“用户-数据-服务”组合视角下知识融合模式研究

本书从知识管理与知识服务出发，以用户为导向、数据为基础、服务为目标，探索“用户-数据-服务”组合视角下的知识融合新模式及其实现方案。在理论方法上，综合运用、集成与优化多学科技术方法，提出同源数据组配型、用户需求挖掘型、多源数据集成型、服务增强型等模式，有助于创新和完善知识融合的研究，拓展和深化知识管理的理论和方法体系；在实践应用上，提出的知识融合模式有效实现了嵌入用户需求、融合多源数据、增强服务能力的目的，深层次挖掘了潜在知识并发现新知识，有助于通过知识融合支撑知识创新服务工作，促进数据产业与人工智能产业的发展。

靳嘉林，管理学博士，华北水利水电大学管理与经济学院信息管理系讲师，中国科学学与科技政策研究会科学计量学与信息计量学专业委员会会员、天津市中文信息学会会员，主要研究方向为知识融合与知识发现、人工智能与数据治理等。近年来，在《情报学报》、Scientometrics等SSCI/CSSCI收录期刊发表论文10余篇；主持江苏省研究生科研与实践创新计划项目1项，作为主要人员参与国家社会科学基金重大项目2项，国家自然科学基金青年科学基金项目1项，国家自然科学基金应急管理项目1项，其他省部级项目及国防项目6项；参与撰写专著3部。

第1章 绪论

1.1 多源数据时代的知识融合需求与价值

1.2 知识融合研究的进展与评述

1.3 本书的研究思路与内容结构

1.4 本书的研究方法与技术路线

1.5 主要创新点

第2章 知识融合理论基础与研究架构设计

2.1 相关概念界定

2.2 本书的理论基础

2.3 本书的方法基础

2.4 “用户-数据-服务”组合视角下知识融合体系架构及其实现模式设计

2.5 本章小结

第3章 同源数据组配型知识融合模式研究：基于知识元抽取

3.1 同源数据组配型知识融合模式研究框架

3.2 知识元的内涵及表示方法

3.3 知识元抽取模型设计

3.4 同源数据组配型知识融合模式的设计实现

3.5 本章小结

第4章 用户需求挖掘型知识融合模式研究：知识推荐支撑

4.1 用户需求挖掘型知识融合模式研究框架

4.2 知识用户的多种需求

4.3 知识推荐模型设计

4.4 用户需求挖掘型知识融合模式的设计实现

4.5 本章小结

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