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[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。 相似文献
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基于对应分析的用户与标签间偏好关系研究 总被引:1,自引:0,他引:1
[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。 相似文献
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[目的/意义] 基于知识网络的核心-边缘结构揭示Folksonomy知识组织模式中标签层级演化的模式与规律,对洞悉开放网络环境下知识组织的层级结构具有重要意义。[方法/过程] 以网络思维为指导,基于标签之间的同现关系构建领域知识网络。依据核心-边缘结构分析方法,遵循时间序列对标签层级的演化情况,从描述统计、显著性分析、层级升降演化等方面进行跟踪研究。[结果/结论] 标签的核心/边缘层级结构随着领域知识的发展演化变迁,逐渐收敛趋于稳定。标签层级的晋升与淡化主要受知识关联驱动,核心层标签之间的关联关系占有更高的权重。标签层级演化规律的揭示,有助于把握Folksonomy模式中知识组织的结构特征,对于揭示开放网络环境下知识关联及其结构关系具有积极的促进作用。 相似文献
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知识链接的内在机理及学源演变研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对知识链接的学源演变从哲学、情报学和其他相关学科的角度进行了追溯。在此基础上,对于知识链接的内在机理和本质进行了剖析,分析了作为知识链接表现形式之一的受控词表的标题词表→叙词表→本体的进化过程,阐明了知识链接的本质是知识生产,提出了知识链接作为知识生产活动是人类一切生产活动的元生产的观点,以期从哲学的高度对知识链接的理论研究进行有益的尝试。 相似文献
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提出一种基于概念格的数字图书馆用户检索行为序列模式挖掘方法。该方法采用“基于概念格的自顶向下与分治相结合”的挖掘思想,通过自顶向下的概念格迭代,利用概念格的复用性和提取频繁项集的优势,获得数字图书馆用户检索行为的序列模式。该方法不需要遍历原始用户信息数据库,能够大大压缩挖掘时间,有助于数字图书馆提高用户检索速度、改进个性化服务。 相似文献
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针对不同领域本体之间存在的异质性,以及本体之间存在语义分歧、难以协同操作,从而影响本体复用与知识共享的现实问题,以当前成熟的领域本体为研究对象,通过在共同语义基础上对异质领域本体的概念格解析,在不破坏偏序关系的情况下获得本体中相关概念的外延与内涵,进而借助基于对象(外延)与属性(内涵)的概念相似度计算方法建立跨本体的映射,并最终构建多本体协同知识地图,实现跨越异质本体的知识呈现与知识检索. 相似文献
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近年来国际学术界在本体对应研究方面呈现三个主要特征:一是投入了更多关注,使相关研究日臻成熟;二是在开放语义网络环境下,研究人员更青睐于多本体的匹配与对应,并且本体对应已成为学术界构建适于分布式网络结构的多本体协同系统的主要手段;三是越来越多的研究成果已经从基础理论研究转向了针对具体问题的实证研究。但开放性、分布式的语义Web环境对现有不同本体间的协调应用提出了挑战。通过对2000年以来国际学术界关于本体协调相关文献和研究成果的梳理,阐明了以本体映射为核心的本体协调各要素之间的关系,并对本体合并、本体集成与本体对应三条本体协调主要发展路径的前沿热点进行了分析,指出未来本体协调的相关研究将继续沿着"本体构建→本体合并→本体集成→本体对应"这一总体路径向前发展。 相似文献
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[目的/意义]在保障知识网络的整体性征的条件下,从原始知识网络中提取具有显著意义的层次知识网络,奠定基于关联频度提取层次知识网络的理论基础。[方法/过程]以无标度网络与分形几何作为基础理论支撑,在对关键词知识网络和标签知识网络关联频度分布进行分析的基础上,采用关联频度作为阈值提取层次知识网络。并对层次知识网络的无标度性和小世界效应两项网络整体性征进行验证。[结果/结论]知识网络的关联频度分布服从幂律分布。以关联频度为阈值提取的层次知识网络在节点度值分布和关联频度分布方面都保持了原始整体网络的无标度性。层次知识网络能够很好地保持原始网络所具有的小世界特征。基于关联频度提取的层次知识网络与原始知识网络等效。 相似文献