李涵霄 杜杏葉

關(guān)鍵詞：《信息處理與管理》 ? ?IPM ? ?計算機(jī)與信息科學(xué) ? ?主題分析

分類號：G201

引用格式：李涵霄， 杜杏葉. 近20年計算機(jī)與信息科學(xué)領(lǐng)域研究進(jìn)展： IPM期刊主題分析[J/OL]. 知識管理論壇， 2022， 7（2）： 24-36[引用日期]. http：//www.kmf.ac.cn/p/272/.

1 ?引言

數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化與智能化時代的到來，為計算機(jī)與信息科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展帶來了巨大沖擊，也使得相關(guān)研究迅速增多，研究主題發(fā)生變化。作為科研成果的主要載體和傳播平臺，科技期刊在學(xué)術(shù)交流中承擔(dān)著重要的使命[1]。對科技期刊載文進(jìn)行主題分析，能夠更好地了解該學(xué)科領(lǐng)域的研究進(jìn)展與演進(jìn)特征?！缎畔⑻幚砼c管理》（Information Processing and Management，IPM）于1963年創(chuàng)刊，其最初名為《信息存儲與檢索》（Information Storage and Retrieval，ISR），自1975年正式更名為IPM，并延續(xù)至今。根據(jù)SCI-JCR數(shù)據(jù)，該刊2020年的引用評分（CiteScore）為8.6，影響因子為6.222，在計算機(jī)科學(xué)與信息系統(tǒng)（COMPUTER SCIENCE，INFORMATION SYSTEMS）以及情報學(xué)與圖書館學(xué)（INFORMATION SCIENCE & LIBRARY SCIENCE）類別中均位列一區(qū)。IPM致力于發(fā)表計算機(jī)與信息科學(xué)交叉領(lǐng)域的前沿研究成果，在國內(nèi)外計算機(jī)與信息系統(tǒng)界乃至圖書情報界均具有高影響力與高知名度，為推動領(lǐng)域進(jìn)步做出了重要貢獻(xiàn)。因此，對IPM期刊的發(fā)文主題進(jìn)行系統(tǒng)梳理，能夠在一定程度上反映計算機(jī)與信息科學(xué)領(lǐng)域的研究進(jìn)展，展現(xiàn)IPM為領(lǐng)域發(fā)展所做出的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)。

已有學(xué)者針對IPM進(jìn)行了主題分析。F. E. DeHart對IPM、JASIS（Journal of the American Society for Information Science）和JD（Journal of Documentation）3個期刊1987-1990年所發(fā)表論文的參考文獻(xiàn)進(jìn)行分析，著重比較了引用專著的比例，發(fā)現(xiàn)IPM在1989-1990年引用專著最多的3個主題分別為信息存儲和檢索系統(tǒng)、人工智能、話語分析[2];M. Y. Tsay對1998-2008年JASIST（Journal of the American Society for Information Science and Technology）、IPM和JD 3個期刊進(jìn)行文獻(xiàn)計量分析與比較，發(fā)現(xiàn)IPM引用期刊論文最多的3個主題分別為搜索、在線信息檢索、信息工作，引用書籍最多的3個主題分別為信息存儲和檢索系統(tǒng)、信息檢索、計算機(jī)算法[3];王曰芬等對2006-2015年《現(xiàn)代圖書情報技術(shù)》及IPM等國內(nèi)外相似期刊的發(fā)文特征進(jìn)行比較分析，發(fā)現(xiàn)信息檢索是IPM期刊最大的研究熱點(diǎn)，其他熱點(diǎn)還有用戶行為分析、文本挖掘算法、文本分類、語義分析等[4]。可以看出，此前研究均是將IPM與其他期刊進(jìn)行比較分析，且大多是定量分析，而較少關(guān)注各個研究主題的內(nèi)涵演變。因此，筆者對IPM近20年（2000-2020年）的發(fā)文主題進(jìn)行系統(tǒng)梳理，以了解IPM期刊發(fā)文的主題側(cè)重與演進(jìn)趨勢，為計算機(jī)與信息科學(xué)領(lǐng)域發(fā)展及相關(guān)研究提供參考，也為圖書情報領(lǐng)域提供有益借鑒。

