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期刊信息/Journal information
图书情报工作
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初景利

半月刊

0252-3116

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010-82623933

100080

北京中关村北四环西路33号

图书情报工作/Journal Library and Information ServiceCHSSCDCSSCI北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊始终恪守理论与实践相结合、弘扬学术精神、推动事业发展的办刊宗旨，形成了面向实践、注重新技术、追求理论精品的特色，铸就了求实创新的风格，成为中国大陆本学科领域具有权威性与指导性的刊物，而且在海外图书情报界也享有相当的声誉。进入知识经济时代，《图书情报工作》的大容量信息将打造其具有学术性、前沿性、实用性的新特色，成为展示学科发展趋势，报道学科发展动态不可或缺的媒介平台。
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收录年代

    基于多模态特征融合的相似专利识别方法研究

    谢小东吴洁盛永祥王建刚...
    112-122页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]专利数量攀升的同时给专利检索工作带来了巨大的挑战,如何利用先进的计算机技术进行相似专利识别成为亟待解决的问题.[方法/过程]提出一种基于多模态特征融合的相似专利识别方法,通过BERT-wwm模型和ResNet-50模型提取专利文本模态特征和图像模态特征,结合自注意力机制和交叉注意力机制有效利用两种模态内部特征信息以及模态间的交互信息,在此基础上通过模型训练与优化进行相似专利识别.[结果/结论]采用IPC为"C08F10/00"领域数据进行实证,本文模型准确率达到80.03％,召回率达到82.01％,优于基线模型效果.进行相似专利识别模拟实验,本文模型召回率达到88.89％,实际应用效果较为优异.文本模态特征和图像模态特征结合可以有效提高相似专利识别准确率和效率,本文方法有助于提高专利检索效率,加快专利审查过程,辅助专利预警分析,加强知识产权的保护.

    多模态文本特征图像特征自注意力交叉注意力特征融合相似专利识别

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    ESI遴选研究前沿与高校学科方向多角度匹配分析——以D高校环境/生态学科为例

    高健秦奋宋妙茹
    123-133页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]以大连理工大学环境/生态学科为案例,目的在于构建一个系统性分析框架,精准识别ESI遴选的研究前沿,并评估其与高校学科方向的契合度.研究的核心意义在于促进学科创新和教育质量的提高,同时为高校提供战略规划的决策支持.本文将解决的关键问题包括:如何识别并对接学科发展与国际科研前沿,以及如何通过深入分析D大学环境/生态学科的学术成果,挖掘学科发展潜力,应对挑战,为学科建设和科研管理提供数据驱动的策略建议.[方法/过程]选取ESI环境/生态学科研究前沿领域和D大学过去10年相应学科论文为研究对象,运用Python语言,通过文本挖掘、机器学习及图谱分析等前沿技术手段,开展多维度的学科方向匹配和差异性分析.[结果/结论]关键词匹配、LDA模型和知识图谱多方法并行的匹配分析,能够全面准确地服务于ESI前沿领域与高校战略发展的规划,为科研管理提供参考.

    ESI研究前沿Python语言机器学习知识图谱

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    图书情报领域多源数据特征级融合方法研究综述

    陈一帆张志强丁敬达谢瑞霞...
    134-146页
    查看更多>>摘要：[目的/意义]多源数据特征级融合是将多源或多维数据中描述研究对象的多层次特征进行融合的方法手段,用于揭示数据内在的关联性与互补性,从而提供更全面、更精确的分析视角.梳理相关研究对于丰富科研人员研究手段、促进情报研究的智能化具有重要意义.[方法/过程]在阐述特征级融合研究的重要性和必要性的基础上,梳理图书情报领域特征级融合方法近10年的研究成果.[结果/结论]目前图书情报领域所运用的多源数据特征级融合方法可归纳为基于线性加权的融合方法、基于耦合的融合方法以及基于神经网络模型的融合方法三类.同时总结各种特征级融合方法的适应场景以及图书情报领域在使用这些方法中所暴露的问题,并结合学术环境展望未来的发展路径.

    特征级融合多源数据融合多源数据研究综述

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    《图书情报工作》2024年重点选题指南

    封3页
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