大数据环境下战略性新兴产业信息服务平台服务模式创新研究
期刊：
情报理论与实践 ,2020年43(7):81-87 ISSN：1000-7490
作者机构：
[熊回香; 冯姗; 胡春; 王学东] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
大数据;战略性新兴产业;信息服务平台;服务模式;创新
摘要：
[目的/意义]随着信息技术的发展和大数据理念的深化,构建与完善战略性新兴产业信息服务平台已成为现阶段的重要任务。[方法/过程]通过分析我国战略性新兴产业信息服务平台的现存问题,依据信息融合三种关系的分析结果,文章提出战略性新兴产业信息服务平台需融合公共信息平台、信息交易平台和信息论坛三大部分的理念。依据信息需求的不同,提出战略性新兴产业信息服务平台共性化、个性化和特色化三种信息服务模式。[结果/结论]依据三种信息服务模式的创新,针对战略性新兴产业专业知识服务系统进行案例分析,旨在为我国战略性新兴产业信息服务平台的信息资源保障与服务提供指导,从而推进产业发展。
语种：
中文
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虚拟化技术在《数据结构》课堂设计中的应用
作者：
程秀峰;罗小路;熊回香
（ ;叶光辉
（ ;叶飞
期刊：
中国教育信息化 ,2020年(08):90-93 ISSN：1673-8454
作者机构：
华中师范大学信息管理学院,湖北武汉430079;华中师范大学研究生院,湖北武汉430079
关键词：
数据结构;虚拟化技术;教学改革;实践教学
摘要：
为促进现代信息技术与教学的有机融合,推动计算机类课程教学改革,文章以《数据结构》课程为例,针对传统课程教学中存在的不足,对该课程的授课形式、实验内容、考核方式等环节进行设计与重构,利用虚拟化技术构建出《数据结构》虚拟化实验平台,并将其应用于实际教学实验环节中。最后,基于该平台的应用效果,对该类型的远程实验平台为《数据结构》课程的教学改革带来的积极影响进行探讨。
语种：
中文
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基于标签的跨领域资源个性化推荐研究
期刊：
数据分析与知识发现 ,2019年3(2):21-32 ISSN：2096-3467
作者机构：
华中师范大学信息管理学院 武汉430079;[熊回香; 叶佳鑫] 华中师范大学
关键词：
标签;跨领域;资源聚类;个性化推荐
摘要：
【目的】利用标签间的关系实现跨领域资源推荐。【方法】构建跨领域资源推荐模型,分析标签特性并选择可用于跨领域推荐的标签。以DBSCAN算法结合标签向量实现初步的基于资源类型的跨领域资源推荐,将TF-IDF算法与个性化标签相结合改进初步结果,实现个性化更强的二次推荐。【结果】基于资源推荐的召回率、准确率、F值分别为0.82、0.75、0.78,基于用户标签推荐的召回率、准确率、F值分别为0.80、0.74、0.77,基于资源与用户推荐的结果与用户兴趣具有强关联性。【局限】用于初次推荐的标签数量较少,难以全面反映资源特征。用于二次推荐的标签需根据用户进行选择,采集较为困难。【结论】当不同领域中的标签具有一定关联性时,可以通过标签实现跨领域的资源推荐。
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跨媒体知识图谱构建中多模态数据语义相关性研究
期刊：
情报理论与实践 ,2019年42(2):13-18,24 ISSN：1000-7490
作者机构：
华中师范大学信息管理学院,湖北武汉,430079;华中师范大学信息管理学院,湖北武汉430079;贵州财经大学信息学院,贵州贵阳55025;[熊回香; 蒋武轩; 杨滋荣] 华中师范大学
关键词：
跨媒体;知识图谱;多模态数据;语义相关性
摘要：
[目的/意义]跨媒体知识图谱是解决跨媒体检索的重要方法之一。对多模态数据语义相关性研究,为跨媒体知识图谱的构建提供了一定的理论基础和发展方向。[方法/过程]以构建基于跨媒体的知识图谱为出发点,通过深入剖析知识图谱的内涵与构建技术,提出一种基于跨媒体数据内容的语义相关性分析模型。该模型充分利用媒体对象的高层语义的语义标签信息,将多媒态文档中的同模态对象提取出来,从而挖掘不同媒体内容间的语义关系。[结果/结论]实证结果表明,模型能够较为准确的发现不同模态数据对象间的语义相关性并将其关联起来。文章的研究对跨媒体知识图谱构建过程中实体的有效抽取及关系确立有一定的指导和帮助作用。
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基于学术能力及合作关系网络的学者推荐研究
期刊：
情报科学 ,2019年37(5):71-78 ISSN：1007-7634
作者机构：
[熊回香; 杨雪萍; 蒋武轩] 华中师范大学.信息管理学院;[马亮] 华中师范大学第一附属中学.
