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本書以規劃文本數據、基金項目數據和論文數據作為數據源，綜合運用自然語言處理主題識別技術、複雜網絡分析技術、可視化分析技術等，識別出隱含在不同文本中的研究前沿主題，通過主題相似度計算技術和未來新興研究前沿判別模型識別出熱點研究主題、新興研究主題、潛在研究主題等不同類型的科學研究前沿主題及其未來發展演化趨勢。相對於已有研究，本書認為“科學研究前沿”應該包含三部分內容，一部分是引起世界科學家高度關注的對未解的科學問題所做的種種探索並取得了重大突破或一定進步，這部分內容多數包含在已經發表的論文數據中；另一部分是面對未解決的問題，近期正在進行的，具有明確研究目標和方法路徑的科學前沿探索，該部分內容包含在各類基金項目中；再有一部分前瞻若干年內的科學研究前沿方向，這部分內容多數包含在科技規劃中。在前瞻性價值上，本書認為科技規劃的前瞻性大於基金項目，基金項目的前瞻性大於論文數據。因此，本書提出綜合利用科技規劃、基金項目和論文做為研究對象探測科學研究前沿，為這一領域研究提供一種嶄新的思路。

本書針對文本分類方法在發展過程中出現的問題，圍繞“本體及其在文本分類中的應用”和“海量網路學術文獻自動分類”兩個方面展開探討。深入研究了海量網路學術文獻處理技術，比較分析了適合網路文獻自動獲取及並行處理的工具；設計了基於Heritrix與Hadoop平臺的海量網路學術文獻獲取及並行處理模型和基於WordNet與SUMO本體集成的語義驅動自動文檔分類模型；梳理了本體以及本體集成理論、方法和工具；開發