[目的/意义] 在高等教育高质量发展进程中，未来学习中心的概念应运而生，对依托高校图书馆建设未来学习中心的探讨兼具理论和实践参考意义。[方法/过程] 基于未来学习中心建设的现实背景，运用归纳、演绎推理和逻辑分析法，对相关理论研究与实践探索进行回顾，进而明确未来学习中心的定位、要素及相关体系。[结果/结论] 未来学习中心是依托高校图书馆打造的新型基层学习组织，应集合主体、资源、技术三大关键要素，构建“人+空间+信息资源”三元关联的知识服务体系、“资源+服务+管理”一体化的资源综合体创新体制、“文献+教学平台+IT”组织保障和资源整合机制。建设过程中应把握“以用户为中心”、致力服务转型、多元要素互联互通的原则。

[目的/意义] 高校图书馆的生存与发展环境持续发生变化，文献信息资源保障如何实现创新和转型发展成为图书馆以及图书馆联盟面临的重要问题。[方法/过程] 梳理已有研究，面向高校图书馆专业馆员开展问卷调查，对高校图书馆与联盟的文献信息资源保障现状以及对未来发展的观点进行收集和分析。[结果/结论] 调查发现，高校图书馆文献信息资源保障在政策保障、特色馆藏、自建资源、开放获取、数据决策、技术创新、联盟合作方面既有机遇也有挑战。结合调查结果，研究认为高校图书馆文献信息资源保障要坚持走单馆建设与联盟合作相结合之路，需要在完善政策保障、推动评估变革、拓展印本合作、创新特藏建设、变革电子资源采购模式、推动新型资源探索实践、推动联盟合作与业务融合等方面做出努力。

[目的/意义] 师承关系普遍存在于科研人员之间，研究科研人员的师承合作模式对于深入理解科研人员与其导师之间的科研合作行为特征及规律具有重要意义。[方法/过程] 基于科研人员所发表学术成果的合著关系与研究主题，提出科研人员师承合作模式的概念模型和识别方法，在合著关系视角下，将师承合作模式划分为“引领成长型”“助力发展型”“自由合作型”和“各行其是型”四种；在研究主题视角下，将师承合作模式划分为“传承延续型”“协同发展型”和“自主探索型”三种；并以情报学领域的博士为研究对象，研究了双重视角下的科研人员师承合作模式特征。[结果/结论] 研究发现，在博士的学术生涯中，无论哪种研究视角下的师承合作模式均是不断变化的，且具有多种演变路径与演变模式。此外，导师对博士学术成长中基于研究内容层面的隐性影响时间显著长于基于合著论文层面的显性影响，博士对导师在研究主题层面的传承性更强。研究丰富了科研人员师承合作模式研究的方法体系，对后续相关研究的开展具有重要的参考价值。

[目的/意义] 探索纠正类健康信息逆火效应的存在和作用机制，为政府和社交媒体平台提高纠正类健康信息的使用效率提供理论支持与策略建议。[方法/过程] 设置世界观逆火效应和熟悉度逆火效应实验，检验感知威胁性、感知信息质量、感知新颖性与纠正背离度间作用关系及负面情绪的中介效应，验证信息来源可信度的调节效应。[结果/结论] 研究表明：纠正类健康信息逆火效应存在。感知威胁性可以正向影响纠正背离度，负面情绪在其中发挥中介效应；信息来源可信度负向调节感知威胁性对纠正背离度的影响。在日常饮食主题的纠正类健康信息中，逆火效应更加突出，感知信息质量负向影响纠正背离度；感知新颖性不是熟悉度逆火效应的影响因素；同时，信息来源可信度在感知信息质量、感知新颖性对纠正背离度的作用间调节效应均不显著。

