构建基于文献信息网络的知识发现系统应用模型的设想

• 作者: 姜婧 张力民 徐海峰 李世超 闵波
• 来源期刊: 中华医学图书情报杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 文本挖掘 知识发现 复杂网络 自然语言处理
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 30-34
• 页数: 5页
• 分类号: G253|R-058
• 字数: 4032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3982.2016.05.007

摘要

文献检索能够帮助用户快速地查找与获取目标文献,但非结构化的文献仍然需要人工阅读才能获得有效的知识,严重限制了从大量文献中发现知识的效率.基于文献的知识发现研究是通过文献集中潜在的关联发现来形成科学假设,因此利用文本挖掘技术将非结构化的文献集转化为图结构模型,对进一步知识发现的实施与深入挖掘都具有重要作用.有鉴于此,我们利用复杂网络的方法对文献集进行文本挖掘,探讨了关联知识的图结构组织对文献知识发现的重要作用,揭示了非相关文献中的隐含知识,并构建了文献信息网络的知识发现应用模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜婧		5	16	3.0	4.0
2	徐海峰		8	40	3.0	6.0
3	闵波		4	9	2.0	3.0
4	张力民		2	5	2.0	2.0
5	李世超		1	3	1.0	1.0