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情报学报
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2023年 第42卷 第11期
刊出日期：2023-11-24
情报理论与方法
情报技术与应用
情报用户与行为
情报理论与方法
1265
基于矩阵相似度的主题演化路径判别研究
Hot!
黄菡, 王晓光, 何静, 王宏宇
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.001
研究主题演化对于厘清科学发展脉络和预测前沿趋势意义重大。对前后时段主题间的相似度进行计算以识别演化路径是研究主题演化的核心步骤。本文创新性地提出了基于矩阵相似度的主题演化路径判别方法。该方法以共词网络中研究主题的网络结构为基础，在主题相似度计算时，考虑了研究主题在词及词间关系两个方面的相似性。在此基础上，本文构建了一套基于矩阵相似度的研究主题演化分析框架。通过引入分段线性表示法对数据进行时段划分以构建时序共词网络，在利用社区发现算法识别各时段共词网络中的主题社区后，通过计算主题新颖度、流行度、核心度、成熟度等多维度特征指标来表征研究主题类型，进一步通过矩阵相似度关联前后时段的研究主题以识别研究主题演化路径，最终通过桑基图和多维战略坐标图等形式对主题演化过程进行可视化。本文以图书情报领域为例开展实证分析，研究结果表明，本文方法能有效支撑学科领域内的研究主题演化分析，为辅助科研决策提供方法论支持。
2023 Vol. 42 (11): 1265-1275 [
摘要
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1276
基于
Altmetrics
的睡美人文献特征与唤醒研究
Hot!
向菲, 曹广, 沈桐, 陈华芳
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.002
睡美人文献具有重要价值，在确定了睡美人文献的识别方法后，应该对睡美人文献的特征、睡眠原因和唤醒过程进行分析，以期找到实现睡美人文献早期识别的线索。以关注度排名前1%的文献形成实验数据集，选取ASB指数（Altmetrics sleeping beauty index）作为睡美人文献的识别方法。计算实验数据集的ASB值，选取ASB值最高的10篇文章作为睡美人文献代表，对这10篇文章的多项特征和关注累积过程进行详细分析，归纳睡美人文献的文献特征和唤醒规律。睡美人文献内容主要可以归为两类：首创型文献和经典案例型文献，文献涉及内容均是日常生活中频繁出现的话题且文献内容质量较高。通过文献特征分析可以发现，非开放存取、无资助的文献更有可能成为睡美人文献，文献内容复杂、超出公众知识理解水平时容易陷入睡眠。睡美人文献被唤醒的主要原因有：①读者知识水平的提高；②相似问题的出现；③与公众事件相关；④有影响力的账号推荐等。实现睡美人文献的早期识别，可以多关注首创型或经典案例型文献、在Patent或Wikipedia平台获得关注的文献、非开放存取或无资助的文献。使用社交媒体平台的学术用户，在实现睡美人文献早期识别方面具有重要作用。
2023 Vol. 42 (11): 1276-1288 [
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1289
基于作者和研究主题的科研机构名称演化关系识别研究
Hot!
胡潜, 吴茜, 董寒宇, 李静
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.003
因机构发展变迁而引发的科研机构名称演化，严重影响了基于机构名称所开展的信息检索、科研评价等知识服务的质量和效果。为此，本文提出了一种基于作者和研究主题的科研机构名称演化关系识别方法，以消解科研机构名称间的异质性，实现科研机构名称归一化。通过对科研机构名称演化在学术论文署名中的表现分析，本文构建了基于作者和研究主题的科研机构名称演化关系识别模型，对科研机构名称间的改名、拆分、合并和重组关系进行了识别，并基于小规模的学术论文数据对模型效果进行了验证。研究结果表明，本文提出的科研机构名称演化关系识别方法在一级和二级科研机构名称演化关系的识别中均能达到较好的准确率和召回率，并能够识别出一般性冷门科研机构之间的名称演化关系。
2023 Vol. 42 (11): 1289-1299 [
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1300
基于指数随机图模型的技术机会识别
Hot!
罗泰晔
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.004
识别领域内的技术机会是研发组织创新管理的重要内容。本文提出一种识别特定领域技术机会的新方法，基于知识元素的组合属性（包括组合广度、组合强度和组合距离）、传递性和同配性，构建指数随机图模型，在模型参数估计的基础上计算知识元素间进行组合的概率，进而发现领域内的技术机会。本文采用2016—2021年物联网领域的发明专利数据验证了该方法的有效性，并利用工业机器人领域的发明专利数据验证了该方法的稳健性。
2023 Vol. 42 (11): 1300-1308 [
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1309
顶尖学者研究动态对学科发展影响的研究
Hot!