[目的/意义] 为提高机器理解医学文本的能力，提高医学自然语言处理等上层任务效果，保障医学知识内容更新及时性、覆盖完整性，提出一种融合汉字多语义信息与文本统计特征的医学新词发现方法。[方法/过程] 以规范用词的医学文献摘要数据为新词发现来源，基于N-gram模型获取N元词串，将词串存入字典树，从词的内部凝固度、词的自由程度、词的语义相似度3个角度同时计算每个N-gram词串的关联置信度、左右邻接熵、多语义相似度（包括汉字细粒度字符语义信息、BERT词向量信息），遍历上述各指标阈值评估N-gram词串为医学新词的可能。[结果/结论] 从中华医学会收录的截至2022年10月20日的最新1 000篇文摘中发现医学新词3 263个，去除重复项后，共获得764个医学新词。提出的融合汉字多语义与文本统计特征的医学新词发现方法对比现有方法具有一定提升，且在应用上可以有效提高医学分词任务效果，使医学分词后的名词类别更清晰、概念更明确、内涵更丰富。结合汉字内在多语义信息与字词外部统计特征的医学新词发现方法，不仅可以提高计算机的新词发现能力，还可提高计算机面对专业且复杂的医学文本自然语言处理效果，对及时更新领域知识内容等具有重要帮助。

[目的/意义] 在学术文献检索与阅读场景下，当前学术信息量已远超用户信息处理能力，造成信息堆积。为应对用户阅读效率与知识吸收难题，面向学术文献检索结果集开展内容的综合挖掘揭示。[方法/过程] 一方面从阅读体验出发，针对文献检索场景的特点，进行结构化综述表达设计；另一方面从技术方法与内容质量提升出发，利用基于深度学习的文本自动生成技术，构建科技文献数据集，训练并优化文本摘要模型，在此基础上利用大语言模型技术实现结构化的综述文本生成。[结果/结论] 训练优化后的摘要模型在各指标的召回率和F1值上平均增长2.07%。基于大模型的结构化综述生成，在实际测评中能够有效地提炼、总结和归纳内容要点，验证本文技术路线和应用实践的可行性，为进一步提升学术文献的知识化服务水平、智能辅助阅读与语义内容综合挖掘揭示等方面提供应用实践指南。

[目的/意义]人工智能时代，以ChatGPT为代表的人工智能蕴含着巨大的生产力和价值，但同时也带来了学术不端、隐私安全、知识产权等风险。探索分析英美高校ChatGPT使用规定，对我国高校ChatGPT使用规定的出台具有一定参考和借鉴意义。[方法/过程]采用扎根理论研究方法，借助NVivo12.0软件，对15份英美高校ChatGPT使用规定的政策文本进行编码分析，并初步构建高校ChatGPT使用规定理论模型。[结果/结论]研究结果发现，高校ChatGPT使用规定包括：总体规则及范围界定、学术使用规范、教学使用规范。其中，总体规则及范围界定是高校ChatGPT使用规定的基础，学术使用规范是高校ChatGPT使用规定的保障，教学使用规范是高校ChatGPT使用规定的根本。并根据英美高校ChatGPT使用实践，结合国内高校图书馆开展ChatGPT服务的现状，思考这对于我国高校图书馆深入开展ChatGPT服务的启示。

[目的/意义]分析当前学术出版界在面对以ChatGPT为代表的人工智能（ AI）工具时的态度、措施与政策，为AI4Science背景下学术出版政策体系构建提供参考。[方法/过程]运用网络与文献调研法、内容分析法等系统扫描和分析各类学术出版相关方对于AI工具使用的政策/声明。[结果/结论]不同学术出版相关方对AI工具使用的应对速度不同，但其关注点和政策关键因素比较一致，而就政策/声明关键术语及具体操作层面体现出的差异较大。从利益相关方视角看，不同学术出版相关方发布AI工具使用政策/声明的模式不尽相同。未来，学术出版相关方对于AI工具使用的应对仍将处于不断摸索和调试阶段。各学术出版相关方应加强沟通与协同，积极制定应对AI工具使用的政策框架。学术共同体应充分联动，构建关于AI工具使用的政策和规则体系。