2 ?數(shù)據(jù)與方法

2000-2020年間，IPM共刊發(fā)1 852篇研究論文。利用ScienceDirect全文數(shù)據(jù)庫將論文數(shù)據(jù)導(dǎo)出，形成可供統(tǒng)計分析的數(shù)據(jù)源。首先，對論文關(guān)鍵詞詞頻進(jìn)行統(tǒng)計，繪制關(guān)鍵詞詞云圖（見圖1），發(fā)現(xiàn)研究熱點(diǎn)主要涉及信息檢索（information retrieval）、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）、自然語言處理（natural language processing）、查詢擴(kuò)展（query expansion）、社交媒體（social media）、情感分析（sentiment analysis）、文本分類（text classification）、信息搜尋（information seeking）等主題。其次，提取論文標(biāo)題與摘要，利用VOSviewer進(jìn)行共現(xiàn)分析，得出共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖（見圖2），從圖2中可以明顯看出，研究主題主要分為三大類：信息檢索（information retrieval）、文本分析（text analysis）和用戶研究（user research）。最后，基于1 852篇研究論文，從信息檢索、文本分析和用戶研究三大類別出發(fā)，對IPM近20年的研究主題進(jìn)行梳理，并比較不同時期的研究重點(diǎn)，得出主題演進(jìn)趨勢。

3.1 ?第一大主題：信息檢索

信息檢索是20世紀(jì)50年代在國外興起的一門新興學(xué)科，主要研究的是信息的表示、存儲、組織與訪問[5]。在過去20年中，信息檢索一直是IPM期刊關(guān)注的重點(diǎn)，涉及的主題包括信息檢索模型（information retrieval model）、搜索引擎（search engine）、圖像檢索（image retrieval）等方面。

3.1.1 ?信息檢索模型

信息檢索模型指描述信息檢索中的文檔、查詢和它們之間關(guān)系（匹配函數(shù)）的數(shù)學(xué)模型[6]，常用的檢索模型有布爾檢索模型、概率模型、向量空間模型、語言模型、排序模型等類型。IPM相關(guān)研究基本圍繞概率模型展開，如K. Sparck Jones等開發(fā)了信息檢索概率模型[7-8]，該模型是對其團(tuán)隊于1976年提出的概率模型的改進(jìn)[9]，也是目前最廣受認(rèn)可的檢索模型，許多研究在該模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改動，形成了較為普遍的應(yīng)用形式，見公式（1）[10]：

公式（1）

其中，fi指檢索文檔中詞項i出現(xiàn)的次數(shù)，qfi指查詢中詞項i出現(xiàn)的次數(shù)，N指整個檢索文檔數(shù)據(jù)集合的大小，ri指包含詞項i的相關(guān)文檔的數(shù)量，ni指包含詞項i的文檔的數(shù)量，R指和查詢相關(guān)的文檔集合的大小，K、k1、k2均為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定的超參數(shù)[10]。

其他學(xué)者也從多個角度出發(fā)構(gòu)建了信息檢索概率模型，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測試。Z. B. Xu等開發(fā)了一種基于狄利克雷復(fù)合多項式（Dirichlet Compound Multinomial，DCM）分布的信息檢索概率模型，能夠?qū)崿F(xiàn)高效檢索和準(zhǔn)確排名[11];F. Dahak等針對XML信息檢索，建立了一個利用用戶期望來估計上下文重要性的概率模型，并通過實(shí)驗(yàn)證明了其有效性[12]。此外，向量空間模型與排序模型也受到了廣泛討論，如X. Y. Tai等提出一種基于向量空間模型（VSM）的信息檢索模型，能夠利用用戶提供的相關(guān)信息來提高檢索性能[13];J. F. Guo等分析比較了神經(jīng)排序模型的基本假設(shè)、設(shè)計原則和學(xué)習(xí)策略，并討論了學(xué)習(xí)索引、利用外部知識學(xué)習(xí)、利用可視化技術(shù)學(xué)習(xí)、利用語境學(xué)習(xí)、神經(jīng)排序模型理解等未來發(fā)展趨勢[14]。整體而言，相關(guān)研究主要關(guān)注檢索模型的構(gòu)建、測試、比較與改進(jìn)，目的是提升信息檢索系統(tǒng)性能，實(shí)現(xiàn)更高精度的信息檢索。

