用户专利文献阅读兴趣拓扑研究及在主动推送微服务中的应用
本文关键词:用户专利文献阅读兴趣拓扑研究及在主动推送微服务中的应用
更多相关文章: 专利文献 阅读行为 眼动实验 兴趣模型 拓扑结构 相似度计算 微服务 主动推送服务
【摘要】:专利文献包含丰富的创新信息,是重要的知识载体,具有重要的参考价值。阅读行为能在一定程度上反映用户的兴趣所在。通过知识图谱与定性研究方法相结合来分析国内外研究现状,发现基于专利文献阅读行为的研究目前处于空白。本文主要利用专利文献自身特有的编排体例和内容特征,通过对用户专利文献阅读行为的实验分析,挖掘其对专利文献要素的兴趣拓扑结构,构建兴趣模型指标,计算兴趣度;再挖掘用户平时阅读的兴趣关键词及其所对应的国际专利分号(IPC)小类、结合利用兴趣拓扑结构设置关键词位置权重,发现待推送的专利文献。本研究具体包括以下几个方面的内容和创新。(1)分析了国内外阅读行为兴趣研究知识图谱。选择Web of Science数据库中阅读行为兴趣研究的相关文献,利用CitespaceⅢ、Hist Cite软件及数据库在线分析功能进行分析和处理,揭示基于阅读行为兴趣研究的跨学科属性、重要区域、机构、研究热点、高影响力著者、代表性文献及核心刊物。(2)构建了用户专利文献阅读行为兴趣的理论模型。利用Tobii T60XL对阅读眼动数据进行采集、处理与分析,以发现用户对各兴趣区的偏好差异;通过对视线扫瞄轨迹采集用户在阅读过程中的视线扫瞄模式,进一步确定了兴趣模型指标,具体包括:相对访问时间、相对注视次数、瞳孔直径缩放比和回视次数;采用改进的层次分析法对兴趣模型指标进行权重设计,提供了构建用户专利文献阅读兴趣模型的一般方法。(3)挖掘用户专利文献阅读兴趣并进行拓扑结构表示。进一步以Tobii T60XL眼动仪为工具,选用26名视力正常从事科研的江苏大学教师和研究生,记录其阅读专利文献的行为。实验中,将专利文献划分为12个要素即12个兴趣区,结合用户实验中的阅读行为、测前问卷、测后RTA访谈进行分析;构建访问时间、注视次数、瞳孔直径缩放比3指标,计算用户对各要素的兴趣度;构建各兴趣区回视次数的关系矩阵。根据用户在各个要素的兴趣度及不同要素间的兴趣关联程度,构建用户专利文献阅读的兴趣拓扑结构。(4)利用兴趣拓扑结构提供主动推送微服务模型。构建专利文献树形结构模型并进行文本预处理,利用兴趣度赋以兴趣特征词微兴趣权重、利用兴趣拓扑结构赋以特征词位置权重、结合特征词的长度对TF-IDF算法进行改进,计算特征词的综合权重,从而构建带有用户兴趣专利特征词向量空间模型;再挖掘利用兴趣特征词所对应的IPC小类,限定待检索的专利技术领域,在专利数据源中进行检索得检索结果;将用户兴趣的专利特征词向量与检索结果进行相似度匹配计算和排序,得用户TOP n兴趣专利文献。
【关键词】:专利文献 阅读行为 眼动实验 兴趣模型 拓扑结构 相似度计算 微服务 主动推送服务
【学位授予单位】:江苏大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:G252.1
【目录】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-10
- 第1章 绪论10-18
- 1.1 研究背景10-12
- 1.2 研究意义12-13
- 1.2.1 理论意义12-13
- 1.2.2 实践意义13
- 1.3 研究内容与方法13-15
- 1.3.1 研究内容13-14
- 1.3.2 研究方法14-15
- 1.4 论文研究框架15-18
- 第2章 阅读行为兴趣挖掘及推送服务研究现状18-37
- 2.1 数据来源与研究方法18-20
- 2.2 研究现状的图谱分析20-28
- 2.2.1 阅读行为的兴趣研究的跨学科性分析20-22
- 2.2.2 区域实力分析22-23
- 2.2.3 机构合作分析23-24
- 2.2.4 作者合作分析24-26
- 2.2.5 研究热点分析26-28
- 2.3 知识基础的图谱分析28-32
- 2.3.1 高影响力作者及其代表性文献28-30
- 2.3.2 文献来源分布30-32
- 2.4 国内外研究总结32-33
- 2.5 现有研究的定性分析33-36
- 2.5.1 阅读行为兴趣挖掘的研究内容33-34
- 2.5.2 推送服务的研究内容34-35
- 2.5.3 专利文献的有关研究35
- 2.5.4 研究总结35-36
- 2.6 本章小结36-37
- 第3章 用户专利文献阅读行为兴趣模型构建37-44
- 3.1 阅读行为指标的选取37-40
- 3.1.1 相对访问时间指标38-39
- 3.1.2 相对注视次数指标39
- 3.1.3 瞳孔直径缩放比指标39
- 3.1.4 回视次数指标39-40
- 3.2 阅读行为指标权重的计算40-41
- 3.2.1 阅读行为指标权重的计算方法40
- 3.2.2 利用改进的AHP计算指标权重40-41
- 3.3 用户兴趣模型的建立和更新方法41-43
- 3.3.1 用户兴趣度41-42
- 3.3.2 阅读兴趣模型建立42-43
- 3.3.3 用户兴趣模型的更新43
- 3.4 本章小结43-44
- 第4章 用户专利文献阅读兴趣挖掘及其拓扑结构表示44-55
- 4.1 专利文献的结构特点与兴趣区划分44-46
- 4.1.1 专利文献的结构特点分析44-45
- 4.1.2 专利文献的兴趣区划分45-46
- 4.2 用户对各要素的兴趣度计算46-47
- 4.2.1 用户对要素的相对访问时间46
- 4.2.2 用户对要素的相对注视次数46-47
- 4.2.3 用户对要素的瞳孔直径缩放比47
- 4.2.4 计算对各要素的阅读兴趣度47
- 4.3 兴趣区之间的关联分析47
- 4.4 用户兴趣的要素拓扑结构表示方法47-48
- 4.5 用户兴趣的要素拓扑结构表示48-54
- 4.5.1 实验48-49
- 4.5.2 实验数据分析49-54
- 4.5.3 实验结果验证54
- 4.6 本章小结54-55
- 第5章 用户专利文献阅读兴趣向量模型及主动推送微服务研究55-70
- 5.1 推荐模型流程55-57
- 5.2 专利文献的特征向量表示57-62
- 5.2.1 用户微兴趣度计算57-58
- 5.2.2 建立专利文献树形结构模型58-60
- 5.2.3 专利文本分词60
- 5.2.4 特征提取60-62
- 5.3 推荐模型框架62-66
- 5.3.1 前台数据采集系统63-65
- 5.3.2 数据处理系统65-66
- 5.3.3 文献采集与匹配系统66
- 5.4 基于专利阅读行为的主动推荐微服务示例66-69
- 5.5 本章小结69-70
- 第6章 结论与展望70-74
- 6.1 结论70-71
- 6.2 建议71-72
- 6.3 展望72-74
- 参考文献74-81
- 附录A 测前问卷81-84
- 附录B 测后问卷84-85
- 在读期间发表论文与参与的项目等情况85-87
- 致谢87
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本文编号:850876
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