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1.  Folksonomy模式中的知识群落及其核心知识分析  
   滕广青  杨明秋  田依林  黄微《图书情报工作》,2015年第59卷第22期
   [目的/意义] Folksonomy知识组织模式中的标签呈现离散混沌的社群知识标注状态,对知识群落进行构建和分析能够揭示出知识之间潜在的关联和核心知识。[方法/过程] 采用复杂网络分析的理论和方法识别和构建社群知识网络中的知识群落,并对群落结构以及群落核心知识的伴生关联进行分析。[结果/结论] 从知识网络的视角提取并分析Folksonomy模式中网状结构下知识群落嵌套的层级结构,并对知识群落中的核心知识以及知识的伴生性进行揭示。    

2.  基于对应分析的用户与标签间偏好关系研究  
   滕广青  陈思  常志远  姜博  刘雅姝  赵汝南  张利彪《图书情报工作》,2016年第60卷第11期
   [目的/意义]用户认知能够影响客观知识之间潜在的关联关系,研究Folksonomy模式中用户与标签之间的偏好关系有助于揭示认知与知识之间的互动关系及其模式规律,并为人文因素影响下的知识组织提供参考。[方法/过程]基于标签与用户的隶属关系构建“标签-用户”2-模网络,采用多变量的对应分析方法,基于联合空间距离位置对用户与标签间的偏好关系进行分析。[结果/结论]研究表明,用户与标签的偏好关系与联合空间中的位置和2-模网络的中心度具有相关性,在偏好问题上不会有群体极化现象发生,群体决策的科学性得以保障。    

3.  Folksonomy模式中紧密型领域知识群落动态演化研究  被引次数:1
   滕广青《中国图书馆学报》,2016年第42卷第4期
   具有高度感知易用性的Folksonomy知识组织模式,在实践应用中却呈现离散纷杂的外在表象。对Folksonomy知识组织模式中领域知识群落及其结构关系的研究,对于洞悉领域知识发展过程中的衍生、交叉、融合等现象具有重要意义。本研究以复杂网络分析中的层次派系分析技术为主要研究方法,基于标签共同标注关系构建领域知识网络。从标签间关联关系出发,对特定领域知识网络中紧密型知识群落的发展过程进行时间序列的动态跟踪与分析。研究结果表明:标签数量在领域成熟期趋于饱和,但标签间的连线数量却持续增长,紧密型领域知识群落规模逐渐扩大;紧密型领域知识群落数量总体递增的同时也存在波动,这种波动与知识群落自身的扩张、衰减、派生、融合的演化过程有关;随着领域知识的发展,紧密型知识群落之间的交叠密度呈上升趋势,并基于交叠关系形成了一个更大的知识群落,成为领域知识网络的部分骨架结构,进而能够展示出多个主要发展方向。对领域知识群落演化规律的揭示,有助于把握领域知识演进的发展脉络,并揭示Folksonomy知识组织模式中领域知识的发展模式与规律。    

4.  基于网络中心性的领域知识动态演化研究  
   滕广青  贺德方  彭洁  赵汝南  张利彪《图书情报工作》,2016年第60卷第14期
   [目的/意义]通过对知识网络中心性的动态分析,揭示领域知识发展过程的规律与模式。此类探究对于洞悉知识发展过程中的衍生、交叉、融合等现象具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络分析中的中心性分析技术为主要研究方法,基于领域关键词共现关系构建领域知识网络。从核心涌现性、桥接控制性、关联紧密性3个方面,对特定领域知识发展过程进行时间序列的动态跟踪与分析。[结果/结论]研究结果表明,知识关联关系的增长速度远高于文献与关键词的增长速度;领域中知识的核心涌现程度呈波动状态发展;领域知识之间的桥接控制程度随时间推移呈上升趋势;领域中知识间的关联紧密性在时间轴上逐渐松散。这些领域知识演化规律的揭示,有助于把握领域知识演进的发展脉络,对于揭示知识发展模式与规律具有积极的促进作用。    

