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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨建林 钱玲飞
文章提出年度作者关键词事务序列这一概念,并将其作为新的研究内容。阐述了基于年度作者关键词事务序列集进行序列模式挖掘的意义;给出挖掘的主要步骤,其中包括将作者关键词泛化为能够代表某个研究方向的上位词的预处理过程;以中国情报学领域为例,利用CSSCI收录的1998—2011年度的来源文献数据进行实证研究,挖掘学术个体切换研究方向的序列模式;从情报学学科角度对挖掘结果进行解释,并对提出的方法进行总结。
关键词：
研究方向 关键词 数据挖掘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李勇男
[目的/意义]时间序列模式挖掘可以识别不同暴恐案件中各种因素的时间序列关系,为反恐预警提供参考。[方法/过程]首先设定最小支持度阈值参数和最小反恐情报序列长度参数,对样本集进行常规数据预处理和合并同类项,统计频繁1-序列,然后不断迭代生成候选i-序列和筛选频繁i-序列的过程,直到达到终止条件为止,最后选取满足最小长度阈值的反恐情报序列。[结果/结论]该方法通过总结各种暴恐活动中较为频繁的时序关系,可以在反恐预警系统中设定触发警报的条件,预测部分恐怖袭击并提前处置。[局限]该方法只能发现这类有时序关系的信息,在实际反恐情报分析中,需要与其他方法整合才能覆盖更多的情报。
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾湖 朱博
文章针对股票市场的时间序列数据进行了时间序列相似性度量方法的研究,比较了目前各种度量方法的特点,提出了针对共同模式的相似性度量的方法,并选取了若干支股票收盘价数据对该方法的特点进行了考量。
关键词：
时间序列 相似性度量 模式挖掘
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈春颖 熊拥军
针对图书馆读者借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于序列模式挖掘的读者借阅行为分析方法,其思想是通过将借阅事务转化为序列数据库,基于PrefixSpan算法来识别读者借阅行为序列模式。以某高校图书馆读者借阅事务数据为例,通过序列模式挖掘实验表明,此方法可有效获取读者借阅行为的时序规律,其结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张发亮 谭宗颖 王燕萍
探讨如何利用论文关键词共现和聚类的方法探测和确定科研机构的研究主题。提出从主题覆盖范围、主题研究强度、主题研究影响力3方面综合测度和分析科研机构的研究主题分布、重点研究主题和优势主题等情况。在关键词共现和聚类的基础上,引入关键词词频和被引次数,将机构的研究主题分布、研究强度和影响力等情况更加形象地展现出来,并以我国具有情报学博士学位授予点的9所图书情报机构为例,实证分析各机构在情报学领域的研究主题分布情况、主要研究主题领域和优势主题领域。
关键词：
科研机构 情报学 研究主题 共词分析
[期刊] 图书情报知识
[作者]
任红娟 张志强
本文利用文献计量的方法,对近几年新兴的研究领域—观点挖掘—进行了深入的剖析。从领域的基本统计信息,例如增长趋势、高产作者、高被引文献等,描述了领域的概况。基于共词分析和作者共被引分析研究了领域的主要研究内容和知识结构,并进一步根据高影响力的文献和集中的主题对领域研究的内容进行了深入的解析。
关键词：
观点挖掘 共词分析 作者共被引分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
付沙
文章针对图书馆用户借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于矩阵方式的序列模式挖掘算法,以有效获取用户借阅行为时序关系的模式。采用某高校图书馆用户借阅事务数据,通过探讨和研究序列模式挖掘,将矩阵算法应用于图书馆用户行为模式的分析,从所得序列模式中获取服务启示以帮助改进和完善图书馆用户服务质量。通过一个实例分析验证了该方法的可行性和有效性,所得结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值,且为图书馆的信息管理与个性化服务工作提供了进一步的科学依据。
关键词：
数据挖掘 序列模式挖掘 借阅行为 矩阵
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赖纪瑶 魏思仪 秦玥
[目的 /意义]以情报学为例,探索基于社会化问答网站热点的学科认知特点挖掘方法及其可行性。通过总结归纳知乎用户对情报学的知识期待和学科认知,为情报学学科建设提供特定参考。[方法/过程]以知乎情报学话题下的"精华"讨论内容作为分析对象,运用聚类分析、多维尺度分析等方法挖掘关注热点,并对这些关注热点的自身属性、相互关系和核心程度等特征进行分析与探究。[结果 /结论]知乎的情报学关注热点可分为信息检索与搜索引擎、网络营销与电子商务等7类,反映出大众对情报学的技术、商业、学科、社会4方面的知识需求,进而构建出信息
[期刊] 情报学报
[作者]
胡昊天 邓三鸿 孔玲 闫晓慧 杨文霞 王东波 沈思
