[目的/意义]揭示医药电商用户隐私泄露风险生成机理，并提出相应控制策略，以提升医药电商领域的用户隐私安全，保障用户隐私权益。[方法/过程]通过深度访谈收集初始数据，利用主题分析法，从MOA与SOR整合后的理论视角提炼医药电商用户隐私泄露风险影响因素，梳理其作用关系，并构建其生成与控制机理模型。[结果/结论]医药电商用户隐私披露动机、隐私保护环境和隐私素养作为刺激因素，均通过隐私泄露风险感知的中介作用对用户隐私泄露风险控制行为产生间接影响。此外，用户隐私认知心理影响用户隐私泄露风险感知，并调节刺激对隐私泄露风险感知及其对风险控制行为的路径关系。鉴于此，从政府与平台双主体视角，提出设立全生命周期隐私保护机制、隐私信息分级标注等多元化数据治理与隐私保护策略。

[目的/意义]生成式人工智能技术的迅速发展和中美科技竞争的加剧，使用户隐私和数据安全面临严峻挑战。通过比较中美生成式人工智能平台隐私政策，分析其特点与差异，为我国人工智能应用的持续健康发展提供参考和启示。[方法/过程]选取中美20份具有代表性的生成式人工智能平台隐私政策文本，采用LDA主题模型聚类分析和PMC指数模型对政策文本进行量化分析。通过主题提取和一致性评估，对比分析中美隐私政策的优势与特色，为我国政策优化提供参考。[结果/结论]中国平台政策更侧重政府主导与全过程监管，美国则强调市场导向、用户自主与法律救济。基于此，建议我国生成式人工智能平台在隐私政策制定中由“防御性合规”向“主动规则输出”转变，强化数据全生命周期管理，构建科学监管体系，并完善用户权益保护与申诉救济机制，以提升隐私治理效能与平台竞争力。

[目的/意义]情报分析作为数据利用的前沿阵地，在多源多模态数据融合中仍面临思维与技术脱钩、边际效应初现、任务与技术适配不强等挑战，亟待探讨情报思维指导、情报任务牵引下数据融合利用的逻辑思路与技术路径。[方法/过程]文章明确了多源多模态数据的泛在性、高维性、动态性、互补性与冗余性特征，依据信息链与信息论阐释了情报分析中多源多模态数据融合的理论基础；基于“数据有用、数据可用、数据效用”的原则建构了底层逻辑，形成了情报任务、数据特征与系统效能有机协同的基本思路；通过将数智技术嵌入情报分析流程，提出了“数据资源准备-多维特征对齐-智能情报生成”三阶递进式多源多模态数据融合技术路径。[结果/结论]研究成果为多源多模态数据融合赋能情报实践提供了策略参考和方法指南，有助于推动数据价值的深层次挖掘和情报工作的数智化转型。

编者按：2025年底，中国人民大学书报资料中心信息资源管理系列刊、图情档39青年学者沙龙与黑龙江大学信息管理学院共同发起了“2025年度中国信息资源管理学界学术‘热点’与‘冷点’”评选活动。40余家专业期刊媒体联合发布了本年度信息资源管理领域的学术“热点”与“亟待加强的研究议题”（“冷点”）评选结果。该活动围绕本领域年度学术前沿动态与潜在议题展开系统梳理与评议——其中，“热点”聚焦于领域内受到集中关注的研究趋势，而“冷点”则指向那些值得深入研究，但未引起学界充分重视，或未能深入研究的涉及知识体系建构的学科基础、深层问题，或社会实践需要理论支撑、解决方案的重要议题。“热点”彰显时代关切，“冷点”关乎学科根基，“冷”“热”交融共进，共同为中国自主的信息资源管理知识体系建构注入新动能与新活力。

