羅琰欽

圖書(shū)館科研熱點(diǎn)發(fā)掘服務(wù)模型研究與設(shè)計(jì)
——以應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)為例

羅琰欽

科研熱點(diǎn)發(fā)掘是圖書(shū)館工作內(nèi)容之一。在經(jīng)濟(jì)學(xué)研究過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)文獻(xiàn)發(fā)表周期長(zhǎng)、外部資源零散等問(wèn)題長(zhǎng)期阻礙著科研工作的開(kāi)展。為此，文章以應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)為研究范例，提出基于圖書(shū)館內(nèi)外網(wǎng)信息融合的科研熱點(diǎn)發(fā)掘服務(wù)模型，給出該模型的問(wèn)題解決方案、體系結(jié)構(gòu)以及運(yùn)作流程。該模型結(jié)合館藏信息資源與學(xué)術(shù)網(wǎng)站信息進(jìn)行熱點(diǎn)發(fā)掘。測(cè)試證明，在應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，該模型能較為準(zhǔn)確、及時(shí)和全面地提供熱點(diǎn)發(fā)掘服務(wù)。

圖書(shū)館服務(wù) 熱點(diǎn)發(fā)掘 網(wǎng)絡(luò)信息 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)

0 引言

科研熱點(diǎn)通常由某一學(xué)科中最能代表學(xué)科發(fā)展趨勢(shì)，并能影響當(dāng)前學(xué)科發(fā)展的關(guān)鍵性科學(xué)難點(diǎn)、重點(diǎn)及相應(yīng)的學(xué)說(shuō)構(gòu)成[1-2]。圖書(shū)館信息服務(wù)模式正在從面向館藏資源的普惠信息服務(wù)向面向讀者的個(gè)性化信息服務(wù)轉(zhuǎn)變[3]。從應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究看，鑒于其研究范圍廣、資料多、信息需求大等特點(diǎn)，針對(duì)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)的圖書(shū)館科研熱點(diǎn)發(fā)掘工作主要從三方面為讀者提供服務(wù)：(1)查新求證，避免重復(fù)研究，即判斷科研主題(通常是讀者正在研究或感興趣的內(nèi)容)是否屬于本學(xué)科前沿，是否具有研究?jī)r(jià)值和研究可行性；(2)查漏補(bǔ)缺，擴(kuò)展讀者的研究思路，即為讀者提供其關(guān)注科研主題關(guān)聯(lián)度高的熱點(diǎn)資源，如關(guān)鍵詞、學(xué)者、文獻(xiàn)；(3)啟迪引路，指導(dǎo)領(lǐng)航，即為科研新手提供學(xué)科梳理和指導(dǎo)，使其對(duì)要進(jìn)行的研究工作有全面清晰的認(rèn)識(shí)，能盡快切入研究熱點(diǎn)[4-5]。盡管相關(guān)服務(wù)流程與工具(如Cite Space)已得到了較廣泛的應(yīng)用，但在應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究和教學(xué)過(guò)程中，上述方法與工具暴露出一系列問(wèn)題：(1)Cite Space等工具操作較復(fù)雜，知識(shí)圖譜的應(yīng)用也需要較多的前期經(jīng)驗(yàn)與較深厚的學(xué)科背景，并不適合科研新手和非計(jì)算機(jī)專業(yè)人員。(2)上述服務(wù)流程需要較多人工干預(yù)，自動(dòng)化程度不高，生成結(jié)果受主觀因素影響大。以四川大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)《學(xué)科前沿》課程為例，該學(xué)科涵蓋內(nèi)容廣，6組博士研究生獨(dú)立發(fā)掘出的科研熱點(diǎn)的評(píng)分(百分制)標(biāo)準(zhǔn)差高達(dá)28.3。(3)上述服務(wù)對(duì)各學(xué)科的相關(guān)資源應(yīng)用率低，時(shí)效性差。針對(duì)這些問(wèn)題，本文分析其成因，提出解決方案，以應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)為例，構(gòu)建基于內(nèi)外網(wǎng)信息融合的圖書(shū)館科研熱點(diǎn)發(fā)掘服務(wù)模型(Scientific Research Focus Mining，SRFM)。