[目的/意义]在日趋激烈的国际竞争背景下，颠覆性技术被认为是引领技术和产业发展方向、助推企业和产业实现“弯道超车”的绝佳机会窗口。为此，预测和部署颠覆性技术对于国家抢占科技制高点、重塑价值链均具有重大战略意义。[方法/过程]结合深度学习和离群点检测算法，构建基于离群点视角的颠覆性专利预测框架。该研究框架包括五个关键步骤：首先，利用BERT模型和TF-IDF算法将专利文本和专利分类号转化为可计算的高维向量表示，并结合PCA算法进行降维和特征融合；其次，采用三种离群点检测算法，以增量迭代的方式识别离群专利；再者，通过数据集修正，从离群专利中保留新技术专利；在此基础上，通过深度剖析新技术形式颠覆性专利的核心特征，构建有效的测度指标体系；最后，利用深度学习DNN模型拟合专利指标和颠覆性专利标签之间的关联关系，从而实现从大量的新技术专利中对潜在颠覆性专利的有效预测。[结果/结论]以人工智能为例，验证了该方法的有效性。结果共预测出411条颠覆性专利，这些专利主要涉及六大颠覆性方向：多模态预训练大模型、增强现实、生成式AI、自动驾驶、图像识别与处理和智能通信。这些技术的推广和应用，将对未来的科技和产业发展产生重大影响。研究结果可为国家政策制定和企业技术布局提供重要的决策参考。

[目的/意义]探究不同认知能力的用户在信息搜索行为、认知路径特征以及认知转换上的差异性，理解用户在搜索即学习过程中的搜索状态和学习状态，帮助改进搜索系统的设计以更好地支持用户获取信息。[方法/过程]采用受控用户实验法，将用户根据认知能力分为两组，每组用户分别完成三种类型的信息搜索任务，使用录屏记录与出声思维法采集搜索与学习过程实验数据，采用非参数检验法进行数据分析。[结果/结论]研究发现，认知能力高低程度不同的搜索者在认知转换上存在显著差异。不同类型的认知能力对搜索者的搜索行为和认知路径存在不同的影响，类比推理、逻辑判断、数量关系、常识认知、语言逻辑能力都对用户搜索行为有显著影响，逻辑判断、常识认知和语言逻辑能力在认知路径上发挥重要作用。

[目的/意义]网络学术社区中的用户生成答案质量良莠不齐，难以为用户提供高效的决策支持，筛选高可用性答案能够促进网络学术社区问答知识的高效利用。[方法/过程]从文本主题语义视角出发，提出一种基于深度预训练语言模型和多标签分类技术的问答相关性计算方法，用于实现对网络学术社区用户答案的有用性排序。该方法首先提取问题文本和答案文本的语义向量，然后进一步将其映射到领域化的主题向量空间，从而实现对问题和答案主题相似度的计算。[结果/结论]以“小木虫”学术社区论文投稿板块“求助完结”栏目下的所有提问及每条提问下的全部答案为实验数据，以NDCG、Q-Measure为评测指标，将本文方法与Cross-Encoder和Bi-Encoder两种基于语义的常规排序方法进行比较，发现本文方法与常规方法性能相当，但是对标注数据的需求更少。

[目的/意义]梳理运用科学计量学方法识别与预测学术论文临床影响力的相关文献，以期为推进科学研究临床影响力评价提供借鉴。[方法/过程]通过查阅国内外文献，界定学术论文的临床影响力评价相关概念，明确临床影响力评价问题的学科属性，并阐述学术论文临床影响力评价的动因。在此基础上，分别对临床影响力的量化特征、识别与预测方法进行细致梳理，并列举了获取“跨界引文”数据的工具。[结果/结论]在科学计量学视角下识别与预测论文临床影响力方面，已经取得了较为丰富的成果。未来，需要多学科、跨团队专家进行深入的理论探索；加快论文临床影响力评价的数据基础设施建设；推进学术论文临床影响力评价与大语言模型的深度结合，开创学术论文多维度影响力智能化检索与评价的新篇章。

[目的/意义]对中美数据主权战略博弈态势的探明有助于消解我国数据主权保障的实践风险和理论隐忧。[方法/过程]基于所明确的数据主权战略基本内涵，构建数据主权战略博弈理论框架，根据中美现有数据主权战略文本，观察中美双方战略谋划层中博弈内生动因，进而分析在其驱动下战略实施层中双方博弈策略选择构成的博弈关键环节，据此出具我国优化数据主权战略博弈策略、寻求有效博弈均衡的路径。[结果/结论]中美间具有广阔的利益交融地带，长期非合作博弈势必减损两国博弈收益。对此，我国应在数据主权原则基础之上主动寻找中美数据主权战略利益契合点开展务实合作，发展良性竞争，避免战略对抗的不断升级，通过促进国际合作、优化国内协同、聚力技术突破、保持战略定力4条主要路径应对中美数据主权战略博弈。