[目的/意义]信息茧房“有态而无形”的概念内涵使从概念描述出发的量化方法出现了研究结论不一致、研究结果无法整合的瓶颈。由此，对信息茧房的概念进行抽象后再逐渐完善量化方法论体系的进路成为符合科学发展规律的合理选择。[方法/过程]从信息茧房形态解析这一重要问题出发，回顾总结国内外研究成果，从隐喻式概念设定、多维形态的可能性、实证研究中的生态谬误和化约主义、社交媒体用户的“行迹”无法跟踪四方面对信息茧房“有态而无形”的原因及其领域内相关问题进行梳理，解释信息茧房概念抽象的必要性。在此基础上，根
据信息茧房形成过程性特征，使用复杂网络领域知识构建信息茧房概念抽象模型，并从选择同质化、内容同质化、群体同质化三个层面解读通过复杂网络领域知识量化信息茧房的方法。[结果/结论]构建的概念抽象模型旨在依据信息茧房“有态而无形”的概念内涵，创新性实现信息茧房概念的第一次抽象，形成科学、稳定、强泛化的信息茧房量化方法。

[目的/意义]随着网络平台的多元化，用户越来越倾向于横跨多个平台开展信息交流活动，因此，聚焦跨平台用户，探究其互动类型，识别其中的高价值互动并分析其形成路径，对理解用户的跨平台信息交流行为具有重要意义。[方法/过程]通过对齐在代表性社会化分享平台和短视频平台上进行跨平台互动的博主，获取其2023年全年发布内容下的所有评论，基于K-means方法实现互动类型划分，识别高价值互动类型，并分析其形成路径。[结果/结论]跨平台博主与受众之间的双向互动可以分为活跃互动和松散互动两类，两类互动都更多的出现在社会化分享平台，活跃互动相较于松散互动互动频率更高、涉及主题更广、二者关系更亲密，有助于互动双方形成社会资本，可视为人际关系的线上扩展形式，是一种高价值互动。而此种高价值互动形成需要经过单向注意、表面接触和相互卷入3个阶段，主要有赞许贡献型、需求交流型、关心分享型3种形成路径，其中，赞许贡献型是社会化分享平台出现最多的类型，需求交流型是短视频平台出现最多的类型，关心分享型则在两类平台中均较少出现。

[目的/意义]构建适用于开放数据环境下的中文政策文本分析情感词典，对精准把握政府行为施政理念具有重要价值。[方法/过程]将政策文本中体现情感强度的词汇定义为倾向词，利用其结构特征和语义关联性构建倾向词典。首先，依据领域专家解读意见抽取种子词并结合点互信息算法进行词典在线扩充。其次，基于形式概念分析理论定义并量化政策文本主题内涵，将政策主题间的层次关系映射到词汇间的语义关系，筛选具有主题相似关系的同义倾向词。最后，采用可信度与有效度方法进行实证检验。[结果/结论]倾向词典在政策文本情感识别任务中具有较高的准确率与召回率，适用于大规模细粒度政策文本分析，该方法将为政策信息学研究提供切实可行的量化工具。

[目的/意义]生成式AI在经历了前所未有的用户增长热潮后，首次遭遇了用户规模的显著下滑。识别和分析生成式AI用户中辍行为的关键影响因素，对于优化用户体验、增强用户粘性以及促进生成式AI行业健康发展均有重要意义。[方法/过程]文章综合运用文献调查法和德尔菲法系统且全面地提炼了生成式AI用户中辍行为影响因素，并使用DEMATEL方法识别和分析了其中的关键影响因素。[结果/结论]生成式AI用户中辍行为受用户因素、信息因素、平台因素和环境因素四个维度的20项影响因素的作用；算法素养、智能化程度、拟人化程度、竞品环境等10项影响因素为生成式AI用户中辍行为的关键影响因素；生成式AI平台管理者应从深入了解用户需求、提升用户算法素养、建立社交互动平台等多个方面入手降低用户中辍行为的发生。

