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近年來(lái)我國(guó)圖書館知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究的知識(shí)圖譜分析

2018-12-03 03:04:34李素梅
河南圖書館學(xué)刊 2018年9期
關(guān)鍵詞:可視化分析知識(shí)圖譜

李素梅

摘 要:文章將中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中收錄的1995—2016年主題為知識(shí)發(fā)現(xiàn)的相關(guān)文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)源,借助信息可視化軟件,繪制了高頻關(guān)鍵詞聚類視圖,并通過(guò)對(duì)知識(shí)圖譜的解讀,探析了我國(guó)圖書館知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及主題分布情況。

中圖分類號(hào):G250文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1003-1588(2018)09-0122-03

關(guān)鍵詞:知識(shí)發(fā)現(xiàn);可視化分析;知識(shí)圖譜

知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD:Knowledge Discovery in Database),又稱數(shù)據(jù)挖掘或知識(shí)抽取,是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在有用的,以及最終可理解模式的非平凡過(guò)程[1]。基于數(shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)“KDD”一詞最早是在1989年8月美國(guó)底特律召開的第一屆“KDD”專題討論會(huì)上正式形成的,隨后引起國(guó)際人工智能領(lǐng)域和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域?qū)<业膹V泛關(guān)注[2]。隨著“知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘”國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的召開和推進(jìn),知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究很快成為多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。1995年,我國(guó)圖書館界開始對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的相關(guān)主題進(jìn)行研究,經(jīng)過(guò)20多年的研究,學(xué)術(shù)成果頗豐。為持續(xù)跟蹤和把握我國(guó)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究方面的趨勢(shì)及發(fā)展規(guī)律,筆者選取中國(guó)知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)中以知識(shí)發(fā)現(xiàn)為主題的相關(guān)研究成果作為研究對(duì)象,采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)統(tǒng)計(jì)分析法,并借助CiteSpaceⅤ等可視化文獻(xiàn)分析軟件繪制了相應(yīng)的知識(shí)圖譜,以形象、科學(xué)的分析方法挖掘和展現(xiàn)了我國(guó)在知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究方面的變化趨勢(shì)、研究熱點(diǎn)及主題分布情況,以期為我國(guó)學(xué)者在該領(lǐng)域開展后續(xù)的研究提供有益的參考與借鑒。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源和研究方法

為全面掌握我國(guó)圖書館知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究狀況,筆者以中國(guó)知網(wǎng)為數(shù)據(jù)源,以主題為檢索字段,以知識(shí)發(fā)現(xiàn)、Knowledge discovery、KDD、KD為檢索詞,檢索日期為2017年3月10日,剔除征稿啟事、會(huì)議通知等非學(xué)術(shù)性文獻(xiàn),共獲得有效文獻(xiàn)614篇。為了便于考查論文的年代分布,筆者繪制了文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間分布表(見(jiàn)表1)。從表1可以看出,我國(guó)圖書館界關(guān)于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究始于1995年。因此,筆者對(duì)1995—2016年這22年的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析總結(jié),利用CiteSpaceⅤ軟件繪制了高頻關(guān)鍵詞聚類視圖,將知識(shí)圖譜與文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)相結(jié)合,對(duì)繪制的相關(guān)圖例進(jìn)行了深入分析與解讀,詳細(xì)論述了我國(guó)圖書館知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究的相關(guān)狀況。

2 研究的變化趨勢(shì)探析

2.1 萌芽期(2000年以前)

從表1可以看出,1995—2000年共有6篇論文,年度發(fā)文量較少,該階段出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞有圖書館、KDD和信息檢索等。20世紀(jì)末,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展,急劇增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)信息散落在各種數(shù)據(jù)庫(kù)中,使數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模日益龐大,簡(jiǎn)單的信息查詢、信息檢索已不能滿足用戶高層次的信息需求,人們期待從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取隱含的、有價(jià)值的、有助于決策的知識(shí)和信息,期待新的自動(dòng)分析工具的出現(xiàn)?;跀?shù)據(jù)庫(kù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)在這種應(yīng)用需求背景下產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來(lái),越來(lái)越顯示出強(qiáng)大的生命力。

2.2 起步發(fā)展期(2001—2011年)

