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2026年 第45卷 第2期
刊出日期：2026-03-24
情报理论与方法
情报技术与应用
情报理论与方法
165
数据公平：数字经济时代社会新命题
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霍朝光, 赵栋祥
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.001
随着数字经济的快速发展和数智技术的持续演进，数据公平正逐渐成为继分配、教育、医疗等公平之后，人类社会无法规避的、新的重大社会公平命题。数据不同于以往的劳动、资本、土地、技术等生产要素，其引致的社会公平问题更加复杂和棘手。鉴于目前在我国学术研究中，关于数据公平理论与实践的研究明显滞后于数智技术发展和数字经济改革的时代要求，本文通过系统梳理国内外各学科领域暴露的数据公平问题，构建一个较为综合的数据公平框架体系，进而深入剖析数据公平的六大基本原则，探讨数据公平五个核心维度和四个边缘维度，并分析数据生命周期下数据收集与获取、处理与分析、共享与利用这三个主要阶段涉及的数据公平问题。本文首次系统讨论并提炼了数据公平内涵和框架，聚焦数字经济时代的数据公平问题，开拓了新的研究领域，拓展了社会公平在数字经济时代的新内涵，为我国应对数据公平这一数字经济时代重大社会新难题以及国家数据治理提供了理论指导。
2026 Vol. 45 (2): 165-179 [
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180
我国公共数据开放中的数据伦理：生成逻辑、问题识别与敏捷治理
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张楚辉, 裴雷, 李卓卓
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.002
随着数据要素市场化建设的推进，公共数据开放的广度和深度不断拓展，其间引发了诸多数据伦理问题。但目前在公共数据开放的特定情境中，既缺少对数据伦理问题全景式扫描的实践工具，也缺乏针对数据伦理治理的方法框架。因此，探究公共数据开放中数据伦理问题的特征识别和判定标准，深度把握数据伦理规律尤为关键。本研究综合采用质性分析、内容分析等方法，以“生成逻辑—问题识别—治理模式”的逻辑展开，在伦理先行的理念指引下，系统揭示我国公共数据开放中潜隐的数据伦理问题，形成数据伦理问题谱系，并构建数据伦理敏捷治理网络。本研究发现，公共数据开放中的数据伦理问题呈现“伦理生态—伦理关系—伦理表征”这一演化规律，公共数据开放中的数据伦理治理需通过纵向层级协同、横向流程防控、主体责任网络这三个相互支撑、有机联动的维度，形成权责清晰、多元共治、伦理韧性较强的治理格局。
2026 Vol. 45 (2): 180-192 [
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193
TRIZ
理论结合隐马尔可夫模型的技术生命周期评估与技术进化模式发现
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俞琰, 王芮珊, 马昕远, 刘攀
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.003
针对目前技术生命周期评估方法存在主观性强、缺乏理论支撑等不足，以及技术进化模式依赖于人工发现的问题，本研究提出一种基于TRIZ理论（theory of inventive problem solving，发明问题解决理论）结合隐马尔可夫模型的技术生命周期评估方法，以及基于技术生命周期聚类发现技术进化模式的自动识别方法。首先，基于TRIZ理论构建技术生命周期评估指标，使用隐马尔可夫模型集成评估指标，评估技术生命周期。其次，通过技术生命周期聚类，基于TRIZ理论识别技术进化模式。最后，从锂离子电池电解质领域获取实证数据，验证了本研究提出方法的准确性和有效性。
2026 Vol. 45 (2): 193-213 [
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214
理论术语分析视域下科学知识跨学科扩散周期规律与结构特征研究
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张维冲, 王芳, 赵洪
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.004
与引文或关键词不同，理论作为深层知识单元，更能反映学科间的结构性联系与知识迁移路径。为揭示理论在科学知识体系中的传播节奏与结构特征，本文基于1985—2019年Web of Science核心合集中的225万篇文献及其中提及的2833条理论术语，系统分析了理论在多学科系统中的扩散周期与关联结构。本文通过理论类别识别、理论词表构建、文献数据采集、术语自动抽取与数据融合5个环节，构建理论扩散数据集；采用S形扩散模型建模理论在学科间的传播周期，提出理论的“学科专属度-学科分散度”双指标体系以刻画理论的跨学科传播特性；基于理论共现关系，绘制多学科关联关系图谱，识别学科网络特征。研究结果发现：①理论在学科体系间的扩散过程整体符合Slogist1曲线，多数理论完成一半扩散进程平均需12年，呈现显著的阶段性演化特征；②学科间存在显著的专业性与通用性谱系分化，应用科学在其中发挥“桥梁”作用，促进理论知识的转译与融合；③科学体系整体呈现高度互联的融合网络形态，由五大学科群紧密交织而成，反映出科学知识演进的整体化趋势。
