在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織研究述評(píng)

趙雪芹 蔡銓 王青青

關(guān)鍵詞：學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò);知識(shí)組織：知識(shí)服務(wù);研究現(xiàn)狀

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)能夠打破科研工作者的傳統(tǒng)知識(shí)交流壁壘，致力于滿足其科研信息需求，維護(hù)其個(gè)人學(xué)術(shù)社交關(guān)系，促進(jìn)科研工作者的知識(shí)交流與知識(shí)創(chuàng)新。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)最初起源于在線學(xué)術(shù)社區(qū)，學(xué)術(shù)社區(qū)設(shè)立的初衷在于為學(xué)者提供前沿知識(shí)、存儲(chǔ)優(yōu)質(zhì)學(xué)術(shù)資源，依托于該理念而設(shè)立的典型社區(qū)有Scilinks、Linkedin等。此后隨著社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與普及，以Twitter、Facebook為代表的社交媒體針對(duì)用戶科研需求開(kāi)始拓展服務(wù)范圍，在社交網(wǎng)絡(luò)中架構(gòu)學(xué)術(shù)平臺(tái).幫助研究者建立維護(hù)和管理自己的學(xué)術(shù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。但由于大眾社交網(wǎng)絡(luò)中用戶群體差異較大且其中信息專(zhuān)業(yè)性不強(qiáng).無(wú)法充分滿足學(xué)者科研信息需求，因而催生了針對(duì)不同科研用戶特征的垂直科研領(lǐng)域的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)。自學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今，國(guó)內(nèi)外學(xué)者和機(jī)構(gòu)為優(yōu)化其知識(shí)組織模式，提升知識(shí)服務(wù)質(zhì)量開(kāi)展了各式各樣的實(shí)踐探索.如我國(guó)唐杰教授率領(lǐng)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)用語(yǔ)義技術(shù)將科研人員、科技文獻(xiàn)和學(xué)術(shù)活動(dòng)三者相互關(guān)聯(lián)，從多個(gè)資源中集成學(xué)者數(shù)據(jù)構(gòu)建學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)AMiner;中科院計(jì)算機(jī)研究所在為學(xué)者提供資源支撐基礎(chǔ)上添加學(xué)者個(gè)人微博、科研群組以及實(shí)時(shí)更新關(guān)注的論文與話題功能模塊，搭建了一個(gè)既保留了社交平臺(tái)屬性又結(jié)合了文獻(xiàn)資源管理的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)Sos.cholar：美國(guó)麻省理工的Wickramasekara率領(lǐng)團(tuán)隊(duì)通過(guò)開(kāi)發(fā)云端設(shè)計(jì)個(gè)人知識(shí)管理工具Benchling，在生命科學(xué)領(lǐng)域有效地幫助學(xué)者收集、儲(chǔ)存、加工、利用和傳播各類(lèi)信息資源;西班牙哈恩大學(xué)通過(guò)不同語(yǔ)言標(biāo)簽集管理文獻(xiàn)信息，集成信任、協(xié)作和內(nèi)容3種知識(shí)組織方法的混合推薦系統(tǒng)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)SharingNotes。盡管?chē)?guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)種類(lèi)繁多.但根據(jù)運(yùn)營(yíng)理念和核心功能不同，主要分為4種不同類(lèi)型的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)：以ResearchGate為代表的用戶互動(dòng)平臺(tái)、以Men.deley為代表的文獻(xiàn)信息管理平臺(tái)、以小木蟲(chóng)為代表的UGC（用戶生成內(nèi)容）社區(qū)和以經(jīng)管之家為代表的學(xué)科前沿資訊平臺(tái)。然而，無(wú)論是哪種類(lèi)型的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò).知識(shí)組織都是提升用戶體驗(yàn)的基礎(chǔ)，但隨著網(wǎng)絡(luò)中數(shù)字化的科研信息不斷擴(kuò)充，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中海量的科研信息和用戶交互內(nèi)容逐漸呈現(xiàn)無(wú)序化、異構(gòu)化，極大地增強(qiáng)了用戶搜尋信息的難度，使得學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)展出現(xiàn)瓶頸?；谶@一現(xiàn)狀，如何將現(xiàn)存良莠不齊、離散異構(gòu)的學(xué)術(shù)信息篩選組織成一個(gè)結(jié)構(gòu)化的知識(shí)體系，滿足用戶科研信息獲取與知識(shí)交流需求，是優(yōu)化在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)務(wù)之急。立足于這一現(xiàn)實(shí)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從理論和方法兩方面，對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織展開(kāi)了深入研究。

