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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余黄樱子 董庆兴 张斌
[目的/意义]近年来,以电子病历大规模应用为标志的医疗信息化发展迅速。电子病历的广泛应用使得医疗信息管理机构产生并存储了大量医疗数据,如何从这些海量的数据中挖掘出有价值的疾病关联知识,以辅助疾病的精准诊断和预测成为当前信息科学研究人员和业界人员面临的重要问题。[方法/过程]文章提出一种疾病知识网络表示学习模型及其链路预测算法(NRL-LP),以进行疾病知识的关联关系挖掘与预测。该模型学习网络节点的内部和外部特征并将节点映射为空间向量以浅层表示节点,然后将链路预测问题转化为有监督的学习,提出NRL-LP算法预测节点对之间是否连接来挖掘和预测疾病知识间存在的关联关系。[结果/结论]以1400万条非结构化医疗临床记录的数据集为实验对象,结果表明,NRL-LP能够揭示新的疾病关联知识,为有效进行临床决策提供帮助。
关键词：
知识挖掘 链路预测 电子病历 预测方法
[期刊] 情报学报
[作者]
崔鸿飞 冯子函 张靖雨
丰富的互联网文献数据库是科研人员了解领域发展和前沿的重要资源，从全局视角对领域的海量科研成果进行高效信息挖掘，可以在知识洪流中为科研人员提供更加明确的方向。本研究基于经典生物医学文献数据库PubMed收录的发表于2010—2021年的13万篇文章，挖掘科研人员的历史行为信息，构建同时包含作者、论文、关键词的异质信息网络，利用异质信息网络表示学习算法metapath2vec将该网络嵌入成为异质向量空间，并通过计算异质向量空间中向量的相似度指标，同时实现科研合作者推荐与科研兴趣关键词推荐。与已有研究相比，本研究的方法更加重视多任务协同，不仅在新增的科研兴趣关键词的任务中获得了有意义的推荐结果，还显著提高了科研合作者推荐的准确度。同时，本研究在作者空间与关键词空间进行了深入挖掘，并证明其在科研兴趣的语义理解方面具有指导意义。本研究在科研兴趣的研究、挖掘与推荐方面提供了新的研究视角。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
魏星 胡德华 易敏寒 朱启贞 朱文婕
【目的】在海量文献中,挖掘并预测生物医学实体之间的新关联,构建关联网络。【方法】提出一种基于数据立方体的新方法挖掘疾病–基因–药物间关联,以糖尿病为例,构建关联网络,并使用关联规则量化实体关联程度。【结果】由糖尿病相关疾病(14种)、基因(23种)和药物(24种)构建三个1-D方体、三个2-D方体及其关联网络和一个3-D方体关联网络,共计存在411种关联,同时得到8个关联子网。【局限】数据预处理存在主观性,可能会对挖掘结果产生影响。【结论】算法性能优于其他同类算法,能够为糖尿病精准医疗提供更好的新研究思路
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
魏星1,2 胡德华1 易敏寒1 朱启贞1 朱文婕2
【目的】在海量文献中,挖掘并预测生物医学实体之间的新关联,构建关联网络。【方法】提出一种基于数据立方体的新方法挖掘疾病-基因-药物间关联,以糖尿病为例,构建关联网络,并使用关联规则量化实体关联程度。【结果】由糖尿病相关疾病(14种)、基因(23种)和药物(34种)构建三个1-D方体、三个2-D方体及其关联网络和一个3-D方体关联网络,共计存在411种关联,同时得到8个关联子网。【局限】数据预处理存在主观性,可能会对挖掘结果产生影响。【结论】算法性能优于其他同类算法,能够为糖尿病精准医疗提供更好的新研究思路
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李慧 庞经纬 孟玮
[目的/意义]准确地对技术机会进行预测，能够帮助组织评估和发现具有前景的技术机会，支撑和优化技术研发战略决策与布局，从而提升组织在技术创新领域的竞争优势。[方法/过程]提出一种基于VGAE框架的ss-VGAE技术预测方法。首先，运用生长曲线划分和确定目标领域的生命周期，运用能够兼顾主副IPC的方法在各阶段建立专利知识流网络，并分别提取网络中各个节点的语义特征和结构特征；其次，使用变分图自编码器VGAE学习节点的向量表示；最后，利用重构出的邻接矩阵进行技术机会链路预测。[结果/结论]使用石墨烯专利数据对本文方法的有效性进行验证，结果显示基于ss-VGAE的技术机会链路预测模型取得的AUC、AP均优于其他模型，并在当前石墨烯知识流网络上的技术机会进行预测，验证该模型能够有效地挖掘潜在的技术机会，支撑技术研发战略决策和组织技术竞争力的提升。
