五篇代表性论著
[1]. Jinzh Zhang, Lipeng Zhu. Citation recommendation using semantic representation of cited papers’ relations and content[J]. Expert Systems With Applications, 2022, 187: 115826. 中科院升级版一区
[2]. Jinzhu Zhang. Uncovering mechanisms of co-authorship evolution by multirelations-based link prediction[J]. Information Processing & Management, 2017, 53(1): 42-51. 中科院升级版一区
[3]. Jinzhu Zhang, Wenqian Yu. Early detection of technology opportunity based on analogy design and phrase semantic representation. Scientometrics, 2020, 125(1): 551–576. 中科院升级版三区
[4]. 张金柱, 李溢峰. 专利分类序列和文本语义表示视角下的技术融合预测研究[J]. 情报学报, 2022, 41(6): 609-624.
[5]. 张金柱,于文倩, 刘菁婕, 王玥. 基于网络表示学习的科研合作预测研究[J]. 情报学报, 2018, 37(2): 132-139.
第一作者期刊论文(时间倒序)
[1]. 张金柱, 李溢峰. 专利分类序列和文本语义表示视角下的技术融合预测研究[J]. 情报学报, 2022, 41(6): 609-624.
[2]. Jinzh Zhang, Lipeng Zhu. Citation recommendation using semantic representation of cited papers’ relations and content[J]. Expert Systems With Applications, 2022, 187: 115826.
[3]. 张金柱, 韩永亮. 基于多特征的技术融合关系预测及其价值评估[J]. 数据分析与知识发现, 2022,6(2/3): 33-44.
[4]. 张金柱, 蒋霖琪, 王玥, 孔捷, 高扬. 基于异构网络表示学习的相关图书推荐研究[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(9): 263-270.
[5]. 张金柱, 于文倩, 李溢峰. 利用技术功效语义关联构建技术实现路径[J], 图书馆论坛, 2021, 32(3): 31-41.
[6]. 张金柱; 于文倩. 基于短语表示学习的主题识别及其表征词抽取方法研究[J], 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 50-60.
[7]. 张金柱,主立鹏,刘菁婕. 基于表示学习的无监督跨语言专利推荐研究[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(10): 93-103.
[8]. Jinzhu Zhang, Wenqian Yu. Early detection of technology opportunity based on analogy design and phrase semantic representation[J]. Scientometrics, 2020, 125(1): 551–576.
[9]. 张金柱, 王玥, 胡一鸣. 基于专利科学引文内容表示学习的科学技术主题关联分析研究[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(12):52-60.
[10]. 张金柱, 刘菁婕, 吕品. 基于社团结构动态演化的主题突变实时监测研究[J]. 情报理论与实践, 2019, 42(7): 151-157.
[11]. 张金柱, 胡一鸣. 融合表示学习与机器学习的专利科学引文标题自动抽取研究[J]. 数据分析与知识发现. 2019, 3 (5): 68-76.
[12]. 张金柱,于文倩, 刘菁婕, 王玥. 基于网络表示学习的科研合作预测研究[J]. 情报学报, 2018, 37(2): 132-139.
[13]. 张金柱, 吕品. 基于主题关联度改进的主题演变与突变分析[J]. 情报理论与实践, 2018, 41(3): 129-135.
[14]. 张金柱, 胡一鸣. 利用链路预测揭示合著网络演化机制[J]. 情报科学, 2017, 35(7) :75-81.
[15]. Jinzhu Zhang. Uncovering mechanisms of co-authorship evolution by multirelations-based link prediction[J]. Information Processing & Management, 2017, 53(1): 42-51.
[16]. 张金柱, 张晓林. 基于专利科学引文的突破性创新识别研究述评[J]. 情报学报, 2016, 35(9): 955-962.
[17]. 张金柱, 张晓林. 基于被引科学知识主题突变的突破性创新识别[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(7/8): 42-50.
[18]. 张金柱, 王小梅, 韩涛. 文献-作者二分网络中基于路径组合的合著关系预测研究[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(10): 42-49.
[19]. 张金柱, 韩涛, 王小梅. 作者-关键词二分网络中的合著关系预测研究[J]. 图书情报工作, 2016, 60(21): 74-80.