1在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織理論研究

在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織理論研究主要分為兩個(gè)研究領(lǐng)域，即不同知識(shí)單元之間的廣度關(guān)聯(lián)研究和知識(shí)組織體系的深度聚合研究。不同知識(shí)單元之間的廣度關(guān)聯(lián)研究不僅包括文本和詞匯之間的關(guān)聯(lián)研究，還包括厘清用戶知識(shí)需求與知識(shí)單元之間映射模式研究。知識(shí)組織體系的深度聚合研究則包括構(gòu)建不同類(lèi)型的知識(shí)組織結(jié)構(gòu)體系，進(jìn)而探析在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

1.1知識(shí)組織單元由單一粗粒度向多元細(xì)粒度發(fā)展

文本和詞匯是在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)最基本的知識(shí)單元，在早期學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中，大多以文本知識(shí)單元為基礎(chǔ)，基于科研本體和主題本體構(gòu)建知識(shí)組織。如宋文等基于概念理論提出采用語(yǔ)義技術(shù)鏈接不同主題的知識(shí)體系，并通過(guò)計(jì)算文本相似度拓展學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)發(fā)現(xiàn)服務(wù)。這種僅基于文本粒度的簡(jiǎn)單知識(shí)組織理論粗略地幫助人們鏈接學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí).但隨著知識(shí)資源形態(tài)的豐富，單一文本層次的語(yǔ)義技術(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織。在分眾分類(lèi)法興起的背景下，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織衍生出了詞匯為量級(jí)的知識(shí)單元.通過(guò)挖掘詞匯之間的語(yǔ)義關(guān)系抽取新的文本特征，在一定程度上彌補(bǔ)了語(yǔ)義缺失的不足。因此，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織轉(zhuǎn)向以文本一詞匯的跨粒度知識(shí)單元聚合研究，如傅城州等以分眾分類(lèi)為基礎(chǔ)依托于語(yǔ)句關(guān)系收集標(biāo)簽詞匯增強(qiáng)語(yǔ)義關(guān)系，并通過(guò)計(jì)算文本相似度和聚類(lèi)構(gòu)建架構(gòu)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)。而學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的社交屬性要求知識(shí)組織需要圍繞用戶開(kāi)展，為用戶交互服務(wù)，僅基于文本、詞匯的知識(shí)組織無(wú)法滿足用戶知識(shí)交流需求。因而，曾建勛提出了應(yīng)用本體語(yǔ)義技術(shù)，從用戶生成內(nèi)容和用戶關(guān)系構(gòu)建科研關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以用戶一文本新視角探索學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)關(guān)聯(lián)服務(wù)新模式。如今，學(xué)者們正嘗試?yán)蒙疃葘W(xué)習(xí)從大量簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律處理新知識(shí)構(gòu)建多粒度知識(shí)組織，如Pradhan T等結(jié)合深度學(xué)習(xí)和隨機(jī)游走模型從文本、詞匯和用戶多層次細(xì)粒度地為學(xué)者推薦潛在科研伙伴，并通過(guò)采集數(shù)據(jù)集驗(yàn)證模型在精度、召回率和F1得分等指標(biāo)上相較于其他方法具有更強(qiáng)的有效性。