3.1.2 ?搜索引擎

在搜索引擎方面，相關(guān)研究集中在搜索引擎的檢索性能評估、查詢擴(kuò)展和相關(guān)反饋以及網(wǎng)頁排名算法等方面。關(guān)于檢索性能評估，L. Vaughan基于查準(zhǔn)率和查全率的概念，提出一組測量方法，用于評估搜索引擎性能與穩(wěn)定性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該測量方法能夠有效區(qū)分搜索引擎性能[15];F. Can等認(rèn)為人為評估搜索引擎檢索性能成本較高，因此引入一種自動搜索引擎評估方法，并通過實(shí)驗(yàn)證明其評估結(jié)果與人為評估一致[16]。作為查詢優(yōu)化的重要分支，查詢擴(kuò)展主要通過用戶查詢?nèi)罩九c用戶相關(guān)反饋等來源中的信息，對用戶的查詢進(jìn)行擴(kuò)展，如H. Kim等提出了一種基于用戶查詢?nèi)罩揪垲惖姆椒ǎ軌蛟谝欢ǔ潭壬蠌浹a(bǔ)用戶查詢和檢索系統(tǒng)間的詞匯鴻溝[17];S. Jung等以搜索引擎用戶的點(diǎn)擊數(shù)據(jù)作為隱式相關(guān)反饋的信息來源，討論了相關(guān)反饋的可靠性及其變化[18]。此外，查詢擴(kuò)展還更加關(guān)注基于語義的相關(guān)反饋技術(shù)，以應(yīng)對查詢和文檔間的語義鴻溝，如J. M. Wang等提出了一種結(jié)合相關(guān)匹配和語義匹配的偽相關(guān)反饋，以提高反饋文檔質(zhì)量[19]。在網(wǎng)頁排名算法方面，在PageRank、HITS和OPIC等主流算法的基礎(chǔ)上，眾多學(xué)者開發(fā)了更高效的排名算法，如A. M. Z. Bidoki等提出了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的DistanceRank算法，將兩個網(wǎng)頁間的“平均點(diǎn)擊次數(shù)”定義為距離，距離較小的頁面能夠具有更高的排名，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法在網(wǎng)頁排名和抓取調(diào)度方面優(yōu)于其他算法[20]。

3.1.3 ?圖像檢索

在文本檢索的基礎(chǔ)上，以圖像、音頻、視頻作為檢索對象的多媒體檢索技術(shù)逐漸發(fā)展起來，IPM相關(guān)研究則主要集中在圖像檢索領(lǐng)域。2000年后，圖像檢索從基于文本的圖像檢索（Text-based Image Retrieval，TBIR）向基于內(nèi)容的圖像檢索（Content-based Image Retrieval，CBIR）發(fā)展。CBIR的基礎(chǔ)即是對圖像的顏色、紋理、形狀等內(nèi)容特征進(jìn)行選擇、提取和表示[21]，相關(guān)研究也基本從該角度出發(fā)。如P. W. Huang等基于紋理相似度，提出了兩種紋理特征表示方法（CSG-vector和EDP-string），并據(jù)此設(shè)計了高效的圖像檢索系統(tǒng)[22];T. C. Lu等針對圖像的顏色特征，以顏色分布、平均值和標(biāo)準(zhǔn)差表示圖像的全局特征，以圖像位圖表示圖像的局部特征，以提高圖像檢索的準(zhǔn)確性[23]。然而，基于內(nèi)容的圖像檢索也存在難以跨越的語義鴻溝[24]，為此，基于語義的圖像檢索技術(shù)逐漸發(fā)展起來，S. Pandey等便提出了一種用于語義分類分層圖像數(shù)據(jù)庫的語義和圖像檢索系統(tǒng)，使得圖像被映射到多維特征空間的同時，圖像語義也能夠通過聚類和索引被表示出來，最終實(shí)現(xiàn)所需語義和對應(yīng)圖像的高效檢索[25]。

3.2 ?第二大主題：文本分析

文本分析即對文本內(nèi)容進(jìn)行表示和特征提取，使得文本能夠被計算機(jī)識別與處理，從而判斷文本主題以及文本提供者的態(tài)度和情緒。IPM中有關(guān)文本分析的研究主要集中在文本挖掘（text mining）、情感分析（sentiment analysis）、知識圖譜（knowledge graph）等方面。