[目的/意义]数智驱动背景下，信息资源管理的社会职能由信息资源提供者向知识服务创新者、社会问题解决者和文化生态构建者转变，用户信息获取范式由“搜索—筛选”向“提问—生成”转变。以DeepSeek为代表的生成式人工智能作为一种新的信息获取渠道，逐渐被用户视为类似于信息资源管理的信息服务模式。[方法/过程]聚焦生成式人工智能信息资源管理职能的形成与发挥这一现象，从技术、社会、认知的多重维度探寻其成因，分析技术优势下生成式人工智能作为信息渠道的社会效益，明晰由此产生的技术中介认知及其异化挑战。[结果/结论]探索了人机协同的认知生态系统构建策略，为解决生成式人工智能发挥信息资源管理职能带来的挑战、发展数智驱动的信息服务提供了参考。

[目的/意义]人智搜索情境为学习型搜索的行为交互与学习效果带来了显著的影响与变革。文章旨在从一个综合全面的视角对学习型搜索的学习效果展开评价，并探索搜索工具与任务类型对学习效果的影响。[方法/过程]采用实验法，设计了接受性、评价性、创造性三类学习型搜索任务，提供了传统搜索引擎、GenAI两类搜索工具，收集了用户利用不同搜索工具完成各类任务的学习效果数据，结合主观学习体验与客观学习产出两个角度对学习效果进行了分析。[结果/结论]用户的学习体验主要受到任务类型的影响，而受当前具体使用的搜索工具作用尚不明确。在学习产出方面，对于完成接受性、评价性学习任务，搜索引擎在知识点数、知识点覆盖度、知识点
独特性、知识面深度方面较GenAI有更明显的优势，而对于创造性学习任务，无论是搜索引擎还是GenAI的支持都相对有限，但GenAI略有优势。

[目的/意义]研究政府开放数据用户信息采纳，有利于增强数据的可读性与可及性，触发用户集中注意力，为深入挖掘数据价值提供理论参考。[方法/过程]以SOR为分析架构，整合叙事传输、感知价值、信任及注意力基础观理论，解析叙述内容、叙述结构、数据呈现方式等叙述要素，探索用户注意力分配集中度的调节效应，构建政府开放数据用户信息采纳意愿的影响因素理论假设模型，通过调查572名政府开放数据用户，对模型进行实证验证。[结果/结论]政府开放数据的叙述内容、结构和呈现方式正向影响认知信任与感知价值，感知价值正向影响认知信任，二者均正向影响用户信息采纳意愿，并在刺激维度影响采纳意愿的过程中起中介作用；注意力分配集中度正向调节认知信任和感知价值对用户信息采纳意愿的影响。

[目的/意义]内卷现象改变着个体对于竞争压力的认知，催生出非理性的知识学习行为。基于SOR模型揭示知识断连产生的内在机理，识别知识断连与连接间的悖论关系，对理解知识断连并进行动态性干预以促进知识主体及社会的可持续发展有着重要意义。[方法/过程]基于数字断连相关研究提出知识断连概念，分析知识断连触发基础、反应过程及实施策略，在此基础上探讨知识断连的实践悖论并构建解悖框架。[结果/结论]多源条件刺激下产生过滤性、防御性和含混性知识断连3种行为反应，用以调节心理状态及内在感知；知识断连实践过程中存在着价值悖论、情绪悖论和认知悖论，表现为知识断连与连接的对立选择，引发个体的悖论思维；构建基于包容性接受、和合性适应和动态性协同3个过程的解悖框架，推动实现知识断连与连接的动态平衡与良性循环。

