数据要素市场体系建构与价值实现路径探索

数据要素市场体系的顶层设计是加快推进数字要素市场化配置、推动我国数字经济高质量发展的前提基础与关键部署。通过剖析当前全国数据要素统一大市场建设面临的瓶颈与挑战,本文分析数据要素市场建设的特殊性,提出全国统一数据要素市场体系“一体两翼”“三基”“七要点”的总体架构思路,以及战略布局、结构布局和空间布局相统一的总体布局方案,并从市场体系建设新特征、内在结构与运行模式解析、数据要素市场与传统要素市场一体化联动机理揭示与场景应用示范等方面探索促进数据要素市场价值升级与高质量发展的实现路径,从而为推动数据资源化、资产化和资本化的可持续运营提供参考借鉴。

基于动态知识流动特征的有向技术融合预测方法

[研究目的]基于动态知识流动特征对有向的技术融合关系进行预测,有助于提高企业的研发效率及科技管理部门对科技资源的合理分配。[研究方法]首先,将IPC前4位代码作为技术单元,基于专利中主分类号与副分类号提取技术间的有向知识流动关系;然后,借鉴关联规则挖掘算法从重要性、强度和依赖度3个维度对知识流动关系进行筛选,将满足指标阈值的知识流动关系作为有向技术融合关系;最后,将有向技术融合关系预测转化为有监督的二分类任务,以机器学习算法为模型基础,结合前两个时期的技术间知识流动特征及其时序变化特征,预测下一个时期内的技术间是否存在技术融合关系。[研究结论]增材制造领域的实证分析结果显示,以代价敏感机器学习算法为预测算法,基于前两个时期的技术间知识流动特征及其时序变化特征可以有效预测下一阶段中的技术融合。随着技术的发展,技术间的单向融合愈发频繁,并逐渐演变为技术双向融合,甚至呈现多技术融合的现象。

科学-技术关联对高技术产业创新绩效的影响研究——对外技术依存度的调节作用

高技术产业是推动创新型国家建设的支柱产业,如何提升高技术产业创新绩效是优化经济结构、提高国家产业竞争力亟须解决的关键问题。高技术产业发展离不开科技协同创新的支撑,本研究以中国高技术产业为样本,采用科学论文与专利文献代表科学与技术,提出面向特定产业的科学论文与专利文献映射方法,从知识内容关联层面测度中国高技术产业科学-技术关联程度,利用面板模型实证分析科学-技术关联对中国高技术产业创新绩效的影响机制,探究对外技术依存度在科学-技术关联与高技术产业创新绩效关联关系间的调节作用。研究结果表明:①17个中国高技术产业的科学-技术关联程度均相对较低,不同领域高技术产业的科学-技术关联演化特征存在差异;②科学-技术关联与高技术产业创新绩效之间呈现倒U形关系;③对外技术依存度对科学-技术关联与高技术产业创新绩效的倒U形关系具有负向调节作用。本研究可以为政府部门制定科技创新发展规划和技术引进政策、中国高技术产业关联科研机构和企业选择并调整创新方向提供参考。

信息通信技术产业政策注意力分配时空差异与影响机制分析——基于社会表征理论视角

[目的/意义]信息通信技术(ICT)政策是引领社会经济转型发展、提升政府治理能力与公共服务的重要战略工具。识别并理解不同地区各级政府对ICT政策采纳与关注的异质性,对于缩小数字鸿沟和促进经济均衡发展至关重要。[方法/过程]文章以1994—2021年中国政府发布的ICT政策为研究样本,基于社会表征理论中动态化、成因化和结构化三维视角探索中央和八大经济区域政府在ICT政策注意力分配的时空差异与影响机制。首先,利用结构化主题模型识别大规模ICT政策中的重要议题,从注意力强度、核心内容和主题协同性三方面量化区域政府在不同ICT政策议题上的注意力分配差异;其次,从动态化视角分析各区域政府对ICT政策注意力分配的演进过程;再次,从成因化视角考察地理位置、发布时间、政策被引次数等因素对ICT政策注意力分配的作用机理;最后,从结构化视角探讨政策类型、政策效力等级、政府行政级别三个因素对不同经济区域对ICT政策注意力分配的调节效用。[结果/结论]中央政府表现出注意力多样性和相对稳定性的特征,而地方政府对议题的关注具有显著优先级和短时热度现象;地理位置、发布时间和政策被引次数显著影响政策议题的注意力分配,其作用机制与议题属性相关;政策类型、效力等级和行政级别从执政理念、政府权力以及制度水平三个方面调节决策群体的注意力分配表征。

