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[期刊] 图书馆论坛
[作者]
施航海 王琰 罗鹏杰
随着学科交叉发展,传统的中图分类法存在一定的局限性。中图法是一种树状结构的分类方法,每种分类的父类有且仅有一个,而交叉学科理应有多个父类。因此,需要在分类法中引入多层表示方式,以便正确表示图书类别,提高图书借阅时书籍推荐准确率。图书借阅信息由读者的借阅序列构成,每次借阅会包含多个图书类别。这些类别可以是中图法表示的分类号,也可以是对标题词汇进行聚类得到的词汇群。需要引入一种能提供两类关联信息(借阅序列和每次借阅中并发出现的类别)的层次结构。提出一个可扩展的两层神经网络框架Bib2Vec,它能基于图书类别和
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈鑫 刘喜恩 吴及
药物开发过程存在资本密度高、风险大、周期长的特点,需要投入大量的资金、人力与物力。传统的机器学习方法虽然可以在一定程度上辅助药物开发,但需要分子描述符作为特征输入,而不同的分子描述符的选择对机器学习模型的性能影响较大,因此传统的机器学习方法大多需要进行繁复、耗时的特征工程。近年新兴的深度学习方法,能够从药物的"原始"结构中直接提取特征,从而绕开特征工程,缩短开发周期。该文将现有的药物表示学习方法划分为2类:基于简化分子线性输入规范(SMILES)表达式的药物表示学习和基于分子图的药物表示学习,报告了这两类药物表示学习方法的最新研究进展,阐述了各种方法的创新点与局限性。最后,指出了当前药物表示学习研究中存在的重大挑战,并讨论了可能的解决方案。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孙晓玲 丁堃
随着深度学习在自然语言处理、图像识别等领域的成功应用,将其有效的方法引入到知识计量中,可以为知识计量方法研究提供一个新的研究视角和工具。文章对深度学习中的表示学习和知识计量研究进行了综述,探讨将表示学习引入到知识计量中进行知识单元表示,以知识单元表示学习为基础,开展一系列的应用研究,并对未来发展前景进行展望。此研究将在知识单元层面,以语义表示为基础,改进知识计量的研究范式,推动知识计量的发展。
关键词：
知识单元 知识计量 表示学习 深度学习
[期刊] 中国远程教育
[作者]
林木辉
学习者的相似性反映了学习者之间相近的学习经历,将相近者组织成一个具有共同学习兴趣和目标的共同体,可以增强虚拟学习社区中各组成要素的耦合与连接,提高学习者的学习效果和黏度。本文基于领域本体提出一种能够描述学习者个性化特征的VSM模型,并以此为数据结构,设计了一种能有效计算学习者相似性的算法。实验结果表明,利用概念之间继承和包含关系,算出概念相关度,能快速计算出学习者特征向量之间的相似度;得出的结果较好地反映了专家分组经验,为提高虚拟学习社区的个性化和智能化提供了关键技术支持。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
余传明 冯博琳 安璐
【目的】通过在标注资源丰富的源领域中学习,并将目标领域的文档投影到与源领域相同的特征空间中去,从而解决目标领域因数据量较小难以获得好的分类模型的问题。【方法】选择亚马逊在线购物网站在书籍、DVD和音乐类目下的中文、英文和日文评论作为实验数据,在卷积神经网络和结构对应学习的基础上提出跨领域深度表示模型(CDDRM),以实现不同领域环境下的知识迁移,并将其应用到跨领域情感分析任务之中。【结果】实验结果表明,CDDRM在跨领域环境下最优的F值达到0.7368,证明了该模型的有效性。【局限】CDDRM针对长文本的
关键词：
跨领域 知识迁移 深度表示学习 情感分析
[期刊] 情报学报
[作者]
余传明 林奥琛 钟韵辞 安璐
为了促进同一学术领域的科研合作团队的组建,提高科研效率,本文基于网络表示学习对多个领域科研合作推荐模型进行研究。将基于节点位置的网络表示学习模型与融合网络结构的网络表示学习模型进行集成,得到新的顶点表示,对两个顶点的表示进行选择二元运算得到边的表示。模型将网络表示学习与机器学习相结合,将节点对的表示作为特征训练逻辑分类器,分类器得到的标签即为链接预测结果。通过对金融和物理领域的论文合作数据进行分析,构建科研合作网络。实验证明,提出的集成模型在AUC值上的表现比单一模型更好,效果最高提升了2.3%;在训练集规模较小的情况下,AUC值仍能达到60%。实验结果表明,该科研合作推荐模型具有可行性,对同一学术领域的科研合作团队的组建能够起到有效辅助作用。
[期刊] 情报学报
[作者]
林原 王凯巧 刘海峰 许侃 丁堃 孙晓玲
在大数据环境下,科研合作是提高科研水平、促进科研产出的重要途径。如何在浩如烟海的学者、机构、领域信息中准确地找到与自身研究方向相近的合作对象是近年来科研合作预测的研究重点。本文通过科学学领域科学文献的记录数据,构建作者-作者、机构-机构、作者-机构、作者-关键词、机构-关键词的共现网络,接着通过网络表示方法学习作者、机构、关键词在所处网络中的语境信息,将信息实体表示成相同空间的低维稠密向量,最后根据表示向量的相似度计算实现合作对象、合作领域挖掘。通过网络表示学习方法能实现多种异质信息融合,定量计算各信息实体间的关联强度,可以很好地捕捉科研网络中学者-学者、学者-机构、学者-关键词的关系,准确地为学者挖掘潜在合作者、合作机构和关键词。
