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[期刊] 图书情报工作
[作者]
金聪 刘金安 金枢炜
针对图像的特性,给出一种图像的二元视觉语言模型,在此基础上提出一种新的图像语义挖掘方法。该方法将每幅图像表示成一个由视觉单词构成的矩阵,通过计算每个视觉单词的权重,按照权重的大小对视觉单词进行选择,利用选择后的视觉单词集合,构建图像的视觉语言模型;之后,按照贝叶斯公式,建立基于视觉语言模型的图像语义挖掘方法。实验结果表明,该方法在图像语义描述能力和区分性方面是有效的,能充分反映人对图像内容的理解,具有很好的应用价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 王洪艳
为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Alloca-tion)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蔡皎洁
文章提出两种Web环境下的语义挖掘模型,分别是基于语义标注的Web语义挖掘模型,即在语义标注的基础上实现智能化知识挖掘过程,获取高质量知识模式;基于本体映射的Web语义挖掘模型,即参照领域本体概念体系,运用本体映射技术,对所获取的知识模式进行语义修正。通过对语义分类模式的预测准确率、模型创建速度的实验对比分析,基于本体映射的Web语义挖掘模型所提出的算法略占优势。
关键词：
语义挖掘 语义标注 本体映射 语义网
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 肖璐
在社会化网络环境下,关于产品的评论成为企业竞争情报分析重要的数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点。针对现有情感分析的不足,本文在构建评论挖掘模型时综合采用了共词分析和基于句法分析的极性传递法。共词分析可定量确定用户关心的产品维度;极性传递算法考虑句子结构特点,在对句子级文本做情感分析时相较传统情感分类算法有更好的分析效果。同时,引入极性值和强度值计算情感词和主题词的情感强度。
关键词：
情感分析 评论挖掘 共词分析
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐涛
将领域本体学习的任务与中文文本挖掘技术相结合,构建基于文本挖掘的中文领域本体学习模型,从领域文本库构建、领域概念学习、概念间关系学习、本体表示和本体评价五个方面研究该模型各个模块的实现方法和技术。
关键词：
文本挖掘 领域本体 本体学习
[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] 现代管理科学
[作者]
陆克斌 郭伟 赵小惠 张树全
文章对数据挖掘和知识管理系统进行简要的分析,探讨了在现代数据挖掘技术下的知识管理实行必要性。从系统动力学的角度和战略层次上构建了基于数据挖掘的知识管理系统规划模型。
关键词：
数据挖掘 知识管理系统 战略
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
李善青 赵辉 宋立荣
科技项目查重是避免重复立项、重复建设的重要措施之一,目前缺乏行之有效的方法。文章提出基于大数据挖掘和多源信息整合的项目查重方法,以科技项目的基本信息、发表论文信息、关键词、负责人信息和承担机构等要素构建的大数据网络为研究对象,利用多源信息整合方法构建科技项目的相似度判别模型,并采用Hadoop框架实现海量数据的快速挖掘。文章介绍项目查重模型,重点讨论需要解决的关键问题,为解决项目查重问题提供一种全新的思路和方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张琴 张智雄
[目的/意义]以主题短语识别为研究对象,提出基于PhraseLDA模型的主题短语挖掘方法,为快速理解文本内容、准确抽取文本主题提供借鉴思路。[方法/过程]对低频词进行量化定义,提出一种合理的短语重要度计算方法,最终利用PhraseLDA主题模型推理出主题短语。[结果/结论]实验结果表明该方法在多种数据集中挖掘出的主题短语质量较高,主题一致性较强。
关键词：
主题模型 短语挖掘 主题短语
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
余肖生 周宁 张芳芳
基于可视化数据挖掘的知识发现模型,过程有4个步骤:数据的收集和存储;数据预处理,把数据转化成可以理解的形式;使用硬件和相关软件,产生一个可视化的数据表示;通过与数据的可视化表示进行交互,用户从中感知和挖掘知识。图5。参考文献14。
关键词：
可视化技术 数据挖掘 知识发现 数据库
[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。
关键词：
热度 模型 主题挖掘 网络文本 文本挖掘
[期刊] 现代情报
[作者]
曲靖野 高俊峰
本文提出一个面向增值的应急知识挖掘模型。以形式概念分析和概念格理论为基础,建立应急知识形式背景和应急知识概念格,通过格上作业,发现应急知识定域隐含的知识关系,达到应急知识增维的目的。实证结果表明,该模型具有良好的应急知识挖掘表现,所获得的高维应急知识能在一定程度上给下次同类型突发事件的应对提供启迪。
关键词：
危机管理 应急知识挖掘 概念格 模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李蕾 彭慧 刘晓娟
[目的/意义]通过细粒度情感分析中外游客的博物馆服务方面的评论，挖掘游客需求和偏好，并对比中外游客对国内历史博物馆的形象感知差异和满意度差异，为博物馆管理者制定更有针对性的服务策略提供参考。[方法/过程]首先采集中外游客针对博物馆的在线评论数据，提取博物馆服务方面的属性词，抽取属性级语句。接着通过微调多种大语言模型，以对比其细粒度评论挖掘性能，识别出GPT-3和Llama2对中、外评论分类效果分别为最优，之后使用最优的大语言模型分别细粒度情感分析中外属性级语句。最后基于结果对中外游客满意度及差异进行分析。[结果/结论 ]国内游客评论中的博物馆服务类别可划分为：文创、服务设施、导览讲解、馆内人员、票务安检、线上服务，国外游客为：导览讲解、馆内服务、票务安检、线上服务、购物消费。分析发现，国内外游客均对导览讲解服务的关注度和满意度最高，国内游客对馆内人员服务满意度最低，国外游客对票务安检服务满意度最低，并总结了各服务类别中影响游客满意度的主要因素。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘东亮 王军光 张洁 赵浩宇 赵蔚
针对情报信息挖掘过程中信道拥塞、信道使用率不高、吞吐能力弱导致数据存储负载过高的问题,设计一种基于知识单元挖掘的网络文库信息存储模型。通过设计网络文库信息类型的空间模型,实现网络文库中的海量数据分类,对分类后的网络文库目标存储信息进行多路径分配,将其分配到不同信道中,对存储信道进行负载特征分解,以确保各个情报信息存储传输信道的均衡负载,最后构建网络文库信息存储模型,实现文库信息存储。模型实验结果的信息存储节点时延和信道异常量降低,信息丢帧率减少,由此可得出结论:基于知识单元挖掘的网络文库信息存储模型对降低文库信息负载具有重要作用,可应用于情报信息中的网络文库资源储存与挖掘。
关键词：
知识单元 存储信息 网络文库 信息模型
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
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