基于深度挖掘的学术论文关联数据构建与可视化分析

自关联数据被提出以来,其已成为在网络上发布结构化数据的主流方式,随着关联数据集的急速增多,如何有效地消费和利用关联数据正成为研究人员关注的焦点。本研究对关联数据的深度挖掘和可视化分析进行了探索。首先,采用文本挖掘技术,深入挖掘地质领域学术论文元数据中的隐含信息;接下来,基于设计的“学术论文-学者”本体模型对学术论文元数据和挖掘出的信息进行语义化表示,以构建RDF关联数据。在此基础上,利用不同的可视化分析方法,从多个维度对学术论文关联数据中蕴含的宏观和微观知识进行可视化展示。结果表明:①基于深度挖掘的学术论文关联数据能够更加深入和全面地展示学术论文元数据中蕴涵的知识;②关联数据可视化分析能够以直观的图形展示关联数据中的宏观和微观知识,帮助用户快速对关联数据进行消费和利用。

关联数据可视化研究进展分析

关联数据集的规模不断扩大,如何使用和消费关联数据逐渐成为研究的主要问题。关联数据可视化可以直观、清晰地展示关联数据集,有较高的用户接受度。目前对关联数据可视化研究主要分布在本体可视化、关联数据可视化浏览和关联数据可视化应用三个方面。从技术原理和实现方法入手,对这三方面所涉及的工具和应用进行通用的关联数据可视化分析框架构建,可以发现:关联数据可视化研究呈阶梯状发展,从辅助性的本体可视化到关联数据的列表式和图形化浏览,进一步深入到关联数据的可视化应用;图形化浏览是关联数据可视化的发展趋势,通过简单配置就可以使用的工具将会逐渐受到青睐;在关联数据集上构建可视化Web应用以丰富的图形展示关联数据的知识,将会是未来关联数据可视化研究的重点。

语义出版驱动的科学论文论证结构语义建模研究

[目的/意义]从科学论证角度对科学论文的内容结构进行解析和语义表示,能够更加精确地表示科学论文的内容,有助于提高科研人员阅读和理解科学论文的效率。[方法/过程]基于波普尔知识增长理论解释科学研究的过程,总结出科学论文中包含的7种论证元素:前人陈述、问题、假设、目的、方法、结果和结论;借助图尔敏论证模型来构建句子及实体级的科学论文论证结构本体;在此基础上,从论文内容的语义检索、知识可视化两个角度,设计了一个论证结构本体应用原型系统。[结果/结论]结果表明,本文构建的论证结构本体,可以准确地表示科学论文中的论证元素及其论证关系,实现基于论文内容的语义检索和知识发现,为科学论文内容的语义出版研究提供参考。

大数据环境下高校图书馆服务转型探析

大数据的发展带来了高校图书馆服务模式的变革,从云计算、物联网、社交网络方面分析大数据来"缘",阐述大数据对高校图书馆的影响,最后探讨了大数据驱动下高校图书馆服务转型的方向。

基于聚类分析与关联分析的高校图书馆读者借阅模式实证研究——以烟台大学为例

[目的/意义]通过数据挖掘技术发现读者的借阅模式和借阅习惯,能有效提高图书资源的利用率和图书馆的服务水平。[方法/过程]以烟台大学图书馆读者借阅记录为数据来源,选择读者借阅量、借阅图书类目、读者所属学院和读者类型作为参考变量,对读者进行聚类分析,再对已聚类的读者借阅书目进行关联挖掘。[结果/结论]聚类后的读者群组有相似的借阅模式,各个群组表现出显著的借阅特征,并与所借阅的图书类目之间存在显著关联性,据此指导图书采访工作、优化图书馆藏、推行个性化服务,可以使高校图书馆服务更加科学合理。

竞争情报在高校战略管理中的应用

分析了竞争情报在高校战略管理中的应用现状及意义,将竞争情报理论和方法运用到高校战略管理中,明确高校在竞争中的地位、目标,提出了一个基于自身优势和发展目标的分析模型,最后分析了高校战略管理中的竞争情报研究方向。

