信息聚合概念的构成与聚合模式研究

的教师科研项目、

2009

～

2013

年间图书情报领域的国际会议论

文、

2009

～

2013

年 间图情领域的五种国际期刊的论文

(Journal

of

the

American

Society

for

Information

Science

and

Technology,Journal

Information

of

Documentation,Journal

Processing

of

and

Science,Information

Manageme nt,Scientometrics)

、

我国国家自然科学基 金和国家社

会科学基金资助项目论文和

CNKI

中的学位论文，并以此为线索

进行扩展。

在此范围内，

选取资料完整的、

有代表性的研究和实

践案例进行分析，对聚合模式进行归纳和梳理。

通过分析发现，

< br>这些项目和研究中包含的聚合模式主要是以

情景、

对象、

关系中的一种或几种为依据进行的信息聚合，

涵盖

特定情境下多类型信息资源的采集、抽取、组织、分析、应用等

多个方面的内 容。

围绕这些特征，

我们提出本研究模式分析的思

路，

即：

以信息聚合的主要构成要素为模式分析的立 足点，

围绕

情景、

关系和聚合对象粒度 三种主要的聚合依据，

按照其研究和

实践的侧重点不同，划分为 情景聚合、语义聚合、引用聚合、社

会网络聚合和粒度聚合五种主要模式。

以此为框架，

以聚合情景

分析为基础，

以聚合机制解释和聚合应用介绍为主要内容，

对现

阶 段信息聚合研究和实践的基本模式及其具体表现形式进行梳

理，

具体如图

1

所示。

这三种聚合模式并非 相互排斥、

独立存在，

而是互相包容和渗透。

< br>值得注意的是，

以下各模式下所讨论的研

究和实践例子除 了具备该模式的显著特征外，

也可能同时具有其

他模式的特征和 要素，甚至是其中几种模式的复合体。

图

1

基于信息聚合概念构成的聚合模式与表现形式

3

信息聚合的主要模式与表现

3.1

基于情景的聚合

情景是指领域、用户、时间、地点 等可影响聚合目标、聚合

对象特征、

聚合方法和工具的应用的社 会环境因素。

情景聚合模

式即基于应用目标、

< br>用户需求、

行为或时间地点等客观情景因素

进行的信息对 象的采选、

整合与动态呈现。

该模式可分为基于情

景感知的事件信息聚合、

基于实时信息的新闻或消息聚合和基于

个性化用户模型的聚合三种表现形式。

3.1.1

基于情景感知的事件信息聚合

大数据环境下，科研、商业、政府 管理、军事和社会生活中

使用的各类传感器产生的多媒体信息是海量信息的主要组成之< /p>

一。

基于情景感知的事件信息聚合模式是指通过对来自多个传感< /p>

器的实时、

海量的多媒体信息进行事件情景识别、

事件相关信息

或数据抽取和事件整合的聚合模式。

基于 大规模多媒体传感器的

应用系统被称为情景感知的应用

[8]< /p>

。

相关研究和实践包括：

Ramach andran

以视频监控为例构建

情景感知的应用模型，在监测 器识别和异常事件触发的基础上，

通过多传感器和追踪器进行事件信息

< br>(

如：

位置等

)

的持续聚合和

联合追踪，形成面向实际应用的相关知识

[8]

。

Gao

等构建了一

通过异构信息流聚合方法提供个性化信

流，

并监测个人或整合数据流的时间和空间特性，

从而对复杂情

景进行监测并提供个性化信息服务与提醒

[9]

。< /p>

Dao

等构建涵盖

网络、

实体和社会系统的事件信息管理平台，

以帮助领域专家实

现大规模动态事件数据的监测和实时情景预测。

该平台设计半自

动的情景识别模型，

通过输入来自传感器的或书面报告的、

实 时

的或档案信息中的同构或异构数据格式，

对数据流实现浅层或 深

层的混合式整合，

从而产生可视化的分析方法或行动和警告，

并

帮助发现隐藏的时间模式

[10]< /p>

。

3.1.2

基于实时情景信息的聚合

实时情景信息主要是指用户所处的 地理位置、

时间甚至是社

会关系网络等即时的或历时的情景信息 。

基于实时信息的聚合是

当前聚合研究的热点。

相关研究和实践包括：

Wenze

和

Kieling

开展首个对多来源

的位置—社会网络数据进 行聚合、建模和分析的研究，从

Facebook

、