1. AI赋能信息资源管理学科研究方法现状、问题与趋势

张源枝

[目的/意义] 探讨人工智能领域研究方法赋能信息资源管理研究方法现状、问题以及趋势，以期为人工智能研究方法助力学科发展的深入研究和应用实践提供参考。[方法/过程] 采用系统性文献综述方法对CSSCI核心期刊文献内容深入挖掘，引入PRISMA指南作为研究设计的指导思想，分为文献识别、文献遴选、文献纳入和数据处理与编码4个阶段识别AI赋能现状，并基于研究现状提出赋能问题以及趋势。[结果/结论] 研究结果表明AI方法在信息资源管理领域的应用尚处于探索阶段，赋能存在相关文献体量有限、发展融合方法局限以及方法融合态势失衡的问题，应当将学科基础方法扩展与AI技术探索共进，秉持守正创新理念，以AI驱动学科研究范式的革新、激励人才培养以及知识更新机制的完善，助力信息资源管理学科在数智时代转型升级、持续发展。

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发布时间: 2025-10-20

2. 新书为设计以人为本的AI系统提供路线图

程冰

近期，《社会智能：在社会空间中整合人类智能和人工智能的新前沿》由施普林格·自然出版社近期出版，王东教授伊利诺伊大学是这本书的主要作者，该书为以人为中心的 AI 设计和人机集体智能提供了新的视角。该书与洛约拉马利蒙特大学的Lanyu Shang（博士，2024 届）和迈阿密大学的Yang Zhang合著。 随着人工智能和在线协作平台（如社交媒体和众包）的快速发展，研究人员越来越多地研究如何整合人工智能和人类智能。这个新领域，即社会智能，通过理解人类和机器的互补优势和互动，探索它们共同的集体智能。 在《社会智能》一书中，作者们提出了一套新颖的以人为本的AI技术，以解决社会智能应用中的挑战，包括多模态方法、鲁棒且可推广的框架以及社会赋能的可解释AI设计。他们将这些应用呈现在现实场景中，包括社交媒体不当行为识别与缓解、多模态真相发现、可解释AI和机器学习、灾害响应和损害评估、用于教育的AI和众包，以及智慧城市应用中的社会感知。 王教授说：“我们的书为解决当今一些最紧迫的问题提供了路线图——如何设计不仅功能强大，而且公平、可解释、并以人为本的人工智能系统。”“智能的未来不是人与人工智能的对抗，而是人与人工智能携手合作，共同解决复杂的社会挑战。” 王教授的研究领域包括社会感知、智能与计算、以人为本的人工智能以及大数据分析。他的工作已应用于广泛的现实世界场景，如社交网络分析、众包、灾害响应、教育、智慧城市、合成生物学和环境可持续性。王教授的著作包括《社会边缘计算》（Springer，2023）和《社会感知》（Elsevier，2015）。他担任社会感知与智能实验室主任，王拥有伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士学位。

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发布时间: 2025-10-20

3. 知识生态视角下数字人文领域学科知识的演化态势及其扩散逻辑分析

张源枝

[目的/意义] 在知识生态视角下，深入解析数字人文领域学科知识的演化态势及其跨学科扩散逻辑，揭示知识之间的内在交互关系，挖掘创新潜能。[方法/过程] 基于文献引用关系和知识生态系统理论，构建知识生态视角下数字人文领域知识演化与扩散模型，并通过相关指标的定量统计，对数字人文领域学科知识在一级学科层面的整体演化态势和二级学科层面的知识扩散逻辑进行系统分析。[结果/结论] 基于不同发展时期数字人文领域学科知识在一级学科层面的整体演化态势，析取出数字人文领域研究的知识基因体学科、知识变异体学科和知识空白体学科，并通过识别二级学科层面的强吸收能力学科、强扩散能力学科、强整合力学科和强拓展力学科，揭示数字人文领域知识生态系统运行的动力机制，以工程学、计算机科学、社会科学为核心的一级学科群通过“吸收—扩散”循环驱动跨学科创新，通过不同学科交互范式的相互作用，实现知识生态系统的技术突破与边界延展，推动数字人文研究获得更大发展。

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发布时间: 2025-10-20

4. 从通用AI走向情报AI：背景、框架及关键技术

张源枝

深入探讨AI赋能情报工作的关键技术，以期为数智时代情报工作智慧化转型提供新的理论依据和方法指导。 探讨数智时代情报工作面临的主要挑战，阐述从通用AI到发展“AI for情报”的必要性，提出基于情报智能体的“AI for情报”技术框架以及该框架涵盖的需求感知层、情报感知层、情报分析层和情报服务层中的关键技术。 用户需求模拟技术、可靠性甄别技术、思维链技术和场景化服务技术可以用来解决数智时代情报工作面临的用户需求专深化、信息多模态化和可信性、情报工作计算化和情报服务场景化等挑战，增强情报工作的品质效能。