数据科学及其对情报学变革的影响

大数据时代,科学界倡导建立属于不同科学领域的数据科学,以形成具有学科差异化、特色化的数据科学研究范式与思维模式,情报学也应积极吸纳数据科学的理论、技术与方法,以催动情报学的变革与发展。在把握数据科学的学科内涵、理论体系与方法论的基础上,探究数据、数据科学以及情报学三者之间的内在关系,从理论逻辑、技术方法与实践应用等方面分析数据科学对情报学研究范式转型的重大影响,并指出在当前大数据与数据科学发展视角下情报学应该重点关注的新课题。

国家安全大数据综合信息集成:应用架构与实现路径

在总体国家安全观背景下,国家安全管理已成为新形势下维持国家正常运行和社会经济良好发展的重要保障,如何综合开发与利用国家安全大数据成为抢占国家安全战略制高点的关键。本文以物理世界、信息空间和人类社会三元世界所构成的国家安全大数据为研究对象,在把握三元世界在国家安全管理中逻辑关系的基础上,以实现政府安全管理部门原有的基本业务与数据管理的分离为目标,构建三元世界下面向国家安全大数据的综合信息集成应用架构。其核心思想是:通过对物理世界与人类社会中的元素或数据进行泛在协同感知与获取,将其映射到信息空间中实现数据的序化组织、信息融合与整合分析,进而反向指导人类社会与物理世界的决策行为。

基于关键词语义网络的领域主题演化分析方法研究

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。

微信群内部信息交流的网络结构、行为及其演化分析——基于会话分析视角

微信群内部存在着复杂的会话结构,涉及不同的网络群体、用户行为及交互方式,揭示和把握微信群内部信息交流的网络结构、行为特征以及演化规律对认识微信用户信息行为具有重要的研究意义。本文在网络社群理论和会话分析理论的基础上,运用社会网络分析和内容分析方法对不同目标需求的微信群中信息交流网络的拓扑结构特征、用户特征量分布、信息交互类型以及演化规律性进行分析。研究显示:不同类型微信群中的消息分布具有较强聚集性,部分成员主导微信群中的信息交流,用户生成内容(UGC)存在较大不平衡,群成员参与微信群聊的积极性是影响群消息分布的决定因素;微信群中的信息交流更多是一种"有限度"和"碎片化"的会话形式,会话结构存在话题"无限漂移"和话语"无限流动"的特征;成员在群中观点的表达受群体压力、群类型以及与其他成员之间熟悉度、信任度的影响,表现为一种"沉默螺旋"状态;微信群会话过程是由话题的延续、迁移、转换及回逆构成,同一话题的演化也表现出启动、保持、沉默及终结的生命周期。

基于加权隐含狄利克雷分配模型的新闻话题挖掘方法

针对传统新闻话题挖掘准确率不高、话题可解释性差等问题,结合新闻报道的体例结构特点,提出一种基于加权隐含狄利克雷分配(LDA)模型的新闻话题挖掘方法。首先从不同角度改进词汇权重并构造复合权值,扩展LDA模型生成特征词的过程,以获取表意性较强的词汇;其次,将类别区分词(CDW)方法应用于建模结果的词序优化上,以消除话题歧义和噪声、提高话题的可解释性;最后,依据模型话题概率分布的数学特性,从文档对话题的贡献度以及话题权值概率角度对话题进行量化计算,以获取热门话题。仿真实验表明:与传统LDA模型相比,改进方法的漏报率、误报率分别平均降低1.43%、0.16%,最小标准代价平均降低2.68%,验证了该方法的可行性和有效性。

共现分析中的关键词选择与语义度量方法研究

针对共词分析方法中存在的共现词对"同量不同质"现象、词对关联计算缺乏语义性等问题,提出一种基于论文属性加权的关键词选择和基于词模型的语义相关性度量方法。该方法一方面将加权机制扩展至模型生成关键词的进程中,从论文结构及主题权值概率视角考察关键词对领域研究特色的表征能力;另一方面对抽取的关键词进行词向量的表示,将关键词转化成低维实值的分布进行语义关联度量。以"深度学习"研究为例,从聚类分析、网络基础参数及分布结构等多个方面对比一般共词分析方法与本文所提方法的效果差异,验证了该方法具有一定的科学性和有效性。

