《情报学报》2012年第1期文摘题录

卷首语

[1] 郑彦宁,赵筱媛,陈峰. 我国科技情报机构政府决策服务的最佳实践特征研究[J].情报学报,2012，31（1）: 4-8.

摘要：从我国科技情报行业成立之初起，为政府部门提供决策服务就被设计为我国科技情报机构的一项核心功能和核心业务。本文分析了决策、决策服务以及决策服务与情报研究、战略研究、规划研究和政策研究的关系，并通过对黑龙江、湖南、湖北和广东等地科技情报机构的实地调研以及对科技情报机构政府决策服务的典型案例分析，研究了我国科技情报机构政府决策服务最佳实践的特征。

[2] 王瑞琴.基于语义处理技术的信息检索模型[J].情报学报,2012，31（1）: 9-17.

摘要：信息爆炸是当今信息社会的一大特点，如何在海量的信息中有效地找到所需信息因而成为了一个关键问题，语义检索技术是解决这一问题非常有潜力的方法。本文对信息检索中的若干关键问题进行了研究，提出了基于语义处理技术的信息检索模型——SPTIR，该模型主要包括以下关键技术：基于词义消歧的语义查询扩展、基于词汇语义相关性度量的查询优化和基于文档语义相关性的检索结果重排序。最后使用大型测试数据集和多项性能指标对SPTIR模型的检索性能进行了试验评估，实验结果充分验证了SPTIR模型的竞争优势以及该模型采用的各项语义处理技术对提高检索性能所起的积极作用。裘江南,王延章,曲强,张浩.基于文本的应急知识模式提取方法研究

[3] 俞扬信.个性化网络学习的语义信息检索研究[J].情报学报,2012，31（1）: 18-22. 

摘要: 个性化网络学习是现代信息检索技术的新形式。快速高效地获得所需要的信息是每个用户的迫切要求，个性化信息检索技术则是实现高质量信息服务的前提。本文提出了一种网络学习环境下的个性化检索方法，该方法采用Web语义表示学习内容，将用户偏好看作本体，在将包含关键词映射到本体的基础上，进行搜索结果的重排。本方法有一重要特点，就是文档的合并分类实现了文档自身的提取和数据驱动，使用户更容易适应不同的学习平台，更容易演变文档集。实验结果表明，由于网络学习内容检索的准确率和召回率的提高，特别在用户过去活动的基础上进行搜索结果的重排，用户内容可有效地被使用。

[4] 毛进,易明,操玉杰,沈劲枝. 一种基于用户标签网络的个性化推荐方法[J].情报学报,2012，31（1）: 23-30. 

摘要: 基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点，不同的推荐算法对标签进行了不同的处理。用户使用的标签之间存在着某种内在联系，由此可构建用户标签网络。根据这一启示，本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法。首先，将用户标签网络视为用户兴趣模型雏形，利用社会网络分析方法计算标签权重，并以加权标签集的形式表示用户兴趣模型，最后将标签权重转化为资源与用户兴趣的相似度，进而实现个性化推荐。实验表明，本方法能较为准确地揭示用户的兴趣，产生的推荐资源与用户兴趣匹配程度较高。

[5] 聂卉,张津华.分块布局下的主题型网页的内容抽取[J].情报学报,2012，31（1）: 31-39. 

摘要: 本篇论文以去除网页噪声，整合网页内容为目标，提出了面向主题型网页，根据网页规划布局抽取网页内容的方法。算法首先分析原始网页的DOM结构生成标签树，再根据标签分类和对应节点的信息对标签树自底向上进行划分, 并依据划分块的文字密度，链接密度及图片密度，分类信息块。进一步, 提炼网页主题的文本特征向量，采用基于词条空间的文本相似度计算，获取划分块的主题相关度，以主题相关度为量化基准剔除噪声，识别网页主旨内容，重构页面描述。这一算法被应用于面向人才资讯的信息采集项目中，实验表明，算法适用于主题型网页的“去噪”及内容提取，具体应用中有较理想的表现。

[6] 宋明秋,张瑞雪. 基于链路压缩树的网页相似度研究[J].情报学报,2012，31（1）:40-46. 

摘要: 大多网页都是基于服务器端模板生成的，所以在同一个站点经常看到很多外观相同内容相似的网页。HTML是一种半结构化的标记语言，每个HTML网页都对应一个DOM树结构。网页的相似性表现结构上就是结构相似性。研究网页结构相似性的方法有很多，本文从DOM树中的链路结构的角度来研究不同网页间的相似性，并提出了基于链路压缩树的结构相似度度量模型。本文中的计算方法都用Python语言实现。通过实验，本文使用多种方法对不同网页间的相似度进行了计算和分析，实验数据表明，基于链路压缩树的结构相似度度量模型具有较好的适用性，其速度是传统方法不可比拟的。

[7] 林原,林鸿飞. 基于神经网络的Listwise排序学习方法的研究[J].情报学报,2012，31（1）: 47-59. 