3.2.1 ?文本挖掘

針對潛藏于電子形式中的大量文本數(shù)據(jù)，文本挖掘能夠從中抽取事先未知的、可理解的、最終可用的知識，并運(yùn)用這些知識更好地組織信息以支持參考利用[26-27]。IPM相關(guān)研究基本圍繞文本分類與文本聚類展開。其中，文本分類指將文檔組織為預(yù)先定義好的類別，通常使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法[28]，如A. Elnagar等比較了常用的阿拉伯語文本分類深度學(xué)習(xí)模型，并提出了一個完全基于深度學(xué)習(xí)模型的分類方法[29]。同時，文本分類針對的文本特征也從簡單的詞、短語和句子發(fā)展為語法和語義特征，如A. Mohasseb等針對問答系統(tǒng)中的問題分類，提出了一種基于語法的分類框架，能夠有效區(qū)分不同的問題類型[30];Z. Kastrati等提出了一種語義豐富的文檔表示模型，能夠?qū)鹑谖臋n進(jìn)行自動分類[31]。在文本聚類方面，眾多學(xué)者提出了各種聚類算法以優(yōu)化聚類性能，如G. B. Hu等開發(fā)了一種基于K-Means聚類算法的半監(jiān)督聚類方法，能夠?qū)垲愡^程進(jìn)行約束[32];C. L. Chen等提出了一種基于頻繁模糊項集的分層聚類方法，旨在提高分層聚類精度[33];還有學(xué)者提出了用于文檔聚類的概率模型與算法，并通過實(shí)驗(yàn)證明其性能優(yōu)于此前廣泛使用的模型與算法[34-35]。此外，也有研究從應(yīng)用場景出發(fā)，探討了文本挖掘在信息檢索[36]、用戶服務(wù)[37]、專利分析[38]、話題識別[39]等領(lǐng)域的應(yīng)用方法與實(shí)踐效果。

3.2.2 ?情感分析

論壇、博客等各類社交媒體的發(fā)展以及以大眾點(diǎn)評為代表的點(diǎn)評網(wǎng)站的出現(xiàn)，為大眾提供了情緒交流與消費(fèi)點(diǎn)評的開放式平臺[40]，也因此產(chǎn)生了大量的針對產(chǎn)品、服務(wù)、事件、話題等實(shí)體的觀點(diǎn)、情感、評價、態(tài)度與情緒[41]。情感分析，或稱觀點(diǎn)挖掘，便是利用自然語言處理和文本挖掘技術(shù)，對這些帶有情感色彩的主觀性文本進(jìn)行分析、處理和抽取的過程[42]。IPM中的情感分析研究主要以社交媒體為依托平臺，從用戶發(fā)布內(nèi)容或評論中分析其觀點(diǎn)和情緒，如A. Balahur等與S. M. Mohammad等以Twitter為例，分析了推文中的情感、情緒、目的、風(fēng)格以及相應(yīng)的情感分析系統(tǒng)[43-44];A. Severyn等針對YouTube上大量的用戶生成內(nèi)容，構(gòu)建了能夠應(yīng)對新領(lǐng)域或新語言的觀點(diǎn)挖掘模型，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證[45]。還有學(xué)者分析了用戶對產(chǎn)品或服務(wù)的評價，以挖掘其中的態(tài)度與情緒，如M. Al-Smadi等提出了一種基于監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，能夠?qū)频暝u論進(jìn)行情緒分析[46]。在情感分析的過程中，研究者構(gòu)建了許多用于不同場景的情感分析模型，如A. Kumar等提出了一種用于文本和視覺社交數(shù)據(jù)中細(xì)粒度情感分析的深度學(xué)習(xí)模型[47];Z. Mahmood等則開發(fā)了羅馬烏爾都語語料庫，并以此為依據(jù)開發(fā)了一種用于挖掘情緒和態(tài)度的深度學(xué)習(xí)模型[48]。