1 體系結(jié)構(gòu)與運(yùn)作流程

1.1 模型結(jié)構(gòu)

SRFM模型的體系結(jié)構(gòu)與模塊見(jiàn)圖1。

(1)外部科研熱點(diǎn)跟蹤模塊。該模塊的設(shè)計(jì)依據(jù)是“八二原理”，即網(wǎng)絡(luò)中80%的信息源自20%的網(wǎng)站?；谠撛?，該模塊能采用網(wǎng)頁(yè)發(fā)掘方法(網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人)對(duì)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)所屬的認(rèn)可度較高的教科研網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，從中發(fā)現(xiàn)與科研熱點(diǎn)相關(guān)的學(xué)者、專業(yè)詞匯、鏈接等信息。在實(shí)際應(yīng)用中，結(jié)合應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)際情況，SRFM模型對(duì)47個(gè)學(xué)術(shù)網(wǎng)站進(jìn)行全文抓取，處理后僅占用352M存儲(chǔ)空間，體現(xiàn)了較好的模型可用性。對(duì)部分難以直接通過(guò)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人抓取的網(wǎng)站，采用反向檢索技術(shù)，通過(guò)向全文搜索引擎提交指定站點(diǎn)搜索項(xiàng)的請(qǐng)求，獲取搜索引擎中的緩存數(shù)據(jù)(如Baidu Cache和Google網(wǎng)頁(yè)快照)，從中采集這些科研網(wǎng)站中的突發(fā)詞、膨脹詞等信息。此外，一方面通過(guò)頻繁更新，提高科研熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的及時(shí)性，另一方面通過(guò)相關(guān)鏈接的擴(kuò)展搜索，提高熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)的全面性。由于系統(tǒng)的存儲(chǔ)容量有限，同時(shí)為避免重復(fù)搜索，該模塊設(shè)定的發(fā)掘深度為3層：從初始網(wǎng)站開(kāi)始，至多進(jìn)行2層相關(guān)鏈接的發(fā)掘。

圖1 模型體系結(jié)構(gòu)與處理流程

(2)內(nèi)部科研主題采集模塊。該模塊分為兩個(gè)子模塊，第一個(gè)子模塊基于圖書(shū)館購(gòu)買的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建，它結(jié)合外部發(fā)掘模塊提供的基礎(chǔ)信息，依據(jù)數(shù)據(jù)庫(kù)提供的樹(shù)型學(xué)科分類結(jié)構(gòu)開(kāi)展內(nèi)部科研主題的全面提取，主要發(fā)掘算法參見(jiàn)下文；第二個(gè)子模塊基于校內(nèi)對(duì)應(yīng)的學(xué)術(shù)群體構(gòu)建，以提高服務(wù)的針對(duì)性和實(shí)用性，它能夠在網(wǎng)絡(luò)空閑時(shí)間自動(dòng)調(diào)用網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人程序?qū)π?nèi)學(xué)術(shù)群體進(jìn)行深度發(fā)掘，對(duì)學(xué)術(shù)群體發(fā)布的相關(guān)文檔和網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與分析，并通過(guò)Poi文檔解析工具(支持doc/pdf/ppt等常用科研文獻(xiàn)格式)和共詞分析技術(shù)，發(fā)現(xiàn)其中的科研主題需求等信息，為內(nèi)外挖掘提供更為精準(zhǔn)的依據(jù)。

