摘要：当前的复杂信息环境对知识服务研究提出了新的挑战,开源情报中的大规模数字资源需要先进的知识组织与再利用模式和方法的指导,才能够支撑需求导向的知识服务。尽管各行业的企事业单位都对大规模数字资源建设和服务平台建设进行了研究和探索,但在处理众多业务需求和提供个性化服务时仍然乏力,主要表现为两大核心问题。一是现有知识体系构建方案代价昂贵,且解决具体问题的可行性差,无法满足个性化服务需求,不具备利用现有知识快速响应并解决问题的能力;二是现有研究多集中于语义结构化和知识库构建以及系统功能设计,知识组织到知识利用之间存在明显断层,缺少业务驱动和问题驱动的能力。本文从需求入手,以业务组织模型理论与方法为指导,通过业务模型自动构建能力研究,形成针对资源特点的个性化业务模型;针对当前知识组织模式中缺少灵活的资源构筑解决方案且数据利用程度过低的问题,研究高效敏捷的知识组织能力,利用单篇全解析及多篇路径自组织等技术手段,实现快速解析资源的目的,为真实项目的应用服务提供技术支持;以基于SaaS(software as a service)和PaaS(plat‐form as a service)的新型服务平台及具体服务为示范,建立基于技术和工程的知识再利用模式,有效解决知识体系构建与知识再利用的现实问题。

摘要：[目的/意义]研究不同主题下社交网络信息扩散的影响因素,有助于探寻不同主题下信息扩散路径,并为优化扩散方案提供实践指导和理论依据。[研究设计/方法]通过文献计量学的方法分析社交网络信息扩散研究的热点问题,进一步通过关键词聚类进行主题分类,对不同主题的相关文献进行深度分析和梳理,探寻不同主题下社交网络信息扩散的影响因素。[结论/发现]确定了自然灾害、健康疾病、产品营销、文体娱乐四个主题,发现不同主题下学者们的研究对象、研究方法和研究理论各有侧重,且节点特征、信息内容和网络结构等因素会在不同程度上影响信息的扩散。[创新/价值]从主题层面对社交网络信息扩散影响因素进行了总结,分析了研究要点和相关理论,进一步丰富了社交网络信息扩散研究体系。

摘要：针对大量领域信息资源缺乏有效内容分析这一问题,设计、开发了通过构建领域本体来充分发掘信息资源之间内在关系,实现信息资源增值服务的原型系统.首先构造了服装知识本体CO(Costume Ontology)用来表示服装领域知识.利用CO对被管信息资源进行语义描述,在描述数据库的基础上,实现基于语义的信息检索.讨论了服装知识本体的建模过程,本体的形式化表示以及存储方式.实验系统采用J2EE架构,开发了存储组件、语义查询接口组件、语义分析组件和语义推理组件.通过使用资源描述框架RDF,实现被管信息资源到知识本体层的映射.通过语义分析和语义推理,可以充分利用信息资源之间的关系实现相关信息资源检索与语义融合.

摘要：[目的/意义]从情感视角探讨社交网络中影响信息传播的内在因素。[研究设计/方法]从Twitter(推特)平台收集某一电影数据,通过情感分析和认知语言分析工具,分析不同情感下的信息传播网络结构特点;进一步通过方差分析对强传播性、中等传播性和弱传播性的情感强度和认知强度两个维度的差异性进行度量。[结论/发现]强传播性内容具有较高的认知语言特征。其中,负面强传播性信息比正面和中立强传播性信息具有更显著的低情感强度和高认知强度特点。电影话题相关信息在社交网络平台传播过程中,认知强度也是信息传播强传播性的重要因素。尤其在负面情感信息中,理性思考型内容比情感共鸣型内容的传播性更强。[创新/价值]除了探讨情感强度指标,还加入了认知强度指标,从情感强度和认知强度两个维度探讨导致信息传播性强弱的内在原因。

摘要：命名实体识别为推动智能系统建设和科技情报服务起到重要作用。针对领域实体识别存在的标注成本高、识别准确率不高问题,从引入通用领域信息、削减孤立点影响的角度出发,设计基于语义相似度与不确定性度量的主动迁移学习方法。该方法结合预训练迁移学习模型来提高分类准确性,通过融合主动学习采样策略来减少标注成本。利用金融科技和通用领域语料库进行一系列实验,实验结果表明该方法能够有效地提高识别准确率,减少标注成本。

摘要：运用内容分析法,归纳总结98篇文献内容,从模式构建、实践应用两方面阐述了国内基于MOOC的高职教学模式研究进展:基于MOOC的高职教学模式构建内容主要涉及教学理念、教学方法、教学内容、教学方式、教学流程、教学评价,其中,教学方式主要包括翻转课堂、微课堂、混合式教学,教学流程主要包括课前导学、课中翻转课堂、课后实践反馈;基于MOOC的高职教学模式实施保障主要包括强化MOOC教学设计、构建MOOC教学团队、完善MOOC平台及其功能设计;基于MOOC的高职教学模式应用研究集中在基于MOOC的混合教学模式、O2O教学模式等。

摘要：资源描述框架RDF(Resource Description Framework)是一种元数据描述方法,也是下一代Web--语义万维网(Semantic Web)应用的基础。大量的RDF事实数据的操作和处理需要数据库的支持,利用Agent实现了RDF数据在数据库中的存储,同时也提供了一个对RDF数据进行操作和处理的应用实例。本例亦可作为一个基于领域Ontology的Multi-Agent系统的一部分,与其它Agent一起完成基于语义的Web应用。

摘要：本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用推荐、基于人口统计推荐、混合推荐;信息资源管理研究集中在数据挖掘和存储。

摘要：本文介绍了电子商务个性化推荐内涵、核心内容和研究框架,并从推荐模型与机理、典型应用与技术实践两方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展。

摘要：在词表集成研究综述基础上,提出基于集成构建面向具体领域的知识组织系统的构想。初步设计一个包括词表融合、集成创新和概念深化三阶段的构建技术路线,并对词表集成构建中的语义融合、当用词筛选和领域知识组织系统评价等关键问题进行论述。