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情报学报
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2024年 第43卷 第4期
刊出日期：2024-04-24
情报理论与方法
情报技术与应用
情报理论与方法
377
长三角地区
AI
领域城市协同创新网络及影响因素研究
Hot!
王曰芬, 周玜宇, 岑咏华
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.001
探索城市协同创新的机制与影响因素，推动地区间与多主体的科技创新发展。本文采集2016—2021年的长三角地区AI（artificial intelligence）领域专利数据，以该地区核心的27座城市作为研究对象，将城市与专利技术知识组合构建城市协同创新网络。采用社会网络分析法对所构建网络的属性特征、离散程度与结构状态及其变化进行分析研究，利用指数随机图模型，结合城市的历年统计指标、城市等级和隶属省份以及历史经验网络，对城市协同创新形成机制与影响因素进行模型构建及分析。研究结果表明，长三角地区AI领域城市协同创新网络的规模和丰富性逐年增长，网络的可达性与影响力逐渐增加，核心城市与技术节点联系紧密、分布在不同子群中且稳定性程度逐渐提高，网络受限节点逐渐减少且结构愈加均衡；在网络形成机制及影响因素方面，节点的主效应中工业化水平和教育支出有明显的促进发展作用，隶属省份与行政等级的同质性对网络发展产生不同的作用，网络路径依赖趋势明显，上一年的现实网络对下一年的网络形成具有重要影响作用。
2024 Vol. 43 (4): 377-390 [
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391
跨界团队网络特征对其颠覆性创新绩效的影响研究
Hot!
林春培, 朱晓艳, 余传鹏, 廖杨月, 李海林
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.002
跨界团队在企业等创新主体开展颠覆性创新活动中发挥重要作用，而运用机器学习方法识别其网络特征与颠覆性创新绩效之间殊途同归的组态路径是一个亟待解决的重要问题。本文基于Incopat专利检索平台无人机领域139999条专利数据，采用社区发现算法在专利发明人合作关系数据中识别185个跨界团队，依据社会网络理论遴选跨界团队网络特征变量，利用
k
-means聚类算法对跨界团队进行类型划分，并运用决策树CART（classification and regression trees）算法挖掘不同类型跨界团队网络特征对其颠覆性创新绩效的影响。研究结果表明，①跨界团队共有二元合作、类完全合作和复杂合作3种合作类型，不同跨界团队类型对颠覆性创新绩效影响具有差异性，即类完全合作团队高颠覆性创新绩效占比最高，二元合作团队高颠覆性创新绩效占比最低；②合作强度具有普适性，它是影响不同跨界团队形成不同水平颠覆性创新绩效的核心因素；③合作强度正向影响二元合作团队颠覆性创新绩效，类完全合作团队的颠覆性创新绩效受聚集系数、合作强度与团队规模的共同影响，而对于合作强度较高的复杂合作团队而言，保持较低的网络密度有利于其提升颠覆性创新绩效。
2024 Vol. 43 (4): 391-404 [
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405
重建知识源流：将结构化知识自动溯源至史籍原文
Hot!
张琪, 孔嘉, 胡昊天, 王东波, 王昊, 邓三鸿
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.003
将结构化历史知识溯源至史籍原文能够提升知识的可验证性和可靠性。本研究针对古籍知识库缺乏完善知识溯源机制和部分古汉语文本缺乏触发词的问题，提出了一种将结构化历史知识溯源至史籍原文的方法。首先，结合共指消解、文本蕴涵等技术和方法，提出了结构化历史知识溯源框架；其次，在构造数据集的基础上，通过实验对比了BERT（bidirectional encoder representations from transformers）、SikuBERT与GPT-3（generative pre-trained transformer 3）、GPT-4等不同预训练模型和不同输入策略对知识溯源效果的影响，构建了结构化历史知识溯源模型SHK-Tracer（structured historical knowledge tracing model），其精确率为80.19%；最后，采用SHK-Tracer将史记多维知识库（
Shiji
Mutil-dimensional Knowledge Base，SMKB）分别溯源至不同的史书，发现《史记》与《左传》《国语》中各史料片段的知识重合度及片段本身所包含的信息含量不成正比。本研究结果一方面能够支持相关读者核验知识真伪、提供不同史料之间的相互参照以及结合史料年代等信息确定知识源头，另一方面能够为史籍知识计量、关系抽取和语言风格计算等数字人文研究提供基础语料。
2024 Vol. 43 (4): 405-415 [
摘要
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416
基于知识增强的文本语义匹配模型研究
Hot!