[目的/意义]采用政策文本分析法，构建智慧图书馆用户数据合规治理机制，以安全合规赋能智慧图书馆服务效能提升，实现图书馆多模态融合发展。[方法/过程]以用户数据治理相关的法律、法规、标准等制度为规制，解析用户数据治理的主题分布；以“数据生命周期管理”为主轴，以“应用场景”为辅助，采用政策文本内容分析法进行三级主题编码，逐级归纳、提炼智慧图书馆用户数据治理的合规要求，进而构建智慧图书馆用户数据合规治理机制。[结果/结论]构建包括6个一级主题、41个二级主题以及184个合规要求的智慧图书馆用户数据治理合规要求体系，形成用户数据安全管理体系、用户数据运营体系、用户数据规范保障体系等多系统融合共通的用户数据合规治理运行机制。

[目的/意义]从“双减”政策切入，探究教育政策对于学生阅读的影响。[方法/过程]立足于“双减”与“阅读”的关系，着眼于“双减”政策落地后第一个完整教学周期完成这一特殊时间节点，通过阅读数据、规划文本以及利益相关者调查等多重视角，对“双减”政策之下义务教育阶段的中小学生的阅读行为是否有所增长、青少年阅读和家庭亲子阅读是否获得了有利的促进进行探讨。[结果/结论]研究发现：①阅读认知方面，可以从某些视角在一定程度上观察到“双减”政策对基础教育相关主体阅读认知所产生的影响；②阅读行为方面，客观收集的阅读数据未能有效证明“双减”政策时间点前后的阅读行为变化，但有目的的调查则较为明显地反映出学生可支配的阅读时间和进行阅读的机会在增加；③阅读服务方面，服务量的增长得到了多角度的证明，中小学图书馆在基础教育中提升重要性和可见度的机会增加；④阅读保障方面，更多的阅读需求需要更有力的阅读保障，“双减”政策促进了公共文化服务与教育融合发展的双向意愿，也推动了以“馆校合作”和“家庭阅读”为主题的实践探索和创新。

[目的/意义]分析用户生成内容（user generated content，UGC）平台用户基于收藏的数字囤积行为的影响因素，以期丰富和拓展数字囤积领域的研究，并为优化UGC平台设计提供参考。[方法/过程]以小红书为例，基于计划行为理论，构建UGC平台用户数字囤积行为影响因素模型，通过问卷调查收集数据，利用软件SPSS和AMOS进行数据分析。[结果/结论]态度和主观规范正向影响用户数字囤积意愿，态度、文化认同和实物囤积行为正向影响用户数字囤积行为。UGC平台可通过引导用户审慎收藏、提供提醒和定期清理功能、设置收藏上限与分类标签以应对用户基于收藏的数字囤积行为。

[目的/意义]古诗是我国古典文学的宝贵遗产，从语义关联的视角对领域信息资源中显性知识（人物、时间、地点等）、隐喻知识（物象、情感等）以及用于解释隐喻文化背景的文化图式进行语义组织，对于新时代下我国文脉的内涵式传承与认知服务具有重要意义。[方法/过程]提出基于知识本体的隐喻知识及其文化图式组织模型。从古诗的物象与情感概念切入，剖析物象与意象隐喻知识的概念内涵与作用机制；对古诗文本进行特征解析以归纳核心的元数据，以构建融合显性与隐喻概念的古诗知识本体；获取领域显性与隐喻知识构建古诗知识图谱进而开展图谱解析。采取语义推理逻辑从图谱三元组数据中发掘古诗隐喻文化图式；将文化图式的图谱数据作为古诗表示特征进行计算，从族性和特性的角度探索古诗分类编目和个性化推荐等知识服务应用。[结果/结论]所构建的古诗知识本体能够从语言层面和诗人心理层面对隐喻知识及其文化图式进行有效知识组织，真正实现从语言、语义、情感及隐喻等层面对古诗进行知识挖掘与数据关联，以提升读者对古诗文化的感知、理解与认知能力。