(3)科研熱點(diǎn)發(fā)掘模塊?；趦?nèi)外科研信息采集模塊收集到的相關(guān)信息，構(gòu)建對(duì)應(yīng)的科研主題數(shù)據(jù)庫(kù)，并基于該數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)展三類發(fā)掘：①以時(shí)間為驅(qū)動(dòng)，定期(周/月)發(fā)掘主題數(shù)據(jù)庫(kù)，并更新應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)的“熱點(diǎn)池”。針對(duì)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)的實(shí)際情況，SRFM模型為每個(gè)二級(jí)學(xué)科設(shè)定一定容量的熱點(diǎn)池。②以讀者特定的精確需求為依據(jù)，對(duì)某下屬學(xué)科進(jìn)行及時(shí)發(fā)掘。由于新算法和熱點(diǎn)池的構(gòu)建，SRFM模型針對(duì)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)下屬二級(jí)學(xué)科的發(fā)掘時(shí)間能夠在15分鐘內(nèi)完成。③以交叉學(xué)科熱點(diǎn)為目標(biāo)，以熱點(diǎn)池為初始發(fā)掘點(diǎn)，以外部學(xué)術(shù)搜索引擎(百度學(xué)術(shù)和Google Scholar)為搜索工具，以近似關(guān)鍵詞和鏈接為搜索對(duì)象開(kāi)展搜索。

(4)交互服務(wù)模塊。針對(duì)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究人員的計(jì)算機(jī)操作水平參差不齊，平均水平低于圖書(shū)館員的現(xiàn)狀，該模塊分為兩個(gè)子模塊：第一個(gè)為專業(yè)管理服務(wù)子模塊，由圖書(shū)館員操控，通過(guò)對(duì)讀者進(jìn)行熱點(diǎn)發(fā)掘操作輔導(dǎo)，明細(xì)化發(fā)掘目標(biāo)，再提交給發(fā)掘模型進(jìn)行處理；第二個(gè)為普通查詢服務(wù)子模塊，該子模塊根據(jù)科研主題數(shù)據(jù)庫(kù)中高排名的熱點(diǎn)信息，繪制樹(shù)狀(森林)圖譜，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)科研主題，節(jié)點(diǎn)間連線代表從屬或?qū)W科交叉關(guān)系。有關(guān)交互服務(wù)模塊的設(shè)計(jì)將在2.3節(jié)中闡述。

1.2 發(fā)掘與處理流程

基于上述結(jié)構(gòu)與處理模塊，SRFM模型的熱點(diǎn)發(fā)掘與處理流程見(jiàn)圖1。

(1)圖書(shū)館內(nèi)外的科研熱點(diǎn)數(shù)據(jù)采集，主要包括科研信息的內(nèi)部主題和外部熱點(diǎn)兩部分。其中，外部科研熱點(diǎn)跟蹤主要采取定時(shí)遍歷的方式，以網(wǎng)絡(luò)機(jī)器人程序?yàn)椴杉ぞ?，將指定網(wǎng)站的最新網(wǎng)頁(yè)下載到本地服務(wù)器，并從中抽取突發(fā)詞(最新出現(xiàn)詞)和膨脹詞(最近高頻詞)；內(nèi)部科研主題采集模塊的兩個(gè)子模塊則分別對(duì)CNKI等學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)和館內(nèi)讀者需求進(jìn)行主題抽取與分析，一方面從館內(nèi)信息源中發(fā)掘近期的讀者關(guān)注熱點(diǎn)，從而提高熱點(diǎn)發(fā)掘的針對(duì)性，另一方面對(duì)館外發(fā)掘出的科研熱點(diǎn)予以驗(yàn)證，從而判斷其是否新穎，關(guān)注度是否較高，從實(shí)踐來(lái)看，這一判斷過(guò)程減少了外部模塊的信息處理量。

