行对比。[结果/结论]实验结果表明,提出的方法在面对多源数据情况下,进行科研热点识别挖掘是可行的,且在一定程度上有效果的提升,对利用单一数据源进行主题分析的不足进行补充,对多数据源融合的实践应用进行丰富。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王宏 刘沁莹 胡玉峰 王庆红 周育忠
新兴技术在科技革命和产业变革中发挥着重要作用,准确把握新兴技术发展方向有助于国家政策制定和科技快速发展。融合学术论文和专利文献数据,构建一套新兴技术识别方法。通过主题N元语法(TNG)模型抽取和筛选技术主题,确定关键技术主题,通过量化新兴技术的5项特征指标:影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性和模糊性,计算新兴指数得分,对多源数据融合新兴技术进行识别和预判。预测新兴技术未来发展趋势,可为电网领域可持续发展提供有价值的参考,验证研究方法的可行性和有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李长玲 牌艳欣 相富钟 杜德慧
[目的/意义] z指数是近几年新提出的基于被引频次的评价指标,尝试用以识别高被引学科研究热点。[方法/过程]对不同时间发表的学术论文的被引频次分配不同权值,基于时间因子将z指数改进为z_y(tf)指数,降低被引频次时间滞后及累积效应的局限,提高学科研究热点的识别效果;利用z_y(tf)指数年度增长速度R值,识别不同年度的新兴研究热点;根据z_y(tf)与z指数排名变化差值D[z-z_y(tf)]大小,划分不同发展趋势的研究热点类型。[结果/结论]选择CSSCI数据库情报学领域9种优秀期刊2014—2018年的论文为样本,识别国内情报学当前的研究热点,分析不同年度新兴研究热点的变化,并划分"上升型""稳定型""下降型"3种不同发展趋势的研究热点类型。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吕璐成 赵萍 姜山 王燕鹏 张迪 王学昭 万勇 刘细文
[目的/意义]数据驱动的颠覆性技术识别工作的两个难点问题在于：如何准确地获得领域候选颠覆性技术，如何全面有效地评估候选技术的颠覆性潜力。针对这两个问题，提出一种基于候选技术辅助生成和多源数据评估的颠覆性技术识别方法，为颠覆性技术识别工作的开展提供新思路。[方法/过程]针对候选技术获取问题，提出了一种候选技术辅助生成方法，通过词性标注和Head-matching的方法自动构建领域技术层次结构体系，然后结合专家知识判断确定候选颠覆性技术；针对颠覆性潜力评估问题，基于表征“科学—技术—产业—市场”链条的多源数据，界定了两类颠覆性技术，分别是“研究储备高—技术成果多—产业规模大—公众关注高”的潜力型颠覆性技术和“研究储备高—技术成果少—产业规模小—公众关注低”的潜伏型颠覆性技术，并通过计算颠覆性潜力值（DPV）和颠覆性潜伏度（DLV）指标来评估候选技术的颠覆性潜力。[结果/结论]通过在材料领域应用本方法发现，评估得到的DPV较高的3项潜力型颠覆性技术（以石墨烯为代表的二维材料、先进半导体材料和增材制造材料技术）和DLV较高的3项潜伏型颠覆性技术（材料基因组、智能材料和超材料技术）覆盖了专家咨询确定的验证集中的6项技术，证明了本方法的有效性。[局限]技术层次体系自动构建方法适用于头名词特征比较明显的技术领域，技术颠覆性潜力评估采用的多源数据需要结合颠覆性技术本质特征进一步深化扩展。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋新平 吕国栋 申彦 王笑
