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刊名:地质科技通报
曾用名:地质科技情报
主办:中国地质大学(武汉)
主管:中华人民共和国教育部
ISSN:1000-7849
CN:42-1904/P
语言:中文
周期:双月
影响因子:0
数据库收录:
文摘杂志;北大核心期刊(1992版);北大核心期刊(1996版);北大核心期刊(2000版);北大核心期刊(2004版);北大核心期刊(2008版);北大核心期刊(2011版);北大核心期刊(2014版);北大核心期刊(2017版);化学文摘(网络版);中国科学引文数据库(2011-2012);中国科学引文数据库(2013-2014);中国科学引文数据库(2015-2016);中国科学引文数据库(2017-2018);中国科学引文数据库(2019-2020);日本科学技术振兴机构数据库;文摘与引文数据库;中国科技核心期刊;期刊分类:地质学
期刊热词:
环境地质工程

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基于人工智能的科技情报需求自动感知研究<sup(3)

来源:地质科技通报 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2020-10-01

【作者】网站采编

【关键词】

【摘要】:一是创新驱动,新时期科技情报需求向科技创新情报需求转变,在国家实施创新驱动发展战略的大背景下,这些围绕着科学技术自身发展的情报工作也需要

一是创新驱动,新时期科技情报需求向科技创新情报需求转变,在国家实施创新驱动发展战略的大背景下,这些围绕着科学技术自身发展的情报工作也需要发生创新转变,所以将科学技术发展的产物应用到科技到情报工作中去便是一种大胆的创新举措,人工智能技术使得科技情报工作真正向智慧型发展,体现出情报服务工作的精准化、个性化、创新化,在科技情报自动感知过程中应用人工智能技术既是情报工作领域内的一个创新之举,又是一条现代科技发展的必由之路。

二是前瞻定位,随着信息资源数字化网络化的发展,科技情报研究所用的信息资源也开始呈现出一些大数据的特征,基于海量数据开展的情报研究与分析正在获得越来越多的重视[23]。传统的研究方法往往难以在大规模数据的基础上确保情报研究成果的质量,而且情报研究人员自身也会感觉任务很重工作量大,吴晨生等提出在传统的情报感知过程中,情报人员的情报敏感度、知识结构、知识状态等个体差异会导致各自生产的情报结果相异,甚至对立[24]。所以在科技情报自动感知过程中应用人工智能技术可以确保情报工作高效、准确、稳定地进行。

根据上文所述,将传统的信息服务和情报工作与新兴的人工智能技术相结合是现代情报学发展的大趋势,目前在这方面的研究已经取得了一些成果,例如文本信息的自动化、情报自动采集和加工技术、基于大数据的人工智能决策系统、以语义内容分析为基础的科研成果评价等[25],所以基于人工智能的科技情报需求自动感知技术是具有可行性的,会在打破传统科技情报工作模式下为情报工作注入“新鲜血液”,为学科引进值得期待的新思路、新理念。

2基于人工智能的科技情报需求自动感知过程体系构建

本文提出的基于人工智能技术的科技情报感知过程的实现思路见图1,整个体系模型可以分成三大模块,下面给出详细的描述与实现方案。

图1 基于人工智能的科技情报需求自动感知过程

2.1模块1:内容感知系统

在大数据时代条件下,科技情报“尖兵”“耳目”的作用越来越得到各方的关注,科技情报是科技情报工作者基于对科技领域最新研究进展、趋势、竞争合作关系等信息做出的有价值的判断[26]。科技情报感知过程的实现需要有广泛、可靠且丰富的科技情报数据作为支撑,进入互联网+大数据时代后信息的获取愈发容易,在杂乱无章的各类科技情报资料中提取出有用数据与信息是科技情报感知过程重要的准备环节[27]。内容感知系统是一个各类数据与信息的集合。科技情报的来源包括:各类期刊、学位论文、中文专利、产品信息、标准信息等多种来源。数据源具有形式多样、冗余度高和存储量大等特点,所以为了准确高效地执行科技情报感知过程,需要对搜集到的数据源进行筛选,去除冗余信息,留下有效信息,最终以数据集的形式同情报感知数据库、情报知识储备库等相关的数据库一道作为科技情报感知过程的事实依据。

内容感知系统的数据源并不是一成不变的,当前正处于一个快节奏的信息时代,每天都有大量的信息扑面而来[28]。此前我们经常会说:“每天叫醒我们的是梦想”,但现在我们完全可以理直气壮地说“每天唤醒我们的是信息”,足以见得信息的数量与更新速度是我们远不能想象到的,而且科学技术的淘汰时限也被压缩的越来越短[29],所以内容感知系统一定是一个动态变化的、实时更新的同步数据系统。此外,内容感知系统还附有一个辅助项目,即生成科技情报产品报告,这份产品报告相当于科技情报感知系统的“说明书”,产品报告的使用者主要针对于用户,用户可以通过阅读产品报告对情报感知系统进行预先了解,对科技情报感知系统的工作能力进行预先评估,进而提出自己的情报需求。

2.2内容感知系统实现方案

第一步:数据源的存储。为实现科技情报自动感知功能,内容感知系统需要容纳大量数据集合作为情报感知产品分析基础,但是在处理大量数据时会在数据存储和搜索信息性能上遇到瓶颈。为了克服这些挑战,本文提出了一个基于Neo4j图数据库的领域本体过程,在高速发展的互联网应用中,业务需求的频繁变更和数据的快速增长都要求数据库必须具有很强的适应能力。Neo4j图数据库正是一个能够适应这种业务需求不断变化和大规模数据增长而产生的数据库,它不但具有很强的适应能力,而且能够自始至终保持高效的查询性能[30]。Neo4j支持两种应用模式,分别是内嵌模式和服务器模式。本文选择内嵌模式,在内嵌应用程序的应用模式下,应用程序直接使用Neo4j数据库通过Java-API直接与图模型交互,API提供了非常灵活的数据结构。通俗地说就是通过直接编码的方式与Neo4j图数据库交互[31]。


文章来源:《地质科技通报》 网址: http://www.dzkjqbzz.cn/qikandaodu/2020/1001/400.html


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