本文關(guān)鍵詞：用戶專利文獻閱讀興趣拓撲研究及在主動推送微服務(wù)中的應(yīng)用

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【摘要】：專利文獻包含豐富的創(chuàng)新信息,是重要的知識載體,具有重要的參考價值。閱讀行為能在一定程度上反映用戶的興趣所在。通過知識圖譜與定性研究方法相結(jié)合來分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)基于專利文獻閱讀行為的研究目前處于空白。本文主要利用專利文獻自身特有的編排體例和內(nèi)容特征,通過對用戶專利文獻閱讀行為的實驗分析,挖掘其對專利文獻要素的興趣拓撲結(jié)構(gòu),構(gòu)建興趣模型指標,計算興趣度;再挖掘用戶平時閱讀的興趣關(guān)鍵詞及其所對應(yīng)的國際專利分號(IPC)小類、結(jié)合利用興趣拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)置關(guān)鍵詞位置權(quán)重,發(fā)現(xiàn)待推送的專利文獻。本研究具體包括以下幾個方面的內(nèi)容和創(chuàng)新。(1)分析了國內(nèi)外閱讀行為興趣研究知識圖譜。選擇Web of Science數(shù)據(jù)庫中閱讀行為興趣研究的相關(guān)文獻,利用CitespaceⅢ、Hist Cite軟件及數(shù)據(jù)庫在線分析功能進行分析和處理,揭示基于閱讀行為興趣研究的跨學科屬性、重要區(qū)域、機構(gòu)、研究熱點、高影響力著者、代表性文獻及核心刊物。(2)構(gòu)建了用戶專利文獻閱讀行為興趣的理論模型。利用Tobii T60XL對閱讀眼動數(shù)據(jù)進行采集、處理與分析,以發(fā)現(xiàn)用戶對各興趣區(qū)的偏好差異;通過對視線掃瞄軌跡采集用戶在閱讀過程中的視線掃瞄模式,進一步確定了興趣模型指標,具體包括:相對訪問時間、相對注視次數(shù)、瞳孔直徑縮放比和回視次數(shù);采用改進的層次分析法對興趣模型指標進行權(quán)重設(shè)計,提供了構(gòu)建用戶專利文獻閱讀興趣模型的一般方法。(3)挖掘用戶專利文獻閱讀興趣并進行拓撲結(jié)構(gòu)表示。進一步以Tobii T60XL眼動儀為工具,選用26名視力正常從事科研的江蘇大學教師和研究生,記錄其閱讀專利文獻的行為。實驗中,將專利文獻劃分為12個要素即12個興趣區(qū),結(jié)合用戶實驗中的閱讀行為、測前問卷、測后RTA訪談進行分析;構(gòu)建訪問時間、注視次數(shù)、瞳孔直徑縮放比3指標,計算用戶對各要素的興趣度;構(gòu)建各興趣區(qū)回視次數(shù)的關(guān)系矩陣。根據(jù)用戶在各個要素的興趣度及不同要素間的興趣關(guān)聯(lián)程度,構(gòu)建用戶專利文獻閱讀的興趣拓撲結(jié)構(gòu)。(4)利用興趣拓撲結(jié)構(gòu)提供主動推送微服務(wù)模型。構(gòu)建專利文獻樹形結(jié)構(gòu)模型并進行文本預(yù)處理,利用興趣度賦以興趣特征詞微興趣權(quán)重、利用興趣拓撲結(jié)構(gòu)賦以特征詞位置權(quán)重、結(jié)合特征詞的長度對TF-IDF算法進行改進,計算特征詞的綜合權(quán)重,從而構(gòu)建帶有用戶興趣專利特征詞向量空間模型;再挖掘利用興趣特征詞所對應(yīng)的IPC小類,限定待檢索的專利技術(shù)領(lǐng)域,在專利數(shù)據(jù)源中進行檢索得檢索結(jié)果;將用戶興趣的專利特征詞向量與檢索結(jié)果進行相似度匹配計算和排序,得用戶TOP n興趣專利文獻。
【關(guān)鍵詞】：專利文獻 閱讀行為 眼動實驗 興趣模型 拓撲結(jié)構(gòu) 相似度計算 微服務(wù) 主動推送服務(wù)
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：G252.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 研究意義12-13
• 1.2.1 理論意義12-13
• 1.2.2 實踐意義13
• 1.3 研究內(nèi)容與方法13-15
• 1.3.1 研究內(nèi)容13-14
• 1.3.2 研究方法14-15
• 1.4 論文研究框架15-18