摘要: 近年来排序学习方法以其优异的性能成为信息检索领域研究的一个热点。排序学习方法应用机器学习方法训练排序模型用于文档相关性排序，取得了良好的实验结果。在多种排序学习模型中又以Listwise方法的效果最为显著，特别是基于神经网络的排序学习算法以其良好的理论基础，灵活的损失函数构造形式，成为排序学习研究的重要手段。本文对基于神经网络的Listwise排序学习方法及其改进方法进行综述，并介绍该方面研究的最新进展。

[8] 廖开际,叶东海,闫健峻,吴敏. 基于加权语义网的专家知识发现及表示方法[J].情报学报,2012，31（1）: 60-64. 

摘要: 在分析传统的以词形为切入点来建立知识内在关联的基础上，从语义网络的角度对专家知识发现及表示方法进行了研究。在语义关系建模时，综合考虑知识元的语义关系及其在文本中的重要性，提出了知识加权语义网(WSNK)，从而实现专家知识的准确获取和表示。该方法可通过网络图表示专家知识的构成、通过语义描述专家知识领域等，具有客观、准确、易于理解等特点。最后结合一个实例对方法进行了验证和分析，结果表明，该方法能够客观、准确地理解和表示专家的知识。

[9] 张玉峰,何超.基于数据挖掘的企业竞争情报分析研究[J].情报学报,2012，31（1）: 65-71. 

摘要: 针对传统的竞争情报分析方法无法实现对目标信息进行深入挖掘分析，获取企业所需的深层情报知识，本文将数据挖掘技术融入竞争情报分析之中，构建了基于数据挖掘的企业竞争情报分析模型。该模型利用竞争情报领域本体指导目标信息的采集、语义分析和信息抽取，实现竞争情报信息的语义组织和存储；并在此基础上利用基于语义的数据挖掘、学习和推理技术，实现竞争情报语义挖掘和智能分析，提升情报分析的深度和广度，获取高质量的深层情报内容。实验结果表明，该模型取得了很好的预期效果，显著提高了情报分析的准确率和效率。

[10] 谢新洲,夏晨曦,网络事件案例库建设与案例数据分析[J].情报学报,2012，31（1）: 72-81. 

摘要: 随着因特网的普及，网络舆论对现实社会的影响越来越显著。但当前对网络舆情的传播规律和预警、控制机制研究还处于起步阶段。网络事件往往是网络舆情形成的关键诱因，其传播和讨论对推动网络舆情发展有重要影响。本文以半自动方法自动采集大量网络事件案例相关信息，包括网络事件的发展、传播过程和相关网络文献，建立网络事件案例库，开发了对案例库中的数据进行查询、统计、聚类和信息计量等分析工具，并实现了分析结果的可视化。以网路事件案例库为支撑，本文分析网络舆论的传播要素和传播规律，探讨了网络事件的监控预警和引导控制机制。

[11] 吴夙慧,成颖,郑彦宁,潘云涛. 基于学术文献同被引分析的K-means算法改进研究[J].情报学报,2012，31（1）: 82-94.

摘要: K-means算法是一种应用广泛的聚类算法，但是存在初始聚类中心和K值选取的难题。本文提出了一种基于学术文献同被引分析的初始聚类中心和K值选取的K-means改进算法。该算法属于两步聚类算法，首先对学术文献进行同被引分析，得到同被引矩阵，然后基于同被引矩阵进行层次聚类。算法记录每次迭代过程中被聚为一类的学术文献间的距离以及两次迭代间的距离差，当两次迭代的距离差取得最大值时取其聚类数作为第二步K-means算法的K值，并且将此时的类中心作为第二步K-means算法的初始聚类中心。第二步聚类则依据文献内容实现K-means算法。实验通过与经典K-means算法和基于凝聚层次聚类算法的改进K-means算法的对比，证明了本文提出的改进的K-means算法具备更优的聚类效果。

[12] 赵丽梅,张庆普. 基于科学知识图谱的我国知识管理研究范式分析[J].情报学报,2012，31（1）: 95-103. 

摘要: 由论文关键词的共现关系构成的共词网络是一类代表科学认知结构的科学知识图谱。本文以中国引文数据库中被引频次至少超过一次的有关知识管理研究方面的文献为载体，在提炼出我国知识管理研究领域125个高频关键词的基础上，以共词分析、社会网络分析和绘制科学知识图谱的方法为理论指导，以MDS（多维尺度分析）和K-core（K核分析）作为分析方法，以UCINET和Netdraw为软件工具，构建了我国知识管理研究领域的共词网络，分析了我国知识管理研究的范式结构，揭示出我国知识管理领域的三大研究取向和主流研究领域的两大范式结构，离析出我国知识管理前沿研究中较有影响的热点领域。

[13] 邱均平,王菲菲. 基于CSSCI的国内情报学领域作者共被引分析[J].情报学报,2012，31（1）:104-112. 

摘要: 作者共被引分析作为一种定量的情报研究方法，自1981年被引入之后，在探讨学科结构及其研究现状和趋势方面有着极为广泛的应用。本文对CSSCI收录的2000～2009年情报学领域的70 947篇被引文献进行了区别于传统模式下的共被引分析，即综合采用引文分析、因子分析以及社会网络分析等多种方法对国内情报学领域高被引作者的共被引关系进行深入发掘，进一步尝试实现其研究影响力情况以及该领域学科结构的探索分析。

全文下载请登录万方数据

http://c.wanfangdata.com.cn/Periodical-qbxb.aspx