該階段的發(fā)文量總體呈上升趨勢(shì),且在2010年出現(xiàn)第一個(gè)高峰,發(fā)文量為35篇。該階段的高頻關(guān)鍵詞明顯增多,且在2002—2005年、2007—2009年、2010—2011年形成了三個(gè)節(jié)點(diǎn)密集區(qū),涌現(xiàn)出很多高頻關(guān)鍵詞。

具體體現(xiàn)在:①2002—2005年。這一階段出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞包括知識(shí)發(fā)現(xiàn)、知識(shí)服務(wù)、信息服務(wù)、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)管理、知識(shí)挖掘、數(shù)字圖書館和個(gè)性化服務(wù)等。這些高頻關(guān)鍵詞還與其他時(shí)間點(diǎn)的高頻關(guān)鍵詞有密集連線,說(shuō)明我國(guó)圖書館界對(duì)這些熱點(diǎn)研究具有連續(xù)性。21世紀(jì)初,信息的迅猛增長(zhǎng)致使知識(shí)“碎片化”問(wèn)題嚴(yán)重,知識(shí)信息的有效獲取和利用變得更加困難,人們迫切希望信息服務(wù)機(jī)構(gòu)能夠根據(jù)用戶需求,提供有助于決策或解決問(wèn)題的知識(shí)產(chǎn)品和服務(wù)。知識(shí)服務(wù)在這種環(huán)境下應(yīng)運(yùn)而生,它是一種面向用戶,面向知識(shí)增值,貫穿于用戶解決問(wèn)題全過(guò)程的個(gè)性化、專業(yè)化服務(wù)。知識(shí)服務(wù)最為關(guān)鍵的一環(huán)就是知識(shí)發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的核心組成部分。隨著數(shù)據(jù)庫(kù)的大量應(yīng)用及數(shù)字資源的激增,大量數(shù)據(jù)的積累引發(fā)了研究者的興趣,數(shù)據(jù)挖掘逐漸發(fā)展起來(lái),隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與方法的逐漸成熟,有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘的研究與實(shí)踐很快在多個(gè)學(xué)科領(lǐng)域廣泛展開。②2007—2009年。這一階段出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞包括非相關(guān)文獻(xiàn)、非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)和文本挖掘等。我國(guó)圖書館領(lǐng)域關(guān)于非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)方法及軟件的引進(jìn)與介紹始于2004年,很快在2007—2009年形成一個(gè)研究高峰,出現(xiàn)了一大批高質(zhì)量的研究成果。③2010—2011年。這一階段出現(xiàn)的高頻關(guān)鍵詞包括知識(shí)組織、知識(shí)關(guān)聯(lián)和情報(bào)研究等。任何一種知識(shí)結(jié)構(gòu)都是按照一定的規(guī)則相互關(guān)聯(lián)的,知識(shí)組織研究的重要對(duì)象就是知識(shí)關(guān)聯(lián),學(xué)者對(duì)知識(shí)關(guān)聯(lián)進(jìn)行研究,有助于改善知識(shí)組織的效果,有利于分析和揭示文獻(xiàn)所蘊(yùn)含的深層次內(nèi)容,更有助于發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的知識(shí)。

2.3 機(jī)遇期(2012年至今)

以關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)為支撐的新一代網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)的形成及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),擴(kuò)展了資源發(fā)現(xiàn)的范圍,給基于數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)帶來(lái)了全新的發(fā)展機(jī)遇,越來(lái)越多的學(xué)者重新思考新技術(shù)、新標(biāo)準(zhǔn)、新環(huán)境下的知識(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題?;陉P(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)和大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的知識(shí)發(fā)現(xiàn),成為復(fù)雜關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)下眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)課題,可視化、發(fā)現(xiàn)服務(wù)、數(shù)據(jù)分析和智慧圖書館等成為該階段的創(chuàng)新性研究熱點(diǎn)。

3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)與研究熱點(diǎn)主題分析

3.1 高頻關(guān)鍵詞分析

高頻關(guān)鍵詞展現(xiàn)了研究者關(guān)注的主題,也是研究者注意力的匯聚,代表了該研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)。為了更清楚地展現(xiàn)各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的關(guān)鍵詞聚類情況,筆者利用CiteSpaceⅤ軟件繪制了高頻關(guān)鍵詞聚類視圖(見(jiàn)圖1)。