3.2.3 ?知識圖譜

知識圖譜本質(zhì)上是揭示實(shí)體/概念之間語義關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)[49]。IPM相關(guān)研究主要涉及知識圖譜技術(shù)、知識圖譜構(gòu)建與知識圖譜應(yīng)用3個方面。在知識圖譜技術(shù)方面，眾多學(xué)者以知識實(shí)體的抽取為主，探討了知識圖譜中的知識抽取與知識表示，如H. C. Cho等研究了多段表示的命名實(shí)體識別[50];L. Derczynski等描述了一個Twitter實(shí)體消歧數(shù)據(jù)集，并對推文中的命名實(shí)體識別和消歧進(jìn)行了實(shí)證分析[51];X. Tang等提出了一種多源知識表示學(xué)習(xí)的模型，以結(jié)合實(shí)體描述、層次類型和文本關(guān)系，提高知識表示有效性[52]。在知識圖譜構(gòu)建方面，相關(guān)研究主要以語料庫為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于語義關(guān)系的知識圖譜，如I. Bounhas等從阿拉伯語的有聲語料庫中構(gòu)建了一個形態(tài)語義知識圖譜，利用上下文知識來推斷實(shí)體之間的語義依賴關(guān)系，并評估了文檔索引和查詢擴(kuò)展的集中使用場景[53]。在應(yīng)用方面，知識圖譜可以應(yīng)用至檢索系統(tǒng)、問答系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，如D. F. Li等提出了一種級聯(lián)模型，能夠同時考慮語義特征和圖譜特征，并設(shè)計了不同的級聯(lián)結(jié)構(gòu)，以用于知識推理和檢索[54];S. Shin等針對問答系統(tǒng)中咨詢問題的含義，設(shè)計了一種謂詞約束詞典，并提出了基于該種謂詞約束的問答系統(tǒng)，能夠提高搜索準(zhǔn)確性[55];F. Janssens等選擇了圖書情報領(lǐng)域的5本期刊，對其2002-2004年間刊載的近千篇文獻(xiàn)進(jìn)行了計量分析，利用知識圖譜繪制了可視化術(shù)語網(wǎng)絡(luò)[56]。

3.3 ?第三大主題：用戶研究

對用戶的信息獲取、查尋、利用等行為進(jìn)行研究，有助于信息服務(wù)機(jī)構(gòu)更具針對性地改進(jìn)信息服務(wù)系統(tǒng)性能，提升服務(wù)質(zhì)量[57]。信息搜尋行為（information seeking behavior）、用戶生成內(nèi)容（user generated content）、個性化服務(wù)與人機(jī)交互（personalized service & human-computer interaction）是用戶研究主要關(guān)注的主題。

3.3.1 ?信息搜尋行為

信息搜尋行為指個體為滿足某些目標(biāo)需求而有目的地搜尋信息，除包括普遍意義上的信息搜索外，信息搜尋更側(cè)重于滿足整個信息需求的完整過程，探索用戶搜尋行為背后的原因、影響因素、用戶特征和個人差異等方面[58]。許多學(xué)者針對不同類型的用戶，分析了其信息搜尋行為的特征，如S. Makri等通過對27位律師的信息搜尋行為進(jìn)行分析，提出了對Ellis信息搜尋行為模型的改進(jìn)[59];H. R. Jamali等對物理和天文學(xué)研究人員的信息搜尋行為進(jìn)行了調(diào)查，揭示了不同學(xué)科在信息搜尋行為上的差異，并發(fā)現(xiàn)跨學(xué)科領(lǐng)域更有可能使用通用搜索工具來獲取信息[60];M. Lykke等調(diào)查了醫(yī)生的信息搜尋行為，發(fā)生多數(shù)醫(yī)生能夠利用系統(tǒng)特征和搜索策略生成結(jié)構(gòu)良好的查詢[61]。此外，隨著社會水平的不斷提高，人們對健康信息的需求也逐漸增多，健康信息行為受到了更加廣泛關(guān)注，相關(guān)研究從不同角度著手分析了健康信息行為。如針對健康信息需求，W. J. Pian等系統(tǒng)梳理了消費(fèi)者健康信息需求理論，指出未來應(yīng)關(guān)注的社會和情感維度[62];針對健康信息提供方，X. F. Zhang等探討了醫(yī)生在網(wǎng)絡(luò)平臺分享健康信息的動機(jī)，發(fā)現(xiàn)除物質(zhì)動機(jī)外，職業(yè)動機(jī)起著主要作用[63];針對健康信息獲取方，I. Huvila等研究了中老年人的健康信息行為偏好和動機(jī)，并將其與年輕人和老年人的健康信息行為進(jìn)行了比較[64]。還有研究對健康信息規(guī)避行為進(jìn)行了分析[65]，以促進(jìn)人們對健康信息的搜尋。

