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用戶專利文獻閱讀興趣拓撲結構及其應用研究 版權信息
- ISBN：9787307190887
- 條形碼：9787307190887 ; 978-7-307-19088-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
用戶專利文獻閱讀興趣拓撲結構及其應用研究 本書特色
專利文獻包含豐富的技術創新信息，是重要的知識載體，具有重要的技術參考價值。閱讀行為能在一定程度上反映用戶的興趣所在。將知識圖譜與定性研究方法相結合來分析國內外研究現狀，發現基于專利文獻閱讀行為的研究目前處于空白！队脩魧＠墨I閱讀興趣拓撲結構及其應用研究/圖書情報理論與實踐研究叢書》主要利用專利文獻自身特有的編排體例和內容特征，通過對用戶專利文獻閱讀行為的實驗分析，挖掘其對專利文獻要素的興趣拓撲結構，構建興趣模型指標，計算興趣度；再挖掘用戶平時閱讀的興趣關鍵詞及其所對應的國際專利分號（IPC）小類，結合興趣拓撲結構設置關鍵詞位置權重，從而發現待推送的專利文獻，提高推薦的針對性、準確性和全面性。
用戶專利文獻閱讀興趣拓撲結構及其應用研究 內容簡介
本書主要利用專利文獻自身特有的編排體例和內容特征, 通過對用戶專利文獻閱讀行為的實驗分析, 挖掘其對專利文獻要素的興趣拓撲結構, 構建興趣模型指標, 計算興趣度等。
用戶專利文獻閱讀興趣拓撲結構及其應用研究 目錄
1 緒論
1．1 研究背景
1．2 研究意義
1．2．1 理論意義
1．2．2 實踐意義
1．3 研究方法
1．4 研究框架
2 專利文獻的內容特點和結構編排
2．1 專利文獻著錄項目
2．2 說明書
2．2．1 名稱
2．2．2 技術領域
2．2．3 背景技術
2．2．4 發明內容
2．2．5 附圖說明
2．2．6 具體實施方式
2．3 權利要求書
2．4 說明書附圖
2．5 摘要
2．6 專利檢索報告
2．7 專利文獻中的各種信息及其作用
2．8 國際專利分類號IPC
2．9 專利文獻閱讀的重要性
2．1 0 各類專利信息檢索及其應用
2．1 1 專利分析與專利圖
3 閱讀行為興趣挖掘及推送服務研究現狀
3．1 數據來源與研究方法
3．2 研究現狀的圖譜分析
3．2．1 閱讀行為的興趣研究的跨學科性分析
3．2．2 區域實力分析
3．2．3 機構合作分析
3．2．4 作者合作分析
3．2．5 研究熱點分析
3．3 知識基礎的圖譜分析
3．3．1 高影響力作者及其代表性文獻
3．3．2 文獻來源分布
3．4 國內外研究總結
3．5 現有研究的定性分析
3．5．1 閱讀行為興趣挖掘的研究內容
3．5．2 推送服務的研究內容
3．5．3 專利文獻的有關研究
3．5．4 現有研究現狀
3．6 本章小結
4 用戶專利文獻閱讀行為興趣模型構建
4．1 閱讀行為指標的選取
4．1．1 相對訪問時間指標
4．1．2 相對注視次數指標
4．1．3 瞳孔直徑縮放比指標
4．1．4 回視次數指標
4．2 閱讀行為指標權重的計算
4．2．1 閱讀行為指標權重的計算方法
4．2．2 利用改進的AHP計算指標權重
4．3 用戶興趣模型的建立和更新方法
4．3．1 用戶興趣度
4．3．2 閱讀興趣模型建立
4．3．3 用戶閱讀興趣模型的更新
4．4 本章小結
5 用戶專利文獻閱讀興趣挖掘及其拓撲結構表示
5．1 專利文獻的結構特點與興趣區劃分
5．1．1 專利文獻的結構特點分析
5．1．2 專利文獻的興趣區劃分
5．2 用戶對各要素的興趣度計算
5．2．1 用戶對要素z的相對訪問時間
5．2．2 用戶對要素z的相對注視次數
5．2．3 用戶對要素z的瞳孔直徑縮放比
5．2．4 計算各要素的閱讀興趣度
5．3 興趣區之間的關聯分析
5．4 用戶閱讀興趣的要素拓撲結構表示方法
5．4．1 實驗
5．4．2 實驗數據分析
5．4．3 實驗結果驗證
5．5 本章小結
6 用戶專利文獻閱讀興趣向量模型及主動推送微服務研究
6．1 推送模型流程
6．2 專利文獻的特征向量表示
6．2．1 用戶微興趣度計算
