小议Web of Science检索技巧——以SCIE为例

本文以SCIE为例总结归纳了Web ofScience的一些检索方法,同时简单介绍了JCR的影响因子及分区,以及ESI的高引频检索。

基于共词分析和可视化的我国神经病学领域热点监测

应用共词分析和可视化综合分析方法,分析了我国神经病学领域的研究热点及发展变化。结果表明,高频词之间的共现网络关系可以反映学科领域的主题结构和热点,类团演变和类团地位分析,可以动态地反映研究热点和发展动向,综合分析词和类团则可以直观而全面地展现研究热点及发展。

基于Hadoop的多维关联规则挖掘算法研究及应用

传统的Apriori算法要多次扫描数据集,随着数据量的快速增长,传统的Apriori算法已经不能很好地适用于大数据分析,针对该情况设计了IPApriori算法。首先通过剪枝策略设计了一种适用于多维数据的IApriori算法,再将IApriori算法与Hadoop分布式框架相结合,实现了多维关联规则挖掘算法的并行化。将IPApriori算法运用到手机用户行为预测关联分析中,分析影响手机用户行为的一些主要因素,挖掘出手机用户行为与年龄维度、性别维度、时间维度、地点维度和手机品牌维度属性之间可能存在的某种关联。最后通过实验证明,算法的并行化和建立结构的方法可以降低系统的I/O负荷,提高算法的执行效率。

面向图书馆关联数据的语义链接构建研究

语义链接构建原则包括链接来源确定、链接对象评价与链接属性选择,而链接类型则分为概念间的词汇型链接与实体间的关系型链接。基于此,图书馆可利用SPARQL查询从目标数据集中选择满足链接要求的术语变量,或通过基于本体映射的相似度计算在概念间构建词汇型链接。另一方面,关系型链接构建可利用SPARQL查询寻找与馆藏存在语义相似性的实体并判断其语义关系,或利用字符串相似度匹配对资源文本特征属性进行精确匹配,从而实现图书馆与外部关联数据集的链接构建与资源共享。

我国智能化信息检索发展及研究现状

从我国对智能化信息检索的发展、智能信息化检索的基本理论、智能化信息检索实现的可能性和技术要求、智能化信息检索面临的问题和解决的思路、智能化信息检索技术发展趋势6个方面的认识入手,探讨了我国智能化信息检索研究现状及趋势问题。

网络标签的检索效率分析

简述了网络标签(Tag)的基本属性以及在网络信息资源组织中的作用、特点,并在此基础上分析了Tag的检索效率及其影响因素。

图书馆信息资源跨库检索技术研究

[目的/意义]解决具有不同访问权限控制机制的文献数据库跨库检索问题。[方法/过程]以海军工程大学图书馆引进的数据库为例,针对各数据库的检索方式与权限管理机制的不同,设计开发出客户端跨库检索系统。[结果/结论]测试表明,该系统能够提供简单灵活的跨库检索界面,在不需修改各文献数据库系统的权限管理机制下让用户合法使用,检索条件达到最优匹配,节省查询等待时间等。

我国检索模型研究的文献计量分析

以CNKI为数据源,对2004-2013年国内检索模型的研究论文进行计量学统计,结合Pajek可视化工具,对发文量、载文期刊、作者合作情况、关键词等进行分析。认为向量空间模型、语义检索模型、信念网络检索模型、用户兴趣检索模型、遗传算法检索模型、粗糙集理论检索模型、实例检索模型以及扩展模式PnBL模型等检索模型的研究是该领域研究热点,并指出其应用还有待进一步推广。

专题文献检索结果的系统聚类分析

利用系统聚类方法对专题文献的检索结果按用户相关程度进行聚类,并通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。检索结果通过聚类方法处理后,用户可以用最快的速度了解其等级分布,从而对不同等级的检索结果采用不同的阅读方式:是需要通读精读、还是仅阅读摘要甚至忽略不读,从而提高用户的检索效率。

数字图书馆数据查询影响因子及用户兴趣模型设计

当前图书馆当中的馆藏量不断增加,用户却在追求更加个性化的服务,为了使用户的需求得到较好的满足,需要结合用户兴趣模型构建数字图书馆数据查询系统。主要构建了数字图书馆的用户兴趣模型,另外也对一些用户查询请求,信息浏览、数据挖掘和用户兴趣之间所产生的潜在关系进行分析,同时对用户模型影响数据查询结果的相关因素进行了研究分析。

网络资源调查方法探析

阐述网络资源调查的重要性,介绍关键词调查法、分类调查法、链接调查法等3种主要网络调查方法,为网络资源开发利用提供参考。

基于共词分析的新兴技术分解结构研究

文章提出新兴技术分解结构,将理论、模型与实证分析融为一体,从共词分析的角度对新兴技术分解结构进行判断与分析,建立了基于共词分析的新兴技术分解结构的构建框架,将较为复杂的新兴技术转化为相对简单的子技术,再进行分析识别,可部分达到降低新兴技术不确定性的目的。首先通过文献检索工具对新兴技术的文献进行检索,然后抽取出关键词,利用齐普夫定律推导出关键词选取公式确定样本关键词的个数,再根据包容性指数生成关键词共现相关矩阵,最后利用多元统计分析对相关矩阵进行分析,得出最终的技术分解结构。