(2)對(duì)采集的科研主題/熱點(diǎn)進(jìn)行清洗處理。在此過(guò)程中，科研熱點(diǎn)發(fā)掘模塊將結(jié)合內(nèi)外部科研主題/熱點(diǎn)數(shù)據(jù)，對(duì)內(nèi)部發(fā)掘到的科研主題實(shí)施清洗，初步抽取近期的相關(guān)學(xué)科突發(fā)詞和膨脹詞，將這些含有關(guān)鍵詞、學(xué)者、從屬關(guān)系等內(nèi)容的信息保存在科研主題數(shù)據(jù)庫(kù)中，以節(jié)省后續(xù)處理所需的系統(tǒng)資源。

(3)科研熱點(diǎn)發(fā)掘。內(nèi)外部發(fā)掘得到的科研主題數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在科研主題數(shù)據(jù)庫(kù)中，由于各網(wǎng)站及文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中的熱點(diǎn)數(shù)據(jù)極多(以技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)為例，近3年科研熱點(diǎn)數(shù)量超過(guò)55個(gè)，涉及關(guān)鍵詞1457個(gè))，如果要進(jìn)行完整的突發(fā)詞關(guān)聯(lián)檢測(cè)，將會(huì)非常困難。因此SRFM模型構(gòu)建高速發(fā)掘算法，通過(guò)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的熱點(diǎn)發(fā)掘窗口進(jìn)行數(shù)據(jù)掃描，將發(fā)掘到的熱點(diǎn)存儲(chǔ)在熱點(diǎn)池中。

(4)科研熱點(diǎn)綜合服務(wù)。圖書(shū)館員根據(jù)讀者的不同需求與實(shí)際信息技術(shù)水平提供兩類服務(wù)：當(dāng)讀者初涉相關(guān)領(lǐng)域，對(duì)學(xué)科發(fā)展缺乏足夠了解時(shí)，圖書(shū)館員細(xì)化其需求，從分析中得到讀者需求的所屬學(xué)科、近似關(guān)鍵詞與所需熱點(diǎn)的內(nèi)容、時(shí)限、關(guān)聯(lián)主題等信息，并以上述分析內(nèi)容為依據(jù)，在科研主題數(shù)據(jù)庫(kù)的熱點(diǎn)池中檢索匹配程度最高的熱點(diǎn)；當(dāng)讀者對(duì)某領(lǐng)域較為熟悉時(shí)，可通過(guò)科研主題數(shù)據(jù)庫(kù)支持的樹(shù)狀圖譜，直接進(jìn)入所需發(fā)掘的子學(xué)科進(jìn)行內(nèi)容瀏覽，如果其中缺少相關(guān)內(nèi)容，讀者可提供缺失內(nèi)容對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵詞，通過(guò)科研熱點(diǎn)發(fā)掘模塊，驅(qū)動(dòng)內(nèi)外熱點(diǎn)采集模塊進(jìn)行更深入的發(fā)掘[6]。

2 關(guān)鍵算法與模塊

2.1 熱點(diǎn)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

為節(jié)約系統(tǒng)開(kāi)銷，SRFM模型采用較為精煉的樹(shù)狀存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行科研熱點(diǎn)相關(guān)信息的存儲(chǔ)，即根據(jù)二級(jí)學(xué)科劃分將采集到的科研信息分類成主題樹(shù)。以學(xué)科作為分類標(biāo)準(zhǔn)的科研主題樹(shù)具有以下特征：第一，其根節(jié)點(diǎn)是某個(gè)科研主題的核心，可以是學(xué)者名或者專業(yè)關(guān)鍵詞；第二，下屬的每個(gè)葉子節(jié)點(diǎn)將存儲(chǔ)與核心詞相關(guān)的內(nèi)容，包括主題ID、專業(yè)關(guān)鍵詞、權(quán)重、相關(guān)學(xué)者名、詞性、內(nèi)容摘要、檢索詞頻、上下關(guān)系指針，其定義構(gòu)造過(guò)程如下：首先進(jìn)行參量配置，主題的核心詞權(quán)重為常量1；其次非根節(jié)點(diǎn)的權(quán)重由它在整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中出現(xiàn)的總次數(shù)計(jì)算得到(具體計(jì)算方法見(jiàn)下文)；再次通過(guò)構(gòu)建停止條件集合，構(gòu)建終端的葉子節(jié)點(diǎn)，由于實(shí)驗(yàn)采用的是CNKI等以中文為主的數(shù)據(jù)庫(kù)，因此條件集中包括以下詞匯：“完成”“結(jié)束”“綜述”“截止”“為止”等，當(dāng)葉子節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)中出現(xiàn)停止詞時(shí)，相關(guān)主題詞的權(quán)重將減少(陳舊或終結(jié)的主題詞)。上述所構(gòu)建的科研主題樹(shù)存儲(chǔ)了從數(shù)據(jù)庫(kù)和外網(wǎng)挖掘到的所有科研主題，且遍歷發(fā)掘所有的主題樹(shù)(即從主題根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始，計(jì)算相關(guān)分支上的權(quán)重和，并進(jìn)行分支權(quán)重排序)。這個(gè)過(guò)程可以用下列迭代算法進(jìn)行表述，最終通過(guò)較為完整的樹(shù)形結(jié)構(gòu)展示相關(guān)的科研主題。

