基于多特征耦合的数字图书馆知识发现服务优化研究

作     者：张晗 毕强 丁梦晓 李洁 牟冬梅 Zhang Han;Bi Qiang;Ding Mengxiao;Li Jie;Mu Dongmei

作者机构：吉林大学管理学院长春130022 吉林大学公共卫生学院长春130021 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2019年第63卷第3期

页      面：14-20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"嵌入式知识服务驱动下的领域多维知识库构建"(项目编号:71573102)研究成果之一 

主　　题：多特征耦合 数字图书馆 知识发现服务 

摘      要：[目的/意义]大数据环境下,用户的知识需求由分散向关联转变,利用多特征耦合可以辅助知识发现服务发现资源间的多种相关关系,从而优化知识发现服务。[方法/过程]通过分析文献内部和外部属性特征定义多特征耦合的概念,从功能角度出发,剖析多特征耦合与数字图书馆知识服务之间的关系,结合现有的知识发现系统构建多特征耦合架构,基于数据层-耦合层-服务层三层提出提升知识发现服务供给侧的方法。[结果/结论]数据层保障数据的质量,数据源由单一向混合转变;耦合层提升耦合分析效果,分析单位由粗向细转变,注重细粒度单元间的语义关联;服务层重视用户的交互体验,开发多维可视化功能。