2非相关文献知识发现方法的应用现状及发展

　　Swanson提出非相关文献知识发现方法后，很多学者在其基础上进行了方法的改进和应用领域的拓展，使得该方法在其他学科的移植应用成为可能。

　　1993年，Z．Chen在Swanson理论的基础上提出一种整合分散在文献内部知识片断间逻辑关联的方法，为建立不同专业领域间的知识关联开辟了新途径。1996年，M．D．Gordon创建了基于短语的词频统计方法，并建立起中介文献的概念，将非相关文献的发现应用扩展至学科和领域之间，拓展了基于非相关文献知识发现应用的广度。航天情报领域与物理、化学、材料等领域密切相关，非相关文献知识发现方法的跨学科、跨领域性使其可以用于发现不同学科和不同领域之间的隐含逻辑联系。

　　Swanson本人也尝试将该分析方法向数据库移植，1999年专门针对医学数据库Medline设计了人机交互检索系统Arrowsmith，用于自动检索联系两组非相关医学文献的中间文献。Arrowsmith系统除可以模拟整个非相关文献知识发现过程外，还提供了生物医学文本挖掘工具列表和以作者为入口的检索模块等8个模块，提高了实现过程的效率，使该方法在某些学科的大规模应用成为可能。

　　2001年，Weeber提出了基于“概念”的非相关文献发现方法，并开发出专门用于MetaMap的基于概念的自然语言处理系统——DAD系统J。同年，M．D．Cordon和Lindsay研究了该方法在万维网中的应用，积累了网络应用经验。Kostof研究小组将Swanson理论的应用范围拓展到决策服务领域中，使其更具实践价值。

　　2001-2003年间，P．Srinivasan等也开展了对开放知识发现过程的研究。柏林自由大学医学图书馆的J．Stegmann等开始尝试用共词聚类分析来模拟知识发现的过程，寻找从来源文献到目标文献的路径和规律。2001-2005年问Hristovski等将该方法用于遗传学领域]。2006年，Swanson以Medline为目标数据库，在回顾其以往基于非相关文献发现研究的基础上探讨了如何提高获取文献B的准确度的问题，认为根据特定主题事先获取文献A和C时应该优先考虑使用标题字段和MeSH主题词表术语。

　　在方法改进的同时，非相关文献知识发现方法的应用领域也在不断扩展，可以用于Biosis，Embase，Scisearch，Intemetdatabases等数据库中，但仍限于生物医学领域。直到1999年K．A．Cort将其用于Wilson人文数据库隐含知识关联的挖掘，利用该方法揭示了此前从未被人文领域知晓的现代诗人R．Fomt同古希腊哲学家Cameades之间的思想关联，非相关文献知识发现方法的应用领域得到实质性拓展。

　　国内对Swanson情报学方法及Arrowsmith软件的介绍始于2000年，多数文献是对Swanson方法的评价、简介和相关性算法改进，实践方面限于网络版的Arrowsmith的利用和设计中文系统重现Swanson知识发现过程，也有文献探讨了该方法向中医药领域拓展的可行性和数据集构建等问题。目前，基于文献的知识发现方法已经成为国内情报界研究的热点，先后有20余篇文献在各种刊物上发表，种种改进使非相关文献知识发现方法日趋成熟和完善，为该方法用于航天科技情报研究领域奠定了基础。

　　3非相关文献知识发现方法应用于航天科技情报领域可行性分析

　　3．1领域比较

　　非相关文献知识发现方法在人文领域的成功应用证明了该方法的普适性。因此，将该方法用于航天领域有其可能性。与医学领域相比，航天领域有以下异同(见表1)。