基于知识图谱的标准文献多维知识发现研究

[目的/意义]我国经济迈入高质量发展阶段,标准文献在新发展格局中起着基础引领作用。基于知识图谱进行标准文献多维知识发现,能够创新标准文献的资源利用方式,提高利用效率。[方法/过程]结合标准文献内容结构特征和标准文献情报需求,提炼多维知识发现需求。通过对标准文献编写规范、标准文献元数据、标准文献内容等进行系统化的分析,完善和构建标准文献本体模型,最后选取版权领域进行知识发现实例探索。[结果/结论]面向用户情报需求,提出了“标准文献—机构—人员—术语—结构—内容”六维知识发现框架,并聚焦标准文献的通用内容与结构,构建了“元数据—结构—内容”3层标准文献本体模型,包含15个概念、21个对象属性,可一定程度上支撑六维知识发现,包括关联标准文献、潜在机构人员合作关系、术语不一致发现、结构重用、内容关联发现等应用。文章提出的3层标准文献本体模型拓展并细化了标准文献实体类型,基于知识图谱的多维知识发现框架能够为标准文献开发利用提供新方向。

我国科研数据开放共享政策供需匹配研究

了解我国科研数据开放共享政策供需匹配情况,可有效揭示供需利益主体诉求,对优化、调整政策具有重要意义。在厘清供需主体及其作用关系基础上,构建包括5个一级维度、17个二级维度的匹配指标体系,利用内容分析法对收集得到的61份政策文本编码统计得到供给端匹配序值,使用问卷调查法对用户需求进行实证调查,获取需求端匹配序值,最后从内容匹配度和环境匹配度两个方面分析供需匹配情况。结果显示,当前我国科研数据开放共享政策整体供需匹配良好,但数据可用性、分级分类、基础设施建设、平台服务能力、评价机制的匹配度相对较低,其中数据可用性和平台服务能力需求大而供给不足,分级分类、平台基础建设、评价机制均呈现供过于求的特征,反映出由于科研主体认知不足或动机较弱导致的供给过剩以及政策短板等供需不平衡问题。

机器学习算法在我国情报学研究中的应用与影响——基于CSSCI期刊论文的视角

[目的/意义]回顾机器学习算法在情报学研究中的应用情况,为相关学者更好地利用机器学习算法来解决情报学问题提供参考。[研究设计/方法]本研究主要采用内容分析法,选取CSSCI图情领域16种期刊为数据来源,编码文献应用的机器学习算法名称,统计分析机器学习算法应用的频次、时间分布、文献类型分布与研究领域分布特征,考察其对情报学研究的影响。[结论/发现]我国情报学领域机器学习算法的应用较早,自2016年起蓬勃发展;应用频次前5且呈现上升趋势的机器学习算法为:SVM、K-means、CNN、BERT、BiLSTM,主要应用于信息处理、信息分析与研究、信息服务与知识服务、信息计量领域。机器学习算法应用与情报学研究的生长、发展和扩张紧密关联,是矛盾解决的主要着力点、切入点和关键点。[创新/价值]系统总结我国情报学研究中机器学习算法的应用状况,并结合情报学发展进程揭示其影响。

基于元分析的在线社区用户转移意愿影响因素研究

[目的/意义]目前在用户转移意愿影响因素主题下已有较多相关研究,但不同研究实证结果不尽相同。[方法/过程]本研究对检索筛选后得到的国内外与在线社区用户转移意愿影响因素相关的38篇实证研究进行元分析,定量综合检验了不同因素对在线社区用户转移意愿的影响程度,和可能引起不同研究间影响程度差异的调节变量。[结果/结论]元分析结果显示,在纳入元分析的15个影响因素中,相对匮乏性、网络义务性和感知价值与用户转移意愿的相关关系最强,感知娱乐性与用户转移意愿的相关关系最弱。社区类型作为调节变量影响感知娱乐性、不满意度、替代品吸引力、网络义务性、感知有用性以及感知价值6个因素与用户转移意愿的关系。

负压封闭引流技术在颌面部的应用进展

负压封闭引流技术被誉为当前治疗各类创面的革命性技术,尤其针对急慢性复杂创面疗效尤为显著,本文就负压封闭引流技术的原理,在颌面部应用的必要性、特点及优势、最新进展、存在的不足、改进措施等进行论述分析。