1.2知識(shí)組織體系從鏈?zhǔn)街R(shí)層向多維知識(shí)網(wǎng)絡(luò)演變

在最初的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織體系中，將不同學(xué)科的文獻(xiàn)信息分成不同的知識(shí)層，通過(guò)元數(shù)據(jù)鏈接不同知識(shí)層，以便于用戶獲取知識(shí)。如Verd.ugo N等搭建了Ogmios系統(tǒng)利用元數(shù)據(jù)集成科研成果信息，并基于上下文的匹配方法將學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的研究者個(gè)人資料與知識(shí)需求結(jié)合，根據(jù)學(xué)者知識(shí)需求情景實(shí)時(shí)協(xié)同知識(shí)組織。然而隨著學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識(shí)交流頻率的增加，產(chǎn)生了大量的新知識(shí).最初的單鏈?zhǔn)疥P(guān)聯(lián)不足以整合源源不斷產(chǎn)生的新的交互內(nèi)容，只有通過(guò)增添新的知識(shí)和語(yǔ)義關(guān)系，才能不斷強(qiáng)化不同知識(shí)層之間的關(guān)聯(lián)，保持學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中資源組織可持續(xù)發(fā)展。陳果等在構(gòu)建的領(lǐng)域知識(shí)庫(kù)中利用知識(shí)元將學(xué)術(shù)社區(qū)中用戶生成的碎片化知識(shí)與原有知識(shí)體系鏈接，為學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識(shí)組織引入新的知識(shí)單元，形成多鏈?zhǔn)街R(shí)組織結(jié)構(gòu)。而如今，在用戶知識(shí)需求轉(zhuǎn)變迅速背景下，盡管現(xiàn)有知識(shí)組織結(jié)構(gòu)能勉強(qiáng)整合科研信息，但無(wú)法動(dòng)態(tài)地隨用戶知識(shí)需求變化而變化，為厘清知識(shí)空間至知識(shí)需求的映射規(guī)律，只有通過(guò)更加密切的網(wǎng)狀關(guān)聯(lián)，融合用戶需求聚合知識(shí)層，才能精準(zhǔn)滿足多層次的用戶知識(shí)需求。如張連峰等應(yīng)用關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)分析用戶個(gè)體間、個(gè)體與群體間、交互群體間的關(guān)系歸納用戶知識(shí)需求，提出了一種深度融合主題和SECI模型的知識(shí)組織框架，以加速學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)的流轉(zhuǎn)和創(chuàng)新。

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織單元由單一粗粒度的文本、詞匯轉(zhuǎn)向多元細(xì)粒度的知識(shí)超網(wǎng)絡(luò)，知識(shí)組織體系亦從鏈?zhǔn)街R(shí)層演化至多維知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，這些變化既是知識(shí)組織理論變革的具象表征，也是學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織理論順應(yīng)時(shí)代潮流的發(fā)展趨勢(shì)。從學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織理論研究歷程來(lái)看，無(wú)論是從概念理論、分眾分類(lèi)到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論，還是從元數(shù)據(jù)、領(lǐng)域本體到關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織理論研究都無(wú)一例外地朝著用戶聚攏。同時(shí)，用戶在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中除了是知識(shí)利用者，更是知識(shí)的生產(chǎn)者和管理者，這使得學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織愈發(fā)注重用戶交互的作用.通過(guò)揭示用戶交互關(guān)系進(jìn)行知識(shí)組織將成為革新學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織理論的要點(diǎn)。

2在線學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織方法研究

學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)組織理論研究逐步深入的同時(shí)，知識(shí)組織方法也不斷迭代更新，已有的研究實(shí)踐中，已經(jīng)從學(xué)者關(guān)系、標(biāo)簽聚類(lèi)、主題聚合和推薦機(jī)制等方面進(jìn)行了方法探討，以揭示學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)結(jié)構(gòu)，明晰知識(shí)交流演化規(guī)律和趨勢(shì).促進(jìn)學(xué)者有效利用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)開(kāi)展科研交互與合作。

