28、农业知识组织系统：指示性样本分析

农业知识组织系统：指示性样本分析

在当今信息爆炸的时代，农业领域积累了海量的数据和信息。这些信息涵盖了从植物科学、园艺学到农业工程和农业经济等多个不同的主题。科学家们对这些主题进行了广泛的研究，使得网络上的农业信息资源不断增加。然而，信息的丰富也带来了信息过载的问题，用户在寻找和获取感兴趣的信息时往往需要花费大量的时间和精力。因此，对农业知识进行有效的组织变得尤为重要，而知识组织系统（KOSs）则为解决这一问题提供了有效的途径。

1. 知识组织系统概述

知识组织系统（KOSs）是用于组织信息和促进知识管理的各种方案。它的出现旨在减少自然语言在描述和检索信息时的歧义。KOSs 包括分类方案、主题词表、权威文件等传统形式，以及语义网络和本体等非传统形式。这些系统在网站架构和网络数据库接口中得到了越来越广泛的应用。

在农业领域，不同的人可能会用不同的词汇来描述同一个概念，或者用不同的概念来指代同一个科学术语。KOSs 可以通过提供结构化的方式来表示和建模信息，从而改善对（主要是数字化）存储信息的访问。例如，许多大学、政府农业门户、农业图书馆和商业网站都使用 KOSs 来组织其提供的内容。其中，AGROVOC 是一个著名的农业 KOS，它有 20 种语言版本，每年的下载量约为 1000 次。

2. 确定研究范围

为了明确研究的农业主题，研究人员对多个农业出版商使用的主题分类标题进行了研究。经过交叉核对来自九个以上来源的结果，最终选择了在大多数来源中都有提及的主题标题，以涵盖农业领域的主要主题。这些主题标题包括食品科学、动物科学、植物科学、水产养殖、土壤科学、兽医学、园艺学、农业工程、农业经济、森林科学和作物科学等。

虽然不同