关键词：
科研社交网站;学术能力;关系网络;合作者推荐
摘要：
【目的/意义】根据学者当前的科研需求基于学术能力与合作关系网络为其推荐潜在合作学者,有利于增强学术交流合作,促进科研发展。【方法/过程】从学者的学术能力和合作关系网络两个维度构建推荐模型,通过相关学者的学术能力挖掘候选推荐学者的知识覆盖度,根据历史合作关系网络挖掘合作质量,综合计算在这两个层面的推荐值实现合作学者推荐。最终以百度学术学者主页数据进行实证以验证模型的有效性和有用性。【结果/结论】将学者当前科研任务的合作需求加入到推荐模型中构建多维推荐技术,符合科研用户需求,推动学术的交流合作,模型具有较好地应用性。
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基于主成分分析法的期刊评价模型构建
期刊：
情报杂志 ,2019年38(7):199-207 ISSN：1002-1965
作者机构：
[熊回香; 李跃艳; 李晓敏] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
主成分分析法;期刊引用认同;期刊引用形象;期刊评价指标体系;期刊评价模型
摘要：
[目的/意义]为避免单一指标期刊评价产生偏差的情况,建立科学合理的期刊评价指标体系和期刊评价模型,对学术期刊的正确评价具有非常重要的现实意义和应用价值。[方法/过程]从期刊引用认同和期刊引用形象两方面构建期刊评价指标体系,通过主成分分析法,确定期刊评价的维度,最终建立期刊评价模型,并进行实证分析。[结果/结论]分析表明,决定期刊质量的维度主要分为广度和深度,广度表示引文分布的影响范围,而深度表示影响程度。基于期刊引用认同和期刊引用形象两方面同时考虑能更有效地对学术期刊进行客观的评价。
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基于改进的h指数的学者评价研究
期刊：
情报学报 ,2019年38(10):1022-1029 ISSN：1000-0135
作者机构：
[熊回香; 叶佳鑫] 华中师范大学.信息管理学院;[丁玲; 曾婷] 武汉市国土资源和规划信息中心.
关键词：
学者评价;h指数;被引频次;hc指数;普赖斯定律
摘要：
h指数是目前常用的科学计量指标之一,其通常被用来衡量学者的学术能力。针对h指数忽略高被引论文等问题,本文对不同h指数时论文的被引情况进行了深入分析,计算出了h指数一定时的论文平均被引数。在此基础上,提出了一个新的指标:hc指数。该指标由hc1指数与hc2指数构成,hc1指数用来衡量学者的学术能力是否超出或低于当前h指数下的平均数值,hc2指数用来衡量作者近年来的学术活跃程度。以数字图书馆、数字档案馆与数字博物馆领域的学者为对象进行的实证研究表明,hc指数能够较好地衡量作者的学术能力,缓解了h指数忽略高被引论文等问题,可用来发现近年来的活跃学者,并能依据不同领域的实际情况来进行评价。
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基于Word2vec的学者推荐与跨语言论文推荐模型研究
期刊：
情报科学 ,2019年37(12):19-26 ISSN：1007-7634
作者机构：
华中师范大学信息管理学院,湖北武汉,430079;[熊回香; 李跃艳] 华中师范大学
关键词：
学者推荐;论文推荐;跨语言
摘要：