2.1利用學(xué)者關(guān)系拓展社交網(wǎng)絡(luò)

學(xué)者關(guān)系中的引證、合作、信任關(guān)系既是現(xiàn)實(shí)學(xué)術(shù)社交的基礎(chǔ)，也是網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)社交的脈絡(luò)，面向?qū)W者關(guān)系開(kāi)展知識(shí)組織利于學(xué)者交流合作實(shí)現(xiàn)知識(shí)的共享和創(chuàng)新。2014年，邱均平等在國(guó)家社科基金重大課題成果中利用共現(xiàn)和耦合的方法挖掘潛在科研關(guān)系.為學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家發(fā)現(xiàn)和知識(shí)服務(wù)提供了新思路;2018年，Hoang D T等利用學(xué)者之間已有研究合作網(wǎng)絡(luò)，建立了一個(gè)加權(quán)向量圖來(lái)幫助學(xué)者發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中新的合作者;胥偉嵐引入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法進(jìn)一步解析學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶科研關(guān)系，提出了一種基于人際網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)交流模式的方法。

2.2結(jié)合用戶標(biāo)簽聚類(lèi)信息資源

VanderWal于2005年創(chuàng)造了社會(huì)標(biāo)簽（Folk.sonomy）一詞，它是由用戶生產(chǎn)的，用于描述實(shí)體的詞表或分類(lèi)事物的機(jī)制。在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中社會(huì)標(biāo)簽的應(yīng)用多融合于知識(shí)組織體系中，2013年，Uddin M N等認(rèn)為應(yīng)建立社會(huì)標(biāo)簽和知識(shí)之間的聯(lián)系.并基于Folksonomy提出了一種根據(jù)學(xué)者評(píng)分檢索和排序?qū)W術(shù)社區(qū)資源的方法。2015年，畢強(qiáng)等以豆瓣網(wǎng)為研究對(duì)象，挖掘圖書(shū)情報(bào)學(xué)科的圖書(shū)標(biāo)簽之間的潛在關(guān)聯(lián)關(guān)系，融合社會(huì)分析法拓展了用戶標(biāo)簽聚類(lèi)方法。2018年，郭順利在博士學(xué)位論文中通過(guò)提取知乎中用戶原創(chuàng)內(nèi)容關(guān)鍵詞，利用DPAC算法聚合社會(huì)化問(wèn)答社區(qū)用戶生成答案發(fā)現(xiàn)知識(shí)主題，為用戶生成知識(shí)融人社區(qū)知識(shí)體系提供了廣闊的前景。

2.3融入關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)聚合主題內(nèi)容

2006年.萬(wàn)維網(wǎng)之父Tim.Bemera-Lee提出以關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義Web，其中關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)主要通過(guò)發(fā)布和鏈接結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)使得分散異構(gòu)的數(shù)據(jù)孤島實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，從而促進(jìn)傳統(tǒng)文件網(wǎng)絡(luò)向數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)。在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中面向主題關(guān)聯(lián)的知識(shí)組織則是指依據(jù)本地資源主題內(nèi)容補(bǔ)充新數(shù)據(jù).以完善學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)脈絡(luò)的一種關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)應(yīng)用方法。2014年，Kava M等構(gòu)建了一種新的基于數(shù)據(jù)立方體的模型.鏈接學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中某一主題的所有異構(gòu)資源，豐富了學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)結(jié)構(gòu)。2018年，王日芬等使用LDA主題模型在科研文獻(xiàn)共現(xiàn)關(guān)系重構(gòu)了社區(qū)學(xué)科知識(shí)網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)提出主題影響力概念并規(guī)范了其測(cè)度方法。2018年，關(guān)鵬等在該研究基礎(chǔ)上，通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與多agent系統(tǒng)仿真.實(shí)現(xiàn)了整合主題的學(xué)科知識(shí)網(wǎng)絡(luò)演化，為主題關(guān)聯(lián)的知識(shí)組織提供了新的方法與工具。

