针对生物医学领域多源文献数据分类体系不一致、学科归属判别困难的问题,在分析国内外主流文献分类体系内容结构与已有映射方法优缺点的基础上,制定生物医学领域分类体系映射规则,提出集语义自动匹配、文献分类数据验证、人工审核于一...针对生物医学领域多源文献数据分类体系不一致、学科归属判别困难的问题,在分析国内外主流文献分类体系内容结构与已有映射方法优缺点的基础上,制定生物医学领域分类体系映射规则,提出集语义自动匹配、文献分类数据验证、人工审核于一体的融合映射方法。最终分别建立国际三大分类体系Web of Science、Scopus、FOR中生物医学类目与教育部《研究生教育学科专业目录(2022年)》相关类目的语义映射关系,开展用于肿瘤专题文献篇级分类的国内外学科体系映射实践。研究成果能够促进国际学术成果的集中检索、分类组织、统计评价等科研管理与学术分析工作,并为我国学科专业目录调整、人才培养、科研布局等提供决策依据与信息支撑。展开更多
文摘针对生物医学领域多源文献数据分类体系不一致、学科归属判别困难的问题,在分析国内外主流文献分类体系内容结构与已有映射方法优缺点的基础上,制定生物医学领域分类体系映射规则,提出集语义自动匹配、文献分类数据验证、人工审核于一体的融合映射方法。最终分别建立国际三大分类体系Web of Science、Scopus、FOR中生物医学类目与教育部《研究生教育学科专业目录(2022年)》相关类目的语义映射关系,开展用于肿瘤专题文献篇级分类的国内外学科体系映射实践。研究成果能够促进国际学术成果的集中检索、分类组织、统计评价等科研管理与学术分析工作,并为我国学科专业目录调整、人才培养、科研布局等提供决策依据与信息支撑。