【目的/意义】学术网站是学者发现研究兴趣的有效途径,研究学者推荐与跨语言论文推荐有助于学者更好地开展学术研究。【方法/过程】利用论文之间的引用与被引关系分别爬取参考文献集合和被引文献集合,构建学者推荐与跨语言论文推荐模型。首先通过Word2vec算法模型生成候选相关学者集和候选相关论文集,计算Word2vec得分;然后分别进行加权处理,最终得到学者推荐列表和跨语言论文推荐列表。以CSSCI中的《中国图书馆学报》、《情报学报》和《图书情报工作》三种代表性期刊在2016-2017年载文的参考文献集合与被引文献集合为数据来源进行实证分析,并验证模型的科学性与可行性。【结果/结论】实证结果表明,该模型可以很好地发现相关学者以及相关论文。
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网络社交平台中社群标签动态生成研究
期刊：
数据分析与知识发现 ,2019年3(10):98-109 ISSN：2096-3467
作者机构：
[熊回香; 蒋武轩; 叶佳鑫] 华中师范大学.信息管理学院;[安宁] 武汉大学.信息管理学院
关键词：
社群标签;标签生成;复杂网络
摘要：
【目的】利用网络社群话题及成员兴趣标签网络为社群动态生成能够表征其特点及短期关注兴趣的社群标签。【方法】利用BTM模型挖掘社群话题短文本的主题,并根据社群成员兴趣标签网络的特征,挖掘社群成员关注兴趣点,综合两者结果生成社群动态标签。以“豆瓣小组”为例对模型进行实证。【结果】基于话题社群标签与社群特征具有强关联性、稳定性强,基于成员兴趣网络标签能够及时准确表征社群动态兴趣。【局限】样本数据集不能涵盖所有类型的网络社群,仅从两类社群验证了模型的准确性与有效性。【结论】基于社群话题及成员兴趣的社群标签动态生成模型能够准确挖掘出社群特点及成员短期关注点,提高社群定义的及时性与准确性,解决用户信息获取、网络社群选择的困难。
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基于LDA主题模型的标签混合推荐研究
期刊：
图书情报工作 ,2018年62(3):104-113 ISSN：0252-3116
作者机构：
[熊回香; 窦燕] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
社会标注;标签推荐;协同过滤
摘要：
[目的 /意义]针对目前使用标签推荐方法所得结果不理想的问题,改进传统相似度计算方式,并结合多种标签推荐方法,提高推荐准确性。[方法 /过程]融合基于内容与协同过滤的推荐思想,利用LDA进行相似度计算得出资源与用户的近邻集合,并抽取资源内容关键词,以此构建标签混合推荐模型,最后以"豆瓣读书"为例对模型进行验证,同时与几种标签推荐方法进行比较。[结果 /结论]在社会标注系统中,必须考虑用户-资源-标签3个维度,仅考虑单一角度势必会造成结果的不完整,同时在相似度计算时引入LDA能够挖掘潜在语义关系,提高推荐质量,且组合多种方法取长补短可以令推荐结果更为满意。
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基于同义词词林的社会化标签等级结构构建研究
期刊：
情报杂志 ,2018年37(1):126-131 ISSN：1002-1965
作者机构：
[熊回香; 叶佳鑫] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
大众分类;标签;同义词词林;等级结构
摘要：
[目的/意义]利用同义词词林,挖掘标签间的相互关系,构建标签等级结构,对标签进行规范化控制,从而提高利用标签检索的效率.[方法/过程]首先,按照标签间关系联系的紧密大小对标签间的关系进行了层级划分;随后,通过分析标签与资源的联系强度,将标签与关系紧密的资源联系起来;最后,根据标签间及标签与资源的关系来确定标签间的父子关系,构建标签等级结构.[结果/结论]选取了"豆瓣读书"中的实例数据进行实证研究,研究表明,该算法具有一定的可行性和有效性,能够较好地构建标签等级结构.