3.3.2 ?用戶生成內(nèi)容

用戶生成內(nèi)容是隨著Web 2.0興起而發(fā)展起來的一種網(wǎng)絡(luò)信息資源創(chuàng)作與組織模式，指用戶以各種形式在網(wǎng)絡(luò)上創(chuàng)作的文字、圖片、視頻等內(nèi)容[66]。IPM相關(guān)研究較少直接討論用戶生成內(nèi)容的理論基礎(chǔ)，而是將其作為觀點(diǎn)挖掘、情感分析、輿情管理等領(lǐng)域研究的數(shù)據(jù)來源來進(jìn)行分析。如A. Severyn等對YouTube上的用戶生成內(nèi)容進(jìn)行了觀點(diǎn)挖掘[45];Y. D. Ge等探討了用戶生成內(nèi)容中的情緒對股市的影響[67];L. F. Li等研究了自然災(zāi)害發(fā)生后社交媒體上公眾的負(fù)面情緒，以及具有大量追隨者的用戶的發(fā)言對轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)量的影響[68]。此外，社交媒體上的用戶生成內(nèi)容還可能會造成謠言和虛假新聞的傳播，學(xué)者們對謠言的識別和檢測進(jìn)行了研究。Y. H. Liu等提出了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）和最大池化（max pooling）的模型，通過捕獲轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容、傳播者和傳播結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化來識別謠言傳播過程，并利用新浪微博數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證[69];S. A. Alkhodair等則提出了一種基于word2vec和長短期記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM-RNN）的突發(fā)性謠言檢測模型（見圖3），并利用Twitter中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，證明該模型在查準(zhǔn)率、查全率及F1值等方面的性能優(yōu)于其他模型[70]。

3.3.3 ?個性化服務(wù)與人機(jī)交互

在個性化服務(wù)方面，相關(guān)研究主要圍繞推薦系統(tǒng)的個性化展開。J. Wang等提出了社交媒體個性化框架，并構(gòu)建了一個排名模型，能夠在標(biāo)簽和內(nèi)容推薦中集成用戶的標(biāo)記歷史，使得系統(tǒng)建議與用戶偏好保持一致[71];F. M. Belem等以對象和用戶為中心，對個性化標(biāo)簽推薦進(jìn)行了改進(jìn)，并將其與以對象為中心的推薦方法進(jìn)行了比較[72];S. Renjith等討論了旅游推薦系統(tǒng)的發(fā)展，梳理了從通用搜索引擎到個性化推薦系統(tǒng)再到基于情境感知的個性化推薦系統(tǒng)的演變[73]。在人機(jī)交互方面，除討論用戶和互聯(lián)網(wǎng)資源[74]、信息檢索系統(tǒng)[75]的交互，以及人機(jī)交互中的情感[76]等方面外，眼動跟蹤技術(shù)也是廣受關(guān)注的主題。如M. J. Cole等利用眼動跟蹤技術(shù)，對用戶的交互式信息獲取過程進(jìn)行了建模，以預(yù)測用戶的知識水平[77];M. Clark等基于眼動跟蹤數(shù)據(jù)，分析了用戶對電子郵件文本的交互方式[78];B. Hilberink-Schulpen等通過眼動跟蹤方法調(diào)查了招聘廣告中外語的使用是否會影響用戶的注意力和觀看方式[79]。

4 ?IPM主題演進(jìn)趨勢

在不同的時間段內(nèi)，IPM的研究主題有著不同的側(cè)重。為了解不同時期的研究重點(diǎn)，并從整體上分析論文主題的演進(jìn)趨勢，筆者將2000-2020年的論文劃分為4個時間段，對每個時間段內(nèi)的關(guān)鍵詞詞頻進(jìn)行統(tǒng)計與可視化，制作不同時期的詞云圖（見圖4）。在4個時間段內(nèi)，信息檢索（information retrieval）始終是最主要的研究主題，這與IPM期刊的定位密切相關(guān)。然而，隨著時間的推移，在2016-2020年間，信息檢索的研究熱度下降，社交媒體（social media）、情感分析（sentiment analysis）、深度學(xué)習(xí)（deep learning）、機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）、自然語言處理（natural language processing）、文本挖掘（text mining）等主題詞的頻率增高，其中社交媒體以33次的詞頻，超過了信息檢索（31次），成為研究熱度最高的主題詞。