张贞港, 余传明
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.004
文本语义匹配模型在信息检索、文本挖掘等领域已经获得了广泛应用。为解决现有模型主要从文本自身角度判断文本之间的语义关系而忽略对外部知识有效利用的问题，本文提出一种新的基于知识增强的文本语义匹配模型，以知识图谱实体作为外部知识，有效建模文本的外部知识信息，并自适应地过滤外部知识中存在的噪声。针对自然语言推理和释义识别两个文本语义匹配任务，与基线方法相比，本文模型在大多数指标上取得了最优效果。研究结果表明，本文模型有助于揭示知识图谱在文本语义匹配任务中的作用，为将知识图谱应用到智能信息服务领域提供了参考。
2024 Vol. 43 (4): 416-429 [
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430
面向决策的地图知识服务
Hot!
齐小英, 李昕尉, 杨海平, 许盘清, 陆岚
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.005
为了将地图的地理政治与历史人文信息融合并转化为情报以服务决策，本文立足“过程地理”与“长时段”的互动组合，考虑空间场域的共时性与时间秩序的历时性，构建了地图知识服务体系，并进行了南海地图知识服务实践研究。首先，基于情报发现、情报评估、情报解释、情报预测和情报交付5种情报分析能力，构建了面向决策的地图知识服务体系，阐释了该体系中知识发现机制、知识评估机制、知识关联与推理机制以及知识交付机制的关键问题与核心环节；其次，基于该体系，从南海地图的资源建设、语义组织、知识关联与知识交付4个方面，开展了南海地图数据库与地图分类体系、南海地图元数据框架与地图本体模型、南海地图知识图谱、南海地图智能问答、南海地图证据链等知识服务实践，为充分发挥南海地图在维权“证据战”决策中的情报价值提供了强有力的理论基础与智能工具。
2024 Vol. 43 (4): 430-445 [
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446
跨社交媒体舆情风险感知：理论框架的构建与实现
Hot!
王丹, 刘富康, 陆伟
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.006
社交媒体间的摇摆和迁徙使网民获取信息的方式更加复杂多样，提高舆情传播效率的同时，也加速了舆情风险的生成和演化，及时捕捉和预测网络舆情风险对维护网络安全至关重要。目前，舆情风险的感知对象主要侧重于单一社交媒体，对跨社交媒体舆情风险感知的理论框架构建及实现仍然存在拓展空间。因此，本研究通过分析跨社交媒体舆情风险的传播特征，系统构建了跨社交媒体舆情风险感知框架，具体包括三个阶段：单一媒体异常舆情识别、跨社交媒体舆情风险研判以及跨社交媒体舆情风险预测。通过构建不同阶段指标体系及数据关联挖掘，实现了跨社交媒体风险舆情的识别、研判与预测。不仅能够拓宽舆情风险感知的研究视角、丰富舆情风险理论体系，而且能够强化社交媒体赋能舆情风险治理的协同作用，有利于提高舆情风险防控水平。
2024 Vol. 43 (4): 446-456 [
摘要
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457
基于启发-系统式模型的辟谣短视频传播效果影响因素研究
Hot!