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基于加权派系的个性化信息推荐研究
期刊：
情报科学 ,2018年36(1):67-74 ISSN：1007-7634
作者机构：
[熊回香; 李跃艳] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
“小众”凝聚组群;加权派系;协同过滤;个性化信息推荐
摘要：
【目的／意义】面对网络时代数据的海量性和无序性，为用户推荐个性化资源有利于增强用户间合作、提高知识的共享速度，对新知识的发现具有深远意义。【方法／过程】基于具有相同兴趣用户的聚合优于单纯的信息聚合，构建基于社会化标注系统的个性化推荐模型。通过引入社会网络中用户使用标签的频次来选择与用户关联显著的标签，并通过加权派系发现和聚合“小众”凝聚组群和相似标签集，进而为用户推荐优质资源，使其真正契合用户的个性化需求偏好。【结果／结论】结果表明模型能够有效实现信息的个性化推荐，消除单独聚类带来的粗糙数据集，并通过抓取豆瓣上的数据进行实证分析。
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基于LDA主题模型的微博标签生成研究
期刊：
情报科学 ,2018年36(10):7-12 ISSN：1007-7634
作者机构：
[熊回香; 叶佳鑫] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
微博;标签生成;标签质量
摘要：
【目的/意义】为微博用户生成质量较高的标签,帮助用户对微博特征进行描述。【方法/过程】首先,分析微博的特征建立候选标签与候选词表。随后,用LDA对用户的微博进行主题分析,将用户的微博与预选标签相匹配,生成预选标签。最后,用LDA对用户关注的人及用户的粉丝的微博进行主题分析,对预选标签进行控制生成最终标签。【结果/结论】实验结果表明,本文以LDA为基础提出的标签生成方法具有不错的效果,最终生成的标签能够较为准确地描述用户的微博特征。
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一种双层的微博用户相似度算法
期刊：
情报杂志 ,2018年37(6):160-166 ISSN：1002-1965
作者机构：
[熊回香; 叶佳鑫] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
微博;用户相似度;标签
摘要：
[目的/意义]对用户在某些领域上的兴趣进行深入挖掘,计算用户在某些具体领域上的兴趣相似度,并以此为基础来得到更为准确的用户整体相似度。[方法/过程]首先利用用户标签将用户的兴趣划分为不同领域,随后以LDA主题模型为基础来对用户的微博进行分析,得出用户在不同领域上的兴趣权重,再以TF-IDF方法为基础来计算用户在不同领域上的相似度,最后结合用户在每个领域上的相似度来得出用户的整体相似度。[结果/结论]实验结果表明,该相似度计算方法能得到用户在某个具体领域上的相似度,以此为基础可以分析用户在不同领域内的关系,为后续研究打下良好的基础。
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基于主题图的非物质文化遗产数字资源整合实证分析
期刊：
图书情报工作 ,2018年62(7):104-110 ISSN：0252-3116
作者机构：
[施旖] 武汉大学.图书馆;[熊回香; 陆颖颖] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
主题图;非物质文化遗产;数字资源;可视化
摘要：
[目的 /意义]非物质文化遗产资源具有重要的社会价值,将主题图技术应用于非物质文化遗产数字资源的整合中,能够更好地实现非物质文化遗产数字资源的传承与保护。[方法/过程]在分析非物质文化遗产数字资源的主题、关联关系和资源标引的基础上,构建非物质文化遗产数字资源主题图并实现其可视化。[结果/结论]研究结果显示,主题图技术的应用可以为非物质文化遗产数字资源提供基于语义的整合,并将主题之间的关联直观地展示给用户,为用户提供可视化导航。
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改进的DBSCAN聚类算法在社会化标注中的应用
期刊：
数据分析与知识发现 ,2018年2(12):77-88 ISSN：2096-3467
作者机构：
[熊回香; 叶佳鑫; 蒋武轩] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
标签聚类;用户聚类;标签拓展
摘要：
【目的】改进DBSCAN算法并验证其在社会化标注中的可行性及有效性。【方法】结合社会化标注的特点,分析标签被用来标注资源的频次及标签的总出现次数,挖掘标签与资源间的联系来改进DBSCAN聚类算法,以改进的算法为基础,实现标签聚类、用户聚类以及用户标签的拓展。【结果】采用豆瓣电影上的数据进行对比实验,改进的DBSCAN算法在应用于社会化标注时可以提高簇内对象间相关性与各簇间相关性的比值,聚类效果得到改进。【局限】在选择构建向量的数据时存在一定局限性,样本数据只能从较笼统的层面表示用户及资源特征,未对其进行深入挖掘。【结论】本文通过分析社会化标注的特点来改进DBSCAN算法,提高算法的效果,并为其改进提供新的思路。
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基于用户兴趣主题模型的个性化推荐研究
期刊：
情报学报 ,2017年36(9):916-929 ISSN：1000-0135
作者机构：
华中师范大学信息管理学院, 武汉, 430079;优购科技有限公司, 深圳, 518067;[熊回香; 杨雪萍] 华中师范大学信息管理学院, 武汉, 430079;[高连花] 优购科技有限公司, 深圳, 518067
关键词：
大众分类;社会化标签;用户兴趣模型;个性化推荐
摘要：
