Download presentation
Presentation is loading. Please wait.
1
数字资源多维度聚合方法的 融合机理及其体系研究
王福 2016年6月
2
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系 本研究课题的研究展望
3
导入——云舟知识服务空间系统 分类+主题 云舟的指导思想 是什么? 数字资源整合 解决图书馆困境,增强粘性,提升用户忠诚度。
克服了资源组织的刚性,赋以资源组织的柔性。 策略:“资源+社交” 树形—>网状 打破了资源来源单一,实现了深层次分享。 ? 专题
4
导入——云舟知识服务空间系统 聚合
5
导入——聚合的概念的来源及延伸 聚合,指将分散的物质聚集到一起。在化学中它是有机化学和高分子化学的重要术语。在图书情报专业中是指将互联网上的海量信息(如:商业数据库、博客,论坛,学术社区等)进行挑选、分析、聚类,为用户提供个性化服务的资源再组织方式 ,其英文为:Aggregation。 polymerization
6
导入——聚合的概念的来源及延伸 基于高频关键词共现的资源聚合
7
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系 本研究课题的研究展望
8
本汇报的选题思路 营养 香 味 色
9
本汇报的选题思路 单一维度聚合→二维聚合→多维聚合 语义深度 可视化呈现 关联广度
10
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系 本研究课题的研究展望
11
资源的单维度聚合研究 方法 聚合优势 聚合劣势 实际应用示例 主题词表 结构规范;语义关联;可复用;可组配 词间关系粗糙;扩展性差;时效性差
知识的主题组织与检索 本体 形式化;语义关联;多维度;开放集成 易用性差;灵活性、扩展性差;时效性差 开放集成的语义组织 元数据 规范性;可映射性;能支持不同层次、不同方面的资源聚合 采集周期长、性能要求高、单点失败、负载过重等缺点、同步更新难 实现语义关联映射聚合 关联 数据 语义丰富;易于识别;扩展性强 隐性关系揭示难;语义深层次揭示难 语义关联及知识发现 分众 分类 动态交互;简单实用;开放集成;协同性好 规范度低;关联度低;结构性差;受控性差;语义模糊 开放性知识组织及利用 社会 网络分析 结构性强;群聚性高、多维度;语义关联;可视化呈现 互动性差;处理过程复杂;自由度低;全面性差 多维可视化的知识发现 文献 计量 大数据分析;结果量化输出;多维聚合;可视化呈现 分析内容有限;语义挖掘不深;需借助工具 学术脉络的知识发现
12
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系 本研究课题的研究展望
13
3. 资源的多维度聚合研究 序号 多维度聚合的形式 现有成果实例 维度 关于融合 1 本体聚合+分众分类聚合 见参考文献[22-27] 二维
是 2 主题词表聚合+本体聚合 见参考文献[28-30] 3 主题词表聚合+分众分类聚合 见参考文献[31-32] 4 社会网络分析聚合+文献计量聚合 见参考文献[33] 否 5 本体聚合+文献计量聚合 见参考文献[34] 6 分众分类聚合+社会网络分析聚合 见参考文献[35] 7 社会网络分析聚合+本体聚合+关联数据聚合 见参考文献[36] 三维 8 本体聚合+分众分类聚合+社会网络分析聚合 见参考文献[37] 9 本体聚合+关联数据聚合+主题词表聚合 见参考文献[38] 由于用户对资源主题的聚合服务、知识演化的聚合服务、学术社群的聚合服务、面向科研决策的聚合等的需求不断加深,刺激了聚合融合研究的发展。梳理现有相关研究成果发现目前数字资源多维度聚合方法融合的理论研究及应用模式主要体现在表2。
14
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系 本研究课题的研究展望
15
资源的多维度聚合融合研究 概念层面的聚合融合 资 源 多 维 度 聚 合 方 语义层面的聚合融合 法 融 关联层面的聚合融合
应用层面的聚合融合
16
概念层面多维度聚合方法的融合机理 概念层面多维度聚合方法的融合机理
在数字资源的的多维度聚合方法的融合的实践中,应该选择具有规范的概念,能实现同一主题不同概念之间的关联性的聚合方法进行融合,最终可以有效地实现概念匹配。所以,在多维度聚合方法的融合的实践中应该注意不同单一维度聚合方法对概念层次的选择和概念颗粒度的需求,以使概念聚合融合更加强化。 概念层面多维度聚合方法的融合机理
17
语义层面的多维度聚合融合的机理 语义层面多维度聚合方法的融合机理
18
关联聚合层面多维度聚合融合的机理 关联层面多维度聚合方法的融合机理
19