科研合作网络的知识扩散机理研究

知识扩散是知识生产过程中的核心环节,对知识继承和知识创新具有重要作用。本文结合知识在科研合作网络中的流动特征,引入复杂网络理论,构建知识扩散模型,模拟知识在科研合作网络中的扩散过程。考虑不同个体的知识自我增长以及知识吸收能力,采用网络平均知识水平、知识扩散速率、知识均衡程度等作为衡量知识扩散效果的评价指标,探究不同合作网络结构、知识遗传继承和知识变异重组与知识扩散的动态关系。研究显示:知识在合作网络中的知识水平、扩散速率、分布均衡程度很大程度上取决于网络拓扑结构的动态变化,网络的随机化程度越大,知识扩散的速度越快,知识的分布越均匀;合作网络的规模越小,专家高知识溢出效应越显著,越能促进知识的有效扩散;知识继承吸收和知识自我创新对知识扩散的影响在某一时刻可达到最佳均衡状态。研究合作网络中各影响因素对知识扩散的震荡作用,有利于形成更稳健的合作模式,发挥科研合作的最大效能。

基于LDA模型和HowNet的多粒度子话题划分方法

针对LDA建模结果较泛化、子话题间文本相似度较高等问题,提出一种基于狄利克雷分配模型(LDA)和知网(How Net)语义词典相结合的多粒度子话题划分方法(MGH-LDA)。首先采用LDA模型对不同新闻源的新闻集合进行初划分,并根据文档贡献度获得相同新闻话题的文档集合;其次在TF-IDF模型基础上获取多粒度粗细特征,作为核心词特征集合来表征新闻文档,采用知网语义词典来计算新闻文档之间的相似度;最后通过single-pass增量聚类算法进行新闻文档的聚类,实现子话题划分。通过在真实新闻数据集上的实验,验证了该方法能有效地提高热点新闻话题子话题划分的准确率。

基于语义扩展的数字文献自动分类方法研究

针对图书、期刊论文等数字文献文本特征较少而导致特征向量语义表达不够准确、分类效果差的问题,本文提出一种基于特征语义扩展的数字文献分类方法。该方法首先利用TF-IDF方法获取对数字文献文本表示能力较强、具有较高TF-IDF值的核心特征词;其次分别借助知网(Hownet)语义词典以及开放知识库维基百科(Wikipedia)对核心特征词集进行语义概念的扩展,以构建维度较低、语义丰富的概念向量空间;最后采用Max Ent、SVM等多种算法构造分类器实现对数字文献的自动分类。实验结果表明:相比传统基于特征选择的短文本分类方法,该方法能有效地实现对短文本特征的语义扩展,提高数字文献分类的分类性能。

应急知识库系统构建的关键问题与模块划分研究

[目的/意义]应急知识库构建是突发事件处置中重要一环,不仅可以实现相关知识的保存,还可为应急决策过程提供智慧支持,提高应急响应的效率与科学性,从而降低突发事件造成的损失与负面影响。[方法/过程]在分析知识库在应急知识流传播过程中作用的基础上,界定应急知识库的功能,总结应急知识库构建过程中所面临的关键问题,从流程化的视角设计知识库系统的模块结构与功能。[结果/结论]应急知识需求与来源分析、知识表示与组织、应急知识服务方式是知识库构建过程中要解决的3个关键问题。应急知识库系统应由应急知识获取、应急知识存储、应急知识应用和系统管理4个模块组成。

基于知识超网络的科研合作行为实证研究和建模

为探究科研合作知识网络的生成机制和演化规律,对学科领域、期刊载体、单个学者三个层次上的科研合作行为进行统计分析。统计结果表明:领域、期刊载体及单个学者上的科研合作次数分布满足具有胖尾过程的幂律分布,呈现出不同的衰减速度,期刊载体和单个学者的论文合作人数分布相对过于集中,尾部下降趋势适用指数函数。实证结果显示,期刊载体和单个学者的研究视域是限定科研合作的实际因素,影响着合作行为的分布规律。根据实证分析结果和科研合作结构存在多主体的特性,利用超图的数学理论构建一种基于知识超网络的动态演化模型,研究知识超网络下的无标度特性演化机制和拓扑性质,通过连续化方法和平均场理论对模型进行分析,理论预测和实证结果相吻合。