6．2．2 建立專利文獻樹形結構模型
6．2．3 專利文本分詞
6．2．4 特征提取
6．3 推送模型框架
6．3．1 前臺數據采集系統
6．3．2 數據處理系統
6．3．3 文獻采集系統
6．4 基于專利閱讀行為的主動推送微服務示例
6．5 本章小結
7 結論、建議與展望
7．1 結論
7．2 建議
7．3 展望
附錄1 測前問卷
附錄2 測后問卷
參考文獻
1．1 研究背景
1．2 研究意義
1．2．1 理論意義
1．2．2 實踐意義
1．3 研究方法
1．4 研究框架
2 專利文獻的內容特點和結構編排
2．1 專利文獻著錄項目
2．2 說明書
2．2．1 名稱
2．2．2 技術領域
2．2．3 背景技術
2．2．4 發明內容
2．2．5 附圖說明
2．2．6 具體實施方式
2．3 權利要求書
2．4 說明書附圖
2．5 摘要
2．6 專利檢索報告
2．7 專利文獻中的各種信息及其作用
2．8 國際專利分類號IPC
2．9 專利文獻閱讀的重要性
2．1 0 各類專利信息檢索及其應用
2．1 1 專利分析與專利圖
3 閱讀行為興趣挖掘及推送服務研究現狀
3．1 數據來源與研究方法
3．2 研究現狀的圖譜分析
3．2．1 閱讀行為的興趣研究的跨學科性分析
3．2．2 區域實力分析
3．2．3 機構合作分析
3．2．4 作者合作分析
3．2．5 研究熱點分析
3．3 知識基礎的圖譜分析
3．3．1 高影響力作者及其代表性文獻
3．3．2 文獻來源分布
3．4 國內外研究總結
3．5 現有研究的定性分析
3．5．1 閱讀行為興趣挖掘的研究內容
3．5．2 推送服務的研究內容
3．5．3 專利文獻的有關研究
3．5．4 現有研究現狀
3．6 本章小結
4 用戶專利文獻閱讀行為興趣模型構建
4．1 閱讀行為指標的選取
4．1．1 相對訪問時間指標
4．1．2 相對注視次數指標
4．1．3 瞳孔直徑縮放比指標
4．1．4 回視次數指標
4．2 閱讀行為指標權重的計算
4．2．1 閱讀行為指標權重的計算方法
4．2．2 利用改進的AHP計算指標權重
4．3 用戶興趣模型的建立和更新方法
4．3．1 用戶興趣度
4．3．2 閱讀興趣模型建立
4．3．3 用戶閱讀興趣模型的更新
4．4 本章小結
5 用戶專利文獻閱讀興趣挖掘及其拓撲結構表示
5．1 專利文獻的結構特點與興趣區劃分
5．1．1 專利文獻的結構特點分析
5．1．2 專利文獻的興趣區劃分
5．2 用戶對各要素的興趣度計算
5．2．1 用戶對要素z的相對訪問時間
5．2．2 用戶對要素z的相對注視次數
5．2．3 用戶對要素z的瞳孔直徑縮放比
5．2．4 計算各要素的閱讀興趣度
5．3 興趣區之間的關聯分析
5．4 用戶閱讀興趣的要素拓撲結構表示方法
5．4．1 實驗
5．4．2 實驗數據分析
5．4．3 實驗結果驗證
5．5 本章小結
6 用戶專利文獻閱讀興趣向量模型及主動推送微服務研究
6．1 推送模型流程
6．2 專利文獻的特征向量表示
6．2．1 用戶微興趣度計算
6．2．2 建立專利文獻樹形結構模型
6．2．3 專利文本分詞
6．2．4 特征提取
6．3 推送模型框架
6．3．1 前臺數據采集系統
6．3．2 數據處理系統
6．3．3 文獻采集系統
6．4 基于專利閱讀行為的主動推送微服務示例
6．5 本章小結
7 結論、建議與展望
7．1 結論
7．2 建議
7．3 展望
附錄1 測前問卷
附錄2 測后問卷
參考文獻
展開全部
用戶專利文獻閱讀興趣拓撲結構及其應用研究 作者簡介
王秀紅，1975年出生，江蘇南通人，工學博士，管理科學與工程博士后，高級專利分析師，先后任系統工程和情報學碩士生導師；2011年于美國加州大學訪問1年。一直從事文本相似度計算、核函數的構造與應用、專利文獻檢索、非結構化數據管理、信息行為等方面的研究。近4年，SSCI、SCI、EI收錄第一作者期刊論文10余篇，CSSCI收錄論文10余篇；以第一發明人中請發明專利6項，PCT申請1項，美國發明專利1項，已授權3項。
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