[目的/意义]大数据环境下，传统的竞争对手识别方法存在局限性，本文针对这种不足提出了一种能够适应大数据环境的竞争对手识别方法。[方法/过程]第一，基于互联网下顾客价值领先战略，从消费者角度出发，选择基于消费者情感特征的竞争对手评价体系；第二，以顾客评论作为数据源，通过对评论文本分析，提取顾客关注的产品特征；第三，基于文本情感分析技术计算企业相应产品特征的顾客情感得分；第四，基于自组织神经网络(SOM)构建竞争对手识别模型，并根据模型结果识别目标企业竞争对手。[结果/结论]使用酒店行业顾客评论数据进行实验，证实了该方法能够在大数据环境下快速、高效、客观地识别企业竞争对手。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
白如江 冷伏海 廖君华
[目的/意义]提升科技文献语义理解,提高科学研究前沿识别的前瞻性和细化识别主题粒度。[方法/过程]利用蕴含更多前瞻价值信息的科技规划、基金项目数据,运用语义挖掘技术实现文本内容的深度语义理解。通过对科技规划文本和基金项目数据文本两种不同数据源中蕴含的科学研究前沿主题相似度对比分析,采用新兴度和热点度两个指标,识别出新兴研究前沿主题和热点研究主题两类科学研究前沿主题,进而揭示出前沿领域竞争态势。[结果/结论]利用文章提出的方法对碳纳米管研究领域研究前沿进行识别,对识别结果分别采用专家咨询和论文数据证据方法进
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
王丹丹
从用户研究的角度对近几年国外有关科学数据管理实践和服务需求的文献进行分析,针对收集用户信息需求的三种主要方法,即基于数据管理计划的内容分析挖掘识别用户需求,使用数据监管档案工具进行结构化访谈捕获需求信息,以及大规模问卷调查收集用户信息需求,分析了三种方法的应用场景以及优势和局限性,并以新加坡南洋理工大学为例,总结了图书馆开展科学数据管理、服务用户需求的经验与体会。
[期刊] 情报学报
[作者]
孙佳佳 李雅静
对作者关键词进行价值细分研究，有助于识别学科高价值研究热点主题，帮助研究者们精确把握高价值研究主题和学科研究前沿。本文引入营销领域客户价值细分RFM (recency,frequency,monetary)模型，对各个指标进行动态加权，多次实验后，形成多组关键词价值细分结果；从关键词生命周期的角度，结合医学领域的生存分析方法，使用Kaplan-Meier曲线和Logrank检验验证，识别出最优价值细分结果；依据帕累托原则和聚类算法得到高价值热点主题。数据源选择CSSCI (Chinese Social Sciences Citation Index)收录的图情档领域期刊论文，对1998—2019年的题录数据进行实验。相较于已有的热点主题识别方法，本文的识别结果考虑了关键词的价值属性和分类，较好地识别了高价值热点主题。
关键词：
价值细分 热点主题 主题识别
[期刊] 图书情报工作
[作者]
范晓玉 窦永香 赵捧未 周潇
[目的 /意义]大数据时代需要将"人"数据化,科研人员也需要数据化。科研人员画像的建立,对于科研管理层全面了解科研人员的信息、客观评价其研究水平等有重要作用,可以作为分析科研人员研究行为或专家推荐的基础,提高科研管理效率。[方法 /过程]首先提出科研人员画像的概念,认为其是描述科研人员信息的标签的集合。其次,以个人主页、知网、基金网等多个异构数据源的数据为基础,提出融合多源数据的科研人员画像构建方法,分别从科研人员的基础属性、科研偏好和科研关系三方面形式化描述了科研人员信息,并提取各个维度的标签,以可视化的方式展示其画像。最后,分别以国内外两位科研人员为例,说明了科研人员画像构建方法的可行性。[结果 /结论]科研人员画像的构建适用于国内外的科研人员,能够全面描述科研人员信息并直观展示出来。
关键词：
科研人员画像 多源数据 用户模型
[期刊] 情报杂志
[作者]
吴菲菲 陈肖微 黄鲁成 李睿毓 米兰
