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2021年 第40卷 第11期
刊出日期：2021-11-24
情报分析方法与技术
专题约稿
情报学科研究与趋势
专题约稿
1129
国家安全战略信息需求建模与智能匹配研究
Hot!
李纲, 余辉, 夏义堃
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.001
国家安全战略信息需求研究是支撑国家安全战略决策的关键，是国家安全信息管理的重要组成部分，对于提升国家安全战略统筹管理能力具有重大而深远的理论和现实意义。本文运用概念分析、结构分析、案例分析等方法揭示了国家安全战略信息需求的概念内涵、属性特征与类别划分，确定了国家安全战略信息需求推理的要素结构，提出了国家安全战略信息需求感知预测、分析评估和应对决策各环节的功能任务，搭建了基于信息流程的国家安全战略信息需求模型和智能匹配框架，为国家安全战略信息管理研究方法的创新提供了新的思路和方法。
2021 Vol. 40 (11): 1129-1138 [
摘要
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1139
国家安全大数据综合信息集成的战略思考与路径选择
Hot!
巴志超, 刘学太, 马亚雪, 李纲
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.002
实现国家安全大数据的综合信息集成是支撑国家安全管理战略决策和突发事件有效应对的重要举措，也是响应国家安全大数据战略和“数字中国”建设的必然要求。在把握国家安全大数据综合信息集成的重大战略意义与社会应用价值的基础上，探索面向国家安全大数据综合信息集成的可行性方案，提出“大数据集成理论架构”→“城市数据画像建模”→“资源池构建与智能推演”→“数据蜂巢系统规划与开发”→“面向城市或区域的数据集成调研与示范研究”的具体实施路径，通过自下而上逐步实现国家安全大数据的综合信息集成，从而为国家安全事件管理与态势的科学研判提供信息支撑。
2021 Vol. 40 (11): 1139-1149 [
摘要
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1150
面向突发事件应急管理的社交媒体多模态信息分析研究
Hot!
徐元, 毛进, 李纲
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.003
当前，社交媒体已经成为突发事件态势感知的一种重要信息来源，其中包含文本、图像、视频等多模态信息，可广泛应用于突发事件的应急管理。近年来，作为一项具有挑战性的任务，面向突发事件的社交媒体多模态信息分析已受到学术界和工业界的广泛关注。本文围绕突发事件中的社交媒体多模态信息分析研究展开综述，从内容、时空和传播三个维度解析社交媒体多模态信息的多维特征，并从信息获取、信息整合和信息挖掘三个方面归纳多模态信息分析的关键方法和技术。最后，本文在综述的基础上，结合“情境-应对”模式下的突发事件应急管理目标，构建社交媒体多模态信息分析框架，并从信息获取、描述、分析和可视化等方面展望未来的研究方向，为面向突发事件应急管理的社交媒体多模态信息分析研究和实践提供指引，以期通过方法创新提升突发事件的应急管理能力。
2021 Vol. 40 (11): 1150-1163 [
摘要
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1164
面向态势感知的国家安全事件图谱构建研究
Hot!
李纲, 王施运, 毛进, 李白杨
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.004
国家安全大数据给国家安全管理带来了极大挑战。在危机发生时，如何整合海量、多源、异构且动态变化的国家安全事件大数据，并从中挖掘有价值的情报，实现国家安全事件的情景描述和态势理解，是国家安全事件管理的关键。因此，本文尝试从国家安全事件态势感知的情报需求出发，提出一种新的国家安全大数据组织模型——国家安全事件图谱，在此基础上，探究国家安全事件图谱的自动化构建流程，以及基于国家安全事件图谱实现态势感知的方法路径。本文所提出的国家安全事件图谱能够实现事件、实体及其相互关系的知识表示、结构化组织与有效管理，丰富了情报学中信息组织的理论和方法体系。同时，能够服务于国家安全事件态势的全面监控与感知，为国家安全事件管理决策提供情报支撑。
2021 Vol. 40 (11): 1164-1175 [
摘要
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情报学科研究与趋势
1176
数字金融时代的金融情报学：学科状况、学科内涵和研究方向
Hot!
丁晓蔚
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.005
金融情报学在情报学中的地位，实然与应然之间存在着很大差别，实然境况有待改变。其发展有待得到情报学专家更多关注。随着数字金融时代的来临，笔者倡导打造基于区块链可信大数据可信人工智能的下一代数字金融信息基础设施、体系架构、计算范式、融合创新孵化平台。以数字金融为主要表征的下一代金融为金融情报学科提供了丰富的理论养料、实践经验和现实场景，并带来原创性学术研究的极佳机遇。金融情报学的原创理论和实践研究将反哺和助推下一代金融的蓬勃发展。下一代金融的发展需要金融情报学原创理论的支撑，金融情报学可以帮助回答未来金融创新应向何处去等问题。金融情报学可以围绕下一代金融构建其学科体系、学术体系、话语体系。在下一代金融背景下，金融情报学的学科内涵包括：对金融情报学科的基本认知；对有关金融的信息、知识和情报关系的处理；从情报学角度对金融风险进行监测和预警；在技术赋能的现实条件下，从情报学角度研究下一代金融；根据不断发展的现实需要进行金融情报研究。金融情报学的体系性架构包括：基础设施层面、理论基础层面、计算范式层面、应用实践层面。数字金融时代金融情报学的研究方向主要有：金融风险防控和金融安全，监管科技和金融秩序优化，金融领域守正与创新，中美主导的世界金融的联系与博弈。
2021 Vol. 40 (11): 1176-1194 [
摘要
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情报分析方法与技术
1195
专利许可与专利引用的关联逻辑及其情报学应用
Hot!
