ImageVerifierCode 换一换
格式:DOC , 页数:5 ,大小:25KB ,
资源ID:1749956      下载积分:10 文钱
快捷下载
登录下载
邮箱/手机:
温馨提示:
快捷下载时,用户名和密码都是您填写的邮箱或者手机号,方便查询和重复下载(系统自动生成)。 如填写123,账号就是123,密码也是123。
特别说明:
请自助下载,系统不会自动发送文件的哦; 如果您已付费,想二次下载,请登录后访问:我的下载记录
支付方式: 支付宝    微信支付   
验证码:   换一换

加入VIP,省得不是一点点
 

温馨提示:由于个人手机设置不同,如果发现不能下载,请复制以下地址【https://www.wenke99.com/d-1749956.html】到电脑端继续下载(重复下载不扣费)。

已注册用户请登录:
账号:
密码:
验证码:   换一换
  忘记密码?
三方登录: QQ登录   微博登录 

下载须知

1: 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。
2: 试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓。
3: 文件的所有权益归上传用户所有。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 本站仅提供交流平台,并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

版权提示 | 免责声明

本文(图书情报学知识图谱的构建与解读.doc)为本站会员(99****p)主动上传,文客久久仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。 若此文所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知文客久久(发送邮件至hr@wenke99.com或直接QQ联系客服),我们立即给予删除!

图书情报学知识图谱的构建与解读.doc

1、图书情报学知识图谱的构建与解读摘要:当今社会信息技术发展日新月异,互联网技术、数据库技术、人工智能技术等在各个领域的应用日臻成熟;信息化数字化时代的到来,信息的获取和利用日益方便和快捷,为科学研究提供了不可或缺的分析基础,这些都为科学计量学的研究奠定了发展基础。 关键词:图书情报学知识图谱聚类分析 1. 绪论 知识图谱(Mapping Knowledge Domains)是显示科学知识的发展进程与结构关系的一种图形,它以科学知识为计量研究对象,属于科学计量学范畴1。它是基于内容分析、引文网络分析和信息可视化的一种可视化显示知识以及相互关系的一种图形,已经成为当前科学计量学中比较热门的研究方法。

2、知识图谱在图书情报学领域也称为知识域可视化或知识领域映射地图,是现实知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形,用可视化技术描述知识资源及其载体,挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系2。 2. 图书情报学知识图谱的构建 2.1 数据获取和处理 对于高频主题词的提取,目前国内外还未形成统一权威的标准。大多数学者在选择小样本主题词时都是按照词频大于某个特定值的方法,认为大于这个特定值即可认定该主题词是高频主题词。此外还需要考虑提取的高频主题词占所有主题词词频的比重,根据主题词累积词频的变化截取高频主题词。 2.2 共词分析 共词分析是一种内容分析技术,它通过分析在同一个文本主题中

3、的款目对共同出现的形式,确认文本所代表的学科领域中相关主题的关系,进而探索学科的发展。共词分析的主要作用是通过对高频主题词的聚类,发现研究对象的分析热点和主要内容,深入揭示相对应的研究结构,进而系统探讨其研究维度、学科背景和理论基础,以期进一步把握其研究现状、学术热点及发展趋势。 2.3 相关分析 相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系,是以分析变量间的线性关系为主,是研究它们之间线性相关密切程度的一种统计分析方法3。通过相关分析,界定任意两个主题词之间的距离,以及这种距离所代表的关系,从而进一步确定主题与主题直接或正或负的联系。 相关分析是整个数据处理过程中比较简单的一步,却至关重要。S

4、PSS 的统计分析是建立在相关系数的基础上,需要基于相关矩阵表进行。因此,须将以上共词矩阵经过特定的相关性转化为相关矩阵,以便 SPSS统计分析。共词矩阵转化为相关矩阵通过 Excel 来完成,具体步骤是:在 Excel 中加载宏,导入分析工具库-VBA 函数,使用 Excel 中自带的数据分析模块进行相关系数的计算,通过“工具”-“数据分析”-“相关系数” ,对共词表中的每一列进行相关系数的运算,由此可以得到完整的100*100 的相关矩阵表。得到 100*100 主题词相关矩阵后,就可以通过SPSS 统计分析工具进行因子分析,聚类分析以及多维尺度分析,并构建图书情报学知识图谱。然后通过 S

