一种基于图卷积自编码模型的多维度学科知识网络融合方法

[目的/意义] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题，提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法，为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元，然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络：主题网络、关键词网络和实体网络，并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点，接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示，最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例，构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析，实验结果表明，本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构，为学科知识发现与组织研究提供有益参考。     

灰色预测法在情报研究中的应用研究综述

[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据，通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理，总结其在应用过程中存在的不足，为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献，从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述，总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题，并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上，已有研究主要采用数列灰预测，且模型集中在单变量灰色预测模型，根据预测对象不同，灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用，未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法，扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。     

科技人力资本视角下杰青科学家资助年龄对资助效果的影响——以杰青基金地球科学项目为例

[目的/意义] 杰青基金实施25年来，资助者年龄呈大龄化趋势发展，深入分析该现象对完成杰青基金的影响，对未来杰青基金管理具有重要意义。[方法/过程] 研究以1994-2018年杰青基金地球科学项目为研究对象，构建科研论文产出效率、创新能力和学术影响力三个评价指标，提出"科技人力资本投入-科研产出"理论模型及假设，采用DID模型克服样本选择性偏误所导致的内生性问题，验证理论假设，实现对杰青基金资助年龄异质性的研究。[结果/结论] 实证结果表明：杰青科学家大龄化趋势日趋严重，存在明显的45岁现象；杰青基金实施20年中，支持"资助年龄越大，资助效应越好"假设的比例较低；三个评价指标维度，资助效应最大且资助年龄在39-42岁之间的年份在杰青基金实施20年中所占比例最大。因此，无论从杰青基金设立宗旨、还是从评估结果来看，都应该避免杰青科学家大龄化趋势，扩大对中低龄优秀青年人才的资助。     

国际科研众筹项目的特征描述、主题分析及属性对比:基于Experiment平台的发现

[目的/意义]为了深入了解科研众筹平台中的项目情况,本文对科研众筹项目的基本特征、研究主题和不同类型科研众筹项目的属性对比进行研究。[研究设计/方法]首先对科研众筹的起源、价值和运作模式进行了梳理;随后爬取了科研众筹平台Experiment的项目信息,并对该平台中科研项目的发起者、背书者、项目记录、所属学科、资助情况等进行特征描述;基于LDA模型对科研众筹项目主题进一步细化,并对不同资金筹集和不同主题分类情况下的科研众筹项目的属性差异进行比较分析。[结论/发现]科研众筹主题主要集中在生物学和生态学两个领域,不同资金筹集达成情况的科研众筹项目在项目背书者数量、信息记录次数和讨论次数上具有显著差异;不同主题的科研众筹项目在其讨论次数上具有显著差异。同时,是否提供视频和是否参与资助挑战在不同资金筹集达成情况和不同主题的科研众筹项目上均具有显著差异。[创新/价值]深入分析了科研众筹平台中项目主题及属性对比情况,对科研众筹平台优化信息审核机制、社交机制和信息展示机制具有一定的参考价值。     

学习团队协作信息搜索的共享心智模型研究

[目的/意义] 对协作信息搜索进行深入研究，为专业化协作信息搜索系统平台建设优化等提供启发和借鉴。[方法/过程] 聚焦于学习团队的信息搜索行为，以高校学生为研究样本，以共享心智模型为切入点，采用扎根理论研究方法，探讨协作信息搜索中团队共享心智模型建构过程。[结果/结论] 识别出四大核心环节——个体感知与探索、团队任务解析、团队信息收集和团队信息整合，并理清各环节的认知活动与共享心智模型内容要素。     

数据管理能力成熟度模型比较研究与启示

[目的/意义] 对比分析数据管理能力成熟度模型，为图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型提供参考方案。[方法/过程] 通过模型文本的研究，介绍各模型的结构。采用比较分析法从评价维度（功能域）的设置、模型的组织体系、评价标准与规则、可操作性、公开度等5个方面对7个数据管理能力成熟度模型进行评析。[结果/结论] 每个模型具有其特色功能。CMMI、DMM、DCAM和中国DCMM的评价维度较为全面，中国DCMM即中国-数据中心服务能力成熟度模型具有较强的操作性，且其定量与定性相结合的评价方法值得借鉴。研究数据管理的能力成熟度模型（雪城大学秦健教授团队）和研究数据管理能力成熟度模型（澳大利亚ANDS）考虑图书馆数据管理的实际情况，可作为首选模型。基于各模型的对比与评析结果，形成3种适应不同情境的图书馆选择与应用数据管理能力成熟度模型的方案。     

灰色预测法在情报研究中的应用研究综述

[目的/意义] 灰色预测法可有效处理情报研究中广泛存在的小样本数据，通过对灰色预测法在情报研究中的应用情况进行梳理，总结其在应用过程中存在的不足，为灰色预测法在情报研究中的进一步应用提供参考。[方法/过程] 通过综述情报研究中涉及灰色预测法的相关文献，从数据选取、模型构建和解决的问题等方面对情报研究中灰色预测法的应用进行概述，总结当前情报研究中灰色预测法的应用所存在的问题，并提出改进建议。[结果/结论] 在方法应用上，已有研究主要采用数列灰预测，且模型集中在单变量灰色预测模型，根据预测对象不同，灰色预测法已经在包括期刊分析、图书馆运行管理、热点主题分析及科研机构评价方面得到了很好的应用，未来可根据预测对象特点及研究目标尝试不同的灰色预测方法，扩宽灰色预测法在其他方面的情报研究问题中的应用。