专题导语：创新情报的需求与识别

习近平总书记在党的二十大报告中，将“实现高水平科技自立自强，进入创新型国家前列”列为到二〇三五年我国发展的总体目标之一，指出高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，强调要完善科技创新体系，加快实施创新驱动发展战略，加快实现高水平科技自立自强。科技创新既是百年未有之大变局中的关键变量，也将成为我国高质量发展的最大增量。创新驱动，情报先行，这是实践的要求，也是情报界需要努力实现的目标。在此背景下，情报理论和实践的重心应该向着以科技创新为导向的创新情报理论和实践转变，为实现这种转变，必须加强创新情报的理论、方法、技术研究。着眼于情报学的认知范式和情报链的环节，我们选择了创新情报需求和创新情报识别的主题，基于特定的情境进行了一定的实证研究，现将初步成果组织为“创新情报的需求与识别”专题。

对创新情报需求一般规律和各种情境中的创新情报需求特征的把握，是创新情报理论和实践需要首先完成的任务，如何精准把握创新情报需求，以保证高效提供创新情报，强力支持创新实践，是我们面临的第一个挑战。针对复杂多样、变化多端的创新情报需求，从浩如烟海的信息和大数据资源中识别和挖掘出精准的创新情报，以发现创新知识，揭示创新规律，支持创新活动，助力提高我国的创新能力，是当今时代赋予情报工作者的重要使命。

本专题组织了3篇论文，分别从创新情报需求特征分析、创新需求情报挖掘以及创新情报识别方面展开了一些探索，以期做出些许贡献。《创新导向的研究生课程论文写作情境中情报需求特征实证研究》通过论文写作过程的信息交互日志分析在不同创新目标明确程度、不同论文写作阶段，用户的论文创新情报需求特征及其变化规律，为信息系统优化支持论文创新的情报揭示和输出提供依据。《创新视角的论文间关联挖掘研究》运用深度学习方法识别学术论文中句子级的结论、不足、展望以及研究目的与意义，结合语义相似度算法和模糊逻辑进行学术论文间“承前启后”关联挖掘，为从论文中智能获取科研创新需求的情报，提升学者通过论文获取创新方向和思路的效率，进行了初步的探讨。《基于知识图谱的科技论文创新点动态识别研究》利用Bert4keras深度学习框架，从科技论文摘要中抽取研究问题、方法、技术要点、结论等实体及其关系构建领域知识图谱和单篇论文的知识图谱(子图谱)，通过子图谱与领域知识图谱的对比，识别论文创新点，并在知识补充与对比的循环往复中形成创新点动态识别机制，从而挖掘论文中的创新情报，助力科研创新。