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领域情报研究知识库构建与应用

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摘要

1绪论

1.1研究背景及意义

1.1.1研究背景

1.1.2研究意义

1.2研究内容与技术路线

1.3研究方法

2相关理论基础

2.1情报研究的相关理论

2.1.1情报研究的概念和目标

2.1.2情报分析与挖掘

2.2知识库的相关理论

2.2.1知识库概念

2.2.2知识表示

2.2.3知识库构建

2.3本章小结

3领域情报研究知识库体系架构研究

3.1情报研究知识库概念界定

3.2领域情报研究知识库的需求分析与构建目标

3.2.1需求分析

3.2.2构建目标

3.3领域情报研究知识库逻辑架构设计

3.3.1数据存储平台

3.2.2专家知识地图

3.2.3情报分析模型库

3.4领域情报研究知识库功能界面设计

3.4.1功能模块设计

3.4.2主界面设计

3.5本章小结

4领域情报研究知识库关键技术研究

4.1领域及数据选择

4.2领域文本语义空间构建

4.2.1领域文本语义空间模型

4.2.2基于ICTCLAS分词的文本特征词选取

4.2.3基于TF-IDF的特征词贡献集构建

4.2.4基于Word2vec的特征词语义关联集训练

4.3领域专家知识地图构建

4.3.1领域专家知识地图基础模型

4.3.2基于FP-tree的领域专家合作关系构建

4.3.3基于FP-tree的领域术语关联关系构建

4.3.4领域专家与领域术语关联关系构建

4.4本章小结

5领域情报研究知识库应用研究

5.1情报研究知识库应用方案设计

5.2基于文本语义空间的语义检索

5.2.1语义检索模型构建

5.2.2语义检索模型实证评估

5.3专家知识地图的应用

5.3.1基于专家合作网络的专家发现

5.3.2基于术语关联网络的专家发现

5.4领域情报分析与挖掘

5.4.1时间分布分析

5.4.2研究者分布分析

5.4.3研究机构分布分析

5.4.4研究热点分析

5.4.5基于LDA的主题挖掘

5.5本章小结

6总结与展望

6.1主要工作及研究创新

6.2研究不足与展望

致谢

参考文献

附录

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摘要

数据密集型科研环境下多源大数据在语义存储和智能处理方面给传统的情报研究带来了很大的冲击。已经建设的一些技术领域数据库或者知识库,主要从知识语义化组织存储角度进行设计的,无法与领域专家和情报专家的隐性知识进行关联组合,结构上与情报研究分析模型分离,难以实现语义知识检索、语义知识推荐和情报分析与挖掘。为了应对大数据带来的挑战,本文提出了情报研究知识库的概念,并在需求分析和构建目标分析的基础上构建了三位一体的情报研究知识库体系架构,具体包括数据存储平台、专家知识地图以及情报分析模型库,三个部分互相连接相互作用能够实现领域大规模知识的存储、管理、计算和重用,以支撑智能化的情报研究产品与服务。 本文遵循构建研究、关键技术研究和应用研究的写作逻辑。首先,根据研究背景和基础理论提出情报研究知识库的概念和体系架构,进行了功能模块设计和主界面设计。其次,就情报研究知识库中的核心部分进行关键技术研究,重点介绍了用于领域文本知识抽取和语义组织的文本语义空间构建和领域专家知识地图构建。文本语义空间包括文本集,特征词贡献集以及特征词语义关联集三个部分,构建方法包括自然语言处理、TF-IDF加权和Word2vec训练。专家知识地图包括专家合作网络、术语关联网络和专家与术语关联三部分,构建方法包括关联挖掘算法FP-tree和链接法。最后,进行情报研究知识库应用研究,主要包括应用方案设计、语义检索、专家知识地图应用和情报分析与挖掘。

著录项

  • 作者

    宋小康;

  • 作者单位

    南京理工大学;

  • 授予单位 南京理工大学;
  • 学科 图书情报
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王曰芬;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类
  • 关键词

    情报研究; 知识库;

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