情报学术语承载了情报学科基础知识与核心概念。从概念维度梳理与分析情报学术语对推动学科发展、助力下游知识挖掘任务具有重要意义。面对数量快速增长的科技文献，自动术语抽取替代了人工筛选，但现有方法严重依赖大规模标注数据集，难以迁移至低资源场景。本文设计了一种生成式情报学术语抽取方法 （generative term extraction for information science,GTX-IS），将传统基于序列标注的抽取式任务转化为序列到序列的生成式任务。结合小样本学习策略与有监督微调，提升面向特定任务的文本生成能力，能够在低资源有标签数据集场景下较为精准地抽取情报学术语。对于抽取结果，本文进一步开展了情报学领域术语发现及多维知识挖掘。综合运用全文科学计量与信息计量方法，从术语自身、术语间关联、时间信息等维度，对术语的出现频次、生命周期、共现信息等进行统计分析与知识挖掘。采用社会网络分析方法，结合时间维度特征，从术语角度出发，完善期刊的动态简介，探究情报学研究热点、演变历程和未来发展趋势。本文方法在术语抽取实验中的表现超越了全部13种主流生成式和抽取式模型，展现出较强的小样本学习能力，为领域信息抽取提供了新的思路。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
马兰梦 袁飞 李珑
为给"卡脖子"领域提供发展启示,利用情报学方法开展科研产出数据挖掘分析并建立"卡脖子"问题的情报学研究模式,按"情报学分析→‘卡脖子’领域发展特征→多层面启示"的路径进行:采用文献计量、共现与聚类方法,将分析出的发文量、主体排名、聚类和密度等文献特征与科研产出时序、科研地位、机构合作和领域技术等领域发展特征进行映射关联,从而归纳出"卡脖子"领域总体发展方向、未来趋势走向、竞争合作倾向和技术布局导向等启示。将此研究模式应用于芯片光刻领域的研究表明:光刻领域技术发展与S曲线基本吻合,目前科研产出处在衰退阶段;发文量美国排名第一、中国排名第三,中国科学院排名全球机构第一,但中国与美、日、韩、欧等的影响力差距甚远,且西方各合作集团的国际合作远少于其国内共同研究,技术壁垒依国界划分明显;研究热点包括辐照、光刻胶薄膜、硅、阵列、纳米、自组装以及光刻聚合物等方面,研究体系庞大、分支领域纷繁复杂。基于研究发现,提出我国在光刻领域应当基础研究与应用开发两手抓,并聚焦国内合作,在宏观、中观、微观层面形成政产学研合力;同时抓住技术转型机遇期,敏锐捕捉技术革新方向以提前布局。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张兴旺 黄晓斌
以SSCI、IEEE、CNKI、国家自然科学及社会科学基金等为数据源,搜集、整理、统计、分析以Web挖掘为主题的科研论文与科研项目。研究发现:国内外关于Web挖掘研究具有相似的发展轨迹,均经历了萌芽期、发展期、成熟期及回落期;Web挖掘研究重心由早期关注基础理论与基础应用为主,转向以特定领域的特定理论与应用研究的补充与完善为主;大数据、云计算及物联网等新兴技术与Web挖掘的有机融合已成为不可逆转的趋势;Web挖掘研究的主要应用领域发生了很大变化。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐涛
将领域本体学习的任务与中文文本挖掘技术相结合,构建基于文本挖掘的中文领域本体学习模型,从领域文本库构建、领域概念学习、概念间关系学习、本体表示和本体评价五个方面研究该模型各个模块的实现方法和技术。
关键词：
文本挖掘 领域本体 本体学习
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郑晓月 牟冬梅 琚沅红 李茵 黄丽丽
[目的 /意义]提出3种主题演化模式:主题全局演化、主题团簇演化和主题协同演化,以期梳理学科知识结构的演化模式,进一步丰富揭示学科知识结构的研究范式。[方法 /过程]以Web of Science中2001-2015年间图书情报学领域的核心期刊文献数据为研究对象,以"计量学"为研究主题,基于时序分析、主题-关键词共现分析构建2-模网络,利用NetDraw对各主题演化模式进行可视化呈现。[结果 /结论]通过深入比较3种演化模式得出:主题全局演化可以直观、系统把握学科的历史轨迹和研究路径;以"团簇状"为子网络
[期刊] 科技管理研究
[作者]
罗立国 林文广
核心专利在产业中具有重要的地位,从理论上区分核心专利与基本专利、外围专利和重要专利等术语,总结归纳核心专利的特征以及定义。进而,以新能源汽车装置领域为专利数据样本,利用多元回归模型实证分析核心专利挖掘指标对核心专利的影响效应及解释能力,得到引用专利数量、IPC分类号数量、同族专利数量和同族专利被引用专利数量指标对核心专利显著正相关,说明书页数、附图页数和摘要字数逻辑回归中不显著,即其在核心专利挖掘中所起作用非常小,专利许可是有可能对核心专利显著正相关,专利权利转移与核心专利之间没有什么关系。研究从实证角度对核心专利挖掘指标的理论基础,对于核心专利挖掘具有重要的指导意义。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈果 王凯月
[目的/意义]梳理当前情报学中涉及时间序列分析的研究，并总结常见问题，为情报学研究的模型化、预测化发展提供借鉴。[研究设计/方法]从任务、过程与问题视角，对情报学研究中时间序列分析的应用任务场景、研究过程以及存在的问题进行归纳分析。[结论/发现]从任务视角来看，已有研究已经在包括学科主题演化、学术影响力评价、网络舆情分析、技术趋势分析任务场景得到了很好的应用，应用内容主要包括历史演化与未来预测两方面；从过程视角来看，已有研究主要按照时间序列的观测数据选取、时间切片方式、形态规律挖掘、预测与评价的顺序展开；从问题视角来看，未来的研究应多关注时间序列模型在短序列数据方面的应用，加强对时间序列分析结果的评估。[创新/价值]通过综合性的梳理，系统地总结了当前情报学中关于时间序列分析的研究，为该领域的研究者提供了一个全面的概述和参考。
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