5.  关联驱动的领域知识群落生长  
   滕广青《中国图书馆学报》,2017年第43卷第3期
   知识的发展演化一直是图书情报学界重点关注的主题。随着复杂网络理论的复兴,以网络思维探索知识发展过程中结构关系的演化成为学术界的共识。本文以知识间关联关系为基础,对社会化标注模式下Folksonomy知识组织模式中领域知识群落的生长展开研究。基于关联频度提取层次网络,利用k—丛和派系识别知识网络中的松散型与紧密型领域知识群落,从频度、关联、数量、规模、时序多个维度进行交叉复现分析。研究结果表明,领域知识群落的基本生长路径为“关联关系→松散群落→紧密群落”;知识间关联关系的增长是领域知识群落生长过程中数量繁衍和规模扩容的保障;关联关系频度和数量的积累是领域知识群落生长过程中核心凝聚的过滤器。知识群落生长模式与规律的揭示,有助于从知识间的互促互扰关系方面拓展领域知识组织视野并把握知识发展脉络。但本研究在维度的划分粒度方面还有待进一步加强。图3。表4。参考文献36。    

6.  领域知识聚类性的动态演化分析  
   安宁  滕广青  白淑春  毕强  韩尚轩《图书情报工作》,2018年第62卷第10期
   [目的/意义]探索领域知识发展过程中的聚类演化问题有助于揭示知识聚类的特征和规律,对于掌握知识生长演进过程中关联知识的聚集具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络的思想为基础,基于标签邻接关系的发生值构建时间序列领域知识网络。即依据网络模体的理论,采用网络聚类系数的分析方法,对领域知识网络进行动态跟踪与分析;结合网络密度、特征路径长度、节点度值、封闭三元组等指标,从随机因素、度相关性、邻近关联3个方面对领域知识发展过程中的聚类演化现象进行分析。[结果/结论]研究结果表明:①领域知识在发展进程中始终保持较高的聚类性;②领域知识的聚类性同时包含随机性与结构性(非随机性)两方面因素; ③领域知识聚类的动态状态在小世界网络和无标度网络之间摇摆演化; ④领域知识的聚类状态在网络全局和局部节点之间表现出一定的差异性。    

7.  基于概念格的Folksonomy知识组织研究——关联标签的结构特征分析  被引次数:1
   滕广青  毕强  高娅《现代图书情报技术》,2012年第6期
   以BibSonomy.org真实数据为研究对象,通过网站"Related Tag"栏分别获取两个梯次的关联标签集合。采用形式概念分析的方法构建关联标签概念格,并基于概念格对关联标签进行聚类分析和关联规则挖掘,以此揭示出关联标签间隐含的概念间关系和潜在的语义关联。对关联标签这一新兴的导航方式中隐含的结构特征进行分析和研究,提出关联标签间存在的"语义关联词"和"语义下位词"关系,完善Folksonomy知识组织模式的标签导航体系。    

8.  学科知识结构主题演化模式研究——以图书情报学领域“计量学”主题为例  
   郑晓月  牟冬梅  琚沅红  李茵  黄丽丽《图书情报工作》,2017年第61卷第12期
   [目的/意义] 提出3种主题演化模式:主题全局演化、主题团簇演化和主题协同演化,以期梳理学科知识结构的演化模式,进一步丰富揭示学科知识结构的研究范式。[方法/过程] 以Web of Science中2001-2015年间图书情报学领域的核心期刊文献数据为研究对象,以"计量学"为研究主题,基于时序分析、主题-关键词共现分析构建2-模网络,利用NetDraw对各主题演化模式进行可视化呈现。[结果/结论] 通过深入比较3种演化模式得出:主题全局演化可以直观、系统把握学科的历史轨迹和研究路径;以"团簇状"为子网络单元的主题团簇演化模式,可以更为细粒度、挖掘深度更高、更全面系统、真实具体地仿真主题演化;而主题协同演化,结合全局演化和团簇演化的优势,能以"联系与发展"的视角揭示主题在演化过程中彼此之间的关联程度及其融合与独立趋势。    

9.  传统节日文化标签系统及隐性知识挖掘  
   苏瑞竹  闫静雅  欧阳剑《图书情报工作》,2020年第64卷第2期
   [目的/意义] 传统节日文化表达的复杂性,往往难以从中挖掘出更多的深层含义,本研究利用知识组织方法,构建标签系统对传统节日文化知识进行整理与表达,挖掘节日文化背后的隐性知识。[方法/过程] 首先设计和定义传统节日文化标签系统的结构与属性,其次爬取并整理了一定网络数据,最后从多个维度挖掘其背后的隐性关联。[结果/结论] 提出基于传统节日文化标签系统的隐性知识挖掘方法,实验结果与客观规律相符,证明其具有一定的有效性和可靠性。    