[目的/意义]近年来，定性比较分析在国内外图书情报领域备受关注，对QCA在图情领域的应用情况进行梳理、分析，有助于创新图情领域实证研究方法，促进学科发展。[方法/过程]运用文献计量学方法及内容分析法，对QCA引入图书情报领域以来的文献进行回顾、梳理，从文献分布、QCA方法类型、样本、条件变量以及与其他数据分析方法的配合使用5方面进行归纳与总结。[结论/发现]QCA在图书情报领域的应用具有主题分布广泛、样本数量要求宽松、样本与条件变量选取方式多样、可与结构方程建模、回归分析等数据分析方法共同使用等特点，是图书情报学实证研究中的新视角，今后在扩展研究领域及研究问题、探索与图书情报领域常用理论的结合、挖掘QCA在处理图情领域动态时序问题的应用价值等方面有待学者的进一步探究。

[目的/意义] 公共数据涉及大量有关国家安全、商业机密和个人隐私的内容，如何防范和化解公共数据安全风险，正确认识评估这些安全风险，考验着国家和政府公共数据安全管理的智慧，是提升国家治理体系现代化保障国家安全的关键。[方法/过程] 结合安全韧性理论提出预警体系、应对体系、恢复体系和成长体系4个模块的公共数据安全韧性治理体系，并在此基础上应用系统动力学方法，通过Vensim PLE进行仿真实验，探索关键因素及组合因素的动态关系。[结果/结论] 仿真结果表明，成长体系中的公共数据安全协同制度和公共数据安全技术迭代变量对公共数据安全韧性治理体系影响较大，预警体系、应对体系、恢复体系协同发展对公共数据安全韧性治理体系建设的可持续发展影响显著，并据此对建设公共数据安全韧性治理体系提出可行性建议。

[目的/意义] 对省级地方政府促进数据资产化利用的推进行动展开调查，旨在厘清我国推进数据资产化利用的实践现状，以发现更优的推进策略并推动相关理论的发展。[方法/过程] 通过梳理总结省级地方政府在完善政策法规、优化组织架构、举办数据竞赛、设立数据交易所和开展公共数据授权运营5方面的行动内容，基本明确我国地方政府推进数据资产化利用的行动图景。[结果/结论] 对已有推进行动的特点与局限进行整体分析得到如下结论：政府颁布的政策法规跟进迅速，但具体规则有待明确和细化；数据管理机构的数字经济建设职能显现，但未充分体现于数据要素层面；数据竞赛成为政府提升社会数据资产化利用素养的主要方式，但运营效果不足；数据交易所得到广泛建设，但尚待一体化构建；公共数据授权运营逐渐成为政府示范数据要素市场化的重要方向，但实施路径有待深入探索。基于此，提出政府应从国家层面加强顶层设计与统筹协调、各地政府协同构建全国一体化数据资源体系、构建全国一体化数据交易市场体系三大方向优化推进数据资产化利用的行动启示。

[目的/意义] 生成式AI的广泛应用将使得用户信息搜寻行为发生转移，这可能导致传统搜索引擎用户流失。因此，有必要研究用户信息搜寻转移的形成机理。[方法/过程] 基于推—拉—锚理论（PPM）构建研究模型，采用结构方程模型（ SEM）和模糊集定性比较分析（ fsQCA）进行数据分析。[结果/结论] 信息—任务低匹配、信息过载导致用户不满意，AIGC信息质量、感知交互性影响感知价值，用户不满意、感知价值、社会影响决定用户的转移意向。fsQCA识别了导致转移意向的3个组态。研究结果启示搜索服务商需提高信息—任务匹配度，降低信息过载和用户不满意来实现用户保持；另外一方面，生成式AI平台则需提高AIGC信息质量、交互性等，通过社会影响来吸引用户使用。

