基于SNA的馆藏数字资源知识聚合可视化研究
本文关键词:基于SNA的馆藏数字资源知识聚合可视化研究
更多相关文章: 社会网络分析 数字图书馆资源 知识聚合 可视化
【摘要】:互联网时代下,以“PB”(1PB=1024TB)为数量单位的非结构化与结构化数据伴随着社交网络平台、网舆媒体、移动通讯、电子商务等的发展正以爆炸式的扩张形态向我们涌来,传统的信息技术也随之升级,SNS(社会网络)、IM(即时通讯)、语义网、可视化等相关技术在以“信息聚合"为显著特征的第二代互联网模式(Web2.0)1向以“有效聚合”为典型特征的新革命模式(Web3.0)2的过度进程中相继出现并不断交互融合推动着数字资源聚合的发展。在分布、异构、繁冗的数字世界中社会网络可视化以系统、关联、语义、个性化的特征结合社会网络分析及可视化技术的双重优点在信息资源向知识资源的转化、信息组织向知识组织转化、信息服务向知识服务转化中发挥着重要作用。随着数字图书馆知识组织由整合到聚合的深入开展,社会网络可视化以清晰的社会网络关系和动态交互的可视方式推动着数字图书馆知识组织与服务在聚合层面的知识发现与挖掘、知识检索与导航、知识转移与传播、知识推荐与共享等的高效实现。本文通过运用社会网络分析(Social Network Analysis, SNA)原理及可视化技术从知识聚合(Knowledge Aggregation,KA)角度对数字图书馆馆藏资源(Digital Library Resources,DLRs)进行知识域开发、知识网络构建及知识可视呈现,以期构建馆藏数字资源知识聚合(以下简称DLRs-KA)的社会网络可视化模型,为数字图书馆知识资源的深度聚合及用户知识检索、智能导航等个性化需求的实现提供理论支撑,为图情学者进行有关馆藏知识聚合的主题研究提供参考借鉴,为数字图书馆知识资源的纵深开发、知识组织及智能化服务的推进进而向智慧图书馆的转型升级提供助力。本文以构建DLRs-KA社会网络可视化模型为目标,按照从理论基础到模型假设到实证研究的范式流程,综合运用定量和定性分析方法,从以下几个方面展开了具体研究。首先,综合知识经济、信息技术、大数据、知识组织、知识服务与智慧图书馆的发展背景及社会网络分析、知识聚合、知识可视化、知识组织等理论基础的阐述和馆藏数字资源知识聚合国内外研究现状的梳理,探讨本文研究主题的意义、价值和可行性,并为后文的模型构建和实证分析提供理论依据;其次,在分析现有的馆藏数字资源聚合可视化模式的基础上,结合社会网络分析及可视化的双重特性,从构建原则和机理分析两个角度对DLRs-KA社会网络可视化模型构建进行策略制定,并从框架设计和演进路径规划模型的大致蓝图,最后从知识数据层、知识网络层、知识可视层和知识应用层对基于社会网络分析的DLRs-KA可视化模型进行了层级构建和分析;再次,利用Ucinet的社会网络分析功能和Citespace的知识图谱功能及两款软件在社会网络分析与可视化展示层面的交叉应用功能,对模型进行了实证分析。一方面,通过构建作者、机构和国家的合作知识网络体系,分析了DLRs-KA的核心作者群、核心机构群、潜在合作团体与内在合作团体;另一方面通过作者、关键词与主题词等知识资源特征关联属性的二模分析,运用关键词、主题词、学科的共现分析及期刊、关键词与主题词的共被引分析,揭示DLRs-KA的研究热点、学科主题、研究前沿和核心期刊,以为用户进行知识检索提供高质量的知识资源;此外,运用SNA的3-模分析进行了馆藏数字资源知识聚合的关联维度拓展研究,运用Citemspace的Google Map和Fish-eye功能对馆藏知识资源可视化展示进行了时空拓展呈现研究,以从纵向剖面和横向切面角度深化DLRs-KA的广度与深度,更好地实现知识检索、知识导航、知识推荐等个性化知识服务,更好地满足用户的知识需求;最后,本文对基于社会网络分析与可视化技术的馆藏数字资源知识聚合进行了总结,并针对整篇文章的构架和内容,提出了本文在DLRs-KA社会网络分析可视化实现上的缺陷和不足,主要有两点:一方面是由于模型应用技术本身的缺陷而造成的研究不足,另一方面是未对DLRs-KA可视化结果进行有效评估;根据存在的研究缺陷并结合DLRs-KA社会网络分析可视化的领域研究动向,本文提出了有关DLRs-KA社会网络分析可视化的未来研究趋势。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:G353.1
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,本文编号:1162543
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