2.4應(yīng)用推薦系統(tǒng)重構(gòu)知識(shí)組織

推薦系統(tǒng)是目前信息過(guò)濾系統(tǒng)中最有效解決用戶信息過(guò)載問(wèn)題，提升信息服務(wù)質(zhì)量的工具之一。在學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中.主流推薦系統(tǒng)機(jī)制分為以下3種：協(xié)同過(guò)濾、基于內(nèi)容和混合推薦。協(xié)同過(guò)濾是推薦系統(tǒng)中應(yīng)用最廣泛的算法，它無(wú)需注解領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)，對(duì)各個(gè)研究領(lǐng)域具有普適性。2016年，吳燎原等提出了聯(lián)合概率矩陣分解科研信息的新算法，協(xié)同群組信息和用戶標(biāo)注更精準(zhǔn)地為學(xué)者過(guò)濾了冗余信息，提升了科研社交網(wǎng)站知識(shí)推薦服務(wù)的精度。協(xié)同過(guò)濾具有普適性，但其存在稀疏矩陣和冷啟動(dòng)的問(wèn)題。為解決這一問(wèn)題，2018年，ZhaoP等通過(guò)提取高層次學(xué)者的研究?jī)?nèi)容，計(jì)算提取研究主題與潛在讀者的閱讀興趣之間的相似度后進(jìn)行匹配，跨越了用戶相似度稀疏產(chǎn)生的服務(wù)障礙，解決了冷啟動(dòng)問(wèn)題。但基于內(nèi)容的推薦算法仍存在缺陷，其推薦結(jié)果易重復(fù)，無(wú)法滿足用戶多樣化的信息需求?；旌贤扑]算法彌補(bǔ)了前兩種傳統(tǒng)推薦方法的缺點(diǎn)，能大幅度地提升推薦效果。2019年，Sarwar S等利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)（案例推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合）提出了一種個(gè)性化、可調(diào)整的用戶分類(lèi)模型，并結(jié)合情境感知優(yōu)化知識(shí)服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)時(shí)地向?qū)W者推薦所需科研信息。

綜上所述，學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織方法主要有：利用學(xué)者關(guān)系拓展社交網(wǎng)絡(luò)、結(jié)合用戶標(biāo)簽聚類(lèi)信息資源、融人關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行主題聚合和應(yīng)用推薦系統(tǒng)重構(gòu)知識(shí)組織這4類(lèi)，其中學(xué)者關(guān)系依托于用戶交互關(guān)系、用戶標(biāo)簽由用戶與內(nèi)容交互產(chǎn)生、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)依賴知識(shí)交互關(guān)聯(lián)、推薦系統(tǒng)立足于用戶交互行為需求，并且用戶交互貫穿于用戶使用學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的全過(guò)程，亦是學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的主題。因此，依托于用戶交互行為滿足用戶知識(shí)需求的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織方法研究將成為學(xué)界未來(lái)的重要方向。

3研究評(píng)述及未來(lái)研究建議

綜上所述，國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究圍繞學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織問(wèn)題，展開(kāi)了知識(shí)組織理論探索，提出了許多改進(jìn)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織的方法并應(yīng)用于技術(shù)實(shí)踐中，取得了較多研究成果，為本研究的開(kāi)展提供了理論支持與技術(shù)模型借鑒，但仍存在一些問(wèn)題：①現(xiàn)有的對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織的理論研究.多從用戶知識(shí)需求分析與資源關(guān)聯(lián)角度展開(kāi)，盡管其中摻雜了一些用戶交互行為的分析，卻未將用戶交互行為與學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)資源組織結(jié)合起來(lái)進(jìn)行深入研究。②現(xiàn)有的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織的方法與實(shí)踐研究集中在學(xué)者與論文推薦服務(wù)方面，未能充分挖掘?qū)W術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的社交屬性和碎片化的交互內(nèi)容開(kāi)展更深層次的知識(shí)服務(wù)。針對(duì)這些問(wèn)題，未來(lái)研究可從以下幾個(gè)方面展開(kāi)。

