マインドマップギャラリー 情報整理(情報検索) 情報管理
情報資源管理大学院入試、情報科学、アーカイブ学、情報分析(概要、方法、ネットワーク情報組織化、知識組織化などを含む)など。役立つ情報が満載なので、困っている友達はすぐに集めておきましょう!
2024-02-12 16:56:34 に編集されました情報組織
概要
コンセプト
情報整理
特定の組織規則に従って、収集された無秩序な情報は、特定の技術的方法を使用してその内部および外部の特性を説明および記述するために使用され、それにより、無秩序な情報の集合から秩序のある情報の集合に変換することができます。
組織オブジェクト
内部機能
外部機能
物理キャリアによって直接反映される
内容・手順
選ぶ
順序
秩序ある:制約、規則性
分析する
論理
意味語用論的な文法
内部機能と外部機能
詳細な掘削、加工、仕上げ
説明して明らかにする
特定のニーズ
テーマフォームキャリア
説明: 外部機能/索引: 内部機能
ストレージ
フォーマットシーケンス/特定のキャリア
原則として
客観性
系統的
マクロ/ミクロ
他の部署と一緒に
収集・整理・配送・回収
部門内の作業プロセス
さまざまなテクノロジーの使用
特別な要件への適合/統一規格
目的
ユーザー
市場
機構
現代性
感想:標準化
テクノロジー: 自動化
タイプ
特性
浸透
効率の向上
による
秩序ある
方法(伝統的)
理論的根拠
言語学: 記号伝達者
ロジック:思考方法
システム理論: 全体、アイデンティティ
シナジー理論: サブシステムは協力して動作します
散逸構造理論: 無秩序から秩序へ
自己組織理論: 自発的
考え方
分類学
コンテンツの特性、相互関係、階層構造
シンボルの識別
シンプル、明確、よく整理されている
便利な構造レベルの記述により、分類学の役割が最大限に発揮されます。
数字と文字、ユニバーサル、言語制限なし
直感的ではない
特定の角度から接続が明らかになる
主な連絡先
まず、伝統的な分野に従って分類され、次に新しい分野と専攻に細分化されます。
主題へのアプローチ 定義と分類法を比較する
テーマセンター
ワードマーク
アルファベット順に並べてください。システムを参照してください。
分類とテーマの統合
分類・テーマ手法・原理浸透・構造統合
主題体系、階層構造、論理的配置 テーマの概念、語順、参照体系
分類シソーラス-シソーラス/シソーラス-分類シソーラス
情報の説明と開示
検索言語
基本的
意味
関数
説明/一貫性
焦点を当てる/明らかにする
階層構造
参照系
ラウンドロビンクラスタリング
カテゴリ分類システム
並べ替え/順序付け
分類
語順
カテゴリのアルファベット順
一貫性の比較
分類
グループファースト
後群
固定グループ
理論的根拠
概念的論理
コンセプト
物事の本質的な属性の一般化/内包と外延的逆関係/種の違いと隣接する属の概念
延長部分の重なり具合に応じて
互換性の概念
同じ
属の種
クロス
全体と部分
総合的かつ確実な側面
排除したくない併置
相容れない概念
相互に排他的な並列関係
反対
矛盾
概念的論理的アプローチ
概念の分割と一般化
コンセプトの分析と統合
知識の分類
物事を勉強するための体系的なアプローチ
カテゴリ: 主題/物事
原則: 客観性/開発
用語
分類学
概要
意味
カテゴリ、ルール、組織、記号記号、順序、知識分類、概念、概念的論理、配置
特徴
濃縮
明らかにする
辞書
線形
関数
反省、論理、全体像、
システム、ユニバーサル、ファミリー
準拠する、基礎、標準
主な分類法
システム分類/レベル列挙
意味
概念論理、主題分類
カテゴリー、構成、システム
特徴
主題、線形、レベルの列挙
グループファースト
シンボルマーク
構造
マイクロ(カテゴリー制)
カテゴリ分け
規格:内容、形式
プロセス
参照順序
分類基準の参照順序
前に進むほど集中力が高まる
ロジック、目的、テーマ、ニーズ
並べ替え順序
システム、ロジック、統一性、相関性
同型
クラス名が決まりました
科学的
正確さ
間接性
相互関係
下位
クロス
並置する
関連している
大きい
カテゴリシステム
プライマリテーブル
基本カテゴリー
基本カテゴリー
ショートフォーム
詳細表
複合テーブル
マーキングシステム
純粋な数字/数字と文字の混合
シーケンシャル/レイヤリング/ブレンディング/ファセットマーキング
説明メモ
準備手順
カテゴリの説明
カテゴリメモ
索引
直接インデックス
関連索引
分類テーマの比較
組み合わせ分類/ファセット分類
意味
概念的論理
複雑な、単純な
分類
