Page 68 - 《中国图书馆学报》2013年第1期
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U∈M，TCN，而且满足 f（ U） =T，g（T） =U。 则称 取到满足阈值要求的规则.因此研究中采用大于
U是概念（U.T）的外延，代表被调查用户的子群类 50%的阈值，设置最小支持度为60%.最小置信度
别：T是概念（ U，T）的内涵，代表相关用户子群提 为70%.得到满足阈值要求的高校学生用户知识需
出的知识需求特征。 例如，表 2中“U4”行“T3”列 求间关联规则（见表3）。
为“ ×”，表示“U4（博士研究生）”用户群提出了
表 3 高校学生用户开放存取知识需求间关联规则
“T3（一站式集成）”这一知识需求特征。
依据形式概念分析（ FCA）原理，若（Ui ，Ti ） 、
（Uj ，Tj）是某个背景上的两个概念，而且 Ui ∈ Uj，则
称（Ui，Ti）是（Uj ，Tj） 的子概念，（Uj，Tj） 是（ Ui ，Ti ）
的超概念，并记作（ Ui，Ti ）≤（Uj ，Tj） ，其中的关系
“≤”称为概念的“层次序”。 形式背景中所有概念
用这种“序”组成的集合称为该形式背景上的概念
格。 采用上述形式概念分析的方法，由表 2形式背
景导出相应的高校学生用户知识需求概念格 Hasse
图（见图3） 。
表3 中的关联规则表述为“（条件） （支持度）
一（结论）（置信度）”，其含义为“具有（支持度） 的
被分析对象满足（条件） ，其中具有（置信度）的被
分析对象满足（结论）”。 以规则“R田01”为例，“（13
T4 T7） （63%） 一（T6） （100% ）”的规则表达式说明
在被调查的用户对象中.有63%的用户子群（非用
户个体）对开放存取同时提出 了“T3（一站式集
成）”、“T4（传统期刊刊载）”和“T7（文章被引率）”
的知识需求，其中有 100%的用户子群还会提出
图3 高校学生用户开放存取知识需求概念格 Hnsse图 “T6（文章创新性）”这一知识需求。 也就是说，如
果一个高校学生用户群体同时关注开放存取是否
图3中，各节点之间的多重继承关系反映了高 为一站式集成和传统期刊刊载以及文献的被引用
校学生用户中不同开放存取知识需求特征之间的 情况，则其必定还会关注文献的创新程度。 从这个
关联关系。 借助形式概念分析在提取频繁项集方 意义上讲，一方面可以借助关联规则推理出用户可
面的优势‘9 J.利用主流的形式概念分析工具软件 能存在的知识需求；另一方面，在无法量化某一文
（ConExp、Lattice Miner等）‘ ‘o] ，可以获取满足规则 献的创新程度的情况下，文献的被引用率和是否被
筛选阈值要求的各类知识需求之间的关联规则。 传统期刊刊载可以提供一个很好的参照指标。 从
表3 中还可以看出.“T3（一站式集成） ”、“T4（传统
3.2 用户知识需求关联规则的提取 期刊刊载）”、“m6（文章创新性）”和“T7（文章被引
关联规则的提取需要一定的支持度与置信 率）”之间存在着不同程度的关联关系。 而“Tl （低
度.尽管研究者可以根据研究目的、任务等自行设 成本或免费）”和“T2（发文时间）”等知识需求与其
置支持度与置信度阈值，但一般在大于 50%阈值 他知识需求关联不大。
的情况下获得的关联规则具有更显著的支持力。 将图3 中的概念格进行转置I 111后，可以进一
然而过大的阈值将遗漏许多重要规则，甚至无法提 步获得高校学生用户子群间的关联规则。 仍然采