從圖1可以看出,知識(shí)發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字圖書館、知識(shí)服務(wù)、知識(shí)管理、信息服務(wù)、大數(shù)據(jù)、個(gè)性化服務(wù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、非相關(guān)文獻(xiàn)和文本挖掘等詞對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)都相對(duì)較大,表明這些主題是近年來(lái)眾多學(xué)者關(guān)注和青睞的研究熱點(diǎn)。知識(shí)關(guān)聯(lián)、元數(shù)據(jù)、搜索引擎、數(shù)字資源聚合、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)、服務(wù)創(chuàng)新和數(shù)據(jù)分析等詞對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)都相對(duì)較小,基本都處在整個(gè)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的連線末端,表明這些主題是該領(lǐng)域近幾年及未來(lái)的研究熱點(diǎn)。

3.2 研究熱點(diǎn)主題分析

3.2.1 非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示,許多學(xué)者對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了實(shí)證研究,將非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究劃分為基礎(chǔ)理論研究、關(guān)鍵技術(shù)研究、在醫(yī)學(xué)與農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究、中文非相關(guān)文獻(xiàn)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)研究等主題。

3.2.2 數(shù)據(jù)挖掘、文本挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)。許多研究者對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館服務(wù)(如讀者服務(wù)、個(gè)性化服務(wù)、學(xué)科服務(wù)、創(chuàng)新服務(wù)和知識(shí)服務(wù)等)、資源建設(shè)、圖書館管理中的應(yīng)用進(jìn)行了深入研究與探討。中文文本的處理特點(diǎn)及適合中文文本挖掘的快速高效方法是學(xué)者研究的熱點(diǎn),諶志群[3]等設(shè)計(jì)了中文文本挖掘模型,該模型為中文文本挖掘提供了基本體系框架。隨著網(wǎng)絡(luò)的普及及海量在線文本的出現(xiàn),對(duì)海量、異構(gòu)、動(dòng)態(tài)、半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的Web文本進(jìn)行挖掘逐漸成為研究熱點(diǎn)。近年來(lái),文本挖掘研究呈逐步細(xì)化的趨勢(shì),意見(jiàn)挖掘、網(wǎng)絡(luò)評(píng)論觀點(diǎn)挖掘和情感分析等也成為文本挖掘研究領(lǐng)域的創(chuàng)新研究熱點(diǎn)。

3.2.3 知識(shí)組織、知識(shí)關(guān)聯(lián)。文庭孝等指出,知識(shí)本身與知識(shí)載體間存在各種關(guān)聯(lián),揭示和利用知識(shí)相互關(guān)聯(lián)的規(guī)律和規(guī)則是知識(shí)發(fā)現(xiàn)的起點(diǎn),也是有效組織知識(shí)、檢索和管理知識(shí)的基礎(chǔ)[4]。劉曉英指出,知識(shí)關(guān)聯(lián)的研究可以更加有效地開發(fā)和利用知識(shí)資源,也有利于知識(shí)的組織與創(chuàng)新[5]。

3.2.4 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)。目前,我國(guó)圖書館領(lǐng)域基于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)的相關(guān)研究主題集中在關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的概念、技術(shù)及應(yīng)用,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型及應(yīng)用體系構(gòu)建,關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)聚合等方面。以上海圖書館劉煒為代表的研究團(tuán)隊(duì),專門針對(duì)圖書館關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的理論和應(yīng)用展開了研究。大多數(shù)研究者則從知識(shí)發(fā)現(xiàn)與關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的關(guān)系著手,構(gòu)建了關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型,并展開深入研究。關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)化解了數(shù)據(jù)的語(yǔ)義異構(gòu)和本體定位問(wèn)題,為知識(shí)聚合和知識(shí)發(fā)現(xiàn)提供了更高效的途徑與方法。劉江玲[6]認(rèn)為,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,傳統(tǒng)的信息服務(wù)體制和服務(wù)方式已經(jīng)不能滿足用戶的信息需求,創(chuàng)建符合用戶需求特征的具有知識(shí)挖掘與數(shù)據(jù)分析功能的知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng),已成為大數(shù)據(jù)時(shí)代信息服務(wù)機(jī)構(gòu)的必然選擇。劉文遠(yuǎn)[7]、文庭孝[8]等指出,利用相關(guān)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的知識(shí)、價(jià)值,尋找數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián),是大數(shù)據(jù)研究的重要目標(biāo)。

