任红娟，中国科学院文献情报中心情报学博士，现为郑州航空工业管理学院信息科学学院教师，主要从事文献计量、信息和情报分析、信息素养等方面的研究，在国内核心期刊上发表了《电子资源用户满意度评价指标体系》《学术交流研究领域的交流模式研究》《科学研究数据共享保障体系研究》《基于文献计量的科学知识图谱发展研究》等多篇学术论文

　　《科学结构分析方法优化研究》在对当前科学结构划分方法，从“基于内容特征的科学结构研究”“基于引用的科学结构研究”和“基于融合方法的科学结构研究”三个层面进行了系统的梳理和深入剖析的基础上，从科学结构划分的整个流程优化出发，提出了科学结构融合分析方法的理论基础，并重点阐述了基于核融合函数的二元和多元科学结构融合方法。该方法利用几种简单的融合函数将表征文献特征的不同特征项整合在一起，从融合结果的聚类有效性对融合之后科学结构的优化效率进行了评价，弥补了当前科学结构划分结果没有评价标准、相对比较随意和主观的不足。另外，《科学结构分析方法优化研究》从操作的可行性上，提出了利用聚类有效性外部和内部指标来分别对有“金标准”和无“金标准”的科学结构划分结果进行科学的评价，为当前的科学结构划分方法的优化提供了决策参考。

　　第 1 章  引言

　　1.1 研究背景

      历史学家阿尔弗雷德.克罗斯比（Alfred Crosby）曾经说过：形象化是促进所有的现代科学爆炸性发展的两个因素之一，而另一个因素是测量 。而在二十世纪末期开始逐步发展并快速成长的科学知识图谱研究，与阿尔弗雷德提出的促进现代科学发展的两个因素达到了非常好的契合和匹配。科学知识图谱是将传统的文献计量方法与现代的文本挖掘以及复杂网络理论、数学、统计学、计算机科学、社会学等学科领域的方法有机的整合在一起的一种综合分析科学发展的知识发现方法 。
      科学知识图谱是我国学者对英文“mapping knowledge domain(s)”一词的翻译，而实际上英文“science mapping, knowledge domain(s) visualization, mapping (of) science”等词的内涵和外延与科学知识图谱是一致的。这种方法主要是从大量的抽象文献或者科学信息中，抽取出能够表征其内容、关系和演化等特征的对象，并利用一定的方法揭示出它们的关系，最后采用可视化的方法形象化表达出纷繁芜杂的信息中间隐藏的有序关系，从而帮助人们从大量的杂乱无序的信息中识别主要关系，促进知识的理解、吸收以及知识的扩散、转移，继而促进知识创新的发展。早期的文献计量学方法都是科学知识图谱的雏形，主要是采用相对简单的手段对相对比较小数量的信息进行处理，并从中识别出隐含的关系。然而随着信息处理技术和数字化技术的不断发展，为从大量的数据当中挖掘有效的信息并利用可视化的形式展示出来提供了更多的可能，资源的丰富和技术的支撑促使科学知识图谱研究在20世纪90年代后期迅速的发展和壮大起来。它作为文献计量学、科学计量学、网络计量学、可视化技术以及社会网络分析、统计物理学、数据挖掘和人工智能等多个学科方法融合的一个研究领域，无论是研究内容的丰富性，研究方法的广博性还是从应用的广泛性以及分析效果的强大性而言，都是一种极具发展前景的研究领域。同时，科学知识图谱方法作为情报学方法的集中体现，其发展对于情报学的发展具有非常重要的推动作用。
      情报工作需要大量的信息和知识作为支撑。面对浩如烟海的信息，如果能够很好地利用各种技术和方法把复杂的关系简单和明了化，不仅有助于情报工作更深入的开展，还更加有利于情报服务效率的提高。国家的创新体系、经济和社会的发展都需要情报工作来提供有力的支撑，帮助决策者和各种信息和知识需求的用户提供更加丰富和更加精准的信息一直以来都是情报工作的宗旨和目标所在。而科学信息，尤其是以期刊为代表的书面交流系统的信息的有效挖掘和揭示对于了解领域的研究结构、研究前沿和研究重点、学科交叉、交流模式以及识别潜在的研究对象都是至关重要的。网络化、数字化时代的各种技术推动科学知识图谱从幕后走向了前台，从少数科学家的研究视角走向了逐步大众化的道路。情报学领域对于科学知识图谱方法并不陌生，如何把这个强大的知识发现工具融入到高层次的情报服务当中对于情报学的发展，尤其是情报深入的挖掘和分析工作来说非常关键。
      在信息膨胀、情报知识匮乏和信息严重不对称的社会中，谁占有了有效信息，谁就有可能成为财富和资源的拥有者，甚至有可能在某个领域独占鳌头。尤其是信息社会的到来，更使得信息作为一种重要的稀缺资源，成为现代社会的三大支柱。人们急切的盼望能够拥有更多的信息和知识，从而拥有更多的知识资本和财富资本。随着计算机技术和网络技术的飞速发展，信息瞬息传遍地球的每个角落不再是梦幻，遵循“摩尔定律”的计算机硬件性能也在不断的提升，而价格却不断的跌落，给更多的人提供了利用计算机通过网络来获取资源的机会。受到数字化技术的冲击和推动，各种形式的内容资源都能够以数字化的形式获取，包括传统的出版、新闻媒体、政府等主体都积极地参与到数字化信息提供和发布以及传播的行列中来。而Web 2.0时代的到来，更是掀起了全民参与数字化内容生产和传播的浪潮，汹涌而至的信息洪流使得人们被淹没在信息的海洋之中，无法自由的呼吸。面对浩如烟海的信息变得无所适从，不知道该如何在这样的信息汪洋中获取自己真正所需要的信息。虽然功能不断强大的搜索引擎给了人们很多的惊喜，但是我们也不难发现由于搜索引擎的查全率和查准率与我们的需求还有很遥远的距离，而且搜索引擎本身能够检索到的内容只是信息海洋的冰山一角，所以我们仍然对于获取全面的信息和相关的信息感到非常的茫然。“信息丰富，知识匮乏”的窘境愈发严重。而学科的交叉和融合以及学科的细分程度越来越高，又使得找到了解本学科或者本专业的“通才”成了天方夜谭。而科学知识图谱方法正是顺应了时代的需求而发展起来的既能从宏观上了解一个学科或者领域的整体研究概貌，又能从更加细粒度来剖析领域发展细节的一个有力的工具。
因此，无论从科学知识图谱方法本身的潜力和知识发现能力，还是从国家、组织、个人的信息和情报需求来看，利用科学知识图谱方法来进行科学信息抽取和挖掘都是非常重要的。而利用科学知识图谱方法从纷繁和交织的科学文献集合中识别出主要的内容和关系，发掘有用的信息、汲取有价值的情报和信息、识别出其中的结构关系和揭示潜在的发展趋势等应用对于学科和科学的发展都至关重要，也是情报学研究的一个永恒的主题。