2026 Vol. 45 (2): 214-229 [
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230
基于科学-技术关联的技术机会识别——以高温超导领域为例
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朱相丽, 李芊芷, 刘小平
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.005
为提升从科学研究中识别潜在技术机会的精准性，本文提出一种融合语义分析与拓扑建模的科学-技术关联识别框架。结合BERTopic（bidirectional encoder representations from transformers topic modeling）主题建模、显式共词与隐式链路预测等方法，构建多维度科学-技术关联指标，采用TOPSIS-CRITIC（technique for order preference by similarity to ideal solution - criteria importance through intercriteria correlation）模型评估科学主题的创新性与技术发展的制约因素，从而识别出具有高发展潜力的技术方向。以高温超导领域为案例开展实证分析，识别出6个有发展潜力的技术机会，与领域前沿发展方向具有良好的一致性，验证了该方法的有效性与前瞻性。本文的创新点在于提出术语级链路预测方法解决科技术语隔阂问题，探索了融合语义与结构特征识别有发展潜力的技术机会的路径。
2026 Vol. 45 (2): 230-242 [
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243
深度学习模型驱动的中国气象史料中灾害实体多标签分类与语义关系图谱构建研究
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胡泽文, 谢少珂
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.006
为有效解决中国气象史料中灾害实体及其语义关系的自动识别、多标签分类、知识图谱构建和周期动态演化问题，本研究以《中国三千年气象记录总集》中明代初期的气象史料作为研究样本，采用BERT-RCNN（bidirectional encoder representations from transformers - recurrent convolutional neural networks）深度学习模型对史料中的灾害记录进行灾害实体抽取和多标签分类；在此基础上，形成结构化数据，据此构建历史气象灾害实体语义关系图谱的模式层，综合运用Neo4j图数据库和Gephi图谱工具进行图谱可视化与周期演化分析，揭示明代初期气象灾害的时间变化和空间分布特征。研究结果表明：①在中国气象史料气象灾害实体的自动识别与多标签分类任务中，BERT-RCNN模型表现出显著的性能优势，灾害记录的分类精确率和召回率均值micro-
F
1
达到96%；②针对不同灾种实体的识别与多标签分类效果存在差异，明代初期发生频次较高的洪涝和干旱等灾害实体的识别与分类效果最优，而少数发生频次较少的灾种识别与分类效果较差；③基于气象灾害实体多标签分类后的结构化数据构建的历史气象灾害实体语义关系图谱，直观揭示了中国历史气象史料中各类灾害实体的时空变化特征。在时间维度方面，我国明代初期遭受气象灾害的频次整体呈现先小幅度降低而后缓慢上升，并在最后阶段剧增的趋势；在灾害类型方面，洪涝灾害、干旱灾害以及蝗灾是影响我国明代初期社会发展的主要灾种；在空间分布方面，旱涝灾害在长江中下游和黄河下游地区具有较高的发生频次和空间集中性。
2026 Vol. 45 (2): 243-260 [
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261
基于多模态异质信息网络的跨社交媒体平台应急知识协同研究
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周炜, 安璐, 仵轩, 韩瑞莲, 李纲
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.007
多模态应急知识在跨社交媒体平台间的有效协同，对于提升突发事件下的情报整合效率与智能响应能力具有重要意义。针对当前多模态异质信息网络建模能力与表示精度不足、跨平台协同路径缺失等问题，本文提出一种基于多模态异质信息网络实现跨平台应急知识协同的建模方法。首先，选取多平台文本、图像与视频数据，定义并构建多模态异质信息网络，实现结构统一与语义对齐；其次，提出Enhanced-HGCN（enhanced-hyperbolic graph convolutional network）模型，结合多头注意力机制融合方法，提升网络表示的语义表达能力；最后，提出节点级与群组级协同策略，实现跨平台应急知识的结构联动与语义协同。研究结果表明，本文构建的Enhanced-HGCN模型实现了最佳的聚类性能，NMI（normalized mutual information）指数提升至0.5660，显著优于HGCN等基线模型；协同后的跨平台网络聚集系数提升至0.4510，介数中心性降至0.83×10