2.2 科研熱點(diǎn)發(fā)掘算法

SRFM模型的遍歷發(fā)掘核心算法步驟如下：假設(shè)科研話題集合是一個(gè)包含n個(gè)主題樹(shù)的森林圖譜X，算法總體目標(biāo)是將n棵樹(shù)型主題xi(i=1，2，…，n)劃分為c個(gè)類，進(jìn)行科研熱度排序，構(gòu)建每個(gè)類的聚類中心(熱點(diǎn)池)。SRFM模型依據(jù)模糊數(shù)學(xué)理論，對(duì)每一個(gè)已發(fā)掘的科研主題，通過(guò)設(shè)定/計(jì)算其在[0，1]區(qū)間的隸屬度來(lái)判斷它在各個(gè)類的歸屬程度。此外，為保證交叉學(xué)科研究熱點(diǎn)的公平性和可計(jì)算性，硬性設(shè)定一個(gè)歸一化要求，即任意一個(gè)主題的所有隸屬度之和必須等于1，由此有下式：

其中，本模型使用的權(quán)重函數(shù)如式2：

上式中的uij在[0，1]區(qū)間中取值，而ci為模糊分類i的熱點(diǎn)池；其中dij=||ci-xi||是第i個(gè)熱點(diǎn)池與第j個(gè)主題之間的歐幾里得空間距離，而m∈1，∞)則是加權(quán)參量。

基于上述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本模型依托FCM(Fuzzy Clustering Means)方法確定實(shí)際的計(jì)算步驟，其中使用的內(nèi)存變量為熱點(diǎn)池ci和隸屬度矩陣U：

第一步，確定熱點(diǎn)池的數(shù)量c(2≤c＜N)，本模型的實(shí)驗(yàn)針對(duì)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)展開(kāi)，因此熱點(diǎn)池設(shè)定為74個(gè)(即二級(jí)學(xué)科數(shù)量)。

第二步，設(shè)定初始化的模糊分類矩陣。模糊分類矩陣以U(s)表示，設(shè)定s=0，即U(0)，開(kāi)始計(jì)算。

第三步，處理U(S)時(shí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)Vi(s)，其中有：

第四步，通過(guò)2個(gè)子步驟將U(S)處理成U(S+1)(j=1～N).