5、PSS 对主题词进行了一系列的因子分析、聚类分析和多维尺度分析,在此基础上得到图书情报学研究的各个大类,3. 图书情报学知识图谱的解读 3.1 基于主题词的总体分析 对主题词的总体分析主要是对研究范围内选取的样本进行 SPSS 分析后获取的前 100 位的主题词上,在图谱构建中主题词对应的百分比就表示在这一年该主题词出现的次数占该年所有提取的主题词总词频数的比重。 “平均比重”则表示该主题词在研究年限范围内的平均值;“变化状态”表示研究年限范围内的变化情况,会有“持续上升”和“持续下降”两种情况;“无显著规律”则表示该主题词在研究年限内变化比较反复;研究年限中的“末年比初年增长幅度”表示末年比

6、初年的增长比例,用以衡量该主题词在末年的关注度和热度相较初年的情况,比例越高,增速越大,发展越快。 3.2 学科发展的现状与热点 通过前文的统计分析和当前科学研究趋势可以将图书情报学研究的结果进行具体分类,当前对于图书情报学研究的文献显示,通过对 2005-2011 年的主要样本进行分析后能够将图书情报学图谱分为 11 个大类,从而得出当前图书情报学的科学发展现状与热点分别是:医学信息学、信息计量学与出版、图书馆系统、计算机技术与管理、网络信息资源、信息管理与信息系统理论、电子资源、网络资源与医学图书馆、数字图书馆、教育与信息素养、信息行为与信息共享。 3.3 科学发展态势 综合以上对图书情报

7、学 11 大类研究主题的内容剖析和现状分析,可以看出,现阶段的学科发展主要集中在图书馆实体研究、资源对象以及学科基本信息理论三个方面4。而在每个方面下,又有不同的发展侧重点,如在实体研究中,主要是根据系统的观点,将图书馆划分为结构、职能、作用、类型、表现形式各不同的子元素,研究多集中在学术图书馆、图书馆人员和图书馆的地域研究上;在资源对象方面,主要是将图书情报学的研究对象信息资源作为研究主导,尤其是针对目前网络信息资源迅猛发展的情况,因此研究多集中在网络资源的检索与评价方面;在学科基本信息理论方面,研究则多集中在管理和技术两大方面,其中管理侧重于对信息资源管理和知识管理的研究,而技术更多的是面

8、向检索技术和存储技术的研究5。 4. 结论 在知识经济发展的大环境下,知识图谱的应用受到了越来越多的关注,而关注的增多必将会带来更深入的研究。如今对知识图谱的研究多数还只是局限在对某个特定主题的分析之上,对学科和领域的研究不是很多。因此,各个学科在审视自身发展的同时,可以借助知识图谱的分析,可视化地显示学科发展的态势和走向,为研究方向提供参考。 参考文献 1 肖明李国俊杨楠. 基于词频分析的国内情报学研究热点(19982007)J. 情报杂志,2009(28): 21-25. 2 陈兰杰. 国内情报学理论 2008 年研究热点及发展趋势J. 情报杂志, 2009(28(8) ): 55-58. 3 严怡民. 现代情报学理论M. 武汉: 武汉大学出版社,1996. 4 梁战平. 开创情报学的未来争论的焦点问题研究J. 情报学报, 2007(26(1) ): 14-19. 5 周承聪. 信息生态链中的信息流转J. 情报理论与实践,2007(30(6) ): 725-727. 作者简介: 金叶(1982-) ,女,山西长治人,学历:中南大学医药信息系 2009 级硕士研究生在读,职务:长治医学院信息管理系教师。

Copyright © 2018-2021 Wenke99.com All rights reserved

工信部备案号浙ICP备20026746号-2  

公安局备案号:浙公网安备33038302330469号

本站为C2C交文档易平台,即用户上传的文档直接卖给下载用户,本站只是网络服务中间平台,所有原创文档下载所得归上传人所有,若您发现上传作品侵犯了您的权利,请立刻联系网站客服并提供证据,平台将在3个工作日内予以改正。