李睿, 向姝璇, 黄靖芸
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.006
“专利许可”折射着许可方与被许可方在技术市场中的利益博弈关系，“专利引用”映射着引用方与被引用方在技术知识场中的知识耦合关系，本文力图实证研究二者在深层次上的关联逻辑。通过分析“专利许可”发生率与“专利引用”若干特征之间的相关性，本文发现了二者间的现象关联，并在创新经济学层面进行了逻辑归因。由于“专利引用”是发生于专利授权之前的确定行为，而“专利许可”是在专利授权后有可能发生的不确定行为，所以二者间的关联逻辑可以应用于“专利许可”的预见，即基于已知的“引用”特征组合预见未知的“许可”发生可能性。本文以专利许可发生最多的通信行业为研究对象，统计了540个许可方专利权人的4985项许可专利以及其1332条前向引用信息和6876条后向引用信息；实证了“专利许可”发生率与“专利引用”若干特征之间的相关性；依据创新经济学原理，对所发现的相关性及“相关度次序”进行了归因；运用“Brovey变换法”构建了“专利许可预估指数”用于基于“引用”的“许可”预见，经实验检验为有效。
2021 Vol. 40 (11): 1195-1208 [
摘要
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1209
基于深度图神经网络方法的领域知识结构探测
Hot!
刘非凡, 张爽, 罗双玲, 夏昊翔
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.007
准确地探测和识别学科领域知识结构对于理解学科发展动态、制定科技政策以及开展科研活动具有重要意义。当前，针对该问题的探索思路主要集中在两个方面：文本内容分析和网络结构分析。在现有的研究中，这两种研究思路往往仅作为相互辅证的依据，缺少同时融合文本信息与结构信息来探测领域知识结构的方法。因此，本文借助深度学习领域涌现出的新兴算法，把深度图神经网络模型与文档表示学习以及流形学习算法加以综合，提出新的学科领域知识结构探测框架。分别选取了代表基础研究学科与新涌现研究领域的两个数据集对所提研究框架进行验证，实验结果表明，深度图神经网络能够有效融合文献的文本内容特征信息以及其引用关系特征信息，提高了领域知识结构探测效率及可识别度。本文的研究拓展了深度图神经网络模型的应用场景，并对情报工程应用领域具有一定的借鉴参考价值。
2021 Vol. 40 (11): 1209-1220 [
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1221
可计算医学知识的基本概念与实现路径
Hot!
杜建, 孔桂兰, 李鹏飞, 白永梅, 张路霞
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.008
可计算医学知识强调将科学出版物中人读的知识格式通过抽取和编程转化为机器可执行的知识格式，是促进知识大规模应用的重要手段，其不仅为情报学领域开展知识计算研究提供了新范式，也为数字图书馆存储和管理数字化知识对象提出了新需求。可计算医学知识的基本概念包括两个方面，一是知识的表示形式可计算化，二是知识在实践中“可执行”，两者缺一不可。本文归纳提出了可计算医学知识的两条实现路径。一是数据挖掘，从表格等结构化数据中形成计算机可直接调用和执行的数字化知识对象（如疾病风险模型计算器），用知识网格（K-Grid）管理，提供辅助诊断；二是文本挖掘，从临床指南、医学文献的知识主张等非结构化文本中抽取三元组，并纳入三元组背后的证据和数据，计算置信度，用图数据库（K-Graph）来管理，实现知识单元的查询和输出，提供治疗建议等。最后讨论了可计算医学知识对于深化情报学研究的积极意义及其在促进知识转化、知识发现和循证决策中的应用场景，以期为国内学术界开展医学知识计算引入跨学科研究思路，也为我国建设“从数据到知识、从知识到实践、从实践再到数据”的学习型健康医疗体系提供技术方法基础与实现路径参考。
2021 Vol. 40 (11): 1221-1233 [
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1234
基于多任务学习和多态语义特征的中文疾病名称归一化研究
Hot!
韩普, 张展鹏, 张伟
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2021.11.009
为解决在线文本中存在大量疾病指称的问题，提出了基于多任务学习和多态语义特征的中文疾病名称归一化模型（multi-task attention-dictionary BERT GRU-CNN，MTAD-BERT-GCNN）。首先利用word2vec和Glove生成融合局部和全局的外部语义特征向量；其次将CNN（convolutional neural networks）和BERT（bidirectional encoder representations from transformers）作为基准模型进行对比实验；接着在CNN上引入GRU（gated recurrent unit）、LSTM（long short-term memory）、BiGRU（bi-directional gated recurrent unit）和BiLSTM（bi-directional long short-term memory）以提取文本间语义关系；然后，基于多任务学习视角，将上述模型与BERT相结合以捕获静态和动态语义信息；最后，引入医学词典生成注意力权重词典作为辅助任务以调节静态向量，从而进一步提升模型效果。在自建的中文疾病名称归一化数据集ChDND（Chinese disease normalization data）上进行实验。研究结果发现，MTAD-BERT-GCNN模型在
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指标上可以达到89.60%的准确率，较基础的词级CNN和字级CNN分别提高了12.96%和5.12%。本研究在中文疾病名称归一化任务中引入了多任务学习思路，从语义向量和模型框架层面进行了优化，在中文医学知识图谱构建、信息抽取和自然语言理解中具有较好的应用价值。
2021 Vol. 40 (11): 1234-1244 [
摘要
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