3.1學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互特征與需求分析

用戶對(duì)于知識(shí)的需求呈現(xiàn)出多樣化與個(gè)性化特征.用戶交互行為特征是用戶需求偏好的有效反映，用戶知識(shí)發(fā)現(xiàn)與獲取需求從分散、孤立的顯性需求，轉(zhuǎn)變?yōu)榛谥R(shí)關(guān)聯(lián)關(guān)系的聚合需求，用戶需求的滿足仍存在精準(zhǔn)性不高、延展性不強(qiáng)等缺陷。因此，針對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中用戶交互特征與需求進(jìn)行分析是未來(lái)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織拓展的第一步.為了更好地滿足用戶的知識(shí)需求，理應(yīng)對(duì)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶進(jìn)行群體差異分析與精準(zhǔn)刻畫(huà)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行用戶交互需求建模.為知識(shí)組織的開(kāi)展提供依據(jù)。

3.2學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶交互內(nèi)容與關(guān)系關(guān)聯(lián)揭示

用戶的知識(shí)交流與利用形態(tài)處在新的變革之中.用戶通過(guò)知識(shí)交流和利用行為形成用戶交互關(guān)系、用戶一知識(shí)資源間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和知識(shí)資源間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這些關(guān)聯(lián)關(guān)系與用戶的知識(shí)需求內(nèi)容緊密相連。通過(guò)對(duì)交互內(nèi)容進(jìn)行深度語(yǔ)義挖掘，將其與用戶的需求偏好和用戶的社會(huì)化交互關(guān)系進(jìn)行語(yǔ)義關(guān)聯(lián)，能夠更好地揭示用戶關(guān)系與知識(shí)需求之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)用戶間所開(kāi)展的廣泛科研交互及所形成的交互關(guān)系.是實(shí)現(xiàn)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中合作關(guān)系轉(zhuǎn)化和科研合作開(kāi)展的重要支撐，以用戶交互關(guān)系為視角動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)用戶知識(shí)需求，有助于構(gòu)建跨系統(tǒng)的知識(shí)關(guān)聯(lián)組織.與時(shí)俱進(jìn)地滿足科研用戶不斷變化的信息訴求。在其關(guān)聯(lián)揭示中，應(yīng)對(duì)用戶交互內(nèi)容進(jìn)行實(shí)體識(shí)別與抽取.并界定語(yǔ)義特征，挖掘?qū)嶓w之間的概念語(yǔ)義關(guān)系;根據(jù)實(shí)體特征與語(yǔ)義關(guān)系進(jìn)行交互內(nèi)容與關(guān)系標(biāo)注。同時(shí)，為便于知識(shí)關(guān)聯(lián)組織階段對(duì)交互內(nèi)容的利用.亦需要針對(duì)資源標(biāo)注結(jié)果優(yōu)化語(yǔ)義描述，以實(shí)現(xiàn)機(jī)器可理解。