应用层面多维度聚合融合的机理 应用层面多维度聚合方法的融合机理
应用层面多维度聚合融合可采用的策略主要是:①利用分众分类法的简单易用性等功能可以提高本体应用的张弛度。分众分类较为简单实用,对用户的专业知识要求不高,适于大范围使用且维护比较简单。②文献计量与内容分析法的互补融合,内容分析可以弥补文献计量在量化描述中客观性与环境因素考虑的缺失;③将分众分类自底向上的分类与专家分类法自顶向下的分类结合,既保证应用的灵活性、自由度与易用性,又能保证应用的规范性与准确性。 应用层面多维度聚合方法的融合机理
20
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系 本研究课题的研究展望
21
多维度聚合方法的融合体系 数字资源多维度聚合方法融合体系
从图5可知,数字资源多维度聚合方法的融合是按照属性层、单一维度聚合层、聚合融合层和呈现层的顺序完成的,其基础来源于数字资源层。不同单一维度聚合方法的多维度融合从两个方向展开。其中一个是知识结构方向的融合,在这个方向上主要有:①本体聚合和分众分类聚合的融合;②本体聚合和主题词聚合的融合;③分众分类聚合和社会网络分析聚合的融合;④分众分类聚合和主题词聚合的融合,此类融合在图5中用实线表示。 数字资源多维度聚合方法融合体系
22
多维度聚合方法的融合体系 数字资源多维度聚合方法融合体系
25
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系
目 录 相关实践、理论与概念 本研究课题的选题思路 资源的单维度聚合研究 资源的多维度聚合研究 多维度聚合的融合机理 多维度聚合融合的体系 本研究课题的研究展望
26
本研究课题的研究展望 ①选择融合:上述展示的是理想状态的不同聚合方法的多维度融合。在实践中由于各自的优点和缺点,决定了不是所有单一聚合方法都可以进行融合。 ②粒度适当:虽然业界文献一直在提“概念的颗粒度越细,越有利数字资源的语义揭示,概念关系层级越深,越有利于对数字资源进行语义推理”,但是过度追求概念颗粒度细化和概念层级的细化对于数字资源聚合的效率会有一定的影响,也会影响聚合速度和成本。
27
本研究课题的研究展望 ③维度合适:追求过分的高维度聚合方法的融合必然会增加聚合的成本、增加聚合融合的时间和降低聚合融合的效率。在聚合融合的实际运用中,考虑降维融合处理,如果降低维度聚合和降低阶度融合不会太影响聚合效果,则考虑用降维聚合和降阶融合的方式,这样可以节约成本、提高效率,节省时间。以避免系统处理时间太长,造成响应时间太长,影响用户的忠诚度。
28
感谢聆听 敬请指导
29
参考文献 [1] 王菲菲,邱均平.信息计量视角下的数字文献资源语义化模型研究[J].情报资料工作,2015,(04):62-69.
[2] 贾君枝,赵洁. DDC关联数据实现研究[J].中国图书馆学报,2014,(04):76-82. [3][11] 毕强等.数字资源聚合的理论基础及其方法体系建构[J].情报科学,2015,(01):9-14,24. [4] Montassar BenMrad;Giovanni Coray. Aggregating distributed digital collections in the Mountain West Digital Library with the CONTENTdmTM multi-site server[J]. ACM SIGWEB Newsletter,1995,4(2):18-19. [5] Qian, Ming D.ect Seamless aggregation and integration of diverse datastreams: Essential strategies for building practical digital libraries and electronic information systems[J]. Human antibodies,2002,11(3):97-97. [6] George Buchanan;etc. Bias correction and Bayesian analysis of aggregate counts in SAGE libraries[J]. Lecture Notes in Computer Science,2006,4172: [7] Javanica Curry. Applying aggregation operators for information access systems: An application in digital libraries[J]. Bulletin of the Ecological Society of America,2008,89(2):87-87.
