[目的/意义] 高价值专利是推动科技创新、实现高质量发展的重要载体，识别高价值专利并从多维度挖掘技术演化特征，对于发现技术创新要素与创新规律，助力科技创新战略与政策的制定均具重要意义。[方法/过程] 以“脑机接口”领域的专利文献为例，从技术价值、专利权利和市场前景3个方面设计专利价值评估指标体系以识别出高价值专利，进而基于CasRel知识抽取模型构建高价值专利知识图谱，在此基础上从技术主题、本质、应用领域、方法、解决问题等维度分析技术创新演化的态势。[结果/结论] 研究发现，基于知识图谱的高价值专利技术创新演化分析方法视角更加多元、分析层次更加深入，能够为技术研发者、科技政策或战略制定者实施进一步的创新提供更具体的参考。

[目的/意义] 作为中文分词的基础研究，新词发现是研究政策创新和扩散的重要技术方法。本文通过改进新词发现算法优化了政策文本分词不准确的问题，并构建词库以支持人工智能政策的演化研究。[方法/过程] 提出多特征融合新词发现算法MFF，实现了对人工智能政策新词的挖掘，从新词角度对人工智能政策的创新、延续和扩散进行演化分析。[结果/结论] 实验结果证明，本文提出的多特征融合新词发现算法MFF能够有效提升分词效果，丰富领域词库；人工智能政策新词出现的时序变化反映了不同阶段政策关注的重点发展领域，揭示了中央和地方政府在政策创新、延续、扩散和演化方面的特点。

[目的/意义] 数据重用是开放科研数据的重要目的, 但现有研究中较少以开放数据发展成熟度较高的学科为例, 探究数据重用实践的群组特征。本文通过识别我国生物学领域科研人员在数据重用活动中对数据重用实践建设的诉求, 以用户画像方式为优化信息服务机构的数据服务方式提供实证依据。[方法/过程] 基于"需求识别—机制分析—服务方案制定"整体逻辑, 通过计算我国生物学领域科研人员数据重用行为调查问卷中的组间差异, 了解不同实践状态对科研人员数据重用态度和感知的影响, 进而利用层次聚类分析方法, 对生物学领域科研数据重用人员进行群体画像。[结果/结论] 调研结果发现, 当前我国生物学领域数据实践中科研人员对社群文化基础、规则熟悉程度、配套支持措施的实用程度感知偏低。本文按其态度、感知和实践状态, 总结出两大类和6小类典型画像类型, 分别是参与者(包括边缘型、期待型、初步探索型)和潜在参与者(包括徘徊型、被动型、摇摆型), 并建议图书馆、数据中心等信息服务机构据此开展具有针对性的"层次化"和"梯度化"服务, 包括多场景、即期的科研数据实践辅助服务; 多轮、短期的科研数据重用沉浸式体验服务和以增加记忆点为主的中长期项目规划服务。

[目的/意义] 从信息链视角探究在线健康信息质量治理的用户作为生产者、传播者以及消费者等不同角色时, 影响其信息自治行为及自治效果的主要因素及其演化规律, 并据此提出相应的治理路径。[方法/过程] 首先, 界定用户在信息链上所处的不同健康信息角色与其对应健康信息自治行为的成本与收益; 然后, 构建"生产者—传播者—消费者"三方演化博弈模型, 并分析其动态演化过程与均衡稳定策略; 最后, 通过Matlab进行数值仿真, 探讨各参数变化对用户自治行为的影响, 验证模型及演化结果的准确性。[结果/结论] 结果表明, 自治过程中, 影响生产者博弈策略的主要因素是"主动提升"成本与信任收益等; 推动传播者从"常规接受"转向"主动阻断"的主要因素是反馈激励与流量收益等; 促使消费者从"消极规避"转向"积极规避"的主要因素是反馈成本与正向激励等。

