特定研究任务下学术用户的信息搜索行为特征分析——基于高校研究生的实证研究

通过实验法、日志法和访谈法分析了某高校12个研究生的信息搜索行为特征,发现学术用户在特定研究任务下,通常使用多个搜索系统、首选流行搜索引擎作为搜索入口、使用基本的搜索功能、采用多个搜索策略等来进行信息搜索。基于这些特征,笔者希望能为图书馆以研究为导向的个性化学术服务机制提供相应的智力支持。

面向特定科研任务的著者姓名消歧方法

人才流动、学者评价等以学者个人为对象的研究任务,通常需要针对学术论著数据集中的著者进行姓名消歧。本文针对此类特定研究任务,提出了准确且便于学者操作的姓名消歧方法。为简便计算,弥补本地数据缺失的问题,本文构建了基于异源数据的二阶段姓名消歧框架。一阶段充分挖掘本地关联信息,二阶段结合权威的外源数据。基于表征进行本地关系发现、半模糊检索等步骤,以达到全面客观的姓名消歧,最终通过人工智能领域的论文数据和Aminer姓名消歧数据集,实现并验证该方法的优越性和普适性。经过与人工标注数据对比,该框架表现出良好的消歧效果,较好地解决了原始数据中的同名异人和同人异名问题,从而为后续研究任务奠定了扎实的基础。