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发布时间: 2025-10-20

5. 知识内容新颖性度量方法对比分析研究

张源枝

[目的/意义] 通过对比分析两类主流方法（基于参考文献和基于主题内容）的有效性及局限性，为构建多维协同的知识新颖性评价框架提供参考，为知识创新价值统一度量指标的形成提供借鉴。[方法/过程] 选取B. Uzzi等提出的非传统组合方法（参考文献维度）与P. Savov的主题年份预测方法（主题内容维度），通过核密度分布、相关性分析（Spearman检验）和多元回归模型，系统验证两类方法对知识新颖性的表征能力，并结合案例解读，揭示其内在机制差异。[结果/结论] 研究发现：①核密度分布一致性以及文献摘要解读证实两种方法一定程度的有效性，与被引量相关性的年度变化和文献解读证实两种方法倾向于表征知识新颖性的不同层面；②非传统组合虽受参考文献期刊频次影响，但其识别的高创新性期刊对组合具有一定有效性；主题年份预测方法虽受年份影响较大，但相同年份的识别具有一定有效性；③通过创新值均值年度变化和不同阶段的累积密度分布进一步证实主题年份预测方法受年份影响较大；在影响因素分析中，被引量对主题年份预测方法的高正影响力（0.495）显性化该方法受年份影响的程度，同时显性化期刊数目对非传统组合方法的正影响力（0.193）。

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发布时间: 2025-10-20

6. 信息资源管理AI生成内容风险管控的基本思路与框架

张源枝

[目的/意义] 蓬勃发展的生成式AI技术和工具在信息资源管理领域应用广泛。然而，由于生成式AI技术存在着先天缺陷，所生成内容的安全风险无法避免，阻碍了在信息资源管理领域的进一步推广与应用。在AI的安全性短期内无法取得根本改善的前提下，依靠管理手段对其展开风险管控很有必要。[方法/过程] 从认知角度剖析现行AI生成内容的可信性，聚焦于信息资源管理全生命周期，引入信息安全管理ISO 27000系列标准的原则与思想，确定信息资源管理各环节AI生成内容的信息资产属性，提出对AI生成内容开展风险评估与控制的基本思路与框架。[结果/结论] 信息资源管理领域AI生成内容的风险管控可以依据ISO 27000的原则与思想划分为风险评估与控制两个阶段，通过系统化、规范化的风险管控方法，能够有效降低信息资源管理AI生成内容的风险，提升效率和质量

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发布时间: 2025-10-20

7. 通过BERTopic和BERT相似性绘制区域知识空间：量子科学在整体科学出版格局中的语义邻近性

程冰

2025年9月29日，慕尼黑工业大学学者在Scientometrics 上发表关于知识空间领域的文章，区域多样化和创新取决于现有知识基础与新兴科学领域契合的程度。然而，传统的关联性衡量方法依赖于静态分类系统，难以捕捉现代知识生产的跨学科和动态性质。本研究引入语义邻近度作为一种新颖的、基于文本的方法，以评估区域科学活动与新领域之间的认知契合度。本文利用2010年至2021年欧洲NUTS-3地区的科学出版物，采用 BERTopic 和基于 BERT 的相似性来绘制区域知识空间，并衡量其与量子科学（一个具有高度战略重要性的跨学科领域）的邻近度。通过使用负二项回归模型，我们发现与量子科学具有更高语义邻近度的区域产生了显著更多的量子相关出版物。通过超越僵化的分类法，语义邻近度概念为分析区域知识演变提供了一个更灵活和精细的工具。我们的研究结果扩展了演化经济地理学，并为寻求促进智能专业化和指导新兴技术领域区域创新战略的政策制定者提供了可操作的见解。

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发布时间: 2025-10-20

8. 政府主导的MyData个人数据中介模式的治理逻辑及启示——基于“主体—数据—环境”框架的分析

张源枝

[目的/意义] MyData个人数据中介模式（简称MyData模式）被视为平衡数据流通与隐私安全的解决方案，并在多国实践。韩国率先探索政府主导的MyData模式，其经验可为我国数据中介治理提供参考。[方法/过程] 以初见成效的韩国MyData开展单案例研究，基于信息生态系统理论构建“主体—数据—环境”分析框架，剖析其治理逻辑。[结果/结论] 主体治理采取赋权数据主体、创建运营非营利性平台、强化数据处理者责任等措施，奠定流通合法性基础，保障流通主体权益，进而缓解数据供给不足；数据治理采取明确个人数据范围与推进数据标准化措施，提升数据的可流通性、兼容性与合规性，提高供需双方数据流通便利性；环境治理采取完善流通监管体系、激励企业创新服务，建立个人的信任，推动MyData生态建设，进而提升数据需求。

