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[期刊] 情报学报
[作者]
程秀峰 邹晶晶 叶光辉 夏立新
发现并厘清学科及领域的发展路径和演化脉络，对科学研究和学科发展具有重要意义。针对传统共词分析法的不足和主题演化分析维度的单一性问题，本文提出了一种基于引用共词网络的主题发现与演化分析方法，并以情报学领域为例进行了实证研究。通过引用关系定义“引用共现”关联，并融合词嵌入技术构建关键词网络；使用社区探测法识别领域主题，采用后离散分析法，从内容结构和发展趋势两个角度进行学科主题演化分析，并可视化呈现主题演化路径及发展趋势。研究结果表明，本文所构建网络比传统共词网络能呈现粒度更优的主题聚类效果，并且能较好地呈现主题动态演化趋势，是共词分析法的有效补充。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
丁敬达 陈一帆 刘超 蔡微
[目的/意义]共词分析作为主题识别的重要方法，存在一定的局限和不足，将Word2Vec加权向量与共词分析相结合，有利于明确具体文献的主题归属，更好地对主题的发展演化进行分析。[方法/过程]在运用共词分析进行主题聚类的基础上，通过Word2Vec加权向量分别计算文献向量与聚类主题向量，并基于余弦相似度进行文献与主题的语义匹配。[结果/结论]国内外知识共享领域的实证分析表明，该方法能较好地将相关文献匹配至对应主题，并能从文献层面对主题特征及发展演化进行动态分析。
[期刊] 情报学报
[作者]
罗双玲 张文琪 夏昊翔
把握学科与研究领域的关键主题对于科研工作者和管理者都具有重要意义。本文提出一种基于"半积累"引文网络的社区结构来识别领域主题及主题演化的方法。并以"合作演化"这一学科领域为例,对所提出的方法进行检验。构建这一领域7个相继时间段下的引文网络并通过社区发现算法识别主题,并根据相邻时间段社区之间的引用强度来识别主题演化路径以及不同主题间的交互影响结构。在"合作演化"这一实例下主题发现中展现的优势表明本方法有望同基于文献耦合网络以及同被引网络分析的主题识别与主题演化分析方法结合以深化学科主题挖掘。
关键词：
主题演化 引文网络 社区发现 合作演化
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
陈长华 李小涛 邹小筑 叶志锋
为提高图书馆文献个性化推荐的效率和用户满意度,文章提出了一个面向科研人员的个性化学术论文推荐方法:将科研人员与学术论文映射至特征空间中,基于word2vec进行建模,并通过加权相似性度量,计算待推荐论文与研究者已发表论文间的相似度,进行个性化推荐。
关键词：
推荐系统 学术论文 Word2Vec
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭顺利 步辉
[目的/意义]为解决社会化问答社区用户信息需求多样化和答案冗余过载问题，提出面向用户个性化需求的答案有用性排序方法，协助用户高效筛选和获取有用的答案知识。[方法/过程]首先通过文献调研和专家咨询法，从答案特征、回答者特征、答案的时效性3个维度构建答案有用性评价指标体系；然后，从语义层面融合用户个性化需求，设计融合加权灰色关联分析法和Word2vec的答案有用性排序方法，实现面向用户需求的答案排序。[结果/结论]通过实验结果的对比分析发现与基于“点赞数”和“回答时间”等传统的排序方法相比，笔者设计的答案有用性排序方法的用户满意度更高，更能够满足用户的个性化知识需求。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王卓 王宏起 李玥
[目的/意义]提出领域融合的主题识别方法。旨在探索不同研究领域融合的发展现状、研究前沿与发展趋势,为领域融合主题识别及演化相关研究提供借鉴思路。[方法/过程]构建引文网络,确定文献与引文弧互动强度、主导模式以及不同研究领域融合的相互贡献对主题分布的影响并将其可视化。[结果/结论]通过对产业联盟创新生态系统的引文网络案例分析,阐述边界文献作用关系对交叉融合主题的影响,有助于探索研究领域的主题演化趋势,丰富研究领域融合的主题探测发展方法。
关键词：
引文网络 领域融合 边界文献 主题演化
[期刊] 情报学报
[作者]
席笑文 郭颖 宋欣娜 王瑾
技术相似性是企业、组织或国家进行技术情报分析的重要内容,能为其识别潜在竞争关系和合作伙伴提供准确、有效的信息支持。本文针对传统LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型忽略专利文本上下文间语义关联的问题,提出了基于word2vec和LDA主题模型的技术相似性可视化研究方法。首先,基于word2vec模型学习特征词在专利文档集合中的上下文语境信息;其次,基于LDA主题模型构建专利权人-专利-技术主题三层概率分布,并将两者融合生成"词粒度"层面的主题向量、专利文档向量及专利权人向量;再次,利用向量相似性指标计算专利权人间的语义相似度,并在此基础上构建能够直观反映专利权人与技术主题关系的二模网络;最后,以NEDD (nano enabled drug delivery)领域为例进行实证研究,证明了该模型在技术相似性测度分析中具有较好的效果。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭思成 李纲 周华阳
