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[期刊] 图书情报知识  [作者] 夏立新  楚林  王忠义  石义金  李京蔚  
为了帮助高等院校和大学生合理有效地利用网络上的就业信息资源,化解就业知识供需不对称问题,本文提出基于网络文本挖掘的"专业-岗位-知识点"的就业知识需求关系,并通过实验对其构建过程进行验证和分析。具体过程是通过对网络上与就业相关的文本进行挖掘,经过中文分词和语词标注,提取专业、岗位和知识点三者之间的关系,并形成"专业-岗位"、"岗位-知识点"的关系集合,最后以可视化的形式进行直观展现。本文通过实验证明"专业-岗位-知识点"的就业知识需求关系的构建具有较高的可行性,能在提高网络信息资源利用率的基础上,为高校和学生提供教学和学习参考,以应对市场的人才需求。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 俞琰  陈磊  赵乃瑄  
[目的/意义]为帮助高校师生充分利用网络招聘信息,提出基于大数据量网络招聘文本挖掘的课程知识模型及其自动构建方法。[方法/过程]本文提出包含"岗位-课程-知识点"的三级课程知识模型,利用自然语言文本挖掘技术实现课程知识点模型的自动构建,并通过实验对其构建过程进行验证和分析。[结果/结论]实验结果表明本文提出的模型及方法具有高度的可行性与有效性,可为高校和学生提供教学和学习参考。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 刘萍  马云路  
文章建立了一个基于本体的社会网络关系挖掘框架,首先构建语义社会网络,利用本体为社会网络赋予计算机可理解的语义,接着进行基于本体的直接关系和间接关系的发现和测度,最后融合多关系得到成员关联强度。以一个科研网络为例论述了以上过程,并对结果进行了分析和评价。
[期刊] 科技管理研究  [作者] 赵明辉  张玲玲  顾基发  
在网络社区兴起的背景下,鉴于网络社区的海量评论数据中蕴含着大量专家用户群体智慧,提出基于网络评论文本挖掘的技术预见新型方法,以促进技术预见活动顺利实施并取得准确可信的最终结果。首先从多源数据中获得种子科技主题,并将其投放至开放网络社区,吸引专家用户进行充分讨论形成交互数据,经过数据爬取、清洗、存储等环节得到网络评论数据集,再利用情感分析、主题模型等方法对网络评论中蕴含的隐性知识进行显性化挖掘,结合相关领域专家的研判最终得到辅助技术预见决策的有价值信息。这一新型方法可以使技术预见活动大幅降低成本、打破时空限制,便于大规模专家参与其中,并最大限度降低少数专家主观色彩浓厚的负面影响。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 陈斌  马静  
[目的/意义]为了弥补LDA模型建模过程中未考虑到网络文本中文档关注度和质量度这一因素,并增强结果的语义可解释性和主题表示能力,文章提出了一种热度加权的HLDA-IDF的网络文本主题挖掘模型。[方法/过程]本文首先是给出了较为准确的热度定义,并对LDA模型进行热度加权,构建出了HLDA模型,再依据词汇的主题表示能力存在差异这一实际情况,引入TF-IDF算法并改进,构建出HLDA-IDF模型,最后利用实际论坛数据进行实验验证。[结果/结论]实验结果表明该模型的结果语义可解释性和主题表示能力较强。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 马红梅  甘利人  岑咏华  
The article introduces the concept of Web mining.Then a system for automatic personalization based on Web usage mining and Web content mining is focused on.