フルファセット分類: 完全に組み立て済み
セミファセット分類:システム組み合わせ
特徴
最も優れたものを最初にグループ化し、その後で最も優れたものをグループ化する
構造
準備手順、基本クラス表、ファセットクラス表、ファセット式、一般補助表
ファセット分析
基本
特定の
参照順・ソート順
マーキングシステム
マーキングシステム
ファセットマーキングシステム
セグメンテーション
バックトラッキングマーキングシステム
直接追加/複数のパスを回転できません
マーカー シンボル (ファセット シンボル)
句読点
数字または文字
主題へのアプローチ
概要
意味
単語マーク、語順、自由な組み合わせ
主題中心、規範名詞、参照系
特徴(メリット・デメリット)
標準名詞:特に~を指す
語彙の識別: 直感的
柔軟な構成:
トピックセンター:
関数
制御システム
ガイド
便利
本題メソッド
タイトルの言葉
タイトルの列挙
グループファースト
参照系
単位語
単位語とそれに続くグループは同じ番号で組み合わせることができます
アドバンテージ
後者のグループ: 柔軟性、適応性、小型サイズ、検索方法、拡張検索、縮小検索
単語の独立性/グループ化: 各単位単語を検索エントリとして使用できます。
欠点がある
文字通りの組み合わせ
参照システムがない
直感的で体系的ではない
キーワード
原理
キーワード、自然言語
語順
ラウンドロビン
特徴
利点: 自然言語、キーワード、ローテーション、自動
短所: 家族、関係性が明らかにされない、ローテーションにはコンピューターが必要
分類
質問の中で
オフトピック
単語のペア
シソーラス/トピック
原理
意味
シソーラス/主題見出し、概念ベース、標準化、組み合わせ機能、関係性の解明、動的変化
シソーラス: 単位の概念、標準化、概念のグループ化、ポストグループ化
コンセプトの組み合わせ
シソーラス
主題語の選択と指定
選ぶ
語彙の範囲
文献検索要件、文献の増加
選択された単語、検索意味値、頻度、完全かつ明確
仕様
語形・類義語
単語の意味/多義性
範囲
組み立て前の程度
言葉と言葉の関係性
参照システムを使用して明らかにする
類義語: 敬語/誘導語
属性: 特定の程度
関連している
テーマワードの組み合わせ
原則: コンセプトの組み合わせ、グループ化後の
クロスオーバー: コンパウンド
制限:短縮
接続: 関係のみを明らかにします
特徴
シソーラス識別子
直感的
仕様
後群
柔軟な構成
適応性のある/新しい
コンセプトの組み合わせ
意味関係、ネットワーク構造、系統性、民族性を明らかにする
参照体系、カテゴリ分類体系、階層体系、単語ファミリー図
他の検索言語との関係
分類とテーマの統合
ネットワーク環境での検索言語
分類言語 (従来型とネットワーク開発)
形状
電子
伝統
ネットワーク:直感的で便利/リンク検索/速度と効率/コストの修正と更新
多次元
ハイパーテキスト: 直線性、テクノロジー、システムの多次元性の変化
ネットワーク分類ディレクトリ: 標準、関係、多次元分類
コンテンツ
クラスタリング基準のテーマ設定
カテゴリの任意の分類
カテゴリの配置が非論理的
クラス名の人気・安定性
公的分類法
傾向
伝統を適応させる
開発とイノベーション: オンラインカタログ
主題の言語
伝統
学術検索: タイトル、記述子
検索エンジン: キーワード
補助語彙
ポストコントロールワードリスト
禁止用語リスト
自然言語
アドバンテージ
使いやすい
正確な
適応する
ポストコントロールワードリスト
違い
取得のみに使用されます
部品制御部品関係
言葉のコレクションは豊かでダイナミックです。
使いやすく柔軟なユーザー志向・保証機能
アドバンテージ
バックコントロール、オブジェクト、シンプル
完全なセマンティクス、便利な検索、負担の軽減
自然、人工、完全、正確
情報の説明
意味
コンセプト
物体
目的
プロセス
結果
基本的な要件
正確さ
正規化/標準化
効果
明らかにする
整理する
情報の説明
ディレクトリ構成
検索
識別/データ記録
情報の記録基準
機械可読カタログ
特徴
強い柔軟性と幅広い適応性
001 ~ 999 のフィールドが含まれ、そのうち 999 フィールドはユーザー定義フィールドです
フィールドの内容は詳細に記述されており、フィールドの下にはサブフィールドや繰り返しフィールドがあります。
フィールドは強力で、検索可能なフィールドが多数あります
各 MARC レコードは、ヘッダー領域、ディレクトリー領域、データ領域に分割できます。
メタデータ
概要
コンセプト
