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On the method of third-order disjoint literature-based knowledge discovery

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Journal of Library Science in China 2012年 108-114页

作者： LI Yong leng fuhai WANG Lin The Institute of Medical Information & Library Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College National Science Library Chinese Academy of Sciences Graduate University of Chinese Academy of Sciences

Based on current theories and practices of disjoint literature-based discovery,this paper explores the third-order disjoint literature-based discovery method.A framework and process of the thirdorder disjoint literature-based discovery method are proposed in this ***,a preliminary experiment is carried out in the field of laser display and shows a potential relationship from actual applications and technology system to theory is *** third-order disjoint literature-based discovery can be goal and problem-oriented,to provide services for research activities.

关键词：

IESRL:An information extraction system for research level

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Chinese Journal of Library and Information Science 2013年第4期6卷 16-27页

作者： fuhai leng Rujiang BAI Qingsong ZHU National Science Library Beijing HeadquartersChinese Academy of Sciences Library of Shandong University of Technology

Purpose:In order to annotate the semantic information and extract the research level information of research papers,we attempt to seek a method to develop an information extraction ***/methodology/approach:Semantic dictionary and conditional random field model(CRFM)were used to annotate the semantic information of research *** on the annotation results,the research level information was extracted through regular *** the functions were implemented on Sybase ***:According to the result of our experiment in carbon nanotube research,the precision and recall rates reached 65.13%and 57.75%,respectively after the semantic properties of word class have been labeled,and F-measure increased dramatically from less than 50%to60.18%while added with semantic *** experiment also showed that the information extraction system for research level(IESRL)can extract performance indicators from research papers rapidly and *** limitations:Some text information,such as that of format and chart,might have been lost due to the extraction processing of text format from PDF to TXT *** labeling on sentences could be insufficient due to the rich meaning of lexicons in the semantic *** implications:The established system can help researchers rapidly compare the level of different research papers and find out their implicit innovation *** could also be used as an auxiliary tool for analyzing research levels of various research ***/value:In this work,we have successfully established an information extraction system for research papers by a revised semantic annotation method based on CRFM and the semantic *** system can analyze the information extraction problem from two levels,*** the sentence level and noun(phrase)level of research *** with the extraction method based on knowledge engineering and that on machine learning,our system shows advantages

关键词： Research papers Information extraction Semantic labeling Regular expression Conditional random fields Research level

The reflection of hierarchical cluster analysis of co-occurrence matrices in SPSS

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Chinese Journal of Library and Information Science 2015年第2期 11-24页

作者： Qiuju ZHOU fuhai leng Loet LEYDESDORFF National Science Library Chinese Academy of Sciences University of Amsterdam Amsterdam School of Communication Research (ASCo R) PO Box 15793 1001 NG Amsterdam the Netherlands

Purpose： To discuss the problems arising from hierarchical cluster analysis of co-occurrence matrices in SPSS, and the corresponding solutions. Design/methodology/approach： We design different methods of using the SPSS hierarchical clustering module for co-occurrence matrices in order to compare these methods. We offer the correct syntax to deactivate the similarity algorithm for clustering analysis within the hierarchical clustering module of SPSS. Findings： When one inputs co-occurrence matrices into the data editor of the SPSS hierarchical clustering module without deactivating the embedded similarity algorithm, the program calculates similarity twice, and thus distorts and overestimates the degree of similarity. Practical implications： We offer the correct syntax to block the similarity algorithm for clustering analysis in the SPSS hierarchical clustering module in the case of co-occurrence matrices. This syntax enables researchers to avoid obtaining incorrect results. Originality/value： This paper presents a method of editing syntax to prevent the default use of a similarity algorithm for SPSS＇s hierarchical clustering module. This will help researchers, especially those from China, to properly implement the co-occurrence matrix when using SPSS for hierarchical cluster analysis, in order to provide more scientific and rational results.

