摘要
分析传统检索结果呈现方法的两个缺陷,提出一种基于社会网络分析法的数字图书馆学术信息检索结果可视化呈现方法,从科研作者的中观维度出发,以检出文献作者间的相互关系为切入点,构建基于作者科研网络结构的邻近矩阵,探寻检索问题下学术信息的隐形知识聚合与关联,并将重新聚合后检索结果以图谱的形式直观展现给用户,达到改善数字图书馆知识服务的目的。
This paper analyzes the two defects of traditional presentation methods for retrieval results, and proposes a method of information retrieval results visualization based on social network. Starting from the medium dimension of scien- tific research authors and with the purpose of figuring out the relationships among the document authors, the paper builds an adjacent matrix based on the authors＇ research network structure and explores the invisible knowledge retrieval problem under the academic information aggregation and association. The re - aggregation of the retrieval results in form of a graph are directly shown to the users in order to achieve the purpose of improving digital library knowledge service.
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
北大核心
2013年第11期81-85,共5页
New Technology of Library and Information Service
基金
国家自然科学基金项目"语义网络环境下数字图书馆资源多维度聚合与可视化研究"(项目编号:71273111)
国家社会科学基金重大项目"基于语义的馆藏资源深度聚合与可视化研究"(项目编号:11&ZD152)和吉林大学985工程项目的研究成果之一
关键词
数字图书馆
社会网络分析
信息检索
可视化
知识聚合
Digital library Social network analysis Information retrieval Visualization Knowledge converge