データについてのデータ
説明する、促進する、支援する、ツールにする、整理する
意味
物体
要素
通常、情報リソースから抽出されたデータであり、タイトル、版、出版データ、関連説明書など、その特徴と内容を記述します。
結果
目的
効果
参考文献と説明
基本的なスキル
位置決めと取得
実体のない
抽出、セマンティクス、接続、アドレス
評価と選定
説明する、理解する、判断する
資源管理
資源保護と長期保存
ダブリンメタデータ (DC)
意味
これは、普遍的でシンプルなメタデータであり、クロスドメインの情報リソース記述標準です。情報リソースは、アイデンティティを持つものとして定義されます。
応用
適用できるデータ型に基本的な制限はありません
15 個の要素が含まれており、リソース内容関連、リソース知的財産関連、リソース外部属性関連の 3 つのタイプに分類されます。
各要素は選択可能、反復可能、拡張可能であり、さまざまな国、地域、業界が特定のニーズに応じてリソース記述の要素のすべてまたは一部を選択でき、その他の必要な要素を追加することもできます。
利点: 理解しやすく、柔軟に使用でき、国際的に適用可能、スケーラブル、セマンティックな相互運用性
ダブリンのメタデータと機械可読カタログ
同じ
本質: メタデータ
目的: 情報のフォーマット
説明、説明、検索
違う
説明
物体
インターネット/従来型
本体
ノンプロフェッショナル/プロフェッショナル
詳細度
シンプル/詳細
識別方法
単語フレーズ/数字文字
データ形式
15要素/3領域(ヘッダー/ディレクトリ/データ)
評価する
情報のインデックス作成
意味
意味
効果
前と次を繋ぐ
目的
分類
件名のインデックス付け
分類インデックス
ステップ
テーマ分析
意味
中心的なアイデア、焦点: 構造、要素、関係
ステップ
トピックの種類
単一のトピック
ユニットテーマ
複合テーマ
複数のテーマ
明示的なテーマ/暗黙的なテーマ
トピックの構造
テーマを構成する要素と各基本テーマとその相互関係
目的: 中央、動的、限定、一次/二次、選択、改良、および決定
側面
被験者の要因
共通因子
場所の要因
時間要因
ドキュメントタイプ
方法
オブジェクト、コンクリート、モデル、要素、関係
すべての要素、関係、コンクリート、モデル分析
内容特性/基本基礎、外観特性/補助基礎
概念変換
意味
トピック分析に基づいてラベルが割り当てられ、その結果が検索ラベルになります
方法
直接変換
分解変換
レビュー
品質管理
一貫性
再現率正解率
特異性
精度
インデックスの深さ
再現率
自動インデックス作成
意味
意味
特徴
分類
方法
統計分析
単語の頻度分析
Zif、Luen (自動単語抽出/高頻度および低頻度の除去)
加重分析
逆ドキュメント頻度
単語頻度/文書頻度/索引単語/特徴単語
言葉の差別
相関
価値尺度
n-グラム分析
統計学習
意味
学習処理により、索引語、関連語、無関係語の関係が決定され、これに基づいて索引値が決定されます。
プロセス
勉強
単語の頻度、促進語/弱化語を設定し、値を計算し、しきい値を取得します
索引
言語分析
構文
セマンティクス
AI
自動分類
分類
単語ベースの
記事の内容を表す単語に基づいて記事を分類する方法
ステップ
分類システムを選択し、既存の分類法、単語リスト、同義語、その他のツールを使用して分類の基本テーブルを作成します
主題の内容を表すキーワードを抽出し、あらかじめ設計された「分類番号キーワード」で構成されるベクトル空間モデルと照合し、各キーワードに含まれる分類番号を求めます。
すべての分類番号を論理演算によってマージおよびソートし、さまざまな複合表索引ライブラリと組み合わせて、各分類番号のレベルに応じた重みレベルを取得します。最上位のカテゴリは、ドキュメントが分類されるカテゴリです。
知識ベースの
ナレッジベース/エキスパートシステム
クラスタリング
Web ページの機能表現
特徴抽出、特徴選択、数学的変換
単語の頻度、位置
類似度計算
クラスタリング
索引
評価する
分類インデックス
意味
原則として
ルール
件名のインデックス付け
意味
ルール
言葉選びのルール
グループ化ルール
相互関係
マークアップ言語
一般マークアップ言語 SGML
ハイパーテキスト マークアップ言語 HTML
拡張マークアップ言語 XML
MARC XML
ネットワーク情報組織
特徴
広がり、スピードと量、自動化を生み出す
種類の増加、データベースコンポーネントの複雑化、非構造化
ユーザー情報の動作、非専門的、透明性があり、使いやすい