关键词： Co-occurrence matrices Hierarchical cluster analysis SPSS Similarity algorithm The syntax editor

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基于离群点的前沿趋势探测方法研究

高技术通讯 2011年第11期21卷 1109-1114页

作者：张英杰冷伏海中国科学院国家科学图书馆北京100190 中国科学院研究生院北京100049

针对科学前沿探测中的低频现特征，选取Web of Science2006—2010年的国际空间站（ISS）数据集，以高频聚类词簇外的低频现离群点为研究对象，分别构造数据集的包容指数、临近指数和等价指数矩阵，通过基于聚类的优选离群点算法，在ISS... 详细信息

针对科学前沿探测中的低频现特征，选取Web of Science2006—2010年的国际空间站（ISS）数据集，以高频聚类词簇外的低频现离群点为研究对象，分别构造数据集的包容指数、临近指数和等价指数矩阵，通过基于聚类的优选离群点算法，在ISS人体研究、微重力生物学、空间站技术、微重力物理学、对地观测、空间天文学等领域分别识别若干离群点，在与CitespaceII的高频爆发词探测结果进行比对后，发现mars、spaceweather等离群点内容与之重合，代表了当前的热点研究前沿，验证了基于离群点开展前沿探测的有效性。为了更直观地跟踪查看各个离群点的演变情况，利用Matlab工具对聚类结果进行了可视化展示。

关键词：低频现特征离群点前沿探测可视化

机器学习辅助智能决策分析——以“绿色创新”问题为例

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科研管理 2022年第9期43卷 32-40页

作者：张潮冷伏海首都经济贸易大学外国语学院北京100070 中国科学院科技战略咨询研究院北京100190 中国科学院大学北京100049

政策信息学是一门新兴学科,用数据驱动的智能化方法提高决策质量是其中的一类重要研究方向。科学研究与政府政策的制定是相互影响和协同发展的,以科技文献为基础的多学科交叉领域知识计算可为政策研究提供知识分析和知识发现,进而提供... 详细信息

政策信息学是一门新兴学科,用数据驱动的智能化方法提高决策质量是其中的一类重要研究方向。科学研究与政府政策的制定是相互影响和协同发展的,以科技文献为基础的多学科交叉领域知识计算可为政策研究提供知识分析和知识发现,进而提供需求分析和政策场景构建。语言是人类最有代表性的智慧特征,由学者撰写的学术文献中文字的部分体现了人类的思想精华,使用可以自行学习文本上下文的自然语言处理算法,可将这一部分思想精华总结归纳,形成含有概率,以及具有丰富性和立体性的主题,从而支持询证决策。本文以交叉领域“绿色创新”为例,使用无监督的隐含狄利克雷分布主题模型分析6891篇中英文文献摘要,发现英文文献聚焦绿色创新的一般性问题,比如“企业技术成本和政府补贴”“生态环境治理”和“二氧化碳排放和可再生能源”等;而中文文献聚焦中国问题,比如“经济要素与高质量发展”和“绿色创新空间溢出与区域发展”等。中英文文献都关注的议题包括“中国经济发展和环境规制”等。使用机器学习算法分析科技文献数据,作为政策的事前分析方法,具有科学且高效、质量高、内容有效和易沟通的特点。此方法为政府基于充分信息的循证决策和智能决策提供新思路。

关键词：决策智能政策信息学机器学习智库问题主题建模

施引关键词与被引作者交叉共现分析方法及实证研究

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情报学报 2012年第4期31卷 362-370页

作者：王林冷伏海中国科学院国家科学图书馆北京 100190 中国科学院研究生院北京100049

作者同被引分析（ACA）方法是研究领域知识结构的重要手段,它能够发现跨领域知识关联的存在,借助一些辅助的分析方法和步骤也能够发现知识关联的内容.但作者同被引网络无法直接反映关联的内容,因此这种方法的实际应用效果受到一定限制.... 详细信息

作者同被引分析（ACA）方法是研究领域知识结构的重要手段,它能够发现跨领域知识关联的存在,借助一些辅助的分析方法和步骤也能够发现知识关联的内容.但作者同被引网络无法直接反映关联的内容,因此这种方法的实际应用效果受到一定限制.施引关键词与被引作者的交叉共现分析（CKCA）,能够清楚地发现科学领域中的学术流派及研究方向,以及流派中作者间关联的内容,发现在某一主题领域有重要贡献的研究人员.与作者同被引分析（ACA）相比,CKCA分析在揭示学术流派间、学术流派内节点间联系的能力更加出色,能够更准确的反应学术流派的研究主题和方向,并且具备了更高的可读性.

