文档介绍：国家科学图书馆青年人才领域前沿项目结题报告
基于本体的科学知识图谱
分析方法研究
撰写人:王建芳、吴清强、张超星、安新颖
撰写时间:2011年6月10日
摘要
由于目前基于共词关系绘制的科学图谱可读性不强的问题,本研究尝试利用本体的语义关系来优化共词科学图谱的关系展示,通过理论分析、实验案例来揭示其可行性和有效性。
本研究借鉴相关领域的研究成果,提取本体关系中的上下位关系及关联关系计算词与词之间的语义关系,并根据两种类型的语义关系构建了其与共词关系融合的算法。通过“农业污染”领域的案例实验,分析了共词关系与本体中体现的上下位关系、关联关系融合的效果,结果显示,上下位关系对共词关系图谱的优化效果有效,而关联关系可以在一定程度上丰富语义关系,并优化聚类结果。
关键词:科学知识图谱;本体;关系融合
Abstract
As a method of science-mapping,co-word based mapping always have a question of readability. This study attempted to use semantic relations to optimize the co-word based sicence mapping. The semantic relations are defined by ontology. we use theoretical analysis and test case to reveal the feasibility and effectiveness .
In this study, drawing on research in related fields, we extracted hyponymy relations and “related” relations between words from the selected ontology. Then based on the two types of semantic relations, built the integration algorithm between semantic relations and co-word relations. Through the "agricultural pollution" field case experiments, the results show that hyponymy relations contributes few to the results of co-word scicene mapping, while “related” relations is better, and after relaiton integration, we can see richer semantic relations to some extent, and optimized the clustering results.
Keywords: science mapping; ontology; relation integration
目录
一、研究背景与现状 1
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基于本体的情报分析研究进展 4
二、科学图谱语义解释性问题及引入本体的可行性 6
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构建共同的分析词条 7
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三、基于本体的科学图谱分析方法 9
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本体层次关系及关联关系的计算 9
共词关系计算 11
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四、案例验证及结论分析 13
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案例试验流程 15
研究结果分析 17
五、存在的问题及展望 20
附录 21
一、研究背景与现状
在科学技术自身发展取得巨大进步的同时,对于科学技术发展演化特征的解读也在日益繁荣。科学技术史考证史实,梳理科学发展的脉络;科学技术社会学审视科学与技术建制的结构与运行机制,描述科学技术与社会的关系;科学哲学界定科学,反思科学,诠释科学发展的逻辑;创造学总结技术系统进化的规律性。关注科学与技术发展的相关学科对科学技术知识演化的特征做出了规律总结。
情报科学以独特的视