We2.0的发展带来网络信息指数增长,给用户带来大量的信息和知识的同时,也引发了 “信息过载”和“信息迷航”等问题,在一定程度上削弱了用户检索体验,而以“用户为中心”的个性化信息服务成为学术界和产业界关注的热点。已有研究大部分建立的是单用户兴趣模型,忽略了某些系统为群体用户提供个性化服务的需要等,本文在对社会化标签用户特征进行关联分析后,构建了基于社会化标签的单用户兴趣模型和群用户兴趣模型,并在此基础上,借鉴协同过滤算法的思想,架构了基于标签的单用户和群用户个性化信息服务流程框架,以期为社会化标注系统中信息服务的优化和实施提供理论与应用参考。
语种：
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基于标签与关系网络的用户聚类推荐研究
期刊：
数据分析与知识发现 ,2017年1(6):36-46 ISSN：2096-3467
作者机构：
[熊回香; 蒋武轩] 华中师范大学信息管理学院, 武汉, 430079
关键词：
社会化标注;标签;关系网络;用户聚类;多维尺度分析
摘要：
【目的】利用用户标签及关系网络,为用户推荐潜在的相似用户。【方法】通过探究社会化标注系统中标签、关系网络所表征的用户长短期兴趣特征,综合用户标签及关注关系,利用多维尺度法构建用户聚类模型,根据用户聚类结果进行相似用户推荐,并以“微博”为例对模型进行实证。【结果】实验结果表明,基于标签和关系网络的用户聚类模型能够有效地结合用户长短期兴趣特征,挖掘潜在相似用户,聚类及推荐效果较好。【局限】样本数据集具有局限性,不能完全涵盖用户兴趣领域,仅从一个领域验证了模型的准确性与有效性。【结论】通过对用户标签及关系网络挖掘用户长短期兴趣,构建的基于用户静态标签与动态关系网络的用户推荐模型,对个性化用户推荐效果有较好的提升。
语种：
中文
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科研社交网站中基于相似兴趣的学者推荐研究
期刊：
情报科学 ,2017年35(9):3-11 ISSN：1007-7634
作者机构：
[熊回香; 杨雪萍; 蒋武轩; 陆颖颖] 华中师范大学.信息管理学院
关键词：
科研社交网站;个性化推荐;语义挖掘;社交网络分析
摘要：
【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型,挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明：模型能够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。
语种：
中文
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A Content-Based Intelligent Ranking Model for Microblog
作者：
Xiong, Hui-xiang
* （ ;Hu, Jin;Yang, Xu
期刊：
2015 INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER SCIENCE AND APPLICATIONS (CSA) ,2017年:73-76
通讯作者：
Xiong, Hui-xiang
（ 作者机构：
[Xiong, Hui-xiang; Yang, Xu; Hu, Jin] Cent China Normal Univ, Dept Informat Management, Wuhan 430079, Hubei, Peoples R China.
通讯机构：
[Xiong, Hui-xiang] C;Cent China Normal Univ, Dept Informat Management, Wuhan 430079, Hubei, Peoples R China.
会议名称：
2nd International Conference on Computer Science and Applications (CSA)
会议时间：
NOV 20-22, 2015
会议地点：
Wuhan, PEOPLES R CHINA
会议主办单位：
[Xiong, Hui-xiang;Hu, Jin;Yang, Xu] Cent China Normal Univ, Dept Informat Management, Wuhan 430079, Hubei, Peoples R China.
关键词：
Microblog sequencing;Text mining;User interest model
摘要：
This paper firstly analyzes drawbacks of sequencing in microblog, and then proposed a ranking model based on contents to optimize the information flow of microblog. This model extracts characteristics which reflect users' interests from their microblog contents by text mining, and combines their tags to construct interest model for them, then calculates and ranks the weight of users' information flow in their homepage in terms of the user interest model to help users preferentially scan the microblog content which they interested in mostly. After verified via R programming and a real example, this model is effective.
语种：
英文
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