[目的/意义] 及时精准地识别变革性研究对探索前沿性科学问题发现和提出机制、面向国家高质量发展新格局具有重要意义。[方法/过程] 基于变革性研究在广度、强度和速度维度的特征, 借助机器学习方法, 采用熵权法、因子分析法和回归分析法分别构建了引文视角下的变革性研究识别模型。将上述模型应用于基因靶标、磁阻效应、富勒烯领域以评估不同模型的早期识别效果, 并将早期识别效果最高的模型应用于2017年分子生物学、聚合物科学和天体物理学领域。[结果/结论] 从"排名"和"top%"指标看, 基于回归分析法的变革性研究早期识别模型的识别效果优于其他两个模型, 识别出的变革性研究排名更靠前, 且在发表后第3年即可对变革性研究进行识别; 该模型在基因靶标和富勒烯领域的识别准确率高于磁阻效应领域。基于回归分析法的变革性研究早期识别模型的准确率、召回率均为80%, 十折交叉验证结果显示该模型的平均得分为0.764。

[目的/意义] 基于多元关系挖掘科学—技术—产业之间的关联模式，对揭示技术关联的科学基础和产业方向，促进产学研深度融合具有重要意义。[方法/过程] 首先，利用LDA模型与人工判断方法识别出论文、专利、产品主题，基于论文与专利主题的引用关系、主体关系、内容关系构建科学关联度指标，基于专利与产品主题的交叉关系构建产业关联度指标；然后，基于科学关联度和产业关联度二元维度识别各技术主题的科学—技术—产业关联模式；最后，选择量子通信技术领域进行实证研究。[结果/结论] 量子通信领域的技术主题关联模式包括S模式、S-T模式、T-I模式、S-T-I模式。随着时间推移，科学—技术—产业之间的互动逐步加深；量子通信技术遵循“材料研究—应用模块—应用核心技术—应用系统”的演化路径。

[目的/意义] 研究动态能力如何赋能政府数据开放(Open Government Data，OGD)的知识创造，有助于深度理解其动态能力作用过程并持续推动OGD发展。[方法/过程] 结合复杂适应系统(Complex Adaptive System，CAS)理论与知识创造的SECI模型，将OGD动态能力的作用过程分解为“探测—规则—反应”3个环节，构建基于CAS-SECI的OGD动态能力作用过程模型，通过焦点小组访谈法深入分析OGD动态能力作用的知识创造内核，并对OGD动态能力作用过程进行分解。[结果/结论] OGD变化感知能力、吸收转化能力、沟通交流能力及重构创新能力在“探测—规则—反应”过程中，通过知识社会化、外部化、组合化和内部化中的相关知识活动及流程，实现知识资本转化，系统反映了OGD动态能力作用的知识创造过程。着眼于对相关知识活动的实施和优化，提出强化探测、关注积累、加强交流、聚焦创新方面的对策建议。

[目的/意义] 政府是全社会数据治理主体，对政府开放数据治理效能进行评估有利于构建数字化时代政府数据治理新模式，推动治理体系与治理能力现代化。[方法/过程] 从管理体系与价值体系两个维度入手，构建评估指标体系，首先使用熵权法计算出各个指标权重，利用TOPSIS方法评估出样本城市开放数据治理效能综合得分，然后使用秩和比法对综合得分进行排序，最后关联度分析找到关键要素。[结果/结论] 研究结果表明，上海、北京、贵阳的政府开放数据治理效能良好；武汉、广州、成都等城市的政府开放数据治理效能为中等；宁波的政府开放数据治理效能一般，并且数字政府发展水平与政府开放数据治理效能之间的关联度最高。

[目的/意义] 信息协同状态是影响智慧政务建设水平的重要因素，当前我国各城市智慧政务建设水平参差，通过构建智慧政务信息协同超网络模型，对信息协同状态进行量化测度，并基于现实城市案例，展开城际信息协同状态分野研究，对于明确智慧政务信息协同建设的目标和方向，促进智慧政务的发展具有重要意义。[方法/过程] 构建智慧政务超网络模型，从微观和宏观多视角提出信息协同状态的量化测度方案，选取我国智慧政务建设水平处于不同阶段的代表性城市为案例，深入分析各类测度指标城际差异，并根据指标对现实意义的映射揭示信息协同建设城际分野现状。[结果/结论] 分析发现，随着智慧化建设水平的提升，信息协同网络整体呈现熵增的趋势，即信息间关联更趋复杂，信息协同规模不断扩大，但节点之间链接的丰富速度通常慢于协同规模的扩张速度，即信息内容层面关联的发展速度低于对信息协同需求的成长速度，基于信息协同网络的特征，从单要素以及整体宏观层面，提出了相应的信息协同发展策略。