10.  基于SNA的舞蹈类非物质文化遗产隐性知识关联研究  
   程秀峰  毕崇武  李成龙《图书情报工作》,2016年第60卷第2期
   [目的/意义]对舞蹈类非物质文化遗产及其社会化标签的存在形式与结构进行调查,提出利用改进的关系强度计算方法来计算社会化标签网络中舞蹈类非物质文化遗产之间隐性的知识关联。[方法/过程]首先梳理舞蹈类非物质文化遗产的存储状态;其次探讨舞蹈资源社会化标签的存在形式,并构建其社会化标签网络模型;然后提出基于SNA的舞蹈类资源改进的关系强度计算方法;最后通过实际数据对所提方法进行实证检验。[结果/结论]实验结果表明,基于SNA的舞蹈类资源关系模型能够有效挖掘不同舞蹈类非物质文化遗产之间的隐性知识关联,并具有实际的可操作性。    

11.  基于引文的跨学科领域发展路径分析——以眼动追踪领域为例  
   梁镇涛  巴志超  徐健《图书情报工作》,2019年第63卷第23期
   [目的/意义] 跨学科研究已成为现代科学创新研究的重要范式和必然趋势,探究跨学科领域中学科的发展模式与演化路径,对于揭示跨学科领域形成与发展的动态过程具有重要意义。[方法/过程] 以眼动追踪(Eye Tracking,ET)领域为例,对文献引文关系进行提取与学科标注,构建文献和学科层面的引文关系网络;计算各学科的他引比率、他被引比率和普赖斯指数,从宏观层面分析ET领域中主要学科的跨学科发展模式;考察不同阶段内部及不同阶段之间的学科引证关系,探究不同阶段各学科在跨学科发展过程中的关系结构与角色演变;基于引文的中介中心度识别连接不同学科关系的重要文献,考察重要文献、高被引文献以及参考文献之间的引文关系,从微观层面揭示ET领域发展的具体演化路径。[结果/结论] ET领域发展经历潜伏期、发展期和成熟期三个阶段,并呈现独立型、交叉型和学习型三种学科发展模式;各学科之间的引证关系随阶段变化逐渐紧密且分布逐渐均匀,神经学、心理学和临床医学在跨学科发展和知识输出方面处于核心地位;ET领域纵向发展表现为独立型学科的基础理论创新,横向发展表现为3种类型学科的深度融合,并呈现出"独立-线性-网状"的发展路径。    

12.  Folksonomy的网络性质分析  被引次数:3
   李静《现代情报》,2009年第29卷第7期
   Folksonomy是Web2.0环境下一种有效的网络信息组织方式。本文分析了Folksonomy的网络性质,基于社会化书签系统delicious数据集,发现了标签网络具有的两个基本性质:(1)网络的平均最短路径为3.16,聚集系数0.63,远大于相同参数下的随机网络,这揭示了标签网络的小世界效应;(2)网络中标签的度大体上呈幂律分布,表明标签网络具有无标度特性。    

13.  Folksonomies的语义挖掘研究  
   王翠英《图书情报工作》,2009年第53卷第8期
   针对Folksonomy存在模糊、同义字现象,在简要介绍Folksonomy相关研究基础上,深入探讨Folksonomy语义挖掘的两种模式--层次分类分析和三部图分析,认为两者的研究对象、表示Folksonomy的方法及研究目的是相同的,区别在于前者是将三元类层次结构所体现的父子关系作为挖掘模糊标签语义的依据,后者是通过构建一个用户一文档矩阵挖掘模糊标签的语义,最后指出研究与某个标签相关联的文档和用户网络可以揭示标签的不同含义.    

14.  利用标签-概念映射方法构建多元集成知识本体研究  
   白华《图书情报工作》,2015年第59卷第17期
   [目的/意义]针对大众分类法和知识组织系统各自的优势和缺点,构建兼有大众分类和概念本体特征的新本体,利用语义关联技术为标签添加语义,以克服传统分类线性结构的缺陷。[方法/过程]建立一个"文学图书本体", 该本体以每对概念与标签之间的资源相似率为标准,采用标签—概念映射和集成技术把标签映射到概念框架中,从而一方面赋予标签以等级关系、同一关系和相关关系等语义,另一方面提高概念本体的标引能力,使每种图书的属性充分得到语义表达和揭示。[结果/结论]试验表明,新本体在容纳性、灵活性和多向语义关联方面的功能,均有显著提高,因而可提高图书资源的知识表示和组织能力。    

