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上周去丹麦哥本哈根参加了ASIS&T2016 (https://www.asist.org/events/annual-meeting/annual-meeting-2016/),这是ASIS&T会议首次在北美之外的地区举办,来自欧洲国家的参会者居多,美国参会者没有上次那么多。大陆有北京大学、南京理工大学、南开大学、中科院文献情报中心等机构的师生参加,台湾这次参会的人明显比上次要多。本次会议的主题涉及信息科学与技术的方方面面,主要包括科学计量、用户信息行为、知识组织、数字图书馆、信息素养等话题。
ASIST2016主题报告,是Roche Diagnostics(罗氏诊断)科学与商业服务首席Markus Bundschus做的关于生物医学中的文本与数据挖掘的研究与实践。他讲了罗氏诊断将文本挖掘技术应用的两个主要方面:一是用于传统文献检索基础的补充,二是用于构建结构化知识库。Markus详细介绍了他们在新药推出概率评估上做的工作:利用相关文献量、基于作者的特征、生物医学术语数量等多种特征,借助机器学习技术来做自动评估。
会议的Session环节,我相对比较感兴趣的是关于IR与Metris领域协同合作、知识组织的两个Session。
关于IR与Metris领域协同合作的话题,荷兰的Andrea教授主持。
Wisconsin-Milwaukee的Dietmar教授首先总结了目前这个领域的主要进展与未来研究方向:1)“大数据”环境下文献计量研究需要数据挖掘、文本处理(自然语言处理)与文本挖掘技术,2)主题模型与其他基于文本的方法在文献计量领域将会发挥重要作用,3)可视化结果需要更好的评估方法来做评估。
德国社会科学信息中心(http://www.gesis.org/en/home/)的Philipp Mayr介绍了他们在基于文献计量增强方法的信息检索研究进展情况,从2013年开始他们就在ISSI、ECIR等会议上组织了相关的workshop,另外在IJDL上明年会有一个sepcial issue。
Birkbeck University of London的Mark Levene介绍了她们将H指数用于检索结果排序的应用。
OCLC的Shenghui Wang介绍信息检索与文献计量分析中语义索引技术。
德国技术趋势分析研究所的Marcus John介绍了他们在技术预测中的文献计量、IR以及可视化的研究。
个人感觉这个话题很好,是一个很好的涉及交叉学科的研究方向,显然也需要一定的门槛,既要懂IR技术,也要熟悉文献计量方法、懂得两者如何有机结合,更好地解决实际问题,可以说是面向实际问题的、并且基于数据驱动的典型研究方向。
关于知识组织(KO)话题的Session,讨论如何利用众包手段进行更好的知识组织,不仅仅是之前的由大众自由标注得到的组织结果,如folksonomy (该Panel相关资料可参见: https://www.asist.org/files/meetings/am16/proceedings/submissions/panels/13panel.pdf)。组织者列举了这个研究中的一些可以讨论的话题,如利用众包手段进行的KO与基于机器学习的Folksonomies管理的区别; 为什么用户会参与到众包KO中;在众包过程中,对终端KO设计用户进行“培训”时, 什么KO准则最重要等。
ASIST2016 Poster环节,主题涉及用户信息行为、文献计量、人机交互、信息检索、社交媒体、知识组织等话题,前两个话题依然很火。
详细的论文可以参见会议论文集,下载地址:https://www.asist.org/events/annual-meeting/annual-meeting-2016/conference-proceedings/ 。
最后广告一下,明年是ASIS&T80周年,在华盛顿特区开,希望有机会和各位朋友再见。
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