[目的/意义] 厘清量化自我技术的示能性，并与需求和功能进行匹配，以更好地了解量化自我行为，进而改善个人健康。[方法/过程] 通过访谈23位智能手表用户，依据扎根理论使用NVivo归纳总结出量化自我技术示能性。基于需求—示能—功能视角，将量化自我技术的示能性、需求和功能进行匹配。[结果/结论] 量化自我技术的示能性包括技术示能、社交示能和数据示能，量化自我技术的技术示能可以满足用户自主需求和关系需求；社交示能可以满足用户多种需求；而数据示能可以满足用户的自主需求、认识自我需求和保持自我认同需求。基于这一结果，提出量化自我技术功能服务改善的建议。

[目的/意义] 特定领域中的信息检索系统，往往因为用户自身领域知识不足存在检索效率低下的问题。现有的面向特定领域的知识组织工具，如领域知识图谱，可以有效缓解这一问题，但是如何将其更好地嵌入到现有信息检索系统中是目前尚未解决的问题。因此，提出一套基于领域知识图谱的探索式搜索系统的全流程解决方案，包括从实体及关系的联合抽取、领域知识图谱构建到探索式搜索系统的实现。[方法/过程] 以图情领域学术文献为研究对象，对图情领域的实体及其间关系的形式化定义进行深入的探索、提出基于Paddle UIE实现实体及关系的联合抽取任务方法，并构建一个基于可交互图情领域知识图谱的原型检索系统。[结果/结论] 通过比较不同实体及关系联合抽取方法的效果，包括Paddle UIE、CasRel、SpERT和CORE，发现基于提示学习的预训练大语言模型Paddle UIE具有更好的抽取效果，特别是在样本量较少的情况下。此外，从进一步设计的两个搜索实验任务结果中可以发现，与通用搜索引擎相比，本文系统可以显著提高用户满意度，有效解决用户领域知识不足（如跨学科场景）下检索性能低下的问题，表明本文提出的全流程解决方案可以为学术文献服务提供方开发用户支持工具提供流程指导和建议。

[目的/意义] 对预训练语言模型在情报学与情报工作中的相关研究进行系统性的梳理与分析，为后续预训练模型与情报研究的融合提供借鉴。[方法/过程] 首先，简述预训练模型的基本原理与发展历程，汇总情报研究中应用较为广泛的预训练模型。其次，宏观上分析预训练模型在国内外情报研究中的热点方向，微观上从情报组织、情报检索、情报挖掘等方面调研预训练模型相关研究成果，并细致分析归纳预训练模型的应用方式、改进策略与性能表现。最后，从预训练模型的语料、训练、评价、应用等方面总结当前预训练模型在情报学科中面临的机遇与挑战，展望未来发展。[结果/结论] 当前BERT及其改型在情报处理中应用最广、表现最优。结合神经网络与微调的范式被用于各研究场景，尤其是领域信息抽取与文本分类任务。继续预训练、外部知识增强、架构优化等策略可进一步提升性能。如何平衡训练语料的规模与质量、提升模型易用性与安全性、高准度与多维度评价模型真实能力、加速学科知识挖掘工具落地应是未来考虑的关键问题。

[目的/意义] 科学数据是国家发展的重要资源，随着科学数据受到越来越多的关注，安全问题也随之而来。为更好保障数据安全，管理科学数据，本研究从现实需求出发，梳理已存在的科学数据安全问题，构建科学数据安全问题成因模型，归纳成因机制。[方法/过程] 在现有理论基础上，运用访谈法和文本分析法开展研究，深度访谈 22 位来自不同科学体系和学科领域的科研人员及科学数据管理利益相关者，使用三级编码方法整理访谈资料，分析科学数据安全现状，构建科学数据安全问题的成因模型。[结果/结论] 研究发现，科学数据安全的成因模型包含意识、需求、管理、制度、社会环境、设施环境以及安全隐患 7 个维度，科学数据全生命周期的每一个阶段都有可能遇到安全威胁。