数据库检索通用法则探索

针对目前绝大多数主流数据库的使用特点,归纳出具有普遍适用性的数据库使用基本方法(流程);通过分析和梳理有关数据库检索的研究文献,挖掘数据库的检索设计理念,提炼出进行数据库检索的五大核心要点,总结出数据库检索的通用法则,为文献需求者高效地获取所需文献提供帮助。

基于本体的图书馆文献资源检索技术探究

以基于图书馆领域本体的专业性视角解读当前图书馆文献资源检索技术,有针对性地对当前检索技术如全文检索、数据检索等做补丁处理,并提出了基于本体的图书馆文献资源检索模型的构建,基于该模型的特点阐述了信息检索的查全率和查准率是如何实现的。

利用分布式表征提高文本检索效率

阐述分布式表征的意义,认为分布式表征可以按语义提取出相似的词并抓住语境。介绍分布式表征的语义关系、随机索引和评价方法等机制。讨论分布式表征的使用,即随机检索如何有效检索相关文本文件。

城市画像视角下的热点城市特征识别方法研究

[目的/意义]旨在识别某段时间内公众高度关注的热点城市特征,便于分析公众对城市的整体印象及其动态变化。[方法/过程]首先分析了热点城市特征的评价指标及其数据来源和计算方法;然后利用min-max标准化方法将评价指标归一化处理,进而采用线性加权和法构造综合指标评价模型;最后基于“知乎”平台中的用户问答数据,识别出不同时期我国中部六省省会城市的热点城市特征。[结果/结论]文中方法能够从海量用户问答数据中获取不同城市在不同时间内的热点城市特征,具有实际的可操作性。

图形化摘要对学术交流的推动作用辨析

[目的/意义]该研究的目的是考察最近十多年以来,图形化摘要在国际学术期刊出版和学术交流领域的使用现状及其作用。[方法/过程]作者通过数据库检索、阅读国内外最新相关文献,识别出该领域的主要概念、关键发现,以及国内外发展的不平衡性;进而评析这一事物的现实意义及发展态势。[结果/结论]已有两项研究表明图形化摘要对影响因子没有直接影响。据此结论从4个方面评述图形化摘要对学术交流的影响:(1)图形化摘要兴起的历程;(2)否定、阻力、限制因素及国内现状;(3)促进学术交流与科学传播的长远影响;(4)结论及给未来研究的建议。

基于标签语义关联的城市社群发现研究

[目的]目前社会认知在城市管理决策中的支撑权重还未充分体现,本文试图建立基于社会认知驱动的城市社群发现模式。[方法]首先利用LDA主题模型提取不同城市的城市特征属性,并利用情感强度计算方法对城市特征属性赋值;然后基于城市特征之间的共现关系构建城市网络,以此刻画城市之间的关联关系;最后依据网络拓扑关系和节点语义信息,计算城市之间的亲疏程度,挖掘具有重叠特性的城市社群。[结果]抓取知乎平台中描述我国省会城市主要特征的用户问答内容,按照上述方法依次抽取城市特征,构建城市网络,测算城市亲疏,最终挖掘出9个具有较强独立性的城市社群。[局限]未能引入分面组织与分析方法将城市特征多粒度化,进而探索不同特征粒度下城市之间的关系类型及强度。[结论]该方法能够依据社会认知发掘城市之间的潜在关联及其社群结构,有利于辅助现有城市社群划分方法并强化城市社群内涵。

基于语义加权的引文网络社区划分研究

为提高引文网络社区划分的准确性,以文档之间的语义关系以及引文之间的引用关系为基础,结合词汇在文档中的位置关系等信息,构建基于词汇语义加权的引文网络。通过GloVe模型对词汇向量化以充分利用词汇语义信息,结合WMD模型度量文献之间的相似度,把文档相似度的计算转变为在约束条件下求线性规划最优解的问题,结合文本的内容及结构特征对网络中的边进行赋权,以Louvain社区发现算法对加权后的引文网络进行社区划分,并对划分后的社区进行分析与检验,实验证明GloVe-WMD模型可提高引文网络社区划分的准确度。

基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣建模方法

微博用户利用标签信息表征其兴趣及属性,通过分析微博用户标签特点以及现有微博推荐方法的局限性,提出一种改进的基于多标签语义关联关系的微博兴趣建模方法。为了解决现有加标方法忽略了语义关联及多标签间关联的问题,首先通过计算标签对在微博用户集合中的共现频率得到标签对语义内联关系;其次构建由标签对连接词组成的路径,通过共享熵进一步计算标签对语义外联关系;最后将两者结合得到标签对语义关联关系矩阵,由此来对用户-标签矩阵进行更新,得到基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣模型。以新浪微博公开API抓取的大量微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文构建的用户兴趣模型具有较好的性能。