情報形式、非線形性、インタラクティブダイナミクス、ハイパーテキスト
方法
分類学
従来の文書分類
厳格な階層構造
階層構造、概念体系、カテゴリー関係
自己インデックス作成、分類組織
学術リソース、図書館リソース
自作の分類システム
分類
ウェブサイトのカテゴリ
Webページ分類インデックス
特徴
オブジェクトやテーマを中心に据える
ユーザーのニーズ
トピックセンターカテゴリー
コンテンツ特性、デマンド特性、キャリア特性体系
実用的で厳密さに欠ける
ワードマーク
複数のカラムの消耗、繰り返しの反応
グリッド
複数の経路
カテゴリの範囲
下位
関連している
すぐに更新してください
リンク
動的
主題へのアプローチ
ディスクリプタ
専門的なデータベース; スタンドアロンのシソーラス/データベースに統合されたシソーラス
コンセプト
欠点がある
自動
自然
料金
キーワード
コンセプト
特徴: 制御されていない、制御度が低い
検索エンジン: 自動インデックス作成ソフトウェア 文書データベース: 単語識別システム (カテゴリー/トピックの閲覧)
具体的なテクニック・方法
文書法
コンセプト
アドバンテージ
簡単で便利
非構造化情報を整理するための自然な単位
欠点がある
ネットワーク負荷とファイル数のバランスを取るのが難しい
構造化された情報を処理して活動を組織するのは難しく、論理構造は比較的単純です
ファイル数が多い場合 文書そのものを情報管理組織の対象として扱う必要がある
データベース
コンセプト
アドバンテージ
標準化された処理
データ管理とアプリケーションを完全に分離
マルチメディアデータベースと半構造化データベースの開発
欠点がある
非構造化情報の処理が難しい
ユーザーとデータベースのサーバー側での高い要件
知識の関連付けと意味の関連付けを提供できません
トピックツリー
コンセプト
アドバンテージ
明確な構造、シンプルで使いやすい
カテゴリ分類システム
ツリーディレクトリ構造
欠点がある
事前に定められた
構造と使いやすさの制限
人工組織
ハイパーメディアテクノロジー
コンセプト
アドバンテージ
飛躍的な思考
メディアタイプの制限を突破する
リンクされた検索/検索言語の複雑さの回避
欠点がある
失明
見つけにくい
録音が難しい
クラウドソーシング
コンセプト
アウトソーシング、非特定、マスネットワーク、統合
個人責任/オープンソース個人制作
ウィキ
鬼ごっこ
無料の分類法
意味
特徴
アドバンテージ
フラット/非階層的なカテゴリー構造
分類とテーマの二重の機能を考慮する
動的な変更/更新が簡単
使いやすい/無料で共有/タグクラウド
欠点がある
階層の欠如
曖昧な表現の概念
意味上の不正確さ
同義語制御の欠如
不規則・無秩序
完了
伝統的な分類法による
とメタデータ
知識組織
概要
コンセプト
江永福
主観的知識の客観化・客観的知識の主体化・組織化プロセス
ブルックス
ナレッジマップ: 相互の影響とつながりを分析/ノードをマーク/その有機構造を形成および表示
オントロジーベースのナレッジマップ
セイン
思考遺伝子進化マップ/知識単位とその影響とつながり
特徴
知識表現
王志進
狭義: 文書の分類/分類のインデックス作成とカタログ作成
大まかに言うと: 知識の 2 つの要素 (知識要素の順序付け/知識の関連付けのネットワーク化)
主観的な知識の表現
論理的識別
制作ルール
セマンティックネットワーク表現
フレーム表現
オブジェクト指向表記法
客観的な知識の表現
分類インデックス
件名のインデックス付け
原理: 辞書、特徴の一貫性比較、識別記号
違い: カテゴリ: 意味文法; トピック: 文法が主要部分であり、意味論は補足です。
意味論的な観点から見た知識表現
セマンティックウェブ
コンセプト
機械が理解できる大量のデータ
元の World Wide Web に機械が理解できるコンテンツを追加する
データと関連する関係は用語によって表され、コンピューターはデータが所属し形成する関係のネットワークを通じてデータの意味を取得および理解することで、論理的推論を実行し、以前は不可能だった作業を完了します。
中核/組織メカニズム
情報説明:XML、RDFベース
セマンティック表現: オントロジー、所定のセマンティクス、および実装されたセマンティック相互運用性に基づく
オントロジー
コンセプト
共有概念モデルの明示的な正式仕様
要素: 概念、属性、公理、値、公称
意味
特徴
コンテンツ
セマンティクスを直接具現化する
構造
多次元メッシュ
使用
分散共有
論理的推論
協会
ナレッジグラフ