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文献检索:
  • 卷首语
  • 步人2013,《情报学报》已是第32卷了。翻开《情报学报》每一卷的论文,都不难发现当时的作者们关注的研究热点,如20世纪80年代的文献利用、主题词表、情报评价、机器翻译、文献老化等;90年代的数据库建设、光盘存储、自动标引、全文检索、信息产业、决策支持系统等;21世纪之初的自动文摘、文本分类、搜索引擎、数据挖掘、知识发现、电子商务、本体、语义网、信息构建、竞争情报、知识服务、网格计算等;近几年的信息可视化、知识图谱、知识共享、知识转移、日志分析、协同推荐、舆情监测、社会网络分析等等。每个阶段都有其研究热点,那么不同阶段的研究热点是否存在共性?《情报学报》的选题定位如何适应不断变迁的研究热点与趋势?
  • 用ABCA方法识别和阐释我国当代情报学研究领域
  • 以九种情报学CSSCI来源期刊为统计样本,从CNKI下载其1990~1997年的引文数据,从CSSCI下载其1998~2009年引文数据。采用作者文献耦合(ABCA)方法对20年的引文数据进行因子分析、聚类分析和多维尺度分析。对研究结果进行了分析和讨论:第一,总结出以情报学基础理论为基础,以竞争情报、文献计量、知识管理和信息检索为主体的情报学总体结构。第二,分析了情报学基础理论、竞争情报、信息检索、文献计量和信息服务等研究领域在四个五年阶段里的发展特点。第三,总结出各个研究领域的研究强度变化规律不一的特点。
  • 语义仓储构建技术研究进展
  • 如何对海量的RDF数据进行存储、查询、存取和推理是RDF数据管理研究领域最关心的问题之一,文章界定了语义仓储的概念及其与关系数据库管理系统的区别,根据语义存储介质和组织方式的不同对语义仓储进行了分类,结合实际的案例对基于内存、基于传统数据库和原生方式存储模式的语义仓储的优缺点、适用范围和不同存储模式之间的区别和联系进行了分析,在语义仓储的分布式存储策略上,对集中式语义仓储和自组织语义仓储这两种网络结构的组织形式和应用系统做了综述,还对语义仓储测试基准及应用系统的研究进展进行了分析,讨论存在的问题及未来可能的研究方向。
  • 整合中文维基语义的网络论坛话题追踪方法研究
  • 研究中文维基语义图上的网络论坛话题追踪,对于提高舆情分析系统获取情报的效率及信息处理质量有很大价值。以涉军主题帖子为背景,借鉴维基百科语义相关度与词语共现关系,构建反映词语间静态与动态关联的文本概念图,改进PR算法的关键词挖掘方法,利用维基知识解决论坛文本中的语义特征稀疏问题,减少噪音以提高论坛文本语义相关度计算的准确性。最后实验证明该方法的优越性。
  • 基于语义文本挖掘的企业竞争对手分析模型研究
  • 为弥补传统竞争对手分析方法无法有效挖掘网络化企业竞争对手信息的缺陷,本文将语义文本挖掘技术引入企业竞争对手分析中,提出了一个基于语义文本挖掘的企业竞争对手分析模型。该模型采用规则化主题爬取技术获取结构化信息,利用竞争情报领域本体知识库和语义VSM矩阵实现竞争对手信息语义分析和描述,通过基于语义的文本挖掘技术提取竞争对手深层次语义知识。行以相机市场的两大竞争力企业——佳能、尼康为例进行了实证分析研究,实验结果表明,该模型具有潜在的实际应用价值,可有效提高企业决策水平。
  • 产业竞争情报产品与服务的细分内容
  • 产业竞争情报产品与服务的细分内容既是产业竞争情报的基本理论问题,也是供给者实际工作需要求解的实践性问题。本文在文献研究基础上,遴选湖南省竞争情报中心、中国产业竞争情报网等6家代表性产业竞争情报产品与服务供给机构,主要基于供给的实际内容和业务管理视角,研究归纳出了产业竞争情报产品与服务9类细分内容,每类内容之下又可以进一部细分。此外,还从产业竞争情报的内容范围和外在表现形式视角出发,根据不同细分标准,对产业竞争情报产品和服务内容进行了另一个角度的细分。从两个视角开展的研究和结果可识别出产业竞争情报产品与服务细分内容的全貌。
  • 纪念《情报学报》创刊30周年学术研讨会在北京召开
  • 由中国科学技术情报学会主办的“纪念《情报学报》创刊30周年学术研讨会”于2012年11月22日在北京召开,《情报学报》编委会委员、论文审稿专家、同行期刊代表、情报领域专家和学者等120余人参加了会议。《情报学报》编委会主任、中国科学技术情报学会常务副理事长、中信所贺德方所长在开幕式上致词。《情报学报》历届主编代表、作者代表、读者代表、同行期刊代表分别在开幕式上发言致贺。《情报学报》主编武夷山主持会议。
  • 互联网知识传播网络结构计量研究
  • 本文首先梳理分析了网络结构计量的相关学科理论:图论、复杂网络、社会网络、信息计量,认为图论等相关数学知识是研究网络结构计量的基础。然后,将不同学科的研究还原到最原始的图,按照“点→边→子图→图”的分析思路建立了包含个体级、局部级、全局级三层指标的网络结构计量框架,进而结合互联网知识传播的特点构建了互联网知识传播网络结构计量指标体系。最后,借助于UCINET社会网络分析软件,针对小木虫论坛数据进行了互联网知识传播网络结构计量实证分析,提炼总结了现实互联网知识传播可能表现出的一些规律、现象以及存在的相关问题。