[期刊] 管理现代化
[作者]
陈艳 褚光磊
将遗传网络规划用于解决数据挖掘中的关联规则问题。相对于传统的关联规则挖掘算法,基于遗传网络规划的方法通过其中的遗传算子能够以递增的方式发现关联规则,从而避免了传统方法需要将全部数据库遍历才能得到规则的局限性。通过将要挖掘的关联规则定义为事务间的关联规则,以解决股票市场中的价格预测问题。
[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
关键词：
BP神经网络 数据挖掘 需求预测
[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] 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。
关键词：
知识 知识挖掘 产业集群网络 创新模型
[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] 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] 中国远程教育
[作者]
孙力 张凯 丁波
当前，各类网络教育管理和学习系统日渐完善，网络学习形成性评价系统正在促使网上学习行为的真实发生。学生通过网上学习，在各类管理和学习系统中产生了许多有用的信息和数据。以ＳＰＳＳ的Ｃｌｅｍｅｎｔｉｎｅ １２．０为实验环境，通过对网络学历教育本科学生英语相关课程成绩及学习信息的分析，实现了对成人学位英语考试成绩的细分预测。首先，运用数据聚类的Ｋ－ｍｅａｎＳ算法，对已有学生学位英语考试的成绩确定了较为具体的分数分布区间；然后，采用数据分类中的Ｃ５．０算法，以该分数区间为预测目标，构建了成绩的细分预测规则；最后，实现了成人学位英语考试的成绩细分预测系统。对成绩预测相关变量的重要性进行了分析，提出了提高网．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
肖璐 赵之辉 陈果
[目的/意义]网络社区中存在多种知识单元,知识单元间又有错综复杂的关系。有必要在保留知识单元全局信息的前提下,统一、简洁地开展多元知识关联挖掘。[方法/过程]提出网络社区多元知识关联挖掘的实现方案。首先,将网络社区中3种典型知识单元(用户、文本、词语)及其在知识交流中多种关系抽取为超网络;其次,利用网络表示学习算法将超网络中节点表示为统一特征空间下的低维稠密向量;最后,基于节点的向量开展多元知识关联计算。[结果/结论]以丁香园心血管论坛为例开展实验,验证方案的有效性。该方案既保留知识单元的全部信息,知识关联的挖掘又在统一低维特征下开展,且最终所得的知识关联满足网络社区知识组织场景多样性的要求。
[期刊] 财经研究
[作者]
刘兰娟 谢美萍
小波神经网络是近年来在小波分析研究获得突破性进展基础上提出的一种前馈型网络,文章将小波与神经网络相结合,提出了一种基于自适应小波神经网络(SAWNN,self-adaptation wavelet neural network)的数据挖掘方法,并构造了数据挖掘过程的机器学习机制,以提高对问题的处理能力。文章将所构造的自适应小波神经网络用于石油产量的建模预测研究,实证结果表明此预测模型不仅是有效的,而且是可行的。
关键词：
石油产量 预测研究 自适应小波神经网络
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
范晓亮 彭朝鹏 郑传潘 王程
时空关联挖掘是智能交通领域的关键技术之一。大规模交通网络中的交通流量数据具有高度非线性和复杂特征，故精准地预测交通流量面临巨大挑战。现有方法大多设计2个独立模块来分别捕获交通流量的时间和空间相关性，故无法精准地对流量数据中的复杂时空相关性建模。该文提出一种时空组合图卷积神经网络(STCGCN),以更好地预测交通流量。STCGCN通过构建自适应时空组合图，并提出时空组合图卷积，来有效揭示交通流量数据动态和复杂的时空相关性。在美国加利福尼亚州高速公路流量公开数据集上进行了实验，结果表明STCGCN的预测效果优于11个现有方法。
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