关键词出现概率与信息量的相对大小如图1所示。图1 关键词出现概率与信息量的相对分布如图1中图A和图B部分所示,在信息量,信息量相对秩序和绝对频次的对数坐标体系中,关键词主要集中分布在第一象限,即低频次和高信息量区域。大多数低频关键词其信息量相对较高。图C和图D中,信息量,信息量相对秩序和相对出现秩序的关系里,高出现秩序和高信息量区域内散布着大量词点,即高信息量关键词其出现序号较高,出现概率较低。这与图A和图B结果一直。即一定程度下,关键词出现概率越低其蕴含的信息量相对较高,高频关键词其蕴含的信息量却相对较低。分析结果显示单个关键词出现频次与其所蕴含的信息量呈较弱的反比关系。即单个关键词出现概率越大其在检索中所蕴含的信息量相对较小。此处出现频率与信息量不明显关系的原因可能有一下几点,数据样本不够充分,信息测度较为粗糙等【6】 。此处仅考虑了高频关键词的出现情况未充分考虑低频关键词及其不出现情况,毕竟关键词不在文本中出现也对文本的类别的判断有一定的影响,虽然这种影响十分微小,尤其是在样本和特征分布不均衡的情况下【7】 。仅考虑了单个关键词对于文本信息量的刻画,忽略了关键词间的组合关系对于文本信息的标示。4 关键词间出现概率对需求信息量的排挤效应实践中基于共词理论常用关键词词频刻画需求和资源集合中的信息含量。关键词的累积出现词频在一定程度上可以组合标识信息内涵,但高出现频率的关键词其区分度却相对较小,唯一标识性较弱。这种关键词出现概率与所蕴含信息量的弱反比关系在检索中呈现出一种弱的排挤效应。即在用户的需求表达上,不同关键词之间因其维度和出现频率的差异存在着高频关键词对低频异维关键词的需求表达信息量排挤效应。4.1 用户需求空间中关键词的维度分布信息需求通常是模糊的,在表达上用户往往不能准确描述这种知识渴求状态。这种用户不能准确理解、描述自我需求的现象被情报学家N.J.Bel⁃Kin称作“知识非常态”【8】 。检索自身并不太了解的对象,人们通常明白就该对象知道些什么却不太清楚还应了解什么。为准确刻画这种状态,用户常选择多个检索词尽可能清楚的描述需求,这些检索词中部分甚至完全相似相同。虽然这些相似甚至等同的检索词在查准率上有着不可磨灭的功劳,但是高频关键词的相近概念重复出现对于其他关键词对需求的刻画作用有较强的排挤作用。通常用关键词多元组表示用户需求,D=(a,b,c,d,…),检索匹配时分别计算每个关键词的出现频率再积累求和得出文档与需求的相关值。这种机制是将每个检索词视作直线等位概念忽略了检索词之间的交叉关系。由于知识非常态的模糊性用户常选择多个关键词从不同角度描述信息需求,故关键词是分维度分层次的,用户意识到的信息需求和用户用关键词表达出来的信息需求之间有一定失真【9】 。在这些失真中存在这样一种高频关键词对低频关键词的排挤现象。在用户需求 D=(a,b,c,d,…)中,各个关键词可能从属于一个维度或者几个维度,这些维度可能相近也可能相距甚远。如图2关键词r关键词r关键词r竞争情报1.0481技术竞争情报1.0898人际网络1.2925竞争情报系统0.9716专利情报0.4771情报工作1.1610企业1.2962反竞争情报1.204产业链0.7925知识管理1.0163情报服务1.5668博弈论1中小企业1.0533战略管理1知识资本1.2619产业竞争情报1.0289商业秘密1.1292共链分析1企业竞争情报1.2549竞争优势0.9712风险管理0.6309竞争对手0.8107信息服务1情报挖掘1专利地图0.7831发展趋势0.9207战略决策1.2619高校图书馆1.0898情报收集1.0860知识转化1表2 2010年竞争情报领域关键词及其相对信息量INFORMATION SCIENCEVol.33,No.12 December,2015·Profession Research·- - 64 所示。在信息需求多维空间中,关键词对于需求概念的描述也是分维度的。不同关键词间因词间关系可能会有一定的相似替代效应,以叙词表中“用”、“代”关系为主。而这些相似或相近的词汇在需求概念空间中多是对同一维或者相近维度的刻画,即它们对应需求的描绘具有很大的重叠性【10】 。那么在需求描述时关键词间的简单线性相加会忽略这种重叠性,放大该维子量需求的作用。尤其是这些词为高频关键词时,其相似词频率也相对较高,此时会产生马太效应累积放大该维子需求,排挤其他子维需求尤其是低频词子需求。