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生命周期阶段中的科学合作网络演化及高影响力学者成长特征研究 |
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王曰芬, 李冬琼, 余厚强 |
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DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.02.001 |
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为进一步研究科学合作的关系,并揭示科学发展的规律。本论文以文献增长规律与生命周期理论为基础,借助于数理统计与复杂网络分析方法,以CNKI数据库中的新能源领域研究为例,从整体属性和个体成长角度,分析科学合作网络在不同生命周期阶段的演化特征。首先,通过对科学合作网络结构演变情况分析,发现网络整体随阶段不同存在着差异。在分布上,除萌芽期初始阶段的网络是随机网络外,其他各阶段的网络均是无标度网络。其次,从初始合作模式、成长演变模式、所处网络类型三个方面,探寻新能源领域生命周期阶段中top10高影响力学者的成长变化特征。研究表明,在初始合作模式方面,通过对合著者数量以及合作者影响力的测度,发现高影响力学者主要按照“独著”、“简单合著”、“带入合著”与“同步合著”四种模式进入;在成长演变模式方面,通过对度中心性变化的测度,发现高影响力学者的合作网络主要体现出“稳步增长型”、“上升下降型”、“持续领导型”、“不温不火型”四种成长形式;在所处合作网络类型方面,通过对网络中核心节点的数目、网络中节点存在年次的测度,发现高影响力节点所在的网络呈现出“流动合作型网络”、“引领成长型网络”以及“多核共处型网络”三种结构状态。 |
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2018 Vol. 37 (2): 121-131
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科学推文作者行为模式与地理分布研究 |
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余厚强, 王曰芬, 王菲菲, 陈必坤 |
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DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.02.003 |
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通过对2069万多条科学推文的263万多位作者做统计分析和可视化分析,揭示了科学推文作者在发文量、关注来源和关注学科方面的行为模式,以及国家层次和城市层次的地理分布,为进一步理解推特替代计量指标内涵进而科学合理应用提供基础。研究发现：①科学推文作者的发文量分布存在显著的集中分布规律,10%的作者发表了80%的科学推文,91%的作者发表科学推文量在10条及以下,说明存在少数科学推文量极高的作者,同时大部分作者只是偶尔在推特上传播和讨论研究成果;②关注作者数最多的核心来源占6%,对应77%的科学推文,尤以Nature、The Conversation和PLoS ONE居前三甲,62%的作者仅关注一种来源;③关注作者数最多的学科分布在医学、综合科学和社会科学,71%的作者仅在一个学科里关注研究成果,8%的作者会关注3个以上学科的研究成果;④科学推文作者广泛分布在世界各地,尤以美国和欧洲最为密集,东亚集中在日本,南美集中在巴西,且集中分布在伦敦、纽约、多伦多等城市。这些结果表明,纯粹基于科学推文量的推特替代计量指标有失公允,未来构建实用指标时必须将作者情境作为要素纳入考虑范围。 |
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2018 Vol. 37 (2): 140-150
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151 |
期刊论文引文国际化研究——以图书情报与档案管理学科为例 |
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龚凯乐, 谢娟, 成颖, 孟凡赛 |
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DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.02.004 |
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在高等教育“双一流”建设的大背景下,学科的国际化是大势所趋。由教育部牵头制定的《高等学校哲学社会科学繁荣计划（2011—2020年）》提出了“走出去”与“请进来”相结合的发展战略。引文国际化作为“请进来”战略的重要组成部分,可以作为学者国际学术视野的测度指标。据此,本文以图书情报与档案管理（LIS）学科为例,利用中文社会科学引文索引（CSSCI）自1998年建库以来每年均收录的16本来源期刊数据,探索性地分析了该学科多层次的引文国际化水平,揭示了该领域研究人员的国际学术视野。基于此,本研究进一步探析了期刊论文引文国际化的影响因素,并对LIS学科的国际化发展提出了具体建议。 |
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2018 Vol. 37 (2): 151-160
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基于情报3.0工作思路的自动简报系统设计与实现 |
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刘如, 张惠娜, 杜丽萍, 李梦辉, 吴晨生 |
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DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.02.006 |
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自动简报系统使情报服务更加实时、精准、个性化,它不但能及时将有价值的情报信息可视化展现,还支持管理者日常的决策、连接情报部门与决策层的交流,对提高情报3.0服务质量有着重要的作用和意义。本文通过设计基于情报3.0工作思路的自动简报系统框架,构建了自动简报的管理系统、定义了自动简报模型ABM,描述了自动生成的路径,并通过科技文献简报实例研究,总结出了情报3.0工作思路下,自动简报的服务范式。 |
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2018 Vol. 37 (2): 172-182
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多维领域知识下的《诗经》自动分词研究 |