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发布时间: 2025-10-20

9. 社会化阅读中互动的价值审视

张源枝

[目的/意义] 互动是社会化阅读的核心特征之一，研究旨在细分互动行为类型，从读者感知角度，探讨社会化阅读中互动对感知价值及行为意愿的影响，从而深化对互动价值的认识，并为改善社会化阅读平台互动功能提供建议。[方法/过程] 以“微信读书”APP为社会化阅读平台的代表，细分互动行为类型，采用混合研究方法开展两阶段研究：阶段一采用实验研究法和访谈法，了解读者互动行为特征，明确感知价值维度；阶段二采用问卷调查法进行实证检验，进而探讨社会化阅读中互动的价值。[结果/结论] 读者的感知价值可细分为感知阅读、情感、社会及功能价值维度；书评文摘和人际关系驱动的互动为读者带来了全方位的感知价值，话题驱动的互动仅对感知情感和社会价值具有显著性影响；不同维度的感知价值对满意度和持续使用意愿具有不同的影响。由此得出，社会化阅读中互动依然有价值，但应坚持对阅读的支持，从多方面优化互动功能设计。

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发布时间: 2025-10-20

10. 基于可控社交图学习的社会化会话推荐方法研究

张源枝

[目的/意义] 社会化会话推荐方法兼具社会化推荐和会话推荐双重优势，对在线社交平台提升个性化服务具有重要意义。针对社会化会话推荐方法在社交影响控制方面的不足，提出一种基于可控社交图学习的社会化会话推荐方法，避免社会化会话兴趣表示泛化。[方法/过程] 首先，采用序列学习方法分别对目标用户的当前会话和好友用户的历史会话进行学习，生成目标用户会话兴趣表示和好友用户个体兴趣表示；其次，通过设计可控图注意力网络对目标用户的社交关系进行学习，以结合用户对社交影响的控制生成社会化会话兴趣表示；最后，通过预测社会化会话兴趣与候选项目的交互概率，实现社会化会话推荐任务。[结果/结论] 实验采用来自Douban社区两个领域的基准数据集对所提方法的有效性和合理性进行验证。实验结果表明，相较于主流基线模型，所提方法在多项指标上均体现出较优推荐性能。

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发布时间: 2025-10-20

11. 基于 Jensen 累积熵的分类分离指数

张源枝

该研究发表在Chaos, Solitons and Fractals上，提出基于Jensen累积熵的分离指数。在本文的第一部分，我们引入了两种累积Jensen型散度度量，即Jensen累积残差熵（Jensen-CRE）和Jensen累积过去熵（Jensen-CPE），并为这两种度量建立了新的理论上界。在此基础上，我们定义了基于这些度量的分类与阈值分割的效率指数，该指数经过归一化处理，取值范围在(0,1)之间。这些指数可视为从累积熵度量中导出的有效量化指标，且通过两个实例展示了其实际可应用性。在本文的第二部分，我们探讨了这些度量的实际应用。我们将Jensen-CRE度量应用于图像质量评估，并在不同信噪比下向原始图像加入高斯噪声，以模拟不同噪声水平。然后，在基于Jensen-CPE的相对效率分离指数的框架下，设计了一种新的图像分割算法。该方法的性能与常见方法（如Otsu阈值法与K-means聚类）进行了比较。通过多种评估指标（包括准确率、召回率、精确率、特异性、F1分数、Dice系数、Jaccard指数和调整兰德指数）对所提方法的有效性和精度进行了定量评估，评估基于来自Berkeley图像分割数据库的三幅代表性图像。实验结果表明，所提出的Jensen-CRE度量在高斯噪声环境下的图像质量评估中表现出良好的有效性，并在基于阈值的图像分割任务中展现出优异的性能。