[期刊] 情报学报
[作者]
潘俊 吴宗大
词汇语义表示是自然语言理解的基础。传统的基于语义词典的编码表示构建成本高昂,而独热表示又存在高维稀疏等缺点。词汇的分布式表示将词汇映射为低维稠密的实值向量,能有效捕捉词汇间的语义关联,是当前主流的表示技术。本文从数据特征、学习目标和优化算法三个方面,对现有的词汇表示学习方法进行了全面深入的分析,重点介绍了这些方法的理论基础、关键技术、评价指标及应用领域。此外,本文还总结了该方向面临的主要挑战以及最新研究进展,并对词汇表示学习未来的发展方向做了展望。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
谢庆球 秦春秀 杨智娟 杨璐
[目的/意义]采用知识元方式进行知识组织是当前信息管理和情报学领域的热点研究问题之一。[方法/过程]在分析现有的知识元表示方法和知识特征基础上,融入弗洛伊德的人格结构理论,提出了一种具有三层次、六元组的知识元表示方法,分别从定义、分类和数学描述三方面对本我层、自我层和超我层这三层次的知识元进行形式化描述。[结果/结论]实例化说明了如何运用该知识元表示方法进行知识资源表示与组织。[局限]理论研究色彩较强,在知识元识别、获取、存储等实际应用方面有待完善。
关键词：
知识元 知识元表示 层次结构 知识组织
[期刊] 地理科学进展
[作者]
Ю.А.梅舍略科夫 繆鴻基
苏联在编制分层设色图方面达到了巨大的成就。1 ∶1,500,000比尺的苏联欧洲部分分层设色图的创制(Т.Н.古比诺编)就是我们制图学成长的一个显著的证据。后来又创制了一幅1∶2,500,000比尺的全苏分层设色图(И. П .查鲁茨卡娅编)。这些图就是属于"制图学方面的这样一些主要作品",它们使苏维埃制图学占居世界制图科学的首位(萨利舍夫,1948,219页)。"苏维埃分层设色图的特点就是在地貌特征和它的等高钱绘图表达方面的研究中具有深刻的地理意味,而与大地测量原则相结合"(同上,
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李祯静 秦春秀 马晓悦
图书馆知识社区是泛在知识环境中增加馆员和读者、读者和读者的信息交流与互动的重要途径。对社区资源进行合理有效的表示是图书馆知识社区有效进行知识管理和满足用户需求的关键。在分析图书馆知识社区信息资源和用户需求特点基础上,文章尝试将传统的框架表示法和谓词逻辑表示法相结合对图书馆知识社区相关资源进行表示,这一混合表示法采用框架表示法对资源属性等结构化的信息进行表示,采用谓词逻辑表示法将自然语言等非结构化的信息表示成结构化的语言,并用例子说明如何采用这种混合方法来处理图书馆知识社区中的结构化和非结构化信息的表示问题
关键词：
知识表示 图书馆 知识社区 知识管理
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张新民
本文介绍了多元表示的概念,评述了多元表示研究的进展,包括多元表示的原理、实证研究、信息对象、认知行动者和认知空间的多元表示等,提出了对多元表示的理解和认识,探讨了多元表示作为情报学基本原理的可能性。
关键词：
信息检索 多元表示 情报学 知识管理
[期刊] 世界经济
[作者]
陈秀英
速度是我们日常经济工作中常常遇到的一个词,有发展速度和增(减)速度之分。含意不同,计算方法各异。 1.发展速度是反映社会经济现象发展程度的相对指标,从统计方法上说,属于定基指数。它表明某一项指标的报告期水平与基期水平之比。用公式可表示为:
[期刊] 图书情报工作
[作者]
靖培栋 周洪双
探讨《中图法》分类体系XML存储的规则,基于《中图法》分类体系的XML存储,利用Java技术将其解析为DOM树,通过遍历DOM树获取类目的大小。解释树图及嵌套树图的含义,利用有序树图的构造算法将DOM树映射为树图,实现《中图法》类目大小的可视表示,这样可以很容易地获取《中图法》同级类目的大小。
关键词：
中图法 树图 信息可视化
[期刊] 情报学报
[作者]
易明 刘明 冯翠翠
针对单领域推荐中的数据“稀疏性”和用户“冷启动”问题，提出一种综合利用评分信息和特征信息的跨领域推荐模型。首先，利用异质网络表示学习，针对源领域和目标领域的异质信息网络，通过元路径、DeepWalk算法生成网络表示学习向量，进而利用个性化非线性融合输出源领域和目标领域的物品特征信息向量；其次，利用神经网络模拟CMF (collective matrix factorization)，生成用户和物品的评分信息向量，并通过映射函数MLP (multilayer perceptron)将用户评分信息向量映射到不同领域，以突出用户特征在不同领域的差异性；最后，将评分信息和特征信息有机融合，以损失函数为依据，采用梯度下降的方法学习模型的参数，从而完成评分预测。研究结果表明，在豆瓣网和Amazon数据集上，本文模型均优于其他相关算法；在提升推荐效果方面，目标领域RMSE (root mean squared error)和MAE (mean absolute error)下降了1%～15%，源领域RMSE和MAE下降了1%～19%；在用户“冷启动”方面，目标领域的RMSE和MAE下降了1%～14%。
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