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以分类主题抽取为视角的学科主题挖掘——基于LDA模型的国外知识流研究结构探讨
  • ISSN号:1000-7490
  • 期刊名称:《情报理论与实践》
  • 时间:0
  • 分类:G254[文化科学—图书馆学] TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]南京理工大学经济管理学院,南京210094, [2]江苏省社会公共安全科技协同创新中心,南京210094
  • 相关基金:国家自然科学基金“新研究领域科学文献传播网络生长及对传播效果影响研究”(编号:71373124); 南京理工大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金)项目(编号:30916011330)资助
中文摘要:

大数据时代不仅改变着研究者科学交流生态和科研创新的模式,而且对图书情报领域服务提出新的需求和挑战。大数据对知识生态和学科创新模式的重构,亟需研究人员从根本上探索大数据资源和技术对知识服务和创新的支撑点。在对知识融合、知识生态等相关概念与研究进行系统分析和综合比较的基础上,面向学科领域研究知识生态重构的挑战,分析大数据时代知识融合的需求,归纳总结关联理论与方法,研究设计知识融合体系架构与构成要素。

英文摘要:

The era of big data, it not only changes the scientific communication ecology and innovation mode of the researcher, and it also puts forward new demands and challenges to the service of the library and information fields. Big data to the reconstruction of knowledge ecology and discipline innovation pattern, urgently needs us to explore the support point of big data resources and the technology. Based on the analysis and synthesis of the related concepts and research of knowledge fusion and knowledge ecology, in order to reconstruct the knowledge ecology in the field of study, this paper analyzed the demand of knowledge fusion in the era of big data, summarized the theory and method of knowledge fusion, designed the architecture and components of knowledge fusion system.

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期刊信息
  • 《情报理论与实践》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国兵器工业集团公司
  • 主办单位:中国国防科学技术信息学会 中国兵器工业集团第二一零研究所中国兵器工业第二一0研究所
  • 主编:王忠军
  • 地址:北京2413信箱10分箱
  • 邮编:100089
  • 邮箱:ita@onet.com.cn
  • 电话:010-68961793 68963306
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7490
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1762/G3
  • 邮发代号:82-436
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:26785