马红岩 陈 峰 曾 文

（中国科学技术信息研究所，北京 100038）

0 引言

随着大数据时代的到来，各种类型的信息呈现爆炸似的增长，如何在海量的信息中对不同类型、不同来源的信息进行综合分析变得尤为重要。在科技情报领域，情报检测、热点发现、前沿识别、科技评价、科技查新等都是科技情报工作和科技情报研究的主要任务，而这些任务的完成都需要多种来源的信息[1]，即多源信息。对这些多源信息进行综合进而生成有效信息的过程，即为多源信息融合。多源信息融合（又称信息融合、数据融合、多传感器信息融合）起源于20世纪70年代的军事领域，最初目的是美国为解决军事需求，将指挥（Command）、控制（Control）、通信（Communication）和情报（Intelligence）（即C3I）军事系统中的数据进行多源相关性融合，并将其作为国防重点开发项目，此后迅速发展成为一门独立学科[2]。随后广泛应用于各个领域中，而每个领域对其的定义又各不相同。笔者认为，在科技情报领域中，信息融合是指对多源异构的科技数据或科技信息进行整合，以获得更加完整、准确、可靠科技情报的一个过程。在科技情报分析中利用单一信息源提供情报支持显然存在信息不够全面客观、情报具有片面性、对科技决策的支持力度不足的问题。多源信息融合是解决这一问题的主要途径之一。因此，利用多种信息源的融合辅助科技情报的生产是必要的。

鉴于此，本文将在调研科技情报领域中多源信息融合相关研究的基础上，梳理多源信息融合的主要数据类型和特点，分析和总结科技情报研究中多源信息融合的主要数据类型，并结合计算机技术，如机器学习，提出面向科技情报领域主题识别的多源信息融合新模式。……