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发布时间: 2025-10-20

12. 基于ELM模型的开放科学数据重用信任评估要素研究

张源枝

[目的/意义] 信任在开放科学数据重用中扮演着重要的驱动作用，从信息加工理论视角探索开放科学存储库数据重用信任评估要素，可以对国内陆续建设的开放数据存储库管理以及提升数据的重用率起到借鉴和推进作用。[方法/过程] 基于信息加工理论的精细加工可能性模型（ELM）构建开放科学数据重用信任评估模型，以目前科研数据聚集速度和重用最为活跃的kaggle平台的实际数据进行剖析和验证，并选择线性核函数的支持向量回归（SVR）分析和比较不同变量对开放科学数据重用信任的影响。[结果/结论] 来源特征信息和内容特征信息整体上与数据集下载量和数据集引用量存在显著正相关关系，但具体因素对两者的影响存在差异。基于分析结果，提出提升数据集质量、加强数据透明度和可追溯性、鼓励用户参与和评价、推动数据共享和交流以及建立信任评估体系等措施。

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发布时间: 2025-10-20

13. 大模型驱动的清代驿站给驿制度知识抽取及知识发现研究

张源枝

[目的/意义] 驿站对古代政治、经济及军事等发展与运行具有重要价值，清代给驿制度详细规定了哪些群体在何种情况下可以使用驿站和使用驿站时马匹、车辆、船只、经费供给等具体事项。应用大模型技术从知识抽取及知识发现角度研究清代给驿制度，有助于深入探索清朝中央集权制下的政令上传下达以及清朝经济、军事与安全治理、文化与外交等方面平稳发展与驿站之间的紧密联系，助力古驿站文化数字化传承与知识化开发。[方法/过程] 收集《钦定大清会典事例》中清代驿站给驿制度相关文本，基于本体与知识元理论，设计清代驿站给驿制度知识抽取体系，包括“政策”等实体及“政策_提及_事项”等关系，运用当下先进的大模型技术对清代驿站给驿制度进行知识抽取，抽取结果存储于图数据库Neo4j中并进行相应的知识发现。[结果/结论] 基于知识抽取及存储，发现清代驿站给驿制度呈现继承性及稳定性等特征，清代驿站给驿制度与清代政治、经济、文化、外交发展紧密关联，清代驿站与军事战争、自然灾害历史事件相关联，清代驿站在文书传递及其他运输中扮演重要角色。

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发布时间: 2025-10-20

14. 多维视角下社会信息失序演化机理研究——以“秦朗事件”为例

张源枝

目的/意义] 聚焦信息失序问题，结合微观实例，实现情报学分析与逻辑学、社会学、心理学理论学科交叉，厘清信息失序内在演化机理。[方法/过程] 通过建立演化博弈矩阵，并在此基础上构建系统动力学模型，开展信息失序的情景模拟和灵敏度分析。[结果/结论] 研究表明：①从具体微观事件出发，信息失序的组成部分有待扩充。信息失序由虚假信息、误导信息和恶意信息3部分扩充为虚假信息、误导信息、恶意信息和惑众信息4部分；②从中观层面出发，信息失序不是由寡头组织牵动的单向线性模式，而是一种非线性复杂不稳定状态；③从宏观层面出发，探究演化机理，挖掘出信息失序的直接原因、间接原因、导火索和催化剂分别对应利益驱动、信息偏差、媒体散播和群众参与，为治理网络空间信息失序问题提供支撑依据。

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发布时间: 2025-10-20

15. 序数焦点损失:一种相对时尚度排序学习方 法

张源枝

浙江理工大学学者发表在Information Processing and Management上关于相对时尚性排序的研究(在线发表日期2025年5月3日)。现有的时尚推荐系统往往依赖自然语言处理或基于内容的图像检索，忽视了对时尚图像的直接美学评估。考虑到该任务的主观性与复杂性，本文提出将时尚度（fashionability）视为一种相对属性，用于对成对服装图像进行排序。为解决这一排序挑战，我们提出了一种序焦损失（Ordinal Focal Loss），将成对排序问题转化为多分类任务，并利用序关系来优化分类边界。在时尚特征表示方面，我们不仅对单个服饰项进行建模，还考虑整体搭配的综合效果，从而获得更全面、更细腻的时尚表征。本文引入了一个新的数据集——Fashionability3k，包含3000对图像（其中2398对有序、601对相似），并附有客观的相对时尚标签。在三个数据集上的实验结果（包括自建的Fashionability3k和两个公开数据集）表明，我们的方法在排序准确率上较基线模型提升近1%。用户研究显示，模型与人类主观感知的一致性达0.72。此外，将局部与全局视觉特征结合可带来额外性能提升，平均在有序对中提升2.78%，在相似对中提升1.09%。这是首个将时尚度作为客观属性用于比较分析的研究，并通过大量实验验证了其有效性。

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发布时间: 2025-10-20