  • 科学计量学的研究主题与发展——基于普赖斯奖得主的扩展作者共现分析
  • 科学计量学(Scientometrics)是用数学方法研究科学的量化特征和发展机制的学科,它作为科学学研究中较为成熟的定量研究方法被用于多个科学领域的研究与应用。本文运用扩展的作者共被引方法一作者共现分析方法,针对传统的ACA分析方法存在的不足给出分析说明并给予相应的改进,且应用多种社会网络分析指标对作者共现网络的结构特征进行测度。本文选择截止到2011年为止的25位普赖斯奖(The Derekde Solla Price Award)奖得主作为分析对象,通过这25位在科学计量学领域有突出贡献的扩展作者共现分析,发掘科学计量学研究的主体结构和研究合作网络特点。
  • 基于专利共现的全球太阳能技术网络及关键技术演进分析
  • 太阳能作为战略性新兴产业受到各国政府的普遍关注。运用专利技术领域共类分析、主题词共现分析和社会网络分析方法,绘制太阳能技术网络的演进并识别不同阶段的关键技术,将对我国太阳能产业技术的发展具有重要的辅助决策作用。对1971~2010年40年间全球太阳能专利数据分析结果显示,随着时间的推移,“太阳能发电系统与LED照明”技术子网络规模越来越大,并出现了新兴的技术子网络;关键技术领域与关键技术主题也越来越多地集中于“太阳能发电系统与LED照明”技术子网络中;在太阳能技术发展的第一阶段,共性技术特征比较明显,随着时间的推移,共性技术特征开始变弱。本研究是在一个比较宏观的层面上进行的,期望下一步做一些更深入的、微观层面的研究。
  • 文本分类中基于训练样本空间分布的K近邻改进算法
  • KNN算法是文本分类中广泛应用的算法。作为一种基于实例的算法,训练样本的数量和分布位置影响KNN分类器分类性能。合理的样本剪裁以及样本赋权方法可以提高分类器的效率。提出了一种基于样本分布状况的KNN改进模型。首先基于样本位置对训练集进行删减以节约计算开销,然后针对类偏斜现象对分类器的赋权方式进行优化,改善k近邻选择时大类别、高密度训练样本的占优现象。试验结果表明,本文提出的改进KNN文本分类算法提高了KNN的分类效率。
  • 双语潜在语义对应分析及在跨语言文本分类中的应用研究
  • 双语文本对应分析在处理多语言文本数据、克服语言障碍等方面有着重要的作用,基于语料库技术的跨语言潜在语义索引方法没有充分考虑双语的语义相关性。本文将双语平行文档看作同一语义内容的两种语言表达,运用偏最小二乘方法构建双语文本的语义相关性,为每种语言建立单独的潜在语义空间,并在这两个空间上实现跨语言的分类任务。在香港政府网中英双语新闻的实验结果显示,本文方法构造的双语潜在语义空间上完成的跨语言和单语言文本分类性能接近或优于原始特征空间的单语言分类,并具有良好的稳健性。
  • 基于二元语义的虚拟社区知识共享水平测度研究
  • 为了帮助虚拟社区服务提供商全面了解虚拟社区知识共享水平的高低及成因,进而有针对性的采取改进措施促进社区知识共享活动,提出了一种基于二元语义的虚拟社区知识共享水平测度方法。论文根据虚拟社区知识共享水平的影响因素,构建了虚拟社区知识共享水平的测度指标体系,并运用德尔菲法和隶属度分析对指标进行了筛选;在此基础上,给出了基于二元语义的虚拟社区知识共享水平测度的过程,并用案例证明了测度模型的有效性。该模型可有效避免语言评价信息在集结和运算中产生的信息损失和扭曲,测度结果更加精确。
  • 集群行为的价值性执行意向微博实验研究
  • 本研究主要探索当前微博网络平台上用户集群行为特征及规律,其中执行意向作为行为预测的重要变量越来越多地受到学者及企业的重视,而价值性执行意向更加凸显出网民集群行为的价值驱动力。为此,研究主要选择了近期微博热点话题“活熊取胆”事件为观测对象,利用数据采集工具对热点事件进行了采集、整理、清洗和网络挖掘,在此基础上通过话题热度及走势、情绪热点及分布变化率、微博影响力路径分析对价值性执行意向的规律与感知进行了初步分析,这为后期网民集群行为引导及网络营销方案的制定提供了一定的理论和实践指引。
  • 投稿须知
  • 《情报学报》是学术性刊物,主要刊载情报科学领域的学术论文或高质量的综述评论。重点关注信息、知识、情报相关的理论、方法、技术与应用,内容包括:信息搜集与过滤、信息组织与检索、信息分析与服务,知识获取与构建、知识组织与标引、知识利用与服务,情报收集与监测、情报分析与转化、情报传递与服务等。特别欢迎有数据基础、方法或技术上有创新、理论与实践结合紧密的论文。
  • 《情报学报》封面

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