原创《基于文献信息资源网络可视化机理分析》：此文是一篇机理论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
摘 要：在互联网发达和信息膨胀的时代,文献信息数量激增、多维属性特征和信息之间的隐含关系等问题增加了科研用户文献信息理解的难度,文献信息管理成为学术界关注的问题.本文着眼于文献信息管理的视觉,从文献信息的网络收集和提取入手,利用网络可视化工具,研究文献信息管理的网络可视化作用机理,构建了文献信息传递对网络可视化影响框架,进一步探讨了网络可视化促进文献信息管理的积极作用,从而说明网络可视化在文献信息管理中的重要性.本文的研究结果丰富了现有的文献信息管理体系.
关键词：网络可视化；信息管理；网络信息
0 引言
文献信息管理是图书情报领域研究的重要部分,在信息管理和情报研究等方面发挥了积极作用[1-3].在互联网环境下,管理者通过系统的信息收集、提取、加工和分析,利用网络资源,整合文献信息资源,形成文献信息管理系统,应用多种方式从多个维度动态的追踪文献信息,发挥文献信息管理作用,从而满足科研用户需求并为科研管理和咨询服务.文献信息管理工作的最终目标是任何人在任何时候、任何地点,均可从任一文献信息源获得任何文献信息资源.经过近一个世纪的发展,文献信息管理被广泛应用于多个研究领域,并形成了特有的研究体系.
文献数据具有多样化特征,主要来源于图书、学术期刊、学位论文、专利等,是文献信息管理研究的基础[4].随着科学技术和创新知识体系的发展,文献数量呈现几何倍数的增长.由于互联网技术的广泛应用,文献呈多样化形式,越来越多的文献以电子文件、文本文件等形式出现在网络上.面对如此庞大的文献数据,人工收集文献信息已经变得如此繁琐和困难.和此同时,互联网技术为文献信息收集提供了便利.对文献信息归纳、总结、分类等,利用计量方法将其转化为文献数据.但是,由于有效信息提取难度大,人们无法直接获知庞大数据中隐含的信息和未被认知的知识.如何从海量的、复杂的文献数据中提取有效信息成为文献计量学待解决的问题.数据处理技术在不断的发展以适应时代的需求,且在处理海量数据方面获得突破性进展[5].科研人员通过数据处理技术获取文献数据包含的信息规律和知识结构.
网络可视化技术作为信息可视化的一种,利用人类视觉感知,直观地展示文献信息多元要素的内在联系,从而解释网络结构数据隐含的语义信息,揭示隐藏在数据背后的知识结构[6,7].随着信息技术在文献信息管理领域的应用,文献互引网络、科研人员合著等数据越来越多,传统的表达方式无法充分展现信息关联的网络结构.网络可视化借助文献计量学方法将庞大的文献信息要素及要素间关系进行图形展示,从而揭示特定主题、研究热点、发展趋势等问题,有助于理清文献信息的知识脉络、分析知识结构的演化过程,辅助科研人员对文献信息进行管理和评估,有助于预测未来发展[8,9].
本文围绕文献信息管理的網络可视化技术,着重分析网络可视化方法的作用机理.文献信息的网络可视化一直是可视化研究中的热门问题,受到了国内外学者广泛关注.本文以文献信息管理和认知科学为基础,针对科技文献的自有特征和本质属性,利用文献计量学方法,探索网络可视化在文献信息管理领域的系统研究,为网络可视化在文献信息管理领域的科学实践提供理论指导,促进文献信息管理水平的全方位提升.
1 文献信息提取研究
随着互联网的普及,文献信息存储方式由传统的储存转变到网络存储.专业学术网络数据库通过科学数据存储和文献资料库的资源整合实现了电子文献和传统文献的关联[8].网络数据库为文献信息存储提供了平台.当前,学术机构购买了学术网络数据库,科研用户通过指定查询渠道能够获取文献信息.学术网络数据库中文献信息以不同形式在网页上显示出来.此外,科技文献官方网站、第三方信息检索平台、研究机构的信息管理系统等为文献数据网络化提供了数据来源.但是,不同的文献信息系统没有统一标准,并且不同国家和区域对科技文献出版物管理要求不一致.因此.到目前为止没有统一的文献信息管理系统.科研用户通过网络数据库、网站等收集科学研究所需的文献信息,并分析文献信息获取知识信息、研究科技动态以满足科研需求,为文献信息管理提供决策支持建议.在信息化时代,文献信息是对文献数量、属性、特征和相互关系的概括,作为一种社会资源受到广泛的关注[10].如何通过网络提取有效的文献信息是科学研究的重要组成部分.
经过半个世纪的发展,文献信息提取技术经历了从自然语言中获取结构化的信息到从互联网的网页中获取结构化或者非结构化信息的过程,由此出现了多种文献提取方法.基于自然语言的信息提取方法[11,12]、基于本体的信息提取方法[13]、基于隐形马尔科夫的信息提取方法[14]和基于DOM树结构的方法[15,16]是常用的网络信息提取方法.虽然这些方法大大提高了文献信息提取效率,并扩大文献信息提取范围,但是这五种方法在提取网络文献信息过程中存在不同方面的缺陷,分别表现在,大量不完整信息被采集、不适用于新生领域的文献信息提取、模型参数设置需要花费较高的人力和无关噪声信息被提取.文献信息提取的基本步骤如下,首先,对学术信息的结果进行收集和归纳；其次,提取符合需求的信息[12,15].因此,有序的信息提取操作步骤保障了文献数据的精准性.
随着研究的深入,自动化、智能化文献信息提取方式不断出现.计算机技术的发展为从互联网中提取文献信息提供了便利.借助计算机技术,国外研发机构开发了网络信息提取系统,例如,SRI机构开发的FASTUS 系统,BBN公司的SIFT系统和美国纽约大学的Proteus系统被应用于网络信息提取.这些系统在信息提取方面具有通用性,但是这些系统依赖于网页结构化.对于非结构化网页,这些系统提取信息的效率较低.
上述研究是关于网络信息提取方法在文献信息管理领域的应用,文献信息提取为研究网络可视化提供了一个数据集.提取到的文献信息用计量学方法进行处理后得到这个数据集,即文献信息被转换成一个数据集.这个数据集包含了大量信息,覆盖了文献信息的多个方面.网络数据提取文献信息的方法被广泛用于科技评价和科研管理中,实现了文献信息的有效采集,有助于信息共享,为科研数据采集提供了便利条件.
机理论文参考资料：
结论：基于文献信息资源网络可视化机理分析为关于本文可作为机理方面的大学硕士与本科毕业论文机理与原理论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
