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图书馆杂志 ›› 2021, Vol. 40 ›› Issue (4): 100-108.

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基于本体和关联数据的全文引文分析方法研究 

 石泽顺 肖 明   

  • 出版日期:2021-04-23 发布日期:2021-04-23
  • 作者简介:石泽顺 北京师范大学政府管理学院,硕士研究生。 研究方向:语义网、信息计量。作者贡献:设计论 文整体研究思路并撰写论文。E-mail:shizs10@lzu. edu.cn 北京 100875 肖  明 北京师范大学政府管理学院,教授。研究方 向:语义网、信息计量。作者贡献:修改论文,补充 论据以及进行实验指导。 北京 100875

Research on Full-text Citation Analysis Method Based on Ontology and Linked Dat

Shi Zeshun, Xiao Ming   

  • Online:2021-04-23 Published:2021-04-23

摘要: 针对传统引文分析法中存在的缺陷,提出了基于本体和关联数据的全文引文分析方法, 以期利用本体和关联数据技术来揭示学术文献之间的全文引用关系,实现全新视角下的引文分 析。首先选取《科学计量学》杂志引文分析领域的高被引文献组成实验数据集,并对全文引用信 息进行抽取和标注。接着构建全文引文本体FCO对引文数据进行规范化描述,并发布为引文关联数 据。最后,构建不同的SPARQL检索式对全文引用信息进行多维度抽取,对数据集的引文数量、引 文功能、引文情感和引文位置的分布情况进行具体分析,实验验证基于本体和关联数据的全文引 文分析方法的可行性。实验表明基于本体和关联数据的全文引文分析方法具有一定的可行性和实 用性,对传统引文分析法的优化和全文引文分析方法的普及有着重要意义。 

Abstract: This paper proposed a full-text citation analysis method based on ontology and linked data technology, aiming to reveal the full-text citation relationship between academic literature, and to achieve a new perspective of citation analysis. First of all, we selected high-cited papers in the “citation analysis” field of the Scientometrics journal to construct experimental data sets, and extracted the full-text citation data between citing papers and cited papers. Then, a Full-text Citation Ontology (FCO) was constructed to normalize the data and publish RDF triples as citation linked data. Finally, we constructed different SPARQL queries to extract the full-text citation information in multiple dimensions. We also analyzed the citation numbers, citation functions, citation sentiments, and citation locations in detail, hoping to verify the feasibility of this method. We found that our full-text citation analysis method has certain feasibility and practicability, which is of great significance to the optimization of the traditional citation analysis method and the popularity of the full-text citation analysis method.