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王姗姗, 王东波, 黄水清, 何琳 |
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DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.02.007 |
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《诗经》位居古文经学派“五经”之首,蕴含丰富。随着人文计算的广泛应用,本文结合《汉学引得丛刊》中《毛诗引得》的领域知识,采用机器学习的方法研究《诗经》的自动分词。基于《诗经》手工分词的语料,采用《广韵》字表和统计分析相结合的方法,得到23组融合不同特征知识的特征模板,训练产生机器学习分词模型。对每个分词模型进行性能测试,分析发现词性特征对《诗经》分词效果的影响最大,且分词模型的调和平均值F值最高可达到97.42%。最后,采用《毛诗引得》领域词表对测试性能最佳的分词模型进行长词校正的模型后处理,得到了融合《毛诗引得》专家词汇知识的《诗经》分词语料。本文融入多维领域知识实现《诗经》自动分词的研究模式不仅对先秦诗歌体的相关研究起借鉴意义,而且对先秦典籍的自动分词研究具有启发性,《诗经》分词语料作为先秦典籍语料库的一部分,对进一步实现先秦典籍的知识挖掘有较强的辅助作用。 |
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2018 Vol. 37 (2): 183-193
[摘要]
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194 |
结合LSTM和CNN混合架构的深度神经网络语言模型 |
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王毅, 谢娟, 成颖 |
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DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.02.008 |
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语言模型是自然语言处理研究中的基础性工作,是计算机识别与理解自然语言的桥梁,是人工智能学科的前沿及热点课题。其在语音识别、机器翻译、信息检索和知识图谱等领域都有着广泛的应用。至今,语言模型已经历了从统计模型、神经网络模型到深度神经网络模型的衍化。随着深度学习技术的广泛应用,采用大规模的数据集、复杂的模型以及高昂的训练代价成为语言模型建模的特点。本文通过模型输入拟人化、卷积神经网络（convolutional neural network）编码以及融合门机制并结合长短时记忆单元（long short-term memory,LSTM）优化了语言模型,提出了结合LSTM和CNN混合架构的深度神经网络语言模型（Gated CLSTM）。利用深度学习框架Tensorflow实现了Gated CLSTM。实验环节还采用了负采样及循环投影层等经典的优化技术,在包含近十亿个英文单词的通用数据集（one billion word benchmark）下测试了模型的性能,分别训练了单层模型和三层模型,以观察网络深度对性能的影响。结果显示,在四个GPU的单机环境下,单层模型经过4天的训练,将模型混淆度（perplexity）降低至42.1;三层模型经过6天的训练后将混淆度降低至33.1;与多个典型的基准模型相比,综合硬件、时间复杂度以及混淆度三个指标,Gated CLSTM获得了明显的改进。 |
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2018 Vol. 37 (2): 194-205
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206 |
融合百度指数的流感预测机理与实证研究 |
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王若佳 |
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DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.02.009 |
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本文通过挖掘网络搜索数据与我国流感疫情的在内在机理,利用关键词的时序特征实现了较为精准的提前预测。研究首先从信息行为、信息搜寻行为等理论概念出发,对百度指数与流感病例数据之间的逻辑关系进行探讨,建立理论框架;然后以理论框架为基础,用范围选词法对百度搜索词进行初步筛选,并利用互相关分析选出具有先行性质的关键词,用于构建预测模型;最后,对比融合百度指数的三种预测模型,评估其预测效果。互相关分析结果大致符合本文提出的逻辑框架,可提前十周预测流感疫情的关键词内容和流感疫苗相关;提前一周的关键词多涉及流感的症状表现;而同步类关键词多为常用搜索词或治疗方法。模型对比结果显示,多元线性回归模型、支持向量机模型和神经网络模型都能有效地进行流感预测,无论提前十周还是提前一周,支持向量机的效果最好。 |
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2018 Vol. 37 (2): 206-219
[摘要]
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220 |
搜索引擎结果页面（SERP）研究述评 |
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吴丹, 唐源 |
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DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2018.02.010 |
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本文以国外会议、期刊发表的有关搜索引擎结果页面研究文献为对象,采用综合归纳的方法,分析该领域研究进展。研究发现：一方面,在搜索引擎结果页面的设计布局上,现代搜索聚合各类型信息资源,搜索结果页面呈现垂直化、多样化特征,新型页面元素的嵌入影响用户对结果页面的满意度、关注、体验和评价;另一方面,利用用户在搜索结果页面的行为数据,包括眼球、光标、手势、声学等各类交互数据,可以分析用户在搜索结果页面的关注点和注意力分布特征,建立用户注意力预测模型,实现对用户意图、注意力、结果偏向的预测。未来趋势包括：搜索引擎结果页面设计研究扩展到语音交互、社交网络等领域,更全面的交互数据将支持用户搜索行为建模和注意力预测。 |
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2018 Vol. 37 (2): 220-230
[摘要]
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