非相关文献知识发现研究进展

随着科学技术的高度发展，学科的分化越来越细，学科间交流越来越困难，知识总量与人类吸收能力之间矛盾日益突出。美国芝加哥大学情报学教授Don．R．Swanson创立的情报学知识发现方法及人机交互系统Arrowsmith，是揭示非相关文献及学科间隐藏联系的强有力的工具。本文介绍了Swanson的情报学思想的产生背景、内涵及其开放式和闭合式的知识发现过程，分析了国内外对该方法的研究和发展，指出Swanson方法的实践所面临的困难及挑战。Swanson知识发现方法强大的情报功能和对医学实践的指导意义，使其在未来的科学发展中具有广阔的推广前景。

运用非相关文献知识发现方法挖掘科研机构潜在的合作方向

以非相关文献知识发现方法为理论基础,尝试利用Arrowsm ith程序发现美国斯坦福大学和哥伦比亚大学在医学信息学研究领域的潜在合作方向,并与高频主题词聚类分析所找出的两机构的研究热点作比较,检验能否将这种方法运用到寻求发现科研机构合作与交流的领域中。结果表明,利用Arrowsm ith所挖掘的科研合作与交流的内容更加详细、明确,能体现出研究所使用的具体方法和侧重点,能更好地体现出两个机构研究内容的相似点(可以合作之处)和不同点(可以相互交流、学习之处)。

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。

非相关文献知识发现的关键技术研究

本文在对非相关文献知识发现中的关键技术进行界定的基础上，对11个国外主要的非相关文献知识发现研究中所涉及的关键技术，即初始文本集的构建、信息抽取及中间关联词的确定与排序等进行了比较研究，认为B集合质量低是非相关文献知识发现目前存在的主要问题。针对该问题，作者提出以提高B集合的质量为主要目标，从B集合形成的前过程，即初始文本集的质量以及B集合本身的质量，即B词的排序两个方面的改进策略。前者包括初始文本集的合理结构及综合过滤机制，后者包括双向词频法、基于MeSH加权和基于文献内聚力加权。并对部分改进策略进行了试验。

运用非相关文献知识发现方法挖掘疾病的潜在相关基因

基于非相关文献的知识发现有开放式挖掘和闭合式验证两个过程。先应用开放式的非相关文献知识发现方法寻找与先天性全身多毛症(CGH)相关的潜在候选基因,再应用闭合式方法进行验证和初筛,最后使用Gene、OMIM及PubMed数据库对初筛后保留的基因进一步分析研究,发现CGH可能与位于常染色体17q的潜在MAP2K6基因相关。实践证明,应用非相关文献知识发现方法可用于挖掘疾病的潜在基因。

主题词分析法进行非相关文献知识发现的探索（Ⅱ）——对2型糖尿病文献进行知识发现的实践

非相关文献知识发现是Swanson教授提出的一种情报学方法，用于挖掘隐藏在文献之间的隐秘联系。其知识发现过程包括两部分：开放式知识发现过程和闭合式知识发现过程。开发式知识发现过程是形成假设的过程，可表示为A→B→C；闭合式过程是检验假设的过程，可表示为A→B←C。本文以Medline为数据源，以Mesh字段中的主题词为内容分析单元，进行开放式知识发现的实践。文章共分两部分：第一部分模拟Swanson的雷诺氏病和鱼油、偏头痛和镁缺乏的知识发现的例子，分别以雷诺病（raynaud disease）和偏头痛（migraine）为来源主题词（source subject），寻找目标词鱼油和镁缺乏；第二部分是以2型糖尿病（diabetes mellitus，type2）为来源主题词，进行主题词分析法的医学实践。研究表明，主题词作为内容分析单元在技术上容易实现，是可行的知识挖掘方法。在实践中还需要探索更好的主题词统计量，进行更精确的类别限定，进一步完善该方法在科研领域的应用。

主题词分析法进行非相关文献知识发现的探索（Ⅰ）——模拟Swanson的知识发现过程

非相关文献知识发现是Swanson教授提出的一种情报学方法,用于挖掘隐藏在文献之间的隐秘联系.其知识发现过程包括两部分：开放式知识发现过程和闭合式知识发现过程.开发式知识发现过程是形成假设的过程,可表示为A→B→C;闭合式过程是检验假设的过程,可表示为A→B←C.本文以Medline为数据源,以Mesh字段中的主题词为内容分析单元,进行开放式知识发现的实践.文章共分两部分：第一部分模拟Swanson的雷诺病和鱼油、偏头痛和镁缺乏的知识发现的例子,分别以雷诺病（raynaud disease）和偏头痛（migraine）为来源主题词（source subject）,寻找目标词鱼油和镁缺乏;第二部分是以2型糖尿病（diabetes mellitus,type 2）为来源主题词,进行主题词分析法的医学实践.研究表明,主题词作为内容分析单元在技术上容易实现,是可行的知识挖掘方法.在实践中还需要探索更好的主题词统计量,进行更精确的类别限定,进一步完善该方法在科研领域的应用.

