基于关联网络的非相关文献知识发现技术挖掘海洋中药用药经验模式

海洋中药用药经验模式,是我国几千年来不同时期的名医名家,应用海洋中药的心得体会和经验的提炼和总结。挖掘这些经验模式对指导海洋中药的临床应用和新药开发都具有重要的意义。但是这些经验多散见于海量古籍文献中,难以直接利用。本文以文献为研究对象,采用古籍文献的整理技术、文本数据挖掘的方法和基于非相关文献知识发现的关联网络构建技术,结合专家评价法,通过挖掘海洋中药几千年发展过程中积累的临床用药经验,构建海洋中药用药经验模式,为海洋中药的临床应用和进一步研发提供数据基础和科学依据。

面向非相关文献的知识关联发现系统设计与实现

面向非相关文献的知识关联能够促进新知识的产生,为科学研究寻找新的线索提供了一种便捷、有效的辅助手段。本文首先设计了面向非相关文献的知识关联发现系统,该系统以《中国分类主题词表》为主题词受控词表,通过对文献摘要的中文分词处理,提取主题词并标引,提取文档特征矩阵并利用计量分析技术和聚类技术分析文献间特征的相似、相异水平,从词的粒度层面对非相关文献之间的关系进行挖掘,揭示非相关文献的知识关联。其次,基于该系统为用户精确匹配相关的知识库,采用TOP-K算法反馈与用户相关的文献集,为用户提供满意度更高的知识发现及相关扩展服务。

我国生物医学关联文献知识发现研究综述

以国内3个权威的中文文献数据库为数据源,对Swanson教授开创的关联文献知识发现的国内研究现况进行综述,观察国内引进、发展过程中的奠基性论文、关键技术改良论文并结合论文的被引频次和下载频次进行分析,指出关联文献知识发现的未来研究趋势。

基于文献的知识发现工具—Arrowsmith

专业文献间的隐性关联往往与科学发现有着重大意义 ,芝加哥大学Swanson教授于 1986年创立了一种基于非相关文献知识发现的方法 ,通过找寻隐藏关联用于知识发现 ,对其方法实现工具—Arrowsmith软件的设计思想、运行机制、功能及数据处理过程进行了介绍。

Swanson的非相关文献知识发现法对中医学发展的启示

随着科学技术的飞速发展,医学领域分工日益细化,跨专业的沟通变得更加困难,而某个专业领域的信息,可能对相关专业领域是有价值的,它们之间存在着某种隐含的有价值的关联,而以常规方式通常检索不到这种关联性的。美国学者Swanson教授创立了非相关文献知识发现法,并且设计了相应的人机交互系统(Arrowsmith),帮助医学研究者更好地发现这种隐含的关联。此法也可为中医学发展提供新的研究启示。

面向非相关文献的知识关联检索系统的设计与实现

[目的/意义]面向非相关文献的知识关联能够促进新知识的产生,为科学研究提供了一种有效的辅助手段。[方法/过程]本文以《中国分类主题词表》为主题词受控词表,首先对文献摘要进行中文分词处理并提取主题词,利用计量分析技术和聚类技术分析文献间特征的相似、相异水平,然后基于该系统为用户检索并利用用TOP-K算法反馈用户精确结果。[结果/结论]设计了面向非相关文献的知识关联检索系统,从更细的粒度层面揭示文献之间的知识关联,为用户提供高质量的服务。

网络特征对文献间接关联发现的评价作用

基于文献的知识发现研究通过文献中潜在的间接关联的挖掘获取新的科学假设,在生物医学领域已经得到了越来越广泛的应用。间接关联性的评价是当前文献知识发现研究的一个热点问题;本文主要探讨网络特征在文献知识发现过程中间接关联的评价作用,整合共现统计信息与网络结构特征,建立了间接关联评价的新指标,这对于提高文献知识发现效率与构建知识发现系统具有重要意义。

面向知识发现的术语关联基础平台研究

知识服务的实质在于寻找文献中隐藏的知识关联，通过知识关联满足用户知识需求，现有的知识发现系统就是建立在这一基本认知基础上的。但如何建立知识关联却是图书情报界的一大研究课题。知识关联的有效性也是知识发现系统知识服务能力的基本要求，但是由于各知识发现系统的基础技术水平不同，其服务的质量与效能存在很大的差异。目前知识发现平台的知识关联基础基本采用传统的分类主题方法。随着数字文献与知识多样化的发展，传统的主要依靠人工建立的分类主题表已经无法适应数字化文献海量发展与知识的日益更新的需求，必须研究新的知识关联途径作为知识发现的基础平台。

基于文献的生物医学知识发现研究综述

介绍基于文献的知识发现(Literature Based Discovery,LBD)概念及实现方法,从数据获取、概念抽取、关系挖掘、结果评估4个方面阐述LBD相关研究情况及关键问题,分析LBD在生物医学领域的应用情况及LBD研究存在的问题,提出建议和展望。

基于文献结构的自动文摘的初探

首先阐述了人们进行自动文摘研究的必要性,并介绍了自动文摘的技术背景。然后着重论述了基于文献结构的自动文摘的特点和实现方法,并对已有的数学模型进行评价,提出了作者的一些改进想法。指出了传统自动文摘方法的缺陷,并根据基于文献结构的自动文摘的特点提出了解决问题的办法。本文在最后还探讨了自动文摘在“知识发现”和文本信息挖掘领域内的初步应用。

基于非相关发明专利文献的潜在知识关联分析研究述评

通过对专利分析方法以及非相关知识发现两个方面的经验总结,深入分析其理论研究成果,探讨将非相关知识发现引入到专利分析方法中的可行性。

语境制约和关联发现过程：新兴经济中知识守门人面对的挑战

体制环境发生重大改变,导致现有管理学知识范式剧变,新知识——且大多是"外来"知识——取代"旧"知识基础。本文对由此引发的关联发现(relevance discovery)过程进行理论梳理。在变化的局面中,研究文献称为"知识守门人"(knowledge gatekeeper)的一个特定专业人群承受了巨大的压力。外部信息需要在相关语境中进行解读,才能为社会群体中的其他成员所用,这副重担就落在了知识守门人肩上。本文主要探讨语境重构(recontextualisation),这是关联发现过程中的关键因素,也是将"外来"知识由无关变为有关的关键要素。作者还分析了哪些因素影响知识守门人完成语境建构这项任务的能力。文中通过讲述对后共产主义国家市场化过程的两项实地研究,说明了语境建构的难点。

基于SAO结构的创新解决方案遴选研究——以空气净化技术为例

[目的/意义]面对竞争日益激烈的社会环境,创新是企业的立足之本、生存之道。创新的范围不仅包括在本领域创造新的产品、技术等,还包括将其他领域出现的新产晶、新技术引入本领域,且后者更为容易。但随着学科领域专业化程度越来越高,科研人员没有过多精力去掌握本领域之外的知识,因此需要借助科学的方法和技术来探索不同领域知识间深层次的联系。[方法/过程]借鉴LRDI方法的分析流程,提出基于SAO结构的创新解决方案遴选方法,以目标研究领域具体研究问题为出发点,在全领域寻找潜在解决方案,并从技术可行性以及预期效果两方面对这些潜在解决方案进行评价,形成适用于目标研究领域的优先推荐创新解决方案。[结果/结论]以空气净化技术为例开展实证研究,研究结果表明部分创新解决方案已经在空气净化技术领域得到有效应用,进一步证实了本研究方法的可行性和有效性。