摘要: 【目的/意义】网络学术资源的爆炸式增长,使信息遴选变得越来越困难。高效、快速地遴选出高质量的学 术资源,有助于降低学者的信息搜寻成本、提高工作效率。【方法/过程】本文融合知识图谱和用户画像两种当前在 信息遴选中具有优异表现的技术,构建了一个网络学术资源遴选的框架模型。【结果/结论】实验发现,融合了知识 图谱和学者画像的网络学术资源遴选方法,通过网络学术资源间的语义关系网与学者需求、偏好的结合,能够有效 提升学术资源遴选的质量和效率。【创新/局限】本文构建的学术资源遴选框架既克服了知识图谱不全的问题,又兼 顾了学者个体和群体需求,有效提升学术资源遴选的效率、质量及精准度。然而本研究在知识图谱的构建中还没 有考虑时间维度,用户画像也有待进一步深入。