3.2.5 知識(shí)管理與知識(shí)挖掘。知識(shí)管理的實(shí)現(xiàn)離不開信息技術(shù)的支撐,知識(shí)挖掘是知識(shí)管理的核心技術(shù)之一,其目的是運(yùn)用智能工具在發(fā)現(xiàn)顯性知識(shí)之間關(guān)聯(lián)的同時(shí),將隱藏于人頭腦中的經(jīng)驗(yàn)、情感、組織文化等隱性知識(shí)挖掘出來(lái),將隱性知識(shí)顯性化并進(jìn)行管理,進(jìn)而提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。知識(shí)管理的意義在于通過(guò)對(duì)知識(shí)的創(chuàng)造、應(yīng)用,提高組織的應(yīng)變能力和創(chuàng)新能力。李陽(yáng)[9]等認(rèn)為,知識(shí)管理是知識(shí)有效利用的手段,知識(shí)發(fā)現(xiàn)是知識(shí)管理的高級(jí)階段,是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)的必然過(guò)程。

3.2.6 數(shù)字圖書館知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究。靳曉恩[10]認(rèn)為,將知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)引入數(shù)字圖書館的積極意義在于:①知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)中的關(guān)聯(lián)分析、聚類、分類等方法,能將知識(shí)本身及潛藏于文獻(xiàn)、資料、數(shù)據(jù)背后的相關(guān)性知識(shí)一起挖掘出來(lái),并通過(guò)知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)推送給用戶,提高資源利用率。②知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)可發(fā)掘用戶的個(gè)性化信息及知識(shí)行為特征,提高數(shù)字圖書館個(gè)性化知識(shí)服務(wù)水平。③知識(shí)發(fā)現(xiàn)技術(shù)可找出資源內(nèi)部深藏的特征和規(guī)律,有助于優(yōu)化館藏資源結(jié)構(gòu),合理配置資源。近年來(lái),語(yǔ)義網(wǎng)格環(huán)境下數(shù)字圖書館知識(shí)共享體系的構(gòu)建、語(yǔ)義檢索、知識(shí)組織與獲取成為研究者研究的目標(biāo)。隨著泛在知識(shí)環(huán)境的到來(lái),泛在知識(shí)環(huán)境下基于用戶的知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)也成為數(shù)字圖書館努力的方向和重點(diǎn)。

3.2.7 知識(shí)發(fā)現(xiàn)與知識(shí)服務(wù)。圖書館知識(shí)服務(wù)的關(guān)鍵在于知識(shí)發(fā)現(xiàn),只有將知識(shí)發(fā)現(xiàn)應(yīng)用于圖書館知識(shí)服務(wù)的全過(guò)程,才能提供用戶所需的知識(shí)產(chǎn)品[11]。李佳[12]認(rèn)為,知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)是知識(shí)服務(wù)的主要組成部分,是近年來(lái)圖書館知識(shí)服務(wù)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。盧章平[13]等認(rèn)為,大數(shù)據(jù)環(huán)境下,以資源發(fā)現(xiàn)、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、用戶發(fā)現(xiàn)等為服務(wù)內(nèi)容和方式的學(xué)科服務(wù)和知識(shí)服務(wù),將成為高校圖書館的服務(wù)趨勢(shì)。王峰[14]等認(rèn)為,新信息環(huán)境下,數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)已成為知識(shí)服務(wù)中最重要的部分,圖書館有必要開發(fā)利用各種數(shù)據(jù)挖掘分析工具,協(xié)助用戶進(jìn)行知識(shí)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。

4 結(jié)語(yǔ)

目前,我國(guó)圖書館的知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究正處于新應(yīng)用背景下的機(jī)遇期,研究文獻(xiàn)呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì),顯示出知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究旺盛的生命力。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展及研究的深入,我國(guó)圖書館知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)將集中在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字圖書館、知識(shí)服務(wù)、知識(shí)管理、信息服務(wù)、大數(shù)據(jù)、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)、非相關(guān)文獻(xiàn)和文本挖掘等方面。

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(編校:孫新梅)

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