15.  基于引文耦合和概念格的学科交叉知识结构探测  
   邵作运  李秀霞《图书情报工作》,2015年第59卷第8期
   [目的/意义]提出基于引文耦合和概念格的学科交叉知识结构探测方法。[方法/过程]利用Sci2工具获取情报学与计算机科学的学科交叉耦合文献,利用ConExp1.0工具构建两学科交叉知识概念格;通过概念格关联规则挖掘和层次聚类,将两学科的学科交叉知识结构细分为8个研究主题,揭示各研究主题的关联特征和对应的核心作者。[结果/结论]与传统的聚类树相比,该方法结合人类的认知规律描述概念与主题之间的关系,不仅具有较好的层次性可视化效果,而且意义更易于理解,具有更好的解释性。    

16.  基于关联标签的非遗图片资源主题发现研究  
   夏立新  白阳  孙晶琼《图书情报工作》,2016年第60卷第2期
   [目的/意义]非遗图片资源社会化标签是大众对图片内容的意识反映,蕴含丰富的知识价值。研究标签之间的关联关系有助于构建针对标签的非遗图片资源主题导航,并对非遗图片资源的组织和展示提供参考。[方法/过程]从标签关联视角探讨非遗图片资源网站社会化标签之间的关联关系,构建关联标签网络和共标签网络,对其进行社会网络分析和对比,并采用可视化方法对主题特征进行展示。[结果/结论]所分析的非遗图片资源社会化标签存在一定主题特征,便于从用户角度组织和利用非遗图片资源,促进非遗文化的传承。    

17.  基于网络Hub的领域核心知识涌现研究  
   安宁  滕广青  白淑春  辛海《图书情报工作》,2017年第61卷第18期
   [目的/意义]探索领域知识网络中的核心知识涌现有助于揭示知识发展的内在机理,对于掌握领域知识发展脉络以及发展模式具有重要意义。[方法/过程]以复杂网络的思想为基础,基于关键词的邻接关系构建领域知识网络。采用Hub涌现的分析方法,对领域知识网络从时间序列上进行动态跟踪与分析。从知识节点的度序列分布、熵值分析、特定节点涌现3个方面对领域知识网络的知识涌现现象进行分析。[结果/结论]研究结果表明:领域核心知识涌现过程中随机性与非随机性交互影响;领域核心知识涌现在总体上呈现由随机性主导到结构性主导的演进趋势;领域中涌现出的核心知识并非是一劳永逸一成不变的。    

18.  基于特征分解的知识网络结构关系提取  
   栾宇  滕广青  安宁  韩尚轩《图书情报工作》,2019年第63卷第7期
   [目的/意义]对知识网络中结构关系的有效识别与提取,有助于从纷繁的数据中探测知识网络的拓扑结构及其演化模式。[方法/过程]本文提出一种基于邻接矩阵特征分解的知识网络结构关系提取方法。基于真实数据分别从静态结构关系提取和动态结构演化两个方面,对特征分解法和传统关联频度法进行对比分析,并与Pathfinder算法进行对比。对基于特征分解法提取知识网络结构关系的有效性进行验证。[结果/结论]研究结果表明:特征分解法能够识别原始知识网络中的主要成分信息,能够准确识别低频次的对网络整体拓扑结构较为重要的关联关系,且提取方法灵活自由。    

19.  基于FCA的folksonomy知识发现机理研究  
   张云中《图书情报工作》,2012年第56卷第22期
   folksonomy知识发现已成为解决folksonomy自身语义问题和用户问题的有效途径。针对基于FCA的folk—sonomy知识发现的机理,首先探寻当前基于FCA的folksonomy知识发现研究的不足,进而在剖析基于FCA的folksonomy知识发现要素和要素关系的基础上,用螺旋研究模型揭示基于FCA的folksonomy知识发现的客观规律,最终探寻出基于FCA的folksonomy知识发现的三个核心内容:folksonomy用户行为、folksonomy用户偏好和folksonomy语义关系。    

20.  基于概念格的Folksonomy知识组织研究——Tag Cloud的层级体系构建  
   滕广青  毕强  陈晓美《情报学报》,2012年第31卷第2期
   Folksonomy作为一种基于用户提交关键字的分类能够反映社群的群体知识背景和群体意识倾向,并在互联网知识组织领域受到人们的普遍关注.然而,在应用中,Tag Cloud的单一平面结构无法实现向下分层级的检索,并由于非热门Tag的"沉底"容易形成社群的知识"窄"化等问题.为了解决Folksonomy应用中的这些问题,在对一般Folksonomy应用模式进行分析的基础上,通过形式概念分析技术构建Folksonomy网络应用模式中知识资源及其Tag的概念格,并在概念格的基础上导出了Tag Cloud的"形式层级"体系结构.讨论了"形式层级"体系的动态立体结构,及其对向下分层检索的支持,以及对非热门Tag的捕捞.    

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