陶文倩, 潘云涛, 王海燕
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.005
探索顶尖学者的研究动态和学科发展的关系，有助于理解顶尖学者对学科发展的影响，对探究科学知识迭代的规律具有一定意义，可为优化人才评价工作提供启发。本文提出了顶尖学者研究动态对学科发展影响的计量模型。该模型以学科顶尖学者为研究对象，设计包含时间、主题和影响关系3个维度的基础指标，结合主题热度发展生命周期阶段，定义学者对学科发展的影响类型，构建学者影响函数，分析顶尖学者研究动态对学科发展的影响程度。本文选取基因编辑领域展开实证研究，发现该领域顶尖学者群体对学科发展的最显著影响体现在推动了第三代基因编辑技术CRISPR（clustered regularly interspaced short palindromic repeats）系统成为最主流的研究主题，实现了技术研究的迭代。与所有学者相比，顶尖学者发挥开创作用的相对优势最为显著，其次是支撑作用，并且随着领域研究不断发展，得到了较好的保持。计算了两位典型学者的研究动态对学科发展的影响情况，发现两位学者呈现两种截然不同的影响模式：一种是以促进作用为主的影响模式，另一种是以开创作用、引导作用与支撑作用为主的影响模式。计算结果与现实情况基本符合，在一定程度上验证了本文模型的可靠性。
2023 Vol. 42 (11): 1309-1320 [
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1321
大学专利可转化性与发明人团队特征的相关性研究
Hot!
李睿, 罗双, 康心寓
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.006
我国大学专利申请量之高和转化率之低形成了强烈反差，如何通过科学组建发明人团队来提升大学专利的质量和转化率是科研管理者面临的重要课题。对25所样本大学的已转化专利进行实证研究后发现，已转化专利的发明人团队规模呈倒U形分布，且4人团队的转化情况最佳；校企合作式的多源化发明团队反而不利于产出可转化的专利；团队成员个人的发明经验与专利的可转化性之间无正相关性；团队的多元知识结构无益于专利转化，而单一集中的知识结构更具优势。基于团队冲突、黏滞性界面、禀赋效应等理论，对上述发现进行了归因，为大学科研管理提出了相关对策建议。
2023 Vol. 42 (11): 1321-1334 [
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情报技术与应用
1335
融合动态研究偏好和社交信任的潜在科研合作者推荐研究
Hot!
钟元生, 高成珍, 朱文强
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.007
从海量科研数据中自动发现潜在合作者是科研合作预测研究的热点。鉴于学者研究兴趣随时间变化以及人们更倾向于与具有一定学术社交关系的学者合作，本文提出一种融合学者动态研究偏好和学术社交信任的潜在科研合作者推荐模型SimTrustRec。首先，利用LDA（latent Dirichlet allocation）模型学习已发表论文的主题分布，挖掘学者动态研究偏好特征，计算学者间研究偏好相似度；其次，根据论文中学者、单位共现关系构建学术社交网络，计算直接学术社交信任值，根据信任的传递性，计算间接学术社交信任值；最后，融合研究兴趣相似度和学术社交信任值计算学者间潜在合作的可能性，生成潜在合作者推荐列表。真实数据集ArnetMiner上的实证研究结果表明，相对于已有方法，本文方法在召回率、命中率、平均倒数排序方面均有一定的提升。
2023 Vol. 42 (11): 1335-1346 [
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1347
基于
BERT
词嵌入的专利检索策略研究
Hot!
周潇, 高雅倩, 樊嘉逸
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.008
专利分析作为评判科技创新能力、识别市场转化趋势的有力工具，是国家新一轮科技革命与产业变革先手布局的重要依据，而制定合理、高效的专利检索策略是实现专利分析的有效前提。本文提出了一套基于深度学习算法的检索策略，补足了已有研究动态性不足、智能化不够的短板。本文模型主要包括检索策略的制定和检索结果的修正两个部分。在检索策略构建方面，本文旨在系统剖析技术组成原理的基础上，融合深度学习算法，从通用语料与领域语料两个维度训练模型，以完成检索要素的筛选，并基于此，依据要素间的语义关联进行初始检索策略的构建；在检索结果修正方面，综合聚类分析、文献计量与BERT（bidirectional encoder representations from transformers）深度学习算法，进一步采用动态修正策略，对检索结果进行多轮迭代修正，有效提升检索结果的精准性与全面性。本文以“微波无线能量传输”领域为例展开实证分析，验证了本文方案的可行性与通用性，为科技数据的精准获取提供了有意义的研究方案。
2023 Vol. 42 (11): 1347-1357 [
摘要
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1358
融合依存句法网络和
PageRank
的检索词推荐方法研究
Hot!