付少雄, 苏一琦, 孙建军
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.007
短视频辟谣的关键在于提升辟谣信息传播力。为此，分析辟谣短视频的内容设计与发布技巧对传播效果的影响，可以提升辟谣短视频传播效果，深化网络信息生态治理。本研究对抖音短视频平台上965条有效官方辟谣短视频进行人工编码，基于启发-系统式模型（heuristic-systematic model，HSM），将启发式线索（辟谣短视频发布技巧）和系统式线索（辟谣短视频中枢内容、边缘内容）进行短视频平台内的情景化，以点赞数、评论数、收藏数以及分享数作为衡量传播效果的指标，分析启发-系统式线索对辟谣短视频传播效果的影响。回归分析结果表明，对于点赞数，启发式线索中的主题类型，以及系统式线索中的信息完整度、信息独特性、标题符号与模态多样性具有显著影响；对于收藏数，启发式线索中的时长、发布时间段、主题类型与背景音乐波动性，以及系统式线索中的信息完整度、信息独特性、标题样式与标题符号具有显著影响；对于评论数，启发式线索中的发布时间段与背景音乐波动性，以及系统式线索中的信息独特性与标题符号具有显著影响；对于分享数，启发式线索中的发布时间段与联动性，以及系统式线索中的信息独特性与信息陈述方式具有显著影响。本研究延展了辟谣短视频的研究角度，拓展了启发-系统式模型的研究情境，明晰了辟谣短视频传播效果的影响因素。
2024 Vol. 43 (4): 457-469 [
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情报技术与应用
470
多重特征关联和图注意力网络融合的文献分类方法研究——以中文医学文献为例
Hot!
陈帅朴, 钱宇星, 钱志强, 刘政昊, 张志剑
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.008
近年来，科学文献呈现增速迅猛、内容复杂、主题细化等特点，给文献分类任务带来了挑战。在此背景下，推动文献自动分类技术的发展，实现科学文献在《中国图书馆分类法》上的正确分类对于信息资源的智能化管理和科学研究的效率化检索具有重要意义。本文提出了多重特征关联和图注意力网络融合的层次分类（hierarchical text classification networks based on multiple feature correlation and graph attention network，HTCN-MCGAT）模型。该模型由三个模块组成。首先是文献表示与增强模块。为适配文献分类任务，采用表示和增强两阶段流程，重新设计BERT（bidirectional encoder representation from transformers）预训练模型的微调阶段，使其能够从文献摘要、标题和关键词的内部字符关联以及外部文档关联两个级别实现当前文献的增强表示。其次是标签关联建模模块。使用图注意力网络实现标签语义和层次结构的关系建模。最后是层次交互分类模块。先构建文献和标签的层次融合注意力机制，实现特征空间的文献语义信息与符号空间的层次标签信息的特征关联；再基于多任务学习视角，通过全局和局部信息融合的层次分类网络实现文献分类。本文以中文医学文献作为研究对象，设计系列实验，相较于逐层和平面多分类方法，HTCN-MCGAT模型在F1-score上提高了4.34%~13.21%。此外，还通过样例分析综合验证了本文模型的有效性。本文从特征关联丰富化和层次关系建模两方面对文献分类模型展开优化，在文献分类任务中发挥了较好的应用价值，未来可以推广至更多具有层次结构的分类任务领域。
2024 Vol. 43 (4): 470-490 [
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491
循证视角下的偏倚识别：基于
Egger
拓展模型的大数据元分析
Hot!
周文杰, 林伟杰, 魏志鹏, 杨克虎
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2024.04.009
证据综合是实现学术研究发现向实践指南制定转化的桥梁，元分析作为证据整合与转化工具，是循证体系建设的核心。然而，由于偏倚的存在，元分析结果的可靠性难以保障。针对循证研究过程中普遍存在的选择偏移和结果报告偏倚，本研究旨在围绕Egger等发展的模型，通过元回归对其加以拓展，并通过数学分解的方法对选择偏移和结果报告偏倚加以有效识别，从而发展出一种用于识别偏倚的新方法。在建立了精确的偏倚识别拓展模型的基础上，本研究使用一组经验研究数据，验证了拓展模型的合理性与科学性。本研究提出的拓展模型有效提高了Egger检验的效率，有助于提升元分析质量、构建和完善科学化的循证社会科学基础理论体系。
2024 Vol. 43 (4): 491-502 [
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