“知识导航”专家库的专家遴选机制

摘要

随着时代和互联网技术的发展以及数据的爆炸式增长，面对海量数据，如何从中快速找到有用的信息成为专家学者的研究热点，随着研究的不断深入，也由“信息资源管理”逐渐转换为“知识管理”。人是知识管理中最为丰富、基础、不可或缺的资源，同时专家又是各学科领域知识水平最高的存在，“知识导航”专家库可以搭建一个供学科交流并服务大众的平台，因此，构建一个完整科学的“知识导航”专家库的专家遴选机制的重要性不言而喻。
　　本文旨在构建一个完整的专家遴选机制，并从遴选原则、遴选标准、遴选技术和方法分别进行了深入详细的研究。
　　遴选原则包括四方面，包括标识明显原则、标准明确原则、主动挖掘原则和双向验证原则。
　　遴选标准包括学术地位标准和学术成果标准。其中，学术地位标准又分为职称、学历、学术职务和荣誉称号四方面。学术成果标准分为研究论文和论著、论文被引、完成的基金项目三方面。
　　根据遴选标准，选择了与之对应的遴选技术和方法。通过数据挖掘技术得到待定专家，然后利用关键词提取技术和h指数评定指标对待定专家进行学科分类和专家等级划分。
　　本文对“知识导航”专家库的专家遴选机制的不同方面进行了深入的研究，最终在理论上形成了一个完整、科学的遴选机制。

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第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 研究方法与研究内容

1.4 研究创新点

第2章 “知识导航”专家库的专家遴选机制相关理论

2.1 知识管理理论

2.2 数据挖掘理论

2.3 关键词提取理论

2.4 h指数理论

第3章 遴选原则

3.1 标志明显原则

3.2 标准明确原则

3.3 主动挖掘原则

3.4 双向验证原则

第4章 遴选标准

4.1 学术地位标准

4.2 学术成果标准

第5章 遴选技术和方法

5.1 专家信息的挖掘

5.2 专家等级划分

第6章 结语

6.1 研究内容总结

6.2 研究的不足

6.3 研究的展望

参考文献

致谢

攻读学位期间取得的科研成果