本书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, 计算兴趣度等。
专利文献包含丰富的技术创新信息,是重要的知识载体,具有重要的技术参考价值。阅读行为能在一定程度上反映用户的兴趣所在。将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。《用户专利文献阅读兴趣拓扑结构及其应用研究/图书情报理论与实践研究丛书》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,结合兴趣拓扑结构设置关键词位置权重,从而发现待推送的专利文献,提高推荐的针对性、准确性和全面性。
王秀红,1975年出生,江苏南通人,工学博士,管理科学与工程博士后,高级专利分析师,先后任系统工程和情报学硕士生导师;2011年于美国加州大学访问1年。一直从事文本相似度计算、核函数的构造与应用、专利文献检索、非结构化数据管理、信息行为等方面的研究。近4年,SSCI、SCI、EI收录第一作者期刊论文10余篇,CSSCI收录论文10余篇;以第一发明人中请发明专利6项,PCT申请1项,美国发明专利1项,已授权3项。
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