楼雯, 马昕钰, 苏子龙
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.009
面对信息过载的深化和交叉研究的兴起等问题，提升信息检索系统的过滤能力是提供有效的检索词推荐服务等相关研究的重要议题。本文提出将PageRank算法与依存句法网络融合进行知识库的检索词推荐，通过构建检索词集合与依存句法网络，采用PageRank算法对检索词排序以实现检索词推荐，用Web of Science中124516篇information science & library science（LIS）领域的文献摘要数据对该方法进行验证。邀请10位LIS领域的图书情报专业硕士研究生进行用户研究，并与已有的相似方法和系统对比。研究结果显示，本文方法推荐准确率为80%，推荐列表表内平均Cosine相似性为0.530，表内平均Jaccard相似性为0.395，表内检索词具有较相似系统更优的多样性和惊喜度等特征，说明该方法能够扩大推荐检索词对用户信息需求的覆盖面，可为信息检索结果的表现方式提供新的参考方法和视角，可直接用于信息检索的后端词汇组织方式，也可间接用于知识发现与跨学科研究。
2023 Vol. 42 (11): 1358-1368 [
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1369
基于可解释图神经网络模型的社交媒体谣言识别研究
Hot!
汪子航, 言鹏韦, 蒋卓人
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.010
随着社交媒体数据规模的增长与数据形式的复杂化，社交媒体谣言识别研究面临新的挑战。一方面，谣言传播网络中的复杂结构特征难以被充分挖掘；另一方面，亟须探索基于深度神经网络的谣言识别模型的可解释性。本文设计和实现了具备可解释性的图神经网络模型应用于谣言识别任务。具体而言，本文在运用残差图卷积神经网络模型进行谣言识别的基础上，进一步训练基于掩码学习的图神经网络解释器，不仅将谣言传播网络结构特征纳入识别模型，而且从传播网络结构和传播节点属性两个视角对图神经网络模型自动生成解释。本文基于新浪微博（中文）和推特（英文）来源的两个网络谣言数据集进行实验，并从全局与个案两个层面进行解释性分析。研究结果显示，本文提出的图神经网络模型可以有效利用谣言传播网络结构特征，在谣言识别任务中的表现超过了一系列对照组模型。结合图神经网络解释器生成的解释可以发现，在较大规模的谣言传播树中，长传播链条是谣言的关键网络拓扑结构；在规模较小的谣言传播树中，文本特征是关键的节点属性。
2023 Vol. 42 (11): 1369-1381 [
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情报用户与行为
1382
基于在线评论和管理回复一致性的用户参与行为研究
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祝琳琳, 李贺, 沈旺, 刘金承
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2023.11.011
除了在线客户评论，管理回复已经成为客户在线获取相关信息的另一个重要的双向沟通渠道。过去撰写的客户评论和管理回复可能会影响未来潜在用户的参与行为，但其内部机制尚不明晰。因此，本研究的目的是将每条客户评论和其相应的管理回复组合起来，探讨其如何对后续的用户参与行为产生影响。本研究基于认知一致性理论提出研究模型，揭示了每个评论与回复组合之间的主题一致性和长度一致性对用户参与（评论点赞和回复点赞）的影响。利用从华为商城收集的80329个在线客户评论和管理回复组合数据进行实证研究，分别通过BERT（bidirectional encoder representations from transformers）技术、余弦相似性和文本挖掘来测量主题一致性和长度一致性。应用零膨胀负二项模型进行回归分析。研究结果表明，评论与回复的主题一致性和长度一致性会对用户参与行为产生积极影响。此外，评论情感会正向调节评论与回复长度一致性对回复点赞的影响。本研究从一个新的角度出发，通过确定评论和回复的匹配预测未来用户的参与行为，有助于从业者制定管理回复策略，利用评论和回复之间的匹配效应吸引潜在用户。
2023 Vol. 42 (11): 1382-1394 [
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期刊介绍
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编委会
主办单位
中国科学技术情报学会
中国科学技术信息研究所
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