[目的/意义]随着大数据环境下医疗信息化的飞速发展,医学数据类型和规模也不断增加。面对医学信息在该过程中出现的冗余、异构等现象,通过词表间映射进行知识组织系统的互操作可以实现语义消歧和概念逻辑上的统一。[方法/过程]以《中国中医药学主题词表》TC类、《中国图书馆分类法》R类向《中文医学主题词表》语义映射为例,依靠深度学习工具Word2Vec为技术手段,实现了实验对象词条的向量形式转化。在此基础上根据词向量相似度结果与目标词表类目进行自动化匹配筛选,建立映射。[结果/结论]基于Word2Vec进行的映射能够在一定程度上实现互操作,其思路可为在类似的知识组织系统间建立语义关联时提供参考,在精确性和方法的综合运用上仍存在着提升空间。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王仁武 宋家怡 陈川宝
[目的/意义]通过基于Word2vec的文本情感分析技术对某显示器品牌的产品与服务的在线评论进行分析,研究消费者的品牌认知和品牌口碑,为管理者建立更科学的品牌管理体系提供有针对性的建议。[方法/过程]首先利用自然语言处理技术,对评论语料库进行预处理,结合深度学习的Word2vec词向量技术构建产品特征词和情感词词库,进一步构造情感概念对进行情感评分,并将其用于分析品牌产品特定特征的用户情感。[结果/结论]通过Word2vec构建的情感词典相较于传统方法(例如一般的情绪词表)进行情感分析,在情感分析的准确率
[期刊] 情报科学
[作者]
李端明 韦 炼
【目的/意义】利用海量的非结构化资源,结合结构化资源,构建更加完善的领域本体。【方法/过程】首先运用Word2vec工具发现异构资源中的相关概念,然后进行形式化背景表示以及概念格构建,最后构建领域本体概念模型,并以protégé工具进行可视化表示。【结果/结论】实验结果表明,本文的研究方法能够从大量的异构资源中,获取丰富的领域概念和关系,构建的领域本体语义也更加丰富,能够更好地反映领域的知识结构。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
钱明辉 樊安懿 田甜
以问卷调查为主要方法的公共图书馆满意度评价方式存在成本高、数据连续性差、覆盖范围有限等问题。为此，本文提出了一种以在线评论为数据源、运用深度学习方法测算多维度公共图书馆满意度得分的模型。该模型结合了Word2Vec在上下文间语义关联的优势和长短期记忆人工神经网络（LSTM）在长期依赖问题上的优势，通过构建在线评论-用户满意度得分数据集，训练模型得到多维满意度测评结果。经检验，该模型计算准确率较高，且与通过问卷调查方式得出的满意度评分具有较高的一致性。本研究提出的多维公共图书馆满意度量化模型能够在成本、效率、时空范围等方面能够较好地弥补问卷调查方法的短板。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邓君 孙绍丹 王阮 宋先智 李贺
文章主要以微博“滴滴温州女孩遇害”话题评论内容为数据源，计算评论内容的情感值，标注情感正负性，通过Word2Vec和SVM方法构建情感分类模型。采用Word2Vec方法计算与此舆情事件中相关的五类主体对象（滴滴、司机、客服、女孩、警察）高相似度的词语，从情感时序分析和舆情主体对象情感演化分析两个方面探讨微博舆情的情感走势。通过分析发现，情感分类模型可以有效预测网民的情感走势；网民的情感时序变化与舆情演变规律相吻合；Word2Vec词相似度计算模型可以有效反映网民对五类主体对象的情感态度和该舆情阶段内的主题特征。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
巴志超 杨子江 朱世伟 王蕾
有效揭示领域中主题的浮现机理及发展轨迹，对学科、领域未来发展态势进行预测和战略决策具有重要意义。文章提出一种基于关键词语义网络的领域主题演化分析方法。首先，通过引入浅层神经网络语言模型ｗｏｒｄ２ｖｅｃ对领域文献的题名、摘要进行建模学习，将关键词表示成语义级别的词向量结构；其次，在建模基础上，结合ｅｑｕｉｖａｌｅｎｃｅ共现系数进行关键词语义相似度计算并构建关键词语义网络；最后采用社会网络分析方法从合著网络、共现网络等角度对领域主题进行演化特征分析。实验表明：该方法能够有效地识别领域的热点主题及发展趋势。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
阮光册 谢凡 涂世文
图书馆个性化推荐系统强调推荐的精准性,无法满足读者的多样性需求。本文将深度学习算法引入图书馆推荐系统,探讨推荐多样性的问题。首先,依据历史借阅数据,结合时间序列,形成读者借阅行为的共现矩阵;然后将共现矩阵看作上下文的语境,利用Word2vec的潜在语义分析特性,识别读者可能的兴趣;最后挖掘读者可能的兴趣,并提供多样性的推荐结果。本文选取上海浦东图书馆541万余条借阅数据进行实验,对比关联分析的结果,验证了该方法在推荐多样性方面具有较好的效果。
关键词：
Word2vec 图书馆推荐系统 多样性
[期刊] 情报学报
[作者]
许鑫 陈路遥 杨佳颖
数字人文作为新兴领域,厘清来龙去脉将有助于夯实研究基础。在关注到引文文本的价值并未被充分利用后,本文融合了文献集与引文文本集的关键词共现网络,通过"吸收—形成—被吸收—扩散"的演化过程,观察数字人文领域的研究热点的发展路径,挖掘数字领域的潜在价值点。研究发现,数字人文领域的研究脉络在不断细分和深化,其中史学相关研究集中度较高,有专深化的倾向;社交媒体相关研究则是未来繁荣的趋势所在。
关键词：
知识网络 数字人文 引文上下文 融合网络
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