30
参考文献 [8] Shapiro, Steven David. Building a Community of Readers: Social Reading and an Aggregated eBook Reading App for Libraries[J]. Library Hi Tech News incorporating Online and CD Notes,2013,30(7):7-9. [9] Jenny Ellis. Evaluating E-resource Collections in a Business School Library: A Comparative Study of Aggregator Packages at Indian Institute of Management Ahmedabad Library.[J]. In the Library with the Lead Pipe 2013,(18): [10] 周姗姗.基于Folksonomy模式的数字资源多维度聚合研究[D].长春:吉林大学,2014. [12][22] 张云中.本体与自由分类法的融合机理研究[J].情报理论与实践,2012,(02):35-40. [13][23] 陈开慧.本体与分众分类的融合模型研究[J].图书馆学研究,2013,(05):73-77,19. [14][16] 贺德方,曾建勋.基于语义的馆藏资源深度聚合研究[J].中国图书馆学报,2012,(04):79-87. [15][17] 伍革新,程秀峰.面向语义检索的数字图书馆资源聚合模式分析[J].图书馆建设,2013,(10):22-26. [18] 索传军.网络信息资源组织研究的新视角[J].图书情报工作,2013,(07):5-12. [19] 赵蓉英,王嵩,董克.国内馆藏资源聚合模式研究综述[J].图书情报工作,2014,(18): [20] 欧阳红红. Web2.0环境下的图书馆信息资源管理研究[J].情报资料工作,2009,(05):39-42,46.
31
参考文献 [21] 吴一平.智能聚合技术在图书馆个性化信息服务中的应用[J].图书馆工作与研究,2008,(11):58-61.
[24] Gruber T.Ontology of folksonomy: A mash‐up of apples and oranges[J]. International Journal on Semantic Web and Information Systems (IJSWIS),2007,3(1):1-11. [25] Kim H L,Scerri S,Breslin J G,et al.The state of the art in tag ontologies: a semantic model for tagging and folksonomies[C]//International Conference on Dublin Core and Metadata Applications.2008: [26] 张有志,王军.基于Folksonomy的本体构建探索[J].图书情报工作,2008,52( 12) : [27] 熊回香,廖作芳.本体在Folksonomy中的应用研究[J].情报科学,2010,28(2) : [28] 米佳.从叙词表到本体的转换研究[J].现代情报,2009,(01): [29] 赵东霞,赵新力.基于政务主题词表的本体构建研究[J].现代图书情报技术,2008(3):73-77. [30] 王素芳.ontology与叙词表的融合初探[J].大学图书馆学报,2005(1):74-78. [31] 李超.一种基于主题和分众分类的信息检索优化方法[J].情报理论与实践,2009(10):
32
参考文献 [32] 李艳.分众分类与受控词表的集成研究[D].太原:山西大学,2013.
[34] 邱均平,方国平.高校图书馆语义化馆藏资源深度聚合模式及其应用研究[J].图书馆学研究,2014,(21):64-71. [35] 孙中秋,陈晓美,周珊珊.Folksonomy与SNA资源聚合类比研究[J].数字图书馆论坛,2014(6):21-27. [36] 陈兰杰,侯鹏娟.数字文献资源关联关系揭示方法研究[J].图书馆,2015,(02):41-45. [37] 杨萌,张云中,徐宝祥.社会化标注系统资源多维度聚合机理研究[J].图书情报工作,2013,(15): [38] 赵蓉英,王嵩,董克. 国内馆藏资源聚合模式研究综述[J].图书情报工作,2014,18:
Similar presentations