[目的/意义]设计针对性的场景治理策略回应复杂治理需求，提高深度伪造事件舆情信息治理的精细化和场景化水平，突破现有治理策略纵向深度和适配精度的应用局限性。[方法/过程]融合风险管理理论和场景理论，以深度伪造事件舆情信息风险感知为因变量，以伪造技术、公众认知、媒体传播、危害程度、影响范围、应对能力、监管规范为自变量，构建了AIGC时代深度伪造事件舆情信息风险感知的影响因素模型和因果驱动模型。[结果/结论]在个人隐私事件中，各变量均不构成高风险感知的必要条件；得到了16条深度伪造事件舆情信息高风险感知的组态路径，提炼出了风险识别场景、风险评估场景和风险应对场景三种治理模式，并提出了深度伪造事件
舆情信息的场景治理策略。

[目的/意义]分析生成式人工智能情境下网络舆情的复杂性，挖掘智能生成网络舆情风险要素，对网络舆情风险治理和决策具有重要意义。[方法/过程]运用WSR方法论构建物理、事理、人理三个维度下网络舆情风险要素指标体系，结合模糊DEMATEL和AHPsortⅡ方法进行网络舆情风险测度分析，并以成都拆迁造谣事件为实证案例进行深入探讨。[结果/结论]基于实证数据结果，从物理、事理、人理三个层面提出了针对性的网络舆情风险管理策略，旨在为相关部门及公众提升网络舆情风险应对能力提供有价值的参考。

[目的/意义]虚假短视频融合图像、文本与音频等多模态内容，其不同内容结构关系可能通过操纵用户信任进而影响传播。探究虚假短视频多模态内容结构操纵对短视频用户分享意愿的影响，有助于虚假短视频识别，提升平台的虚假信息治理能力。[方法/过程]基于SOR理论，构建虚假短视频情境下“信息结构-感知可信度-用户注意力-用户分享意愿”的研究模型，结合问卷、眼动追踪实验和半结构访谈的混合方法采集数据。[结果/结论]用户对文本兴趣区的注意力高于图像兴趣区，而对图像兴趣区的注意力分布的差异性更大。虚假短视频内容结构
操纵下主次与并列关系显著正向影响感知准确性与一致性，因果关系显著负向影响感知准确性。感知准确性显著正向影响文本注视次数、图像注视次数、图像注视时长。文本注视次数、图像注视次数、图像注视时长显著正向影响用户分享意愿。

[目的/意义]厘清数据管理与数据治理的概念与概念关系，解决当前二者概念混淆与混用问题，为我国建立健全数据管理与数据治理的标准体系、推动国际标准采标及恰当应用相关标准提供参考，促进我国积极参与数字领域国际规则和标准制定。[方法/过程]采用文本内容分析方法，按照ISO 704:2022的概念构建原则，对ISO、IEC、ITU-T国际标准组织在线数据库中数据管理和数据治理的定义进行分析，从中识别出二者的概念对象、特征和关系类型并构建核心概念关系图，从概念对象、概念特征、概念关系和应用层次四个维度比较二者的概念异同。[结果/结论]数据管理涉及微观和中观层面，是包括数据处理、过程管理和价值化实现的综合活动；数据治理覆盖微观、中观和宏观层面，强调质量管理、权责界定、战略协同及政策制定；二者共同关注过程要素和数据价值化实现，呈关联关系。

[目的/意义]数据驱动治理背景下，破解政府数据治理政策“碎片化”难题、实现政策整体效能提升，已成为释放数据要素价值、构建现代化治理体系的关键突破口。[方法/过程]基于“动态演变解析→协同联动挖掘→增效路径提炼”的三阶研究范式，在构建政府数据治理政策增效理论框架的基础上，依托GraphRAG框架，融合大语言模型的深度语义推理能力与知识图谱的多维关系映射技术，解析我国政府数据治理政策的演变过程与演变规律，进而分析政策主体协作与政策内容要素联动，挖掘我国政府数据治理政策的协同困境，最后提出增效路径建议，为政府数据治理政策优化提供“演变解读-协同优化-效能提升”的实践方向。[结果/结论]我国政府数据治理政策演变呈现主体从“条块分割”到“多维协同生态”、内容从“单点突破”到“系统赋能”、认知从“被动响应”到“价值自觉”的演变特征；存在“蜂窝化隔离”与“广度-强度失衡”等协同困境；必须构建跨领域协同治理生态、完善政策内容动态适配机制和提升多维度政策整体合力，以期提升政策整体效能。