3.3基于用戶交互關(guān)系的多維知識(shí)關(guān)聯(lián)組織

由于學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中學(xué)術(shù)資源來(lái)源廣泛、類(lèi)型多樣，致使知識(shí)分布呈現(xiàn)無(wú)序化、碎片化，無(wú)法建立緊密有效的知識(shí)關(guān)聯(lián)，但優(yōu)質(zhì)的知識(shí)關(guān)聯(lián)是實(shí)現(xiàn)知識(shí)資源的細(xì)粒度組織的關(guān)鍵，如果知識(shí)資源關(guān)聯(lián)組織無(wú)法完整鏈接在一起.將無(wú)法為用戶提供精準(zhǔn)、個(gè)性化的知識(shí)服務(wù)。因而，將異構(gòu)的學(xué)術(shù)資源和UGC內(nèi)容通過(guò)何種方法鏈接成一個(gè)新的動(dòng)態(tài)整體，將成為未來(lái)學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織研究的新方向。目前，已有學(xué)者提出通過(guò)語(yǔ)義分析細(xì)?；R(shí)單元，結(jié)合科研關(guān)系關(guān)聯(lián)異構(gòu)學(xué)術(shù)資源，但其仍未能充分挖掘?qū)W術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)的社交屬性和碎片化的交互內(nèi)容，其中許多問(wèn)題仍亟待解決，如：如何抽取學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中多元知識(shí)單元之間的關(guān)系、多維關(guān)系與知識(shí)網(wǎng)絡(luò)之間的映射模式以及知識(shí)交互關(guān)聯(lián)構(gòu)建等問(wèn)題。因此，在未來(lái)研究中為了更深層次揭示學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)中知識(shí)資源關(guān)聯(lián)關(guān)系，構(gòu)建多維關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，需要融合用戶之間的交互關(guān)系、用戶與知識(shí)交互關(guān)系、知識(shí)之間的關(guān)系進(jìn)行多維度、多層次的立體化關(guān)聯(lián)。

3.4面向用戶交互需求的知識(shí)服務(wù)拓展

知識(shí)組織的目的是為了提供更好的知識(shí)服務(wù)，因而提升學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的利用效率，發(fā)揮社交屬性和碎片化交互知識(shí)的價(jià)值，需要圍繞用戶的交互需求進(jìn)行知識(shí)服務(wù)拓展，構(gòu)建面向用戶交互關(guān)系的知識(shí)來(lái)源關(guān)聯(lián)、結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)和知識(shí)進(jìn)化關(guān)聯(lián)服務(wù)體系。未來(lái)研究推進(jìn)中，應(yīng)在前述知識(shí)關(guān)聯(lián)多維組織的基礎(chǔ)上.探索基于用戶交互關(guān)系的潛在科研關(guān)系匹配與推薦服務(wù)、碎片化知識(shí)的聚合服務(wù)、隱l生知識(shí)的獲取與推送服務(wù)等。除此之外，學(xué)術(shù)資源組織應(yīng)在知識(shí)元鏈接系統(tǒng)、學(xué)科分面導(dǎo)航系統(tǒng)和知識(shí)關(guān)聯(lián)檢索系統(tǒng)中選擇何種形式呈現(xiàn)給用戶也將成為學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)研究重點(diǎn)。學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織研究不應(yīng)當(dāng)局限于理論與方法研究，應(yīng)攜手信息服務(wù)機(jī)構(gòu)將研究理論與方法運(yùn)用在實(shí)踐中，增強(qiáng)理論與方法的普適性。實(shí)證研究需要在不同類(lèi)型、專(zhuān)業(yè)的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站中，揭示不同知識(shí)單元之間的知識(shí)關(guān)聯(lián).面向用戶開(kāi)展多維知識(shí)組織.集成碎片化的顯性知識(shí)，發(fā)現(xiàn)理論機(jī)制中存在的問(wèn)題，完善平臺(tái)建設(shè)，推動(dòng)知識(shí)的組織、傳遞和應(yīng)用。

4結(jié)語(yǔ)

本研究系統(tǒng)回顧了國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織的理論和方法研究，結(jié)果表明：學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò)知識(shí)組織正在逐漸由傳統(tǒng)學(xué)科類(lèi)屬體系轉(zhuǎn)向依托于用戶交互關(guān)系的新模式，促進(jìn)知識(shí)的關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)與鏈接，形成內(nèi)容相互關(guān)聯(lián)、多維度、多層次的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。本研究結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，提出未來(lái)的研究可以圍繞用戶交互行為與內(nèi)容特征、揭示用戶交互關(guān)系、多維知識(shí)關(guān)聯(lián)組織等內(nèi)容展開(kāi)。