决策支持系统与商业智能科学出版物的自然语言处理分析

"这篇研究论文探讨了如何使用自然语言处理工具对决策支持系统（DSS）和商业智能（BI）的相关概念进行分析。通过在Web of Science核心集合数据库中检索科学出版物，研究人员利用IBM Watson和自定义API抽取了关键概念及它们的重要性分数，揭示了这两个领域的交叉点和BI的历史发展。未来计划将对这些概念的发布频率进行深入的数据挖掘分析。" 本文主要涉及以下几个知识点： 1. **决策支持系统（DSS）**：DSS是一种信息技术应用，旨在帮助决策者在复杂的、非结构化或半结构化的决策问题中做出更好的决策。它通常包括数据管理、模型开发和用户交互等组件。 2. **商业智能（BI）**：BI是指一系列用于提取、转换、加载（ETL）、数据建模、数据分析和信息展示的技术和方法，以帮助企业管理者更好地理解业务表现并做出明智的决策。本文指出，商业智能的概念可以追溯到Howard Dresner在1989年提出时的近15年前。 3. **Web of Science（WOS）核心集合数据库**：这是一个广泛使用的学术文献数据库，包含了全球范围内的科学研究文章，便于科研人员进行文献检索和引用分析。 4. **自然语言处理（NLP）**：NLP是人工智能的一个分支，专注于理解和生成人类语言。在这项研究中，NLP被用来从科学出版物的摘要、标题和关键词中提取相关信息。 5. **IBM Watson**：IBM的Watson是一个先进的认知计算平台，能够理解和使用自然语言，学习和适应新的信息，帮助解决各种复杂问题。在这里，Watson被用于概念抽取和重要性评分。 6. **自定义API**：应用程序编程接口（API）允许不同的软件系统之间交互。定制API可能是为了特定研究需求而设计的，帮助从Web of Science数据库中获取和处理数据。 7. **数据挖掘（Data Mining）**：数据挖掘是发现大量数据中隐藏模式的过程，常用于预测和决策制定。在下一步的研究中，作者计划使用数据挖掘工具对概念发布频率的时间序列进行分析。 8. **分析流程**：研究者首先从Web of Science数据库获取DSS和BI相关的科学数据，然后通过NLP技术组合摘要、标题和关键词形成信息块，接着利用IBM Watson和自定义API进行概念抽取并计算其重要性，最后分析结果以揭示两者之间的共性和历史演变。 这项工作对于理解DSS和BI领域的演进，以及如何利用NLP和数据挖掘技术来洞察这些领域的趋势具有重要意义。它也为未来类似的研究提供了方法论框架，尤其是在学术文献分析和知识发现领域。