• 第2章 閱讀行為興趣挖掘及推送服務(wù)研究現(xiàn)狀18-37
• 2.1 數(shù)據(jù)來源與研究方法18-20
• 2.2 研究現(xiàn)狀的圖譜分析20-28
• 2.2.1 閱讀行為的興趣研究的跨學科性分析20-22
• 2.2.2 區(qū)域?qū)嵙Ψ治?/span>22-23
• 2.2.3 機構(gòu)合作分析23-24
• 2.2.4 作者合作分析24-26
• 2.2.5 研究熱點分析26-28
• 2.3 知識基礎(chǔ)的圖譜分析28-32
• 2.3.1 高影響力作者及其代表性文獻28-30
• 2.3.2 文獻來源分布30-32
• 2.4 國內(nèi)外研究總結(jié)32-33
• 2.5 現(xiàn)有研究的定性分析33-36
• 2.5.1 閱讀行為興趣挖掘的研究內(nèi)容33-34
• 2.5.2 推送服務(wù)的研究內(nèi)容34-35
• 2.5.3 專利文獻的有關(guān)研究35
• 2.5.4 研究總結(jié)35-36
• 2.6 本章小結(jié)36-37
• 第3章 用戶專利文獻閱讀行為興趣模型構(gòu)建37-44
• 3.1 閱讀行為指標的選取37-40
• 3.1.1 相對訪問時間指標38-39
• 3.1.2 相對注視次數(shù)指標39
• 3.1.3 瞳孔直徑縮放比指標39
• 3.1.4 回視次數(shù)指標39-40
• 3.2 閱讀行為指標權(quán)重的計算40-41
• 3.2.1 閱讀行為指標權(quán)重的計算方法40
• 3.2.2 利用改進的AHP計算指標權(quán)重40-41
• 3.3 用戶興趣模型的建立和更新方法41-43
• 3.3.1 用戶興趣度41-42
• 3.3.2 閱讀興趣模型建立42-43
• 3.3.3 用戶興趣模型的更新43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 用戶專利文獻閱讀興趣挖掘及其拓撲結(jié)構(gòu)表示44-55
• 4.1 專利文獻的結(jié)構(gòu)特點與興趣區(qū)劃分44-46
• 4.1.1 專利文獻的結(jié)構(gòu)特點分析44-45
• 4.1.2 專利文獻的興趣區(qū)劃分45-46
• 4.2 用戶對各要素的興趣度計算46-47
• 4.2.1 用戶對要素的相對訪問時間46
• 4.2.2 用戶對要素的相對注視次數(shù)46-47
• 4.2.3 用戶對要素的瞳孔直徑縮放比47
• 4.2.4 計算對各要素的閱讀興趣度47
• 4.3 興趣區(qū)之間的關(guān)聯(lián)分析47
• 4.4 用戶興趣的要素拓撲結(jié)構(gòu)表示方法47-48
• 4.5 用戶興趣的要素拓撲結(jié)構(gòu)表示48-54
• 4.5.1 實驗48-49
• 4.5.2 實驗數(shù)據(jù)分析49-54
• 4.5.3 實驗結(jié)果驗證54
• 4.6 本章小結(jié)54-55
• 第5章 用戶專利文獻閱讀興趣向量模型及主動推送微服務(wù)研究55-70
• 5.1 推薦模型流程55-57
• 5.2 專利文獻的特征向量表示57-62
• 5.2.1 用戶微興趣度計算57-58
• 5.2.2 建立專利文獻樹形結(jié)構(gòu)模型58-60
• 5.2.3 專利文本分詞60
• 5.2.4 特征提取60-62
• 5.3 推薦模型框架62-66
• 5.3.1 前臺數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)63-65
• 5.3.2 數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)65-66
• 5.3.3 文獻采集與匹配系統(tǒng)66
• 5.4 基于專利閱讀行為的主動推薦微服務(wù)示例66-69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 第6章 結(jié)論與展望70-74
• 6.1 結(jié)論70-71
• 6.2 建議71-72
• 6.3 展望72-74
• 參考文獻74-81
• 附錄A 測前問卷81-84
• 附錄B 測后問卷84-85
• 在讀期間發(fā)表論文與參與的項目等情況85-87
• 致謝87

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