[目的/意义]在多元主体视角下探寻适应数据要素特征的质量提升策略，确保高质量数据要素的流通和应用，促进数据要素市场高质量发展。[方法/过程]首先以市场健康自治为切入点，基于多元主体视角，研究数据交易过程中数据交易平台、数据供给方、数据需求方在成本与收益变化下的策略选择；然后构建演化博弈模型，分析三方主体之间的相互作用及其影响因素；最后利用MATLAB软件进行仿真模拟，检验不同条件下各主体策略演化的动态过程。[结果/结论]数据交易平台的积极监管受到显隐性效益和监管成本的双重影响，供给方的高质量数据供给决策取决于成本差异及平台的激励与处罚机制，反馈成本和激励强度则是影响需求方反馈行为的重要因素。平台的有效监管、合理的激励与处罚机制以及需求方的反馈共同作用，能够形成推动高质量数据要素流通的良性循环。

[目的/意义]为响应构建学科自主知识体系的战略需求，系统性梳理数字图书馆用户体验研究现状与演进脉络以构建该领域知识体系，为所属学科构建自主知识体系提供微观基础与实践样本。[方法/过程]运用系统性综述方法，遵循PRISMA指南，从国内三大中文数据库检索并筛选81篇文献为分析样本。对样本文献的研究主题、基本概念、研究范式、理论模型、评价体系等进行系统编码。[结果/结论]提出了数字图书馆用户体验研究的三阶段发展脉络和三维研究范式分析框架，构建了以“价值驱动—现状解析—实践进路”为核心的数字图书馆用户体验知识体系，为探索知识体系构建提供了一种新路径。

[目的/意义]生成式智能搜索引擎正在成为人们最常使用和最关心的搜索平台，然而，人们对其系统设计是否有效、如何支持不同类型的任务、如何支持不同学习风格人群的搜索效果等问题了解较少。文章以此开展研究，以补充交互式信息检索领域生成式智能搜索环境下的搜索行为和搜索效果研究。[方法/过程]基于分层交互模型，以New Bing网站为实验系统，探究系统交互（信息资源、页面表现和技术特性）与搜索效果的关系，以及不同任务类型（事实任务、探索任务）和不同学习风格（发散型、聚合型、同化型和顺应型）对用户搜索行为与搜索效果的影响。[结果/结论]系统交互的大部分指标都与用户层面的搜索效果正相关，而成本收益层面的搜索效果只与页面表现的布局排版相关；被试在事实任务中有更丰富的搜索行为和更好的搜索效果；四种学习风格之间的搜索行为存在显著差异，主要体现在查询式重构次数以及查询式重构类型中，搜索效果差异同样显著，发散型学习风格被试在质量满意度和感知价值方面都有更好的体验。

[目的/意义]大语言模型的迅速发展改变了传统的人机交互方式，探究主动心理健康场景下大学生群体人智会话交互行为特征有助于理解该情境下用户行为的复杂性和多样性。[方法/过程]通过移动经验取样法进行数据收集，共招募32名被试进行为期两周的人智会话交互实验。借助结构化的日记单进行纵向数据追踪，并通过成熟的心理学量表进行实验前后心理健康状态观测。采用开放编码和会话分析相结合的方法对实验样本数据进行处理和分析。[结果/结论]从用户提问特征、AI回复特征和AI可解释性特征三个方面梳理了人智会话交互的内容特征；从会话结构特征和“提问—回答”行为特征两个方面梳理了人智会话交互行为特征，并对心理健康维度的特征进行了梳理；提出诊断咨询式交互、情感互动式交互和认知协同式交互三种人智会话交互方式。

