<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005">
<channel xmlns:cfi="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005/internal" cfi:lastdownloaderror="None">
<title cf:type="text"><![CDATA[数字图书馆论坛 -->知识挖掘]]></title>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[结合半监督学习和规则校正的中文学术论文问题实体识别研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202412007&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为快速定位和识别学术论文中的研究问题，针对中文学术论文提出一种结合半监督学习和规则校正的问题实体识别方法。首先以条件随机场模型为基础框架，构建词性、指示词等有监督特征和相似度、重要度等无监督特征，然后对比不同特征组合下的模型识别效果，结合领域语言学规则对识别结果进行校对处理，最后以“共享经济”和“船舶建造”主题领域为例进行实证研究。所提方法的实体识别性能优于主流深度学习模型和大语言模型等预训练模型结果，在两个领域主题语料集上的F1值分别达到85.82%和86.38%，在1/2和1/4数据集上的性能优势进一步扩大，表明所提方法在不同领域小规模标注数据集上能较好识别中文学术论文的问题实体，呈现出良好的有效性和稳健性。]]></description>
<pubDate>2025/2/18 15:53:00</pubDate>
<category><![CDATA[知识挖掘]]></category>
<author><![CDATA[傅柱，邱畅唱，刘鹏]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202412007&flag=1]]></guid><cfi:id>6</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[结合半监督学习和规则校正的中文学术论文问题实体识别研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=L202412009&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为快速定位和识别学术论文中的研究问题，针对中文学术论文提出一种结合半监督学习和规则校正的问题实体识别方法。首先以条件随机场模型为基础框架，构建词性、指示词等有监督特征和相似度、重要度等无监督特征，然后对比不同特征组合下的模型识别效果，结合领域语言学规则对识别结果进行校对处理，最后以“共享经济”和“船舶建造”主题领域为例进行实证研究。所提方法的实体识别性能优于主流深度学习模型和大语言模型等预训练模型结果，在两个领域主题语料集上的F1值分别达到85.82%和86.38%，在1/2和1/4数据集上的性能优势进一步扩大，表明所提方法在不同领域小规模标注数据集上能较好识别中文学术论文的问题实体，呈现出良好的有效性和稳健性。]]></description>
<pubDate>2025/12/16 13:42:45</pubDate>
<category><![CDATA[知识挖掘]]></category>
<author><![CDATA[傅柱，邱畅唱，刘鹏]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=L202412009&flag=1]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于引力模型的潜在跨学科知识组合发现研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=L202412010&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[新文科建设提倡学科间的交叉融合。在此背景下，分析跨学科知识之间的吸引力和发现高潜力的跨学科知识组合对于指导跨学科创新方向、促进学科间的交叉融合、推动学科转型都具有重要意义。以我国6种图书情报学科期刊和6种管理学科期刊2021年发表的文献全文为研究对象，展开实证分析。通过引入物理学中的万有引力模型，从引文内容出发寻找和量化跨学科知识点之间的吸引力，进而为潜在跨学科知识组合热点的预测，以及过往被忽视跨学科知识组合的再发现提供帮助。研究结果表明模型能够很好地量化学科知识点之间的跨学科引力，并具有较好的可行性和有效性。此外，通过综合分析发现，图书情报领域研究能为管理学研究提供更多数据分析和知识组织方法以及工具，过往图书情报学科中关于突发事件、情感分析的研究与管理学科中企业创新和绩效提升相结合的过程未被重视，未来或许能为企业创新产品在突发事件处置上应用的扩展，以及产品优化、口碑建设、企业管理打开新思路。]]></description>
<pubDate>2025/12/16 13:42:45</pubDate>
<category><![CDATA[知识挖掘]]></category>
<author><![CDATA[姜霖，张麒麟]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=L202412010&flag=1]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于引力模型的潜在跨学科知识组合发现研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202412008&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[新文科建设提倡学科间的交叉融合。在此背景下，分析跨学科知识之间的吸引力和发现高潜力的跨学科知识组合对于指导跨学科创新方向、促进学科间的交叉融合、推动学科转型都具有重要意义。以我国6种图书情报学科期刊和6种管理学科期刊2021年发表的文献全文为研究对象，展开实证分析。通过引入物理学中的万有引力模型，从引文内容出发寻找和量化跨学科知识点之间的吸引力，进而为潜在跨学科知识组合热点的预测，以及过往被忽视跨学科知识组合的再发现提供帮助。研究结果表明模型能够很好地量化学科知识点之间的跨学科引力，并具有较好的可行性和有效性。此外，通过综合分析发现，图书情报领域研究能为管理学研究提供更多数据分析和知识组织方法以及工具，过往图书情报学科中关于突发事件、情感分析的研究与管理学科中企业创新和绩效提升相结合的过程未被重视，未来或许能为企业创新产品在突发事件处置上应用的扩展，以及产品优化、口碑建设、企业管理打开新思路。]]></description>
<pubDate>2025/2/18 15:53:01</pubDate>
<category><![CDATA[知识挖掘]]></category>
<author><![CDATA[姜霖，张麒麟]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202412008&flag=1]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于node2vec模型的多维度科研合作学者推荐研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202412009&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为了更好更全面地发现研究主题契合度高且合作可能性大的学者，提出一种基于图嵌入模型的多维度学者推荐模型。首先，使用CSSCI数据库作为数据源，构建作者间全连通网络，将作者间关键词相似度、合作关系、引用关系及机构属性等维度信息转化为作者间连线的权重。其次，使用node2vec图嵌入模型对该网络进行深度学习，得到每个作者的节点坐标向量。最后，通过计算作者间向量相似度达到合作学者推荐的目的。结果表明，提出的多维图嵌入模型能够有效地完成合作学者的推荐，可以为学者提供有价值的推荐名单，从而促进学术合作和交流。]]></description>
<pubDate>2025/2/18 15:53:01</pubDate>
<category><![CDATA[知识挖掘]]></category>
<author><![CDATA[袁永旭，成韬]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202412009&flag=1]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
<item>
<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[基于node2vec模型的多维度科研合作学者推荐研究]]></title>
<link><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=L202412011&flag=1]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为了更好更全面地发现研究主题契合度高且合作可能性大的学者，提出一种基于图嵌入模型的多维度学者推荐模型。首先，使用CSSCI数据库作为数据源，构建作者间全连通网络，将作者间关键词相似度、合作关系、引用关系及机构属性等维度信息转化为作者间连线的权重。其次，使用node2vec图嵌入模型对该网络进行深度学习，得到每个作者的节点坐标向量。最后，通过计算作者间向量相似度达到合作学者推荐的目的。结果表明，提出的多维图嵌入模型能够有效地完成合作学者的推荐，可以为学者提供有价值的推荐名单，从而促进学术合作和交流。]]></description>
<pubDate>2025/12/16 13:42:45</pubDate>
<category><![CDATA[知识挖掘]]></category>
<author><![CDATA[袁永旭，成韬]]></author>
<guid><![CDATA[https://dlf.istic.ac.cn/dlf/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=L202412011&flag=1]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
</channel>
</rss>