[目的/意义] 总结和探讨公共图书馆研学旅行研究与实践中需要关注和解决的关键问题，重振与彰显公共图书馆社会教育职能，推进公共图书馆研学旅行服务的高质量发展。[方法/过程] 基于网络调研法以及案例研究法，系统总结我国公共图书馆研学旅行的研究现状，关注目前公共图书馆研学用户的类型、研学基地的情况以及图书馆研学旅行的合作机构等，深入分析典型案例，并针对推进公共图书馆研学旅行需要解决的关键问题进行科学研判。[结果/结论] 公共图书馆开展研学旅行服务，需要推进研学标准规范建设、完善研学课程体系、明晰公共图书馆研学活动角色及服务意识、培育专业性研学导师队伍、重视研学活动评估成效，助力公共图书馆研学旅行提质增效。

[目的/意义] 前沿技术的跨学科应用是科技创新的重要方式，识别学术文献中潜在的跨学科“技术—主题”创新组合，有助于发现驱动目标学科领域发展的创新机会，助力我国抢占科技创新制高点。[方法/过程] 基于组合创新思想与学术论文大数据构建跨学科“技术—主题”创新组合识别框架，首先基于主题模型和词向量模型构建跨学科“技术—主题”组合适配度指标，通过借鉴其他学科领域对前沿技术的应用来评估目标学科领域主题与前沿技术搭配的合理性；其次基于前沿技术与目标学科领域主题的共现分析构建跨学科“技术—主题”组合新颖性指标，筛去新颖性不足的“技术—主题”组合，即可得到适配且新颖的跨学科“技术—主题”创新组合。[结果/结论] 根据构建的框架探索人工智能技术在图情领域学术研究中的创新应用，共识别出 14 个适配且新颖的跨学科“人工智能技术—图情领域主题”创新组合。结果表明该框架识别跨学科“技术—主题”创新组合的有效性，可为各学科领域的科技创新提供前瞻性指引。

[目的/意义] 为识别及预判当前受到高度关注的颠覆性技术，以专利术语为基础构建颠覆性技术识别指标，并对太阳能光伏领域的专利进行实证研究。[方法/过程] 基于全文本内容，兼顾技术创新性和技术影响力两个维度，构建涵盖 5 个指标的颠覆性技术识别指标体系；并采用自然语言处理技术抽取专利术语，将识别问题转化为经典的二分类问题训练机器学习模型；同时针对训练样本类别分布不平衡的问题，引入决策曲线分析以确定最优的分类阈值。[结果/结论] 实证研究在太阳能光伏领域 2 196 个专利中预判出 91 个颠覆性专利，取得较好的预测效果，验证本文提出的颠覆性技术识别方法的有效性，为颠覆性技术预判、专利价值衡量等研究提供新的视角。

[目的/意义] 大数据给企业情报工作带来极大的挑战，如何整合海量、多源、异构且动态变化的市场活动事件大数据，并从中挖掘有价值的情报，实现企业竞争情报和态势理解的序化，是企业情报管理工作的关键。[方法/过程] 尝试从企业情报事件的角度出发，提出一种新的企业竞争情报及态势大数据组织模型——企业竞争情报态势关联图谱。在此基础上，探究企业竞争情报态势关联图谱的构建流程及具体应用。[结果/结论] 所提出的企业竞争情报态势关联图谱能够实现事件、实体及其相互关系的知识表示、结构化组织与有效管理，可以丰富情报学中信息组织的理论和方法体系。同时，能够服务于企业竞争情报态势的全面监控与感知，为企业管理决策提供情报支撑。

[目的/意义] 技术会聚作为推动技术创新的关键因素，实现其早期预测具有重要意义，从复杂动态视角出发对现有技术会聚相关文献进行系统综述，以期为深入研究提供参考和启发。[方法/过程] 首先，对技术会聚预测相关理论、特征与测度指标进行系统梳理；其次，从复杂性视角出发探讨当前研究对于技术会聚形成机制的理解与实践；再次，从动态性视角出发对当前技术会聚预测研究所采用的动态表示方法进行讨论；最后，结合复杂动态视角对当前技术会聚研究所面临的关键问题进行探讨，并对未来研究发展方向进行展望。[结果/结论] 现有研究普遍缺乏对技术会聚过程中动态性和复杂性的充分理解，针对技术会聚中技术重组机制、网络异质性、节点动力学及语义特征最优表示方式的探索或可成为提升技术会聚预测能力的突破点。