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Swanson的非相关文献知识发现法对中医学发展的启示
随着科学技术的飞速发展,医学领域分工日益细化,跨专业的沟通变得更加困难,而某个专业领域的信息,可能对相关专业领域是有价值的,它们之间存在着某种隐含的有价值的关联,而以常规方式通常检索不到这种关联性的.美国学者Swanson教授创立了非相关文献知识发现法,并且设计了相应的人机交互系统(Arrowsmith),帮助医学研究者更好地发现这种隐含的关联.此法也可为中医学发展提供新的研究启示.
关键词： Swanson 非相关文献 知识发现 Arrowsmith 中医学 -
脂氧素与糖尿病主题分析模拟Swanson知识发现过程
目的 根据Swanson的非相关文献知识发现的情报学思想,对糖尿病文献进行知识发现;探讨脂氧素对糖尿病及其并发症的发生发展的作用.方法 使用主题词分析方法,以主题词"糖尿病"为来源词,与炎症相关主题词,如白介素-6、肿瘤坏死因子等为中间词,寻找目标主题词.通过对主题词的分析,"脂氧素类"被筛选出来.运用知识发现工具Arrowsmith检验脂氧素与糖尿病之间的联系.结果 脂氧素和糖尿病之间存在着许多联系,如脂氧素可以调节炎症因子(血小板源性生长因子、转化生长因子β1、肿瘤坏死因子-α、白介素-6、白介素-1β、白介素-8、血管内皮细胞生长因子)、白三烯、血红素加氧酶-1、血清淀粉样蛋白、前列环素和血栓烷A2等的表达及释放,而这些物质的代谢可以影响糖尿病及其并发症的发生发展.结论 脂氧素可能对糖尿病及其炎症并发症的治疗有益,其治疗意义的大小,需要科研人员在研究中确切的验证.
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基于MEDLINE的非相关文献知识发现
介绍了非相关文献知识发现法的概念及应用情况,以及人机交互系统ARROWSMITH的作用和操作过程;以图示的方式详尽地描述了在MEDLINE数据库中应用ARROWSMITH系统进行非相关文献的知识发现.认为非相关文献知识发现方法为情报研究和情报检索开辟了更广阔的研究领域,为情报学指明了新的研究方向,赋予情报学更加强大的生命力.
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基于文献的科学假说
科学假说是形成和发展科学理论的必经途径.探讨了一种从非相关文献间的隐含联系中建立假说的方法,对其研究背景、哲学基础及建立假说的模式作了介绍.
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基于非相关文献的知识发现研究进展
对基于非相关文献的知识发现方法研究进展进行总结,探讨Arrowsmith的演进及排序控制指标,并从词频统计、语义控制、词频统计与语义控制相结合、互信息方法、共词聚类法、主题聚类法等角度对该研究领域的代表性研究成果进行概述,指出Swanson方法存在的不足及其在未来科学发展中具有广阔的前景.
关键词： 非相关文献 知识发现 Swanson Arrowsmith