[目的/意义] 论文学科分类是科学计量学领域的核心问题之一，对于科研评价实践具有重要意义。[方法/过程] 本研究提出了一种基于多代参考文献的单篇学术论文学科分类方法，其核心是基于对目标文献多代参考文献信息的挖掘形成较为完整的学科结构，进而为目标文献分配1~3个学科类别。为验证该方法的有效性，本研究以1999—2018年Web of Science核心合集所收录的学术论文作为研究对象，对单篇论文的学科分类效果进行比较，并从学科领域和期刊层面展开应用场景的探讨。[结果/结论] 结果表明，利用多代参考文献的学科类别信息可以降低目标文献中学科分类的熵值，有效提升单篇学术论文的学科分类效果；通过运用不同的权重设置规则和多学科科学处理策略，可以在一定程度上解决多学科期刊文献的学科分类问题，并且可以为跨学科学术论文的识别提供可行方案。

[目的/意义] 以图书情报领域核心作者为研究对象，分析学术履历差异对其论文产出跨学科的影响，为制定科研人员管理与评价政策、建设高水平交叉科研队伍提供有价值的参考。[方法/过程] 首先，通过核心期刊发文量识别出高发文量学者群体，并从中识别出核心学者作为目标学者；其次，采集目标学者的简历信息进行学术履历差异编码，收集论文成果信息测度其最高学历毕业5年内学术论文产出的跨学科性，计算均值后得到学者跨学科性指标；最后，通过相关性分析、多元回归分析探讨学术履历差异与学者跨学科性的关系。[结果/结论] 结果表明，在学者年龄较小、毕业时间较近、学术发展背景存在差异、职业发展背景存在差异的情况下，学者会更倾向于进行跨学科研究。其中学术发展背景差异会促使学者进行跨学科研究，但并不直接影响其产出跨学科程度。而毕业时间、职业发展背景的差异会对学者论文产出的跨学科性程度造成影响。

[目的/意义] 学术论文创新既是一种结果，也是一个过程，对学术论文创新过程进行阶段划分，有助于厘清各阶段学术论文创新性研究的测度角度与当前研究进展。[方法/过程] 在对相关概念内涵探讨与阐释的基础上，基于创新过程的逻辑性与时间性，将学术论文创新过程划分为创新知识吸收阶段、创新知识产出阶段以及创新知识扩散阶段。对各阶段创新性的测度指标、测度角度和主要研究结论进行系统梳理和总结，并归纳现有研究存在的问题。[结果/结论] 针对单篇学术论文创新性具体研究问题，应从不同阶段入手，进行细粒度剖析，从而得出科学结论，就后续实证工作提出展望，以期为单篇学术论文创新性测度研究提供参考。

[目的/意义] 总结国内外健康信息采纳行为研究进展，发现现有研究已经取得的成绩，提出未来值得关注的潜在研究方向，为后续开展相关的理论研究提供参考。[方法/过程] 通过对收集到的国内外健康信息采纳行为相关文献进行系统性梳理，界定健康信息采纳行为的概念，归纳健康信息采纳行为的表现形式，以及总结健康信息采纳行为理论模型的发展和衍化规律。[结果/结论] 未来可考虑从健康信息采纳行为前置动因的构成、情境嵌套下的健康信息采纳行为、健康信息采纳执行意愿的中介作用和健康信息采纳实际行为的测量4个方面对健康信息采纳行为做进一步研究。

[目的/意义] 对全球健康信息采纳行为的研究热点与前沿进行深入分析，旨在展现该领域的研究进展，提供研究方向和方法参考。[方法/过程] 运用VOSviewer等工具对现有研究成果的发文情况进行可视化分析，以揭示本领域的发展趋势和研究热点。[结果/结论] 国外文献聚焦4个主题：健康信息采纳的行为机理、影响因素以及健康信息采纳行为视域下的服务框架、公众决策；国内文献聚焦3个主题：在线健康社区信息采纳的影响因素研究、健康信息采纳视域下的健康传播研究、健康信息采纳行为的预测分析。研究前沿主要聚焦两个方面：针对健康信息采纳行为的模型构建、影响健康信息采纳行为的用户特征。