首先，處理Ij和：

其次，處理主題xj的新隸屬度uij，表示如下：

uij=0，，同時(shí)設(shè)定

第五步，通過(guò)閾值控制U(S)和U(S+1)之間的距離，當(dāng)||U(S)-U(S+1)||＜ε分類停止；反之，則有s=s+1，算法將返回第三步繼續(xù)循環(huán)[7-10]。

2.3 交互服務(wù)模塊設(shè)計(jì)

交互服務(wù)模塊是SRFM模型中的重點(diǎn)，包括專業(yè)管理服務(wù)和普通查詢服務(wù)兩個(gè)子模塊，實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)是專業(yè)管理服務(wù)子模塊的設(shè)計(jì)。為滿足科研查新求證、查漏補(bǔ)缺以及啟迪引路三類需求，同時(shí)為學(xué)科專家(專業(yè)讀者)和科研新手(普通讀者)提供個(gè)性化服務(wù)，該模塊采用圖2所示結(jié)構(gòu)和服務(wù)流程。

第一步，當(dāng)讀者需要進(jìn)行科學(xué)熱點(diǎn)發(fā)掘時(shí)，圖書(shū)館員為其提供指導(dǎo)，協(xié)助讀者確定發(fā)掘需求與依據(jù)(可以是若干科研主題詞、學(xué)者姓名，甚至可以是一段摘要或一個(gè)文檔)。例如，讀者需要對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融進(jìn)行發(fā)掘時(shí)，圖書(shū)館員可將其發(fā)掘依據(jù)擴(kuò)展為<互聯(lián)網(wǎng)金融，大數(shù)據(jù)，移動(dòng)支付，謝平>。

圖2 交互服務(wù)結(jié)構(gòu)與流程

第二步，圖書(shū)館員將指導(dǎo)讀者從發(fā)掘依據(jù)中提取科研主題(主要是關(guān)鍵詞)，并為其發(fā)掘進(jìn)行學(xué)科粗劃分，再交由模塊中的科研主題提取器(基于自動(dòng)分詞工具)進(jìn)行自動(dòng)提取。

第三步，圖書(shū)館員依據(jù)讀者的不同類型(學(xué)科專家或科研新手)選擇不同的發(fā)掘器，對(duì)科研主題樹(shù)進(jìn)行匹配發(fā)掘。其中學(xué)科專家提供的發(fā)掘依據(jù)通常描述較為精準(zhǔn)，分類較為清晰，因此采用深度發(fā)掘器，最終發(fā)掘到的結(jié)果也較為深入，主題匹配度很高；而科研新手提供的發(fā)掘依據(jù)通常較寬泛，分類較模糊，因此采用廣度發(fā)掘器，最終發(fā)掘到的結(jié)果較全面完整。

第四步，圖書(shū)館員在發(fā)掘器完成工作后，將結(jié)果以不同形式展示給讀者：對(duì)學(xué)科專家，主要以科研熱點(diǎn)列表形式提供文字信息和鏈接；而對(duì)科研新手，主要以科研熱點(diǎn)主題樹(shù)的形式，提供可視化信息[11]。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)對(duì)象

為全面測(cè)試SRFM模型的性能，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)設(shè)定為應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)的174925篇CSSCI核心期刊論文，分別對(duì)表1所示6類應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)下屬二級(jí)學(xué)科進(jìn)行測(cè)試。為保證測(cè)試的公平和可信，測(cè)試中調(diào)用兩臺(tái)相同配置的聯(lián)想萬(wàn)全服務(wù)器進(jìn)行并行測(cè)試。詳細(xì)測(cè)試項(xiàng)見(jiàn)表1。與之對(duì)應(yīng)，外網(wǎng)信息源包括經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)術(shù)委員會(huì)指定的47個(gè)網(wǎng)站和150個(gè)其他相關(guān)網(wǎng)站，如中國(guó)世界經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)、中國(guó)技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)。由于科研熱點(diǎn)發(fā)掘結(jié)果的最終認(rèn)定存在較多主觀因素，測(cè)試中對(duì)讀者群體進(jìn)行主觀問(wèn)卷調(diào)查，被調(diào)查的群體包括教師103名，其中副高職以上為75名；經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)專業(yè)研究生353名，其中博士研究生95名。

