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关于数据库论文范文例文,与信息组织视角CNKI相关毕业论文怎么写
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.此外,引文分析有助于人们发现学科分布、发展趋势以及评价机构、作者的学术水平等.在数字化、网络化出版载体中,引文链接揭示文献之间学术关联的特性得到了充分的释放和展示.数字链接技术让引文链接分析组织技术如虎添翼,得到了极致发挥,一大批网络引文系统应运而生,如GoogleScholar、CrossRef等.CNKI也是一个非常成功的网络引文数据库.
CNKI平台的基础之一就是引文链接网络,它充分利用引文链接组织技术,对所收录的每一篇文献进行引文分析,切分引文条目,分析引文元数据项,建立深度关联的引文网络,包括参考文献、引证文献、共引文献、同被引文献、二级参考文献、二级引证文献.此外,CNKI还通过对相关知识元(如作者、机构)的分析,以及基于Web日志分析和关联规则挖掘,设置了相似文献、同作者与相关作者文献、同机构与相关机构文献、同类文献、同行关注文献(见最新版CNKI)等相天文献的链接.“引文网络+相关文献链接”构成了CNKI的核心――“知网节”.以“中国知网”期刊库为例,某一篇文献的“知网节”(见图1)充分展示了“节点文献”的引文网络(左虚线框)和相关文献(右虚线框),并没置时间轴展示每一年度的引文文献数.
博硕士学位论文、会议论文等CNKI系列数据库,也都配备了形式相同的“知网节”,而且各种文献的“知网节”都打破了源数据库的限制,构成了,跨库“知网节”.而且,CNKI系列数据库的“知网节”还与国家科技图书馆的所有英文文献进行引文链接,并可跨平台检索,提供远程原文传送服务.此外,CMKI已实现了与国外一些重要数据库(如Springer,Highwire等)的跨平台链接和检索也在迅速推进之中.CNKI引文链接准确率达98％,从而为引文检索和评价分析提供了保障.
通过深度引文分析链接关联起来的“知网节”,人们可以追溯课题的发展历史和研究背景,把握目前的研究进展与研究现状,并探索未来的发展趋向及研究空间.同时,“知网节”又是一个强大的检索平台,通过它所提供的个性化知识服务(推服务),有助于激发、引导、类比、联想等各种创新思维,促进科学发现和技术创新.
CNKI的引文链接功能,除了可以构建相关的知识网络外,还可用于个人、机构、论文、期刊等方面的计量与评价,预测学科分布、学术趋势,评价期刊质量和机构、作者的学术水平等.
4 微观知识组织
4．1 基于知识单元的知识元链接组织
知识组织颗粒度一旦实现从文献单元深入到文献中的知识元,大量文献中所包含的知识元及相关信息之间的关联将产生极大的知识增值.因此,我们说知识元是知识组织的核心和基元.
知识元是构成知识结构的最小独立单元,用来表示一个个针对特定问题的解决方案,可以是概念、方法、规则、公理等数据或事实以及实例化的知识.由于知识元的内容比较单一、独立,比较容易选择与之相适应的最佳存储和查询,便于知识库的构建与检索,便于用户直接查询、组合知识元.必须指出的是,知识元检索足建立在对文献内容细粒度标引基础上的.就知识组分的层次而言,知识元链接属于知识单元组织的范畴.
基于知识元的知识组织,首先要实现对文献知识元的提取和标引,在此基础上在知识元间建立链接,进而形成知识网络.基于知识元的知识网络对知识发现、知识创新和知识集成服务的实现提供最大可能.
在引文链接的基础上,CNKI深入到文献中的微观层面,提炼出知识元,通过知识之间在微观水平上的联系把知识直接关联起来,从而真正形成“知识网络”,支持知识搜索.
CNKI知识元数据库是由独立的知识元素构成的数据库.通过对《中国知识资源总库》资源的加工,提取出具有独立性和完整性的知识单元,然后以知识网络为基础,为“知识单元”设置链接,构建成知识元数据库.具体地,CNKI的知识元数据库分为三类：
理论与方法型知识元：包括思想方法、公理、原理、定律及正在探索中的观念,观点,方法与技巧.
事实型知识元：包括自然,社会存在和演变的事实信息.
数值型知识元：包括各种数据类知识和科学数据,具有数值分析和知识推理功能.
CNKI知识元数据库还包括从其他文献中挖掘出来的最新知识元,该知识元库是不断动态变化的.基于上述知识元库,CNKI以知识网络中心为基础,对作者、机构、刊名、关 键 词以及相关作者、相关机构、相关关 键 词等“知识单元”设置链接,通过这些链接可以检索知识网络中心配制的数据库的相应字段,获取检索结果.
CAJViewer7．0及7．02的“知识元链接及释义”功能,在线链接了许多来自各种百科全书、辞典、字典、图谱、年鉴等工具书的概念、术语、定理、公理、定律、人物、事件以及数字、图片、表格等各种知识元和从其他文献中挖掘出来的最新知识元所形成知识元库,对每篇文章的专业术语与词汇都做出标示,并给出这些专业术语与词汇在各种专业工具书中的权威释义.
目前,在基于知识单元的知识元链接组织层面上,CNKI提供的知识搜索包括对文献、数值、学术图形、历史事件、学术定义、学术趋势、新概念、表格等的搜索以及翻译助手、学术统计分析、热点趋势分析等,在常规检索中可以实现相关词和相似词的扩展推荐.
4．2 概念关系词典技术
概念关系的揭示与组织是实现语义挖掘和关联的基础.概念关系包含同义、近义、等级、相关关系及其他隐含语义关系.检索系统中内嵌概念关系词典,主要用于检索控制,人们称之为后控制.从后控制的角度来分析,在执行检索的过程中,系统通过基于内置的概念关系词典的相似性或相关性运算,可以实现后控制检索,如可以帮助用户修正查询式,实现查询扩展,从而提高检全率和检准率.概念关系词典还可以辅助实现自动分类与聚类,概念关系词典的构造技术及完备性直接决定了检索系统的智能处理水平.
CNKI的KNS平台内嵌概念关系词典,用来支撑语义知识资源挖掘.CNKI概念关系词典是一个以揭示各学科专业词汇(关 键 词、术语、主题词)所代表的概念之间的关系为基本内容的专业知识库系统,词与词之间包含同义、缩略语、译名、上下位等各种关系.CNKI概念关系词典中词之间的概念关系主要来自系统对CNKI系列数据库中大量文献内容的智能分析.基于该词典,检索系统设置了检索词智能扩展功能(包括概念扩展和词形扩展)和概念导航功能,其中：
检索词智能扩展基于概念关系词典相关语义场运算技术,实现了不同字段间的智能扩展,有助于提高了检全率和检准率,便于发现新知识,实现知识漫游服务,如图2所示：
概念导航基于概念关系词典相近语义场运算技术,以文本形式表现概念之间的相近关系,实现概念导航,有助于提高查全率,便于发现新知识,如图3所示：
5 结语
CNKI数字图书馆知识网络平台的成功运行依托于对信息资源和信息系统从宏观到微观层面的信息有序组织和知识揭示组织技术.通过剖析,笔者认为CNKI为人们提供了一个相对较为完善和深入的数字图书馆信息组织方法体系,可以作为我国数字图书馆信息组织的典范.
当然,笔者也期待CNKI在下一步发展的过程中,汲取权威数据库检索平台(如IsIWebofKnowledge)的某些信息和知识组织理念和方法,在来源刊物的优选控制机制、引文的完整性和引文深度、概念关系词典和相关算法方面作进一步的优化与完善.
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