面向应急需求的科技文献推荐与知识抽取

作     者：安璐 魏辰瑜 AN Lu;WEI Chenyu

作者机构：武汉大学信息资源研究中心 武汉大学信息管理学院 

出 版 物：《情报科学》 (Information Science)

年 卷 期：2024年第42卷第5期

页      面：11-20页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家自然科学基金面上项目“危机情境下网络信息传播失序识别与干预方法研究”(72174153) 国家自然科学基金创新研究群体项目“信息资源管理”(71921002) 国家自然科学基金面上项目“基于知识增强的科技文献创新识别与评价模型研究”(72374219) 

主　　题：应急需求 文献推荐 科技知识 知识抽取 信息匹配 

摘      要：【目的/意义】为满足突发事件下的公众信息需求，提出一种面向应急需求的科技文献推荐与知识抽取模型，为公众推荐与其应急需求相关的高质量文献及科技知识。【方法/过程】首先，对微博平台中包含“阳康“后遗症的新冠相关博文进行聚类，挖掘并归纳公众应急需求。其次，对文献进行主题建模，抽取文献的主题关键词并与需求进行相似度计算，取相似度大于阈值的文献形成候选推荐文献集；最后，综合考虑相似度、创新性、学术影响力、Altmetric四个指标对文献进行排序，并对推荐文献进行基于规则的知识抽取，获取文献中的科技知识。【结果/结论】将公众应急需求归纳为六类，分别为轻型症状、康后运动、防护措施、二次感染、心理健康、营养管理。【创新/局限】本研究根据公众需求向社交媒体用户推荐高质量文献及科技知识。未来将调查更多类型的突发事件，对不同事件下的公众应急需求进行挖掘与文献推荐。