[20]. 张金柱, 韩涛. 数据规模对合著关系预测的影响研究[J]. 情报杂志, 2016, 35(9): 80-85.
[21]. Jinzhu Zhang, Pin Lv. How does data size influence accuracy of co-authorship prediction? An empirical study[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2016, 41(Spec): 290-295. EI (20164302945766)
[22]. 张金柱, 张晓林. 利用引用科学知识突变识别突破性创新[J]. 情报学报, 2014, 33(3): 259-266.
[23]. Jinzhu Zhang, Tao Han, Xiaomei Wang. Uncovering the mechanism of knowledge network evolution by link prediction[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2014, 39(Spec 1): 100-106.
[24]. 张金柱, 韩涛, 王小梅. 利用参考文献的学科分类分析图书情报领域的学科交叉性[J]. 图书情报工作, 2013, 57(1): 108-111+146.
[25]. 张金柱, 张晓林. 基于科技资源的突破性创新指标及识别方法综述[J]. 图书情报工作, 2012, 56(22): 56-61.
[26]. 张金柱, 韩涛, 王小梅. 复杂网络在图情领域的研究和应用综述[J]. 情报学报, 2012, 31(9): 907-914.
[27]. 张金柱. CIShell基本原理及其应用初探[J]. 数字图书馆论坛, 2012(6): 51-58.
[28]. 张金柱. 利用k-shell分析合著网络中的作者传播影响力[J]. 现代图书情报技术, 2012, 28(5): 65-69.
[29]. 张金柱. 情报学的学科结构及其演化分析[J]. 情报资料工作, 2011, 32(3): 34-37.
[30]. 张金柱, 蒋勇青. 基于翻译检索一体化的跨语言信息检索研究[J]. 情报杂志, 2009, 28(11): 167-171+35.
[31]. 张金柱. 基于科技文献资源的跨语言信息检索系统研究[J]. 情报理论与实践, 2009, 32(11): 112-115.
[32]. 张金柱, 张东, 王惠临. 基于字位信息的中文分词方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(5): 39-43.
第一作者会议论文(时间倒序)
[1]. Jinzhu Zhang, Linqi Jiang. Topic Evolution Path and Semantic Relationship Discovery Based on Patent Entity Relationship. Proceedings of EEKE2021 (2nd Workshop on Extraction and Evaluation of Knowledge Entities from Scientific Documents), the ACM/IEEE Joint Conference on Digital Libraries 2021, Online, September 27-30, 2021, pp. 77-79. EI(20220311483393)
[2]. Jinzhu Zhang, Yifeng Li. Technology convergence prediction based on semantic representation of patent classification’s text. Proceedings of the 4th International Conference on Computer Science and Software Engineering (CSSE 2021), Singapore, 22-24 Oct, 2021. EI(20220111420543)
[3]. Jinzhu Zhang, Yue Wang, Duanwu Yan, Jingjie Liu and Wenqian Yu. Citation2vec: A New Method for Citation Recommendation Based on Semantic Representation of Citation Context. Proceedings of the International Society of Scientometrics and Informetrics (ISSI), Rome, Italy, 2-5 Sep, 2019, pp. 2602-2603. EI (20164202915842)
[4]. Jinzhu Zhang, Yiming Hu. Extracting Metadata of Scientific References in Patents Based on Combination of Representation Learning and Machine Learning. Proceedings of the Association for Information Science and Technology (ASIS&T), Vancouver, Canada, 10-14 Nov, 2018, pp. 948-950. INSPEC (18780777)
[5]. Jinzhu Zhang. Research collaboration prediction and recommendation based on network embedding in co-authorship networks. Proceedings of the Association for Information Science and Technology (ASIS&T), Washington D.C., USA, 26 Oct – 2 Nov, 2017, pp. 847-849. INSPEC (17584801)
[6]. Jinzhu Zhang, Chengzhi Zhang, Bikun Chen. Uncovering the mechanisms of co-authorship network evolution by multirelations-based link prediction. Proceedings of the International Society of Scientometrics and Informetrics (ISSI), Istanbul, Turkey, 29 Jun – 4 Jul, 2015, pp. 1105-1106.