[目的/意义]系统探讨推力和拉力因素的组态效应对个体数字囤积行为的影响。[方法/过程]采用推拉理论与MOA框架，构建包含情感依恋、错失焦虑、无法忍受不确定性、技术赋权、数字信息特征、社会影响多维因素的研究模型；结合必要条件分析法和模糊集定性比较分析方法，识别影响数字囤积行为的核心路径和组态模式。[结果/结论]个体数字囤积行为的形成受推力与拉力因素的共同作用，存在三条主要路径，分别为拉力主导—机会动因型、推力激发—动机应激型与推拉协同—能力支持型行为模式。据此，提出从技术规制、认知调适与情感引导三方面协同推进数字环境治理，实现个体心理调节与信息环境优化的双重目标。

[目的/意义]探究用户对深度伪造视频的信任路径可以降低用户盲目信任，为政府和社交媒体平台制定深度伪造风险治理策略提供理论支撑。[方法/过程]基于元分析确定影响用户信任深度伪造视频的12个因素，结合模糊解释结构模型ISM和交叉矩阵相乘法MICMAC分析用户信任深度伪造视频的关联路径及分类关系。[结果/结论]用户信任路径分为素养驱动路径、平台环境依赖路径与信息评估路径。认知能力、知伪意识和信息线索是根源层因素，对用户信任影响最深。个人素养内化、信息生态优化与外部线索强化是降低深度伪造视频用户信任的关键维度。

[目的/意义]信息茧房是数字时代亟待破解的顽症。生成式人工智能信息获取既能显著提升用户信息收集的效能，助力信息拓展；又蕴藏信息窄化风险，或导致认知封闭。其潜藏的双刃剑效应亟待系统探析。[方法/过程]立足个体视角，基于认知卸载理论，融合详尽可能性模型与双过程理论，提出“破茧”与“结茧”正负效应路径，依据理论假设构建模型，并使用PLS-SEM展开实证检验。[结果/结论]生成式人工智能信息获取对信息茧房存在双刃剑效应；生成式人工智能信息获取触发的认知卸载既可借由激发用户自我启动行为，拓展信息边界破除茧房；亦可因滋生行为惰性，而加剧信息窄化产生茧房；批判性思维作为关键调节变量，能弱化负向效应，遏制茧房形成。

[目的/意义]人工智能正深刻驱动公共数字文化服务范式变革、内容优化和效能跃升，通过垂域AI智能体的构建,试图为人工智能赋能公共数字文化服务效能提升提供一种可行路径。[方法/过程]指出垂域AI智能体赋能公共数字文化服务效能提升的具体方面，设计公共数字文化服务垂域AI智能体的构建路径，并以哈尔滨2025年亚冬会数字文化服务垂域AI智能体搭建作为案例对所提路径进行实证测试。[结果/结论]通过实证检验，证明所提的公共数字文化服务垂域AI智能体构建路径及其应用场景具有可行性，从而探索出了一种基于垂域AI智能体构建的人工智能赋能公共数字文化服务效能提升的有效方案。

[目的/意义]情感信息的非结构化与高情境依赖性对传统情报流程构成挑战，其与从业者的情绪劳动强
度深度交织，使得“价值挖掘—劳动损耗—伦理合规”三者间的协同成为核心难题。系统性地解决这一难题，对提
升情报工作效能具有决定性意义。[方法/过程]基于情报循环理论，构建应用于情绪劳动调节的“情感信息情报治
理环路”（EIG-Loop）模型，运用混合研究方法对30名开源情报分析师与400名商业客服两类从业者进行实证检
验。[结果/结论]识别出传统流程中“采集—处理—决策—反馈”四阶信息链断裂机制，并证实信息熵与情绪劳动
强度呈显著正相关。EIG-Loop模型通过“信息流动—劳动调节”双闭环设计，能有效提升情报转化效率、降低情
绪劳动强度，并增强伦理合规性。