共词分析过程中的若干问题研究

为完善和优化共词分析方法,本文从共词分析过程中概念术语的词源选择、高频词的选定、术语相关性计算以及多元统计分析四个方面系统地总结共词分析存在的局限性。在词源选择方面,论述不同类型的文献分析单元、术语的规范化以及术语表征差异性对共词分析的影响;在高频词选定方面,分析国内外相关研究在设定高频词阈值、考虑术语语义类型特征以及低频关键词处理等问题时存在的不足,并提出相应的解决方法;在术语相关性计算方面,认为术语之间不仅存在着直接的频次共现,还存在间接的语义相关,总结现有的术语语义相关性度量方法,并对其相关特征进行分析;在多元统计分析方面,对共词分析中常采用的统计分析方法和应用策略进行探讨。本文基于严谨、客观的态度对共词分析的优缺点做出评价,有利于该方法的不断完善和发展,同时也为继续从事共词分析研究的人员提供理论借鉴和实践参考。

数字图书馆多种类型文献混合自动分类研究

探索数字图书馆的图书、期刊、网页等不同类型的馆藏文献进行分类组织时,多种类型文献单独及混合自动分类的特点。采用KNN等分类算法对多种类型文献进行分类实验并分析比较。仿真实验表明:随着实验文本数增加,各种类型文献的单独自动分类准确率有2%至7.8%不等的提升。图书与学术性期刊、网页与非学术性期刊之间的混合分类效果较好,分类准确率可达到85%以上;对多种类型文献实现基于自动分类的统一组织具有较高的可行性。

基于语料信息度量的文本分类性能影响研究

基于不同的分类算法针对特性迥异的语料数据进行分类,其分类效果往往不同。通过研究分类算法针对专门语料库与自建语料库分类效果各不相同的根本原因,提出一种提高分类性能的新途径。从不同语料库的自动分类对比入手,定义类别聚类密度、类别复杂度、类别清晰度三个指标对语料库信息进行度量,通过多因素方差分析考察三个指标与分类性能的关系,得出语料的各项指标对不同分类算法分类性能的影响关系,并提出一种基于类别清晰度的交叠类文本分类方法以验证指标的有效性。实验表明:该三个指标都在不同程度上影响着分类算法的分类性能。语料类别的聚类密度越高,复杂度越低,类别清晰度越高,其表现出的分类效果越好。

网络环境下非正式社会信息交流过程的理论思考

基于科技文献的科学信息交流已成为当今科研工作必不可少的环节,针对科学信息交流研究形成的研究范式,也已成为延续开展科学理论研究活动的基础。然而,对于非正式社会信息交流过程的研究并未给予其应有的关注,形成相应的理论框架和研究方法。为此,本文提出借助传统基于文献系统的科学信息交流理论架构探究新环境下非正式社会信息交流过程的新课题、新思路,并从研究问题的提出、研究的思路、一般过程概念模型的构建以及社会信息交流过程研究中所涉及的关键问题等方面展开论述。借助理论成熟、已形成科学研究范式的科学信息交流理论,研究当前不具备范式研究框架的非正式社会信息交流,实质上是对信息交流理论从狭义向广义延伸的一种尝试,对构建完整的信息交流理论和研究方法具有重要意义。

科研合作超网络下的知识扩散演化模型研究

为探究科研合作网络中知识扩散的演化规律和动力机制,引入复杂网络和超图数学理论构建一种基于科研合作超网络的知识扩散演化模型。通过再现真实的网络组织知识传播行为,揭示科研合作网络中不同网络结构特征、结点偏好性选择、知识增长老化以及知识扩散途径与知识传播扩散过程的动态关系。考虑不同个体知识自我增长以及知识吸收能力,采用网络平均知识水平、知识扩散速率、知识均衡程度作为衡量知识扩散效果的评价指标。仿真结果表明:具有无标度特征的科研合作网络能最大限度地提高网络平均知识水平和知识扩散速率;结点知识存量偏好性选择比结点度择优连接更能促进知识的有效扩散,其影响效果差异并不显著;集散结点的退化,极大降低网络的平均知识水平和知识扩散速率,新结点的知识增长与老结点的退化对整个网络知识水平的影响在某时刻能达到均衡;个体实现自我知识的增长—遗传继承和突发变异,在无标度网络扩散模型的基础上同样对知识扩散产生不同的震荡作用。研究影响知识扩散的要素以及要素的作用机理,对科研结构和科研工作者之间的合作交流和绩效的提高具有重要意义。