基于引文上下文分析的文獻(xiàn)檢索技術(shù)研究.pdf

1、隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，科學(xué)文獻(xiàn)越來越多的以電子化文檔的形式存在于網(wǎng)絡(luò)中，這不僅能夠促進(jìn)文獻(xiàn)的傳播與推廣，更能促進(jìn)科學(xué)研究水平的發(fā)展，使研究者達(dá)到“站在巨人的肩膀上”的目的。然而，大量電子化學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的產(chǎn)生，不僅存在良莠不齊的問題，同時(shí)為文獻(xiàn)管理提出了新的挑戰(zhàn)，如何對文獻(xiàn)進(jìn)行有效的表示、篩選、應(yīng)用，已經(jīng)成為當(dāng)今知識管理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題之一。
　　因此，本文將文本挖掘、信息檢索等相關(guān)方法應(yīng)用于文獻(xiàn)檢索技術(shù)的研究中，以引文分析方法為基礎(chǔ)

2、，利用引文上下文的相關(guān)語義信息，融合主題模型、排序算法、語言模型、網(wǎng)絡(luò)圖等理論，實(shí)現(xiàn)文獻(xiàn)知識域可視化表示、文獻(xiàn)排序算法的研究、文獻(xiàn)檢索模型的構(gòu)建等，并選取相關(guān)學(xué)術(shù)論文數(shù)據(jù)對各個(gè)知識點(diǎn)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文的主要研究內(nèi)容可以包括:
　　1.基于引文分析法提出一種引文概率分布距離的計(jì)算方法，并將其應(yīng)用于文獻(xiàn)知識域可視化的研究中。
　　2.抽取引文上下文的文本信息，利用Labeled-LDA主題模型獲得有向、加權(quán)引文網(wǎng)絡(luò)中頂點(diǎn)權(quán)值與邊

3、權(quán)重兩個(gè)先驗(yàn)概率，改進(jìn)傳統(tǒng)PageRank算法，實(shí)現(xiàn)基于引文上下文的文獻(xiàn)排序方法(Context-Based Ranking Algorithm，CBRA)研究。
　　3.將基于引文上下文的排序方法應(yīng)用于作者權(quán)威度的分析實(shí)驗(yàn)中，針對每個(gè)主題建立相對應(yīng)的作者權(quán)威度排名，并利用作者權(quán)威度信息改進(jìn)文獻(xiàn)排序結(jié)果，這樣，文獻(xiàn)排序不僅基于網(wǎng)絡(luò)鏈接，同時(shí)考慮了作者權(quán)威度的影響因素。
　　4.利用基于引文上下文的排序方法改進(jìn)傳統(tǒng)的基于語言建