-4
，整体表现优于任一单平台网络，从而验证了本文所提方法在语义融合与结构优化层面的综合优势。
2026 Vol. 45 (2): 261-276 [
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情报技术与应用
277
面向项目成果细粒度匹配的项目要素自动抽取
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陆伟, 伊凡, 黄永, 姜艺, 刘寅鹏, 程齐凯
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.008
科学基金在推动我国科学发展中发挥着重要作用。然而，当前基金管理中存在项目成果与立项内容不匹配的现象，亟须建立细粒度的匹配度评估机制，以完善科研项目评价体系。实现项目成果细粒度匹配的首要前提是项目关键要素抽取。已有研究实现了项目文本的句子级语步分类，但难以捕捉细粒度信息；面向论文的问题方法抽取通常局限于单一研究问题的识别，难以适配包含多子问题的科研项目。基于此，本文聚焦科研项目关键要素抽取任务，首先界定研究背景、研究问题、研究方法、研究目标和研究意义五类项目关键要素；在此基础上，提出一种基于大模型的项目要素自动抽取方法，分别运用零样本学习、单样本学习和微调三种策略，探索大模型在项目要素抽取任务中的适配能力。研究结果表明，微调策略下最优模型ROUGE-L（recall-oriented understudy for gisting evaluation-L）指标达到0.849，验证了微调模型在项目要素抽取任务上的实用性和有效性。本文抽取的项目要素能够直接服务于项目成果细粒度匹配场景，为后续下游任务的开展提供方法支持以及为科研项目管理的智能化提供支撑。
2026 Vol. 45 (2): 277-290 [
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291
基于动态图神经网络的技术机会识别研究
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杜先进, 许彧祥, 车子璠, 付红, 吴根
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.009
技术机会识别是推动科技创新的重要方法之一。为提升技术机会识别的准确性和时效性，本文提出一种基于动态图神经网络（dynamic graph neural networks，DGNN）的识别方法。该方法通过构建历年IPC（International Patent Classification）共现网络，利用特征学习方法获取节点拓扑属性、文本属性和层级语义属性，基于多模态融合方法和注意力机制进行加权融合。通过训练动态图神经网络模型，使用LSTM（long short-term memory network）对网络结构与节点属性演化过程进行建模，对未来可能出现的IPC组合开展链路预测，并结合中心度指标和Louvain算法评估技术机会。在新能源汽车制造领域的技术机会识别任务中，本文模型的各项指标均显著优于基线模型，其中AUC（area under the curve）值达到0.875，F1值达到0.823，较次优模型EvolveGCN（evolving graph convolutional network）分别提升了6.45%和6.74%。技术机会识别结果能够有效揭示技术热点趋势和发展方向，为技术创新提供参考和指导。
2026 Vol. 45 (2): 291-302 [
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303
基于
LLM-BERT
协同框架的长文本关系识别
Hot!
武帅, 何琳, 吕星月, 陆滢洁, 吴灿, 王欣哲
DOI: 10.3772/j.issn.1000-0135.2026.02.010
长文本关系识别在科技情报与数字人文领域中具有重要作用，是实现知识重组向知识发现转变的关键。然而，由于长文本存在上下文跨度大、语义线索分散、实体指代复杂等特征，传统大语言模型（large language model，LLM）在处理该类文本时，易出现上下文理解不足、语义偏移以及幻觉等问题，使得长文本在科技情报与人文计算等领域的实际应用中尚未更好地实现内容增值。为了解决上述问题，首先，本文依据关系触发词的聚类结果构建实体关系体系；其次，针对长文本特征，设计基于LLM-BERT（large language model - bidirectional encoder representations from transformers）协同框架的长文本关系识别算法，提升语义关联性；再其次，融合预训练模型、深度学习网络、注意力机制处理文本特征的优势，构建BERT-CNN-BiLSTM-MHA（BCBM）模型，深层次挖掘文本语义；最后，结合模型置信度和文本相似度，设计一种摘要质量评估机制，以缓解LLM幻觉。研究结果表明，该算法实测效果优于传统模型，能在一定程度上缓解LLM在处理长文本时易产生的上下文理解不足、语义偏移和幻觉等问题。
2026 Vol. 45 (2): 303-318 [
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