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| 內容簡介： |
随着科学数据呈级数增长，现有知识的利用日趋困难，针对科学大数据的挖掘研究已刻不容缓，科学知识网络因此成为大数据与知识管理领域近年来的研究热点之一。尽管当前科学数据挖掘领域已开发了多种可视化工具，以及使用了多种知识图谱来表现科学数据，但这些知识网络与图谱背后的共性特征却未得到深究与总结。《科学知识网络理论与实践》研究了现有科学知识网络的共同特点，为该领域提供了能使未来继续探索与前进的理论依据，并在有限的尝试与实践中证明了其有效性与可扩展性。
《科学知识网络理论与实践》中将表征科学文献属性的具体字段视为知识元，通过这些知识元的数学组合生成知识共现网络，使用相同来源的知识元组合，*终得到同共现知识网络；使用不同来源的知识元组合，*终得到异共现知识网络。在多种科学知识网络类型中，《科学知识网络理论与实践》沿着科学引文网络、文献共被引网络、科研合作网络、学科共词网络、语义知识网络的研究框架进行了布局，并从科学知识创新的角度考察了这些主要共现网络的知识价值，同时对科学知识网络创新的路径与模式做了实证研究。
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| 目錄：
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引言
第一章 科学知识网络的研究历程及研究现状
第一节 科学知识网络的研究背景与意义
一、科学大数据增长态势迅猛
二、科学知识网络的研究背景
三、科学知识网络的研究意义
第二节 科学知识网络的国内外研究现状
一、国外科学知识网络的研究现状
二、国内科学知识网络的研究现状
三、科学知识网络国内外研究评述
第三节 科学知识网络基本原理与方法
一、科学知识网络研究目标
二、科学知识网络范围界定
三、科学知识网络研究方法
第二章 科学知识共现网络的组合理论与方法
第一节 科学知识共现关系及网络形成
一、何谓科学知识元共现关系
二、知识元共现关系理论基础
第二节 科学知识元共现理论与机制研究
一、知识元共现关系的内在机制
二、知识元共现关系的外部实现
第三节 科学知识元共现关系的组织方法
一、学科知识关联共现数学机理
二、学科知识关联共现数学法则
三、学科知识关联共现数学结果
本章小结
第三章 科学知识共现网络类型及构建方法
第一节 学科文献数据集与知识共现
一、学科知识存储与知识共现
二、学科知识检索与知识共现
三、学科数据库之于知识共现
第二节 文献字段共现关系构建方法
一、时序分布知识网络
二、同共现的知识网络
三、异共现的知识网络
第三节 典型共现网络与科学知识创新
一、科学引文网络创新路径
二、文献共被引网络与创新
三、科研合作网络创新方法
四、学科共词网络创新路径
五、语义知识网络创新模式
本章小结
第四章 科学引文网络的理论与实证研究
第一节 基于共现关系的科学引文网络
一、科学引文网络的发展历程
二、科学引文网络的发展方向
三、科学引文网络研究的误区
第二节 科学引文网络与科学创新路径
一、科学引文网络主要构建方法
二、科学引文网络一般创建流程
三、引文网络与创新路径的发现
第五章 共被引网络的理论与实证研究
第六章 科研合作网络的理论与实证研究
第七章 学科共词网络的理论与实证研究
第八章 语义知识网络理论与实证研究
第九章 科学知识网络理论未来前景及思考
第十章 科学知识网络研究总结及展望
参考文献
索引
后记
专家推荐表
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| 內容試閱：
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三、科学知识网络研究方法
因为本书将研究对象界定于科学数据，尤其是科技数据库内的科学数据，因此基于数据库的知识发现是本书最主要的研究手段。由于学术成果并不只包括学术论文一种表现形式，还有新闻、专题、副刊、海报、论坛、会议、奖项等多种形式。在现有的知识网络研究中，多是采用统计的方法和动力学方法，一般而言统计分析主要可针对一维的数据信息进行挖掘，而动力学模型主要是在理论层面对知识网络的演化规律做一定总结，二维及其以上的知识属性组合的系统研究目前研究的还不多，需要系统得到总结与推进。
知识只有得到深入挖掘和获得创新规律，才能为社会贡献力量和创造价值。如苏联海军专利局的科学家根里奇阿奇舒勒自1946年开始，基于对全球250多万份专利文献的统计与总结，构建出TRIZ理论，总结出人类进行发明创造和解决科技问题所遵循的法则与路径，尤其是把组成科学冲突双方的内部性能，用39个工程参数中的两两有效组合，然后在冲突矩阵中找出解决冲突的发明原理。这种组合简单有效、实用科学，目前已经在全球的创新企业中获得了大量的推广与应用，并给企业带来巨大的实际效益。
该理论与方法从发明创造所依赖的基本路径出发，将所有技术和物理矛盾先拆分成最小的基元，然后使用给出的现成方法和路径来从事发明和创造活动的指导。阿奇舒勒先生的著作《创造是一门精密的科学》②，已被翻译成多种语言和文字，基于该理论开发成熟的发明创新可利用的软件与程序来协助找到创新路径，曾帮助无数科学技术人员获得了发明专利与科学创新，该理论与方法因而也成为很多学科与领域通用的发明与创新工具，正为世界提供着自主创新的有力支撑。本书也是基于同样的组合与总结思路来研究包括专利文献在内的所有科学知识的重组与挖掘方法。
作为知识管理领域一种研究的新范式，知识网络有不同的定量化数学研究方法可资利用，但这些方法在实现可视及呈现结果方面是等价的，正如量子力学发展过程中出现的本征函数和矩阵力学一样，虽然薛定谔方程和海森堡算法的路径不同，但在描述客观量子世界的规律方面是等价的，并可获得数学上完全等同的证明。本书采用的这些数学方法在描述变量对象时的称呼方式可能不同，如在函数论及其算法中变量称为属性，而在概率论与矩阵中则称为特征项，但这并不影响我们研究基于知识网络的科学活动规律，本书出于便利同时使用了这两种数学称呼。
科学始于问题，而该问题首先需要被归纳和抽象为一定的知识元，通过知识元组合得到问题的解决办法，最后通过对该方法的语义具体化，就能出现一批创新成果来。本书对于知识元形式的重组和再造，通过组合数学的办法构造出若干知识共现网络类型，然后逐一考究其与科学创新之间的关系，希望建立起多种层次的关联关系。对于知识共现网络的研究方法，本书采用以定量化数学方法为主的数据挖掘方法，辅以定性化研究方法，通过以高等数学、线性代数和概率论为主的数学方法来获得科学创新活动的各种规律。
由于统计和计量是研究科学知识元组合的基本方法，本书也对这部分方法做了梳理。刘则渊教授所创建的新学科知识计量学中提出将知识单元作为开拓和建立这门新学科的概念基础，并在此层面上考察知识的投入产出、生产应用等规律，从而为知识经济学、知识管理等科学提供可靠的定量化研究基础。刘则渊教授等对知识计量学的定义是，知识计量学是以整个人类知识体系为对象，运用定量分析和计算技术对社会的知识能力和知识的社会关系进行综合研究的一门交叉科学，是正在形成的知识科学中的一门方法性分支学科①。
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