关键词：知识地图词与引文作者共现共现分析交叉共现引文分析

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基于知识元的新型科学计量范式探析

情报学报 2017年第6期36卷 555-564页

作者：孙震冷伏海中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学北京100049 中国科学院科技战略咨询研究院科技战略情报研究所北京100190

提出一种基于知识元的新型科学计量范式,以应对当下以"数据密集型科学发现"为代表的知识发现模式变革和以专业用户实际应用为导向的精准化知识服务实践需求。通过背景由来、概念阐释、与相关学科的内涵辨析、案例分析、应用意义与前景... 详细信息

提出一种基于知识元的新型科学计量范式,以应对当下以"数据密集型科学发现"为代表的知识发现模式变革和以专业用户实际应用为导向的精准化知识服务实践需求。通过背景由来、概念阐释、与相关学科的内涵辨析、案例分析、应用意义与前景等角度,对基于知识元的科学计量范式进行了详细探析。建立以文献中专业性知识元为计量对象、直接对文献所含隐性知识本身进行计量分析的新型科学计量范式,不仅能满足专业用户的情报需求,提高知识发现效率,实现高效的知识服务,对于丰富计量学学科体系、科技评价模式创新、推动科学共同体知识创新与创造也具有一定价值和意义。

关键词：知识元信息计量学科学计量学知识发现知识服务

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基于引文内容分析的高被引论文主题识别研究

中国图书馆学报 2014年第1期40卷 39-49页

作者：祝清松冷伏海中国科学院国家科学图书馆

基于被引次数的引文分析无法直接揭示论文的研究内容,利用关键词或从标题、摘要和全文中抽取的主题词很难客观反映论文的被引原因。本文以碳纳米管纤维研究领域的高被引论文为研究对象进行引文内容抽取和主题识别,经人工判读验证:基于... 详细信息

基于被引次数的引文分析无法直接揭示论文的研究内容,利用关键词或从标题、摘要和全文中抽取的主题词很难客观反映论文的被引原因。本文以碳纳米管纤维研究领域的高被引论文为研究对象进行引文内容抽取和主题识别,经人工判读验证:基于引文内容分析的高被引论文识别的核心主题能够较好地揭示高被引论文的被引原因(引用动机),而且与论文的研究内容相符合;与基于全文、基于标题和摘要的主题识别相比,在引文内容分析基础上识别的主题具有更好的主题代表性,能够有效揭示被引文献的研究内容,是对原文相关信息的重要补充。本文的实验表明基于引文内容分析的高被引论文主题识别是可行而且有效的。

关键词：引文内容分析主题识别高被引论文引用动机

一种基于知识元变异的ESI研究前沿知识演进分析方法

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图书情报工作 2022年第2期66卷 136-148页

作者：孙震冷伏海山东理工大学信息管理研究院淄博255000 中国科学院科技战略咨询研究院北京100190

[目的/意义]作为一类面向学科领域科技情报需求、针对全文本关键语义计量分析、旨在实现情报自动化到知识自动化实践应用的探索研究,本文基于语义标注和机器学习等技术,在前期研究从知识元共现视角探测研究前沿演进机理基础上,进一步提... 详细信息

[目的/意义]作为一类面向学科领域科技情报需求、针对全文本关键语义计量分析、旨在实现情报自动化到知识自动化实践应用的探索研究,本文基于语义标注和机器学习等技术,在前期研究从知识元共现视角探测研究前沿演进机理基础上,进一步提出一种基于知识元变异的研究前沿知识演进分析方法。[方法/过程]利用Word2vec词嵌入模型将知识元表示为词向量,通过计算知识元向量的欧几里得距离,利用Kmeans聚类方法识别具有相似语义语用关联的知识元簇集,计算历时簇集内各知识元TFIDF值,对变异后知识元重要程度的突发变化结果进行定量测度,进而挖掘ESI研究前沿演进中的知识元变异特征和规律。[结果/结论]通过探测结果的对比检验发现,基于知识元变异的科学计量方法,不仅是对前期研究方法的补充和拓展,使得针对研究前沿内部知识运动规律的挖掘更加具体详实,更是在时间序列范畴内,能够尽早、及时探测研究前沿未来发展动向和关键情报信号的有力证据。

关键词：知识元研究前沿机器学习全文本语义分析钙钛矿太阳能电池