[目的/意义]基于技术演化路径识别方法研究的现状,提出一种基于语义相似度的有向有权网络技术多主题演化路径识别方法,有助于企业依据自身优势和目标定位,选择研发方向和实现路径。[方法/过程]利用文本挖掘中的主题模型将专利文本向量化,计算具有引用关系专利之间的主题相似度,构造有向有权网络,并利用JAVA编写的遍历算法识别出涵盖特定技术领域的多主题演化路径,供企业把握领域内技术主题的发展变化。[结果/结论]以太阳能电池板为例的研究结果表明,该方法可以有效的识别出太阳能电池板技术围绕五个主题在不断演进的路径。与传统
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
祁延莉 刘西琴
核心专利识别是专利信息分析与服务的主要方法之一。国内常用的核心专利识别方法包括专家智慧法、专利指标频次统计法、专利指标体系法、基于布拉德福定律的分析方法、专利共类分析法、政府投资背景分析法、专利诉讼信息分析法。文章归纳并探讨了这些方法的理论基础、操作步骤、优缺点和适用环境，旨在为专利分析研究人员选择适当的分析方法提供借鉴。
关键词：
核心专利 识别方法 专利分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
宗威 林松涛 刘继昶
[目的/意义]针对当前数据集成场景下,实体识别时未能充分提取文本语义信息导致识别效果不佳以及传统分块方法无法满足高效识别的问题,提出一种考虑语义信息的高效实体识别方法,以提升实体识别的效果与效率。[方法/过程]以需要集成的两个数据集A、B为例,首先,分别对数据集A和B中的所有记录进行分词、去停用词等数据预处理操作,然后基于数据集A中的每一个词,建立数据集A的倒排索引;其次,计算数据集B中记录的每个词在数据集A中的重要度,依据重要度大小选择关键词代表该条记录;最后将关键词与索引词进行比对,基于Sentence-BERT模型依次计算关键词所对应的记录与索引词包含的所有记录之间的相似程度。将超过阈值的记录判定为对同一实体的描述记录,如此往复直至比对完数据集B中的所有记录。[结果/结论]实验结果表明,本文提出的考虑语义信息的高效实体识别方法在精确率、召回率、稳定性和响应时间等评价指标的表现上均优于传统的实体识别方法,为解决数据集成中的实体识别问题提供了方法指导。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨宁 张志强
[目的/意义]科学数据已经成为数据驱动型科研的重要资料和产出成果，研究科学数据引用可以帮助追踪数据的使用状况、开展数据计量和评价、加速科研进程。[方法/过程]以生物信息学领域学术论文全文信息作为研究对象，利用规则抽取和人工标注形成了生物信息学引文分类数据集，对比评估6种深度学习模型与3种传统机器学习模型在数据集上的分类和识别效果。[结果/结论]实证研究效果显示，采用考虑语义和上下文特征的深度学习方法在科学数据正式引用识别任务中具有更优效果。[局限]未充分考虑数据类别不均衡问题。
关键词：
科学数据 正式引用 深度学习 识别方法
[期刊] 长江流域资源与环境
[作者]
张燕 张洪 窦贻俭 彭补拙 盛学良
影响环境质量的因素很多 ,它们所起作用各异 ,为尽可能客观地找出其中的关键因子 ,有针对性地进行环境治理或准确地评价环境治理效果 ,设计了一套直接寻找关键因子的方法 ,称作增量趋势法。该法是利用环境监测数据Ci 与标准值Cis,计算出各因子的相对超标量 yi1=[Ci(t) -Cis]/Cis 及相对变化量yi2 =[Ci(t) -Ci(t- 1) ]/Ci(t- 1) ;根据相对超标量yi1和相对变化量 yi2的符号 (>0或≤ 0 )的不同组合方式 ,将各因子分成 4种状态 ,再在各状态中 ,依 yi1和 yi2 的数值大小进行子排序 ;最后 ,由各因子所处的状态与位次进行总排序 ,找出关...
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