      ……

1 引言
1.1 研究背景
1.2 问题的提出
1.3 研究目的和意义
1.3.1 研究的目的
1.3.2 研究的意义
1.4 基本概念界定
1.4.1 文献的内容特征项
1.4.2 文献的引用关系
1.4.3 融合
1.4.4 科学结构
1.5 主要研究内容、研究方法和主要创新点
1.5.1 本书的主要研究内容
1.5.2 研究方法
1.5.3 本书的主要创新点
1.6 本书的组织架构

2 科学结构国内外研究述评
2.1 科学结构研究
2.1.1 基于内容特征的科学结构研究
2.1.2 基于引用的科学结构研究
2.1.3 基于融合方法的科学结构研究
2.2 文本特征表示方法
2.3 归一化方法
2.3.1 不同的归一化方法的争论
2.3.2 是否需要归一化处理的争论
2.4 聚类方法
2.5 聚类评价方法

3 科学结构融合方法的理论基础
3.1 哲学基础
3.2 科学知识社会学相关理论
3.2.1 科学知识社会学的简明发展历程
3.2.2 与本书研究方法相关的科学知识社会学理论
3.3 科学交流理论
3.4 信息融合理论
3.5 小结

4 二元融合科学结构分析方法研究
4.1 数据准备
4.2 基于文献单一内容特征项的科学结构分析
4.2.1 文本处理方法
4.2.2 文献的标题和摘要分别得到的科学结构分析结果
……

5 多元融合科学结构分析方法研究
6 融合方法应用研究
7 总结与展望
参考文献
附录
后记