利用CiteSpace軟件進(jìn)行突現(xiàn)詞探測（burst detection），以展現(xiàn)研究主題的發(fā)展脈絡(luò)和演進(jìn)趨勢，并預(yù)測未來的研究方向。2000-2020年IPM突現(xiàn)詞、突現(xiàn)強(qiáng)度及起止年份見表1，從表1中可以看出，在近20年的時間中，共有24個突現(xiàn)詞，其中“信息檢索”（information retrieval）的研究熱度從2000年開始，持續(xù)到2009年;“排名”（ranking）的研究熱度從2012年開始，持續(xù)到2020年。其他持續(xù)時間較長（5年以上）的突現(xiàn)詞還有：萬維網(wǎng)（world wide Web）、檢索（retrieval）、相關(guān)性（relevance）、設(shè)計（design）、共引（cocitation）、用戶（user）等。目前的研究熱點(diǎn)及前沿包括：排名（ranking）、圖像（graph）、影響（impact）、知識（knowledge）、Twitter、情感分析（sentiment analysis）、口頭語言（word of mouth）、情緒（emotion）等。這與此前的分析結(jié)果大致吻合，即信息檢索在很長時間內(nèi)一直是IPM主要關(guān)注的內(nèi)容，同時由于搜索引擎的發(fā)展離不開網(wǎng)頁排名算法的更新與優(yōu)化，因此排名算法在持續(xù)較長時間的研究熱度后，仍然是目前的研究前沿。此外，研究主題的演變還呈現(xiàn)出從文本到圖像、從信息到知識的特征。從表現(xiàn)形式來看，信息檢索的對象逐漸脫離文本的限制，而開始關(guān)注具有更豐富信息的圖像、音頻與視頻，這些多媒體載體除包含基本的文本信息外，還能夠傳達(dá)出更多內(nèi)容特征，從而便于對其進(jìn)行識別、檢索與挖掘。從組織方式來看，相比于信息而言，知識更加結(jié)構(gòu)化，也更具利用價值。我國《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》也提到要重點(diǎn)突破知識加工、深度搜索和可視交互核心技術(shù)[80]，意味著基于知識的分析、挖掘及知識圖譜構(gòu)建將成為計算機(jī)與人工智能領(lǐng)域未來的重點(diǎn)發(fā)展方向。社交媒體與情感分析也是重要趨勢之一，社交媒體上用戶生成的海量文本信息與行為數(shù)據(jù)，為情感分析與用戶行為研究提供了必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，使得相關(guān)研究在計算機(jī)與人工智能技術(shù)的應(yīng)用下得到了飛速發(fā)展。

從期刊專輯也可以看出IPM關(guān)注的重點(diǎn)主題及其變化。在2010年以前，專輯主題基本圍繞信息檢索展開，例如在2000年的“基于網(wǎng)絡(luò)的信息檢索研究”（Web-based information retrieval research）專輯中，期刊編輯提到，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展擴(kuò)大了信息檢索的研究范圍，研究人員開始逐漸關(guān)注網(wǎng)絡(luò)信息檢索以及信息檢索系統(tǒng)的交互[81]。同時，在2000-2004年間，國際計算機(jī)學(xué)會信息檢索領(lǐng)域會議（ACM Special Interest Group on Information Retrieval，ACM SIGIR）連續(xù)舉辦了五屆信息檢索中的數(shù)學(xué)/形式化方法研討會，證明了在信息檢索中使用數(shù)學(xué)和形式化方法的重要性，IPM也因此選編了相關(guān)論文，形成“信息檢索中的數(shù)學(xué)模型設(shè)計、公式化和解釋”（Model design， formulation and explanation in information retrieval using mathematics）專輯。步入新世紀(jì)后，互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展、信息技術(shù)的更新迭代，以及數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法的引進(jìn)，為信息檢索研究提供了源源不斷的新動力，推動了研究內(nèi)容向更加深入化發(fā)展，研究方法向更加技術(shù)化轉(zhuǎn)變。