基于Swanson非相关文献知识发现的超常规检索法在查新中的应用

针对查新中常规主题概念检索结果与实际不相符的情况,通过检索实例,介绍了一种基于Swanson非相关文献知识发现的超常规检索法在查新咨询中的应用。

非相关文献知识发现研究进展

美国芝加哥大学情报学教授Don.R.Swanson创立的情报学知识发现方法及人机交互系统Arrowsmith,是揭示非相关文献及学科间隐藏联系的强有力的工具。文章介绍了Swanson的情报学思想的内涵及其开放式和闭合式的知识发现过程,概述了目前我国在理论和实践两方面的研究状况,指出Swanson方法在医学领域尤其是中医药领域实践中所面临的问题。在未来的科学发展中,Swanson知识发现方法将具有广阔的推广前景。

基于网络的文献知识发现系统研究

本文分析了对网络文献知识发现系统的基本要求 ,介绍了知识发现系统的一般结构 ,提出用移动多智能系统构建基于网络的文献知识发现系统的观点 ,讨论了有关网络文献知识发现系统的评价方法。

非相关文献知识发现方法的研究及应用进展

随着非相关文献知识发现方法逐渐成为情报学界的研究热点,国内外的研究者对其进行了进一步的研究和发展,使该方法逐渐趋于成熟,为更多的科学领域提供服务。本文介绍了国内外对非相关文献知识发现方法的研究,并简要论述了该方法最新的应用进展。

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。

非相关文献知识发现方法

本文对非相关文献知识发现方法从产生背景、基本概念、研究历程、知识发现过程进行了简要概述,并着重对非相关文献知识发现方法的研究进展进行了总结,分别对该研究领域的杰出研究人员如Swanson、Z.Chen、Gordon、Lindsay、Cort、Weeber、Padmini Srinivasan、Wren等人的研究成果进行了概述,最后从情报学的学科建设、情报学的应用以及情报工作人员的角度探讨了非相关文献知识发现方法的研究意义。

生物医学非相关文献知识发现研究综述

简单介绍了非相关文献知识发现方法的基本概念,并从系统工具和新领域的应用两方面介绍了国际研究最新进展;将我国学者的研究分为综述性报道、技术方法改进和新应用探索三个方面,并从这三方面介绍了我国的研究情况;最后提出研究展望和建议。

非相关文献知识发现初始集过滤方法的试验研究

在对现有非相关文献知识发现的初始集过滤方法进行分析的基础上,提出基于副主题词和基于共现语义群两种过滤方法。以Swanon的早期发现之一为对照进行试验,考察经两种方法过滤后中间集B的范围以及目标关联词和目标关联对的出现情况,以此作为评价其对B影响的依据。结果表明两种过滤方法均可提高B的质量,从而提高发现效率。

基于文献内聚度的非相关文献知识发现排序方法研究

在对现有非相关文献知识发现中间集排序方法进行分析的基础上,以共现理论为基础,以主题关联度为着眼点,提出基于文献内聚度加权的B排序方法。并以Swanson的早期发现之一为基础,考察经文献内聚度加权和逆文献频率加权两种方法排序筛选后B的范围以及目标关联词和目标关联对的出现情况,以此作为评价其对B影响的依据。结果表明基于文献内聚度加权法能显著提高B的质量,从而提高发现效率。

基于非相关文献的3阶知识发现——闭合式方法探讨

探讨基于非相关文献的3阶知识发现闭合式方法的基本原理,设计基于关联关系共现的闭合式方法。通过实例验证开放式发现方法所挖掘出的潜在关联链条,说明基于非相关文献的3阶知识发现闭合式方法可以实际问题为导向,为研究活动提供服务。

基于文献的知识发现在成矿预测领域的应用研究

基于文献的分析挖掘是发现未知新知识的有效途径,本文提出了基于文献的知识发现应用于成矿预测领域的研究思路,构建了基于文献的知识发现模型,主要包括地质实体识别、实体关系识别两个部分。

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。