[期刊] 价格理论与实践  [作者] 孟志青  郑国杰  赵韵雯  
本文将东方财富网股吧的评论数据作为实证对象,利用文本挖掘技术构建金融领域的情感词典,通过贝叶斯方法将其合成网络情绪指数,应用ARMA-GARCH族模型分别刻画网络情绪与个股收益序列。结果表明:ARMA-GARCH族模型能有效解释网络情绪与股票收益的自相关性与异方差性;在短期内网络情绪对大多数个股的收益具有一定的预测作用,而个股收益对网络情绪的影响则具有较长时滞。
[期刊] 企业经济  [作者] 蔡皎洁  张玉峰  
知识经济时代,知识成为产业集群网络创新的重要动力资源。面对日益激增、多结构化的企业数据,如何从中获取潜在的、高质量的知识模式,将决定产业集群网络创新的能力。本文从语义挖掘的角度构建了产业集群网络创新模型,重点分析了产业集群网络创新模型的理论基础,综合运用本体论、知识挖掘等智能信息处理技术对分布式、异构化数据进行语义分析与集成,在语义集成的基础上阐述了实施智能知识挖掘的过程,说明了产业集群网络系统具备智能获取数据中的概念和概念间关系的能力,论述了知识获取在构建产业集群网络创新模型中的重要性。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 章成志  侯汉清  
本文采用数据挖掘技术和情报语言学方法 ,构建了一个可以用于从因特网上提取信息、进行自动标引和自动分类的系统 ,提供了一种创建自动分类知识库的新方法 ;提出了一种用于主题抽取的位置加权算法 ,研制了一种改进汉语同义词识别性能的新方法 ,并在自动分类时运用了这种语义相似度识别算法。最后还对该系统性能进行了测试
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王闯  王亚民  
[目的/意义]为了提升关键用户在知识型社区发展中的知识贡献,对知识型社区情景下的关键用户挖掘方法进行研究。[方法/过程]以CSDN社区用户作为研究对象,分析用户交互行为与发布的文本特征,在K核分解方法的基础上,考虑相邻用户节点的影响力贡献差异,定义网络边的潜在影响力与边的影响因子,综合考虑用户知识贡献者与传播者双重身份,构建关键用户挖掘模型与排序方法。[结果/结论]结果表明,本文方法能够有效识别现实网络知识社区中的关键用户。
[期刊] 情报学报  [作者] 邹涛  黄源  张福炎  
基于 Internet 的信息挖掘是数据挖掘和数据仓库技术中的重要组成部分,也是网络信息处理领域中的一项新课题。本文介绍了网络信息挖掘的概念,并给出了在 World Wide Web 上针对文本信息进行信息挖掘的算法和步骤。
[期刊] 数字图书馆论坛  [作者] 刘爱琴  李永清  
借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。
[期刊] 情报科学  [作者] 付斌  张吉军  钟健  黄长略  于智博  
【目的/意义】数据挖掘是从庞大数据中挖掘出有潜在价值信息的信息处理技术,它包括神经网络、遗传算法、粗糙集、支持向量机和决策树等多门技术,其中神经网络法具有良好的自学习和含联想储存功能,能够高速寻找优化解,有效提高需求预测准确率。【方法/过程】本文利用BP神经网络具有的优异非线性逼近能力,以我国天然气需求量预测为例,对需求量数据进行训练并采用L-M算法进行改进,最终提高对天然气需求量的预测精度。【结果/结论】实验结果证明,利用数据挖掘中的BP神经网络非线性预测优势能准确捕捉天然气需求预测的变化趋势,为精准预
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 徐娟  刘东华  刘宇  
色彩作为承载中国传统思想观念、文化习俗、社会礼制的重要载体,是传统文化不可或缺的部分,全面探析明清时期色彩的演变发展、思想流变及其文化内涵,对弘扬传统色彩文化具有重要意义。文章以明清时期的四本典籍文本为语料,提出一种基于文本挖掘进行明清时期色彩知识探究的研究方法,通过实体标注、实体关系抽取、色彩演变分析、色彩与社会阶层关系探究4个部分的研究,探索明清时期色彩的演变特征,在此基础上揭示其文化内涵。与传统方法相比,文章通过量化的方式更加清晰地展现了明清时期色彩的演变特征;通过分析文本内容,进一步发现明清时期色彩等级随着政治、经济、染色工艺等的变化,呈现出动态变化的特点。分析结果得到历史学、艺术学相关研究资料的佐证,验证了方法的有效性。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 王曰芬  宋爽  熊铭辉  
从应用出发,在综合已有研究成果基础上,分析共现分析在文本知识挖掘中的主要作用,提出基于空间分布、时间分布和内外关联的文本知识挖掘的三种应用思路,研究利用共现分析挖掘文本知识的一般应用流程,并分析适用对象范围、适用的研究目标及应用的优缺点。
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