网络信息检索中常用检索模型分析

随着互联网的飞速发展,网络信息数量的迅猛增长,人们如何从浩瀚无边的数据海洋里寻找自己最需要的、优质的信息,变的极其重要。本文介绍了web环境下,信息检索模型在网络检索中的发展,以及几种常见的信息检索模型的应用与发展,最后总结出信息模型的发展状况。

基于本体的语义信息检索分析

基于本体的语义检索,在知识的表示、处理和理解能力上有了很大的改进,具备了语义推理的功能。在目前的web环境下,它通过基于本体的知识库实现对信息检索的语义查询,采用面向语义的匹配方式,以达到快速、准确的满足检索用户的信息需求。本文介绍了本体在信息检索中的运用,提出了一个基本体的语义检索模型,并介绍了语义检索中Jena技术的应用。

基于主题过滤与主题关联的学科主题演化分析

【目的】针对采用LDA模型识别出的主题中往往含有一些无意义的主题,严重影响演化分析的精确性问题,本文提出采用主题过滤和主题关联的方式,构建学科主题在时间序列上的演化路径,并分析主题在内容上的演化情况。【方法】计算主题在所有文献中出现的概率,识别并过滤边缘主题;根据主题中词汇分布的倾向性,识别并过滤无意义的噪音主题。将过滤后的主题作为主题演化分析的主题,通过计算相邻时间段中主题间的JS散度识别相关主题,从而根据主题间的相关关系构建主题演化路径。【结果】以"机器学习"领域的文献为例,构建学科主题演化路径,展示主题间的新生、消亡、继承、分裂和合并5种演化方式,并以微观的"图像识别"为例,验证了方法的有效性。【局限】在构建主题演化路径时,采用人工判断方法设置阈值,具有一定的主观性。【结论】本文方法避免了不重要的边缘主题和无意义的噪音主题对相邻时间段中相关主题识别造成的干扰,提高了所构建的主题演化路径的准确性,能够更为准确地展示学科主题的演化规律。

响应式Web设计的图书馆移动服务研究——以图书馆OPAC为例

文章采用响应式Web技术对图书馆OPAC进行了升级改造,阐述了响应式OPAC的技术思路、设计原则以及关键问题。响应式Web设计的OPAC契合了移动互联技术的发展趋势,是图书馆提供移动服务的新方式;解决了移动图书馆中OPAC服务的跨平台和终端依赖性,减轻了开发与维护成本;满足了用户不同类型设备的访问需求,提供了统一的视觉效果。

竞争情报在高校战略管理中的应用

分析竞争情报在高校战略管理中的应用现状和必要性,将竞争情报理论和方法运用到高校战略管理中,明确高校在竞争中的地位、目标,提出一个基于自身优势和发展目标的分析模型,最后分析高校战略管理中的竞争情报研究方向。

文本主题视域下的高校论文研究前沿领域及演化发展趋势研究

【目的/意义】利用文本挖掘方法分析高校论文前沿主题和发展趋势,为高校科研评价破除"四唯"提供新的视角,为高校科研优势方向选择提供模型参考与理论支持。【方法/过程】首先,获取高校高水平论文题录信息,运用PLDA模型进行研究主题识别,提出一种利用主题热度、主题新颖度等指标表征高校研究前沿主题的识别模型。然后,利用余弦相似度模型计算不同主题间的研究相似度,进行各高校研究主题演化分析,揭示高校研究主题发展变化趋势。通过与世界研究前沿内容契合度进行对比分析,识别出高校研究主题的前沿领域。【结果/结论】实验结果表明,文本提出方法能够有效揭示出各高校研究前沿主题以及随时间变化的主题演化规律以及与世界研究前沿的契合度。【创新/局限】提出一种文本主题视域下的高校论文研究前沿领域及演化发展趋势研究方法,主要局限是数据集覆盖范围还不够全面。