互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展還帶來了爆炸式增長的信息資源，而繁雜的文檔信息中則可能包含許多具有重要價值的潛在知識，在傳統(tǒng)的文本處理技術(shù)與工具不能滿足新的用戶需求的情況下，基于人工智能的文本挖掘方法應(yīng)運(yùn)而生，能夠?qū)棋奈谋举Y源進(jìn)行有效的挖掘與利用[82]。同時，隨著Facebook與Twitter分別于2004年與2006年成立，社交媒體一躍成為便捷的交流工具和強(qiáng)大的自媒體平臺，用戶生成內(nèi)容也因此成為網(wǎng)絡(luò)信息資源的主要產(chǎn)生方式。由用戶生成的信息資源難免摻雜許多個人的觀點(diǎn)和情緒，這些主觀性的言論大多會涉及社會熱點(diǎn)事件或?qū)Ξa(chǎn)品/服務(wù)的消費(fèi)評價，對此，情感分析迅速發(fā)展起來，并在輿情監(jiān)測與商業(yè)營銷等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。針對文本挖掘和情感分析，IPM也制作了相關(guān)的專輯，如“管理和挖掘多語言文檔”（Managing and mining multilingual documents）、“社交和表達(dá)媒體中的情緒和情感”（Emotion and sentiment in social and expressive media）、“文本中的敘事提取”（Narrative extraction from texts）、“從社交網(wǎng)絡(luò)中挖掘有價值的情報”（Mining actionable insights from social networks）等?？偟膩碚f，IPM各個研究主題之間是互相聯(lián)系的，主題的演進(jìn)也與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展、社交媒體的興起有著密不可分的關(guān)系，同時，人工智能等新興技術(shù)的出現(xiàn)也為計算機(jī)與信息科學(xué)領(lǐng)域帶來了新的機(jī)遇。

5 ?結(jié)語

筆者通過詞云圖與共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖的繪制，將IPM近20年的研究主題劃分為信息檢索、文本分析、用戶研究三大類。在信息檢索方面，相關(guān)研究從信息檢索模型的構(gòu)建到搜索引擎與排名算法，全方位地討論了信息檢索的理論與方法，同時推進(jìn)了圖像檢索技術(shù)的語義化發(fā)展。在文本分析方面，文本挖掘是主要的研究方向，在此基礎(chǔ)上，社交媒體中的情感分析成為近期的研究熱點(diǎn)，以知識圖譜為依托的知識研究與分析也得到了持續(xù)的發(fā)展和應(yīng)用。在用戶研究方面，新型冠狀病毒肺炎疫情發(fā)生后，健康信息搜尋、謠言識別與傳播的相關(guān)研究受到更多關(guān)注，服務(wù)系統(tǒng)的個性化與人機(jī)交互的研究則凸顯了以用戶為中心的信息服務(wù)理念。

IPM的主題演進(jìn)主要呈現(xiàn)出3種特征： ? ?①始終以信息檢索為核心主題。信息檢索及以信息檢索為基礎(chǔ)的內(nèi)容檢索始終是IPM重點(diǎn)關(guān)注的主題。②從文本與信息分析向多媒體與知識分析轉(zhuǎn)變。一方面，研究對象從文本信息向包含更多內(nèi)容的多媒體信息拓展;另一方面，人工智能等新興技術(shù)的發(fā)展，推動了信息分析向知識分析升級。③對用戶情感的深入分析與挖掘。社交媒體上的用戶生成內(nèi)容催生了用戶情感分析，使得用戶研究向更深層次發(fā)展。

從主題分析結(jié)果來看，IPM刊載論文關(guān)注的是計算機(jī)與信息科學(xué)領(lǐng)域的重點(diǎn)問題，使用的也是前沿的計算機(jī)技術(shù)與數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法，能夠從側(cè)面展現(xiàn)出該領(lǐng)域在國際上的學(xué)術(shù)研究與實(shí)踐現(xiàn)狀。然而，以單個期刊來反映整個學(xué)科領(lǐng)域的進(jìn)展仍然具有局限性，后續(xù)研究可以對更多高影響力期刊進(jìn)行計量研究與主題分析，以更全面地把握該學(xué)科領(lǐng)域的演化規(guī)律。

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作者貢獻(xiàn)說明：

李涵霄：數(shù)據(jù)調(diào)研，撰寫論文初稿;

杜杏葉：提出選題，修改論文及定稿。

Abstract： [Purpose/significance] This paper analyzes the themes of papers published in Information Processing and Management from 2000 to 2020， in order to know the thematic focus and evolution trends of IPM， and provide references for the development and related research of computer and information science. [Method/process] Firstly， based on 1852 research papers in the full-text database of ScienceDirect， this paper counted and visualized the titles， abstracts and keywords of the papers to classify the thematic categories. Then， this paper analyzed the research themes of each category systematically. At last， it compared the thematic focus in different periods and analyzed thematic evolution trends. [Result/conclusion] IPM mainly focuses on three themes of information retrieval， text analysis and user research， and presented evolution characteristics in general： information retrieval as the core theme， transform from text and information analysis to multimedia and knowledge analysis， and in-depth analysis and mining of user sentiments.

Keywords： Information Processing and Management ? ?IPM ? ?computer and information science ? ? thematic analysis

3900500589273