[目的/意义]对情报预测加以质疑与反思，有助于认识情报预测的特征和局限性，推动情报预测活动的正常开展。[方法/过程]首先分析情报预测的内在逻辑和理论预设，然后揭示其理论基础，并对这些理论基础的合理性提出疑问，最后提出情报预测的可行性路径。[结果/结论]情报预测的内在逻辑是“数往知来”，即由已知推导未知，根据事物的过去、现在推测未来。这种内在逻辑存在一个理论预设，即事物发展受社会规律的支配，利用有关事物过去、现在的信息可发掘社会规律，然后基于规律就能推断事物的未来。然而，为情报预测的内在逻辑和理论预设提供支持的理论基础——未来因果论和连续性原理，存在明显的逻辑缺陷，不具有逻辑自洽性。以“先知”为目的，以征兆监测为手段，以情报评估为基本内容，是当前情报预测的可行性路径。

[目的/意义]冲突性健康信息是新老年人健康信息传播的重要干扰因素，厘清冲突性健康信息对新老年人信息说服抵制的影响机制和作用路径，对设计有效的健康信息传播干预措施具有重要的参考价值。[方法/过程]基于“个人—环境匹配理论”，构建冲突性健康信息对信息说服抵制的多重链式中介模型。通过“2 (冲突性健康信息：冲突vs.无冲突)×2(证据类型：非叙事型vs.叙事型)”的组间实验进行实证分析，并通过多群组分析和事后检验探究不同证据类型的差异化影响。[结果/结论]冲突性健康信息间接影响新老年人信息说服抵制；冲突性健康信息正向影响信息供给—信息需求不匹配和信息要求—信息能力不匹配，两种不匹配引发新老年人的认知失调和感知低效能，进而导致信息说服抵制；相较于非叙事型冲突性健康信息，叙事型冲突性健康信息引发了新老年人更强的信息说服抵制，事后检验进一步表明叙事型冲突性健康信息直接引发了新老年人的主动抵制。

[目的/意义]研究主题所属学科分类是学科交叉测度以及学科交叉主题识别等学科交叉以及跨学科研究的基础，只有确定每个研究主题所属的学科门类，才能判断其是否为学科交叉点。[方法/过程]构建基于大模型的研究主题学科分类框架，在Llama3-8B-Instruct、Qwen2.5-7B-Instruct和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B三个基座模型基础上，采用“领域自适应预训练+监督微调”双阶段优化策略，利用116192篇学术论文进行领域预训练，以增强模型对科学文献的语义理解能力，以作者自标注关键词表征研究主题，通过人工标注的126919条“研究主题—学科标签”数据集进行监督微调，以优化模型对研究主题的学科分类能力。[结果/结论]虽然大语言模型具有零样本学科分类能力，但是仅仅靠设计Prompt使用大模型的精确率和F1值均低于50%，难以满足实际需要；而构建的研究主题所属学科分类框架精确率达93.61%、F1值达83.09%，显著提升了研究主题所属学科分类效果。

[目的/意义]从资源管理视角出发探索跨模态证据重组与关联模式，有利于形成“证据碎片—证据链条—事实验证”的循证逻辑闭环，推动信息服务向数智循证方向转型。[方法/过程]首先，遵循数字人文研究流程，提出基于知识图谱的汉服数字资源循证框架；其次，从证据提取、证据关联、证据融合、结论互证四个方面保障循证流程可信和结果可验；最后，以宋代女装资源为例展开证据链构建与场景应用，验证循证框架的科学性与可行性。[结果/结论]通过系统解析汉服文献循证语境下的八大证据类别、五大证据等级、七大证据关联模式等，可实现集“数据准备—证据组织—结论验证”的循证路径，验证了汉服数字资源循证框架的科学性，为以汉服循证为代表的文化遗产资源循证研究提供了方法论支持。