表1 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)發(fā)掘?qū)ο?/p>

3.2 科研熱點(diǎn)發(fā)掘?qū)嶒?yàn)結(jié)果

最終調(diào)查結(jié)果見(jiàn)表2。圖3為兩類模型對(duì)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)熱點(diǎn)的動(dòng)態(tài)發(fā)掘覆蓋度。該覆蓋度的定義為：在一定時(shí)間段內(nèi)，模型發(fā)掘出的并被讀者群體認(rèn)可的科研熱點(diǎn)，在所有讀者群體實(shí)際關(guān)注熱點(diǎn)中的數(shù)量比例變化情況。由圖3可知，由于充分利用內(nèi)外網(wǎng)的信息資源，SRFM模型在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)情境中均表現(xiàn)出較高的熱點(diǎn)發(fā)掘準(zhǔn)確率和查全率。

表2 模型發(fā)掘性能的主觀滿意度對(duì)比

圖3 動(dòng)態(tài)發(fā)掘精確度對(duì)比

3.3 服務(wù)效能實(shí)驗(yàn)

為測(cè)試本模型的服務(wù)效能，以《應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)專題》課程為背景，以其中的4個(gè)專題(從16個(gè)專題中隨機(jī)抽取)為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，將46名碩士研究生分為兩組，對(duì)兩種模型進(jìn)行平行實(shí)驗(yàn)，2名任課教師與2名圖書(shū)館員同時(shí)對(duì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行跟蹤指導(dǎo)和結(jié)果評(píng)判。最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3。由表3可知，SRFM模型的服務(wù)效能較高，能在檢索詞較少、平均檢索次數(shù)較少、教師/館員指導(dǎo)次數(shù)較少的情況下，取得質(zhì)量較高、較全面的科研熱點(diǎn)發(fā)掘結(jié)果。從讀者角度看，該模型方便易用，無(wú)需讀者掌握特殊的工具和技巧；從圖書(shū)館員角度看，該模型能將圖書(shū)館服務(wù)與科研工作無(wú)縫銜接，提供高質(zhì)量的科研熱點(diǎn)服務(wù)，降低館員的工作強(qiáng)度。

表3 模型服務(wù)效能對(duì)比

4 結(jié)語(yǔ)

本文以應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)為研究對(duì)象，提出圖書(shū)館科研熱點(diǎn)發(fā)掘服務(wù)的SRFM模型和實(shí)現(xiàn)框架。較之操作專業(yè)化的基于Cite Space工具的模型，SRFM模型地自動(dòng)化程度較高、更新速度快，能較全面的發(fā)掘應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)中的科研熱點(diǎn)，為應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)研究提供信息支持。未來(lái)工作中，將進(jìn)一步推廣SRFM模型的應(yīng)用至其他領(lǐng)域，并引入更為高效快捷的算法來(lái)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)發(fā)掘。此外，該模型在實(shí)際應(yīng)用中對(duì)目前界定較為含混的交叉學(xué)科(如應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)的部分二級(jí)學(xué)科)的發(fā)掘性能還有待提高，將在后續(xù)工作中進(jìn)一步研究。

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Research and Design of Scientific Research Focus Mining Service Model in Libraries——A Case of Applied Economics

LUO Yan-qin

Scientific research focus mining is an important point of library researches.The long publication cycle of sci-tech periodicals and the disparity of exterior network scientific information make the related works difficult. With a case of applied economics，a scientific research focus mining model was presented based on library interior/exterior information fusion.Then the solutions，architectures and working flows of the model are proposed as following.And the model fused the scientific sites and the library information resources to deal the problems above.Test results prove that the model can provide correspondingly exact，real-time and comprehensive scientific research focus mining services in applied economics fields.

library service；focus mining；information fusion；applied economics

格式 羅琰欽.圖書(shū)館科研熱點(diǎn)發(fā)掘服務(wù)模型研究與設(shè)計(jì)——以應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)為例[J].圖書(shū)館論壇，2015（12）：56-61.

羅琰欽（1983-），四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生。

2015-06-02