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[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] 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%。
[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] 现代情报
[作者]
吕琳露 李亚婷
[目的/意义]针对在线旅游平台,提出一种挖掘游记主题标签,以代表性游记以及其中相关内容进行旅游信息推荐的新策略。[方法/过程]在利用文本挖掘技术,构建LDA主题模型,形成游记文本主题标签的基础上,通过游记代表度算法,筛选出针对相应标签的高描述度与高忠诚度游记进行旅游信息推荐,以客观表达文本聚类结果以及主题词之间的语义关系,并以蚂蜂窝旅游网中的"杭州游记"为例,加以验证。[结果/结论]结果表明,这种方式能挖掘出旅游者在历史旅游经历中真实的旅游热点及重点信息需求,针对高相似度游记的识别与聚类具有良好效果,对旅
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 徐剑彬 刘鑫艳
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
石季辉 于长锐 刘兰娟
本文对传统预处理步骤和方法进行了分析,针对其所需解决的两个基本问题:用户的准确识别与追踪和本体化的Web信息与基础日志数据的结合,提出了适合网络社区用户兴趣挖掘研究的数据预处理步骤与方法,弥补传统Web使用挖掘数据预处理在这方面的不足。
关键词：
网络社区 预处理 本体 数据挖掘
[期刊] 情报学报
[作者]
何喜军 董艳波 武玉英 蒋国瑞 马珊 郑瑶
考虑专利技术主体间技术邻近、地理邻近、共申请关系、引证关系、经济圈效应、主体类型邻近、主体间从属关系这7种因素对交易的影响,构建由4类节点、10类关系组成的异构信息网络,设计基于元路径与元结构的异构关系遍历算法获取主体间关系序列。以关系序列为语料,构建基于网络嵌入的异构信息网络主体间交易推荐模型(PSR-vec),采用基于Huffman树的Skip-Gram方法进行网络嵌入训练,计算主体向量间相似度以实现交易推荐。通过2012—2018年电子信息领域专利数据的实证研究得出:第一,PSR-vec模型相比DeepWalk、node2vec与PathSim等方法,推荐精度大幅提高,达到82.4%;第二,融合多个元路径与元结构特征的推荐与单一特征相比,推荐精度大幅提高;第三,基于ρ2以及改进的元结构S4、S6、S8、S10、S12、S14的推荐结果均高于基于ρ1以及改进的元结构S3、S5、S7、S9、S11、S13的推荐精度,说明基于主体间转让技术邻近性的推荐精度更高;第四,在技术邻近元路径基础上分别融合主体间共申请、引证、从属、经济圈效应这4类邻近关系获得元结构并进行推荐,推荐精度均显著提高,而融合地理邻近、类型邻近2类关系后推荐精度有所降低,说明地理邻近、类型邻近对交易的促进作用不明显;第五,基于PSR-vec模型的推荐结果包括具有控股和供应等紧密关系的主体,也包括关系松散的主体,推荐结果具有多样性。本研究为专利技术主体间的有效对接提供了决策方法。
[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] 情报理论与实践
[作者]
丁雪
针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于数据挖掘技术的图书智能推荐系统,简单分析数据挖掘技术中关联规则技术适用图书推荐的原因和相关概念,并且对该系统的框架进行研究,最后通过实验,运用数据挖掘软件对真实的借阅记录进行关联规则挖掘,得出关联规则作为图书智能推荐系统的关键技术是行之有效的结论。
关键词：
数据挖掘 关联规则 智能推荐
[期刊] 图书情报工作
[作者]
祝振媛
［目的 ／意义］从定量分析和定性分析两个方面对英文网络书评进行内容挖掘，形成一套基于信息分类的英文网络书评的内容挖掘方法体系，实现多文本书评的信息整合。［方法 ／过程］对书评文本中句子的分类方法、关键信息的提取方法、情感分类的方法以及内容的呈现方式等几方面进行实验和改进。［结果 ／结论］用户评价结果表明，本文所设计的内容挖掘方法所生成的书评信息摘要在生成质量和有用性两方面都有较好的表现。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈征华 杨内
本文采用数据挖掘技术,构建一种网络信息采集与服务模型,从互联网上将电子行业相关信息挖掘出来,生成一系列独具军工电子特色的专业/专题数据库,并建设电子科技文献网络采集数据库,满足各相关用户对网络信息资源的需求,同时解决了困扰用户的网络海量信息利用和异构信息索取问题,减轻了用户鉴别信息可靠性的时间,提高了网络信息资源的利用率。
关键词：
数据挖掘 信息采集 信息服务
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 张国标 周毅 郗玉娟 杨金庆
[目的/意义]为实现科技文献推荐场景要素的交互增强，将各要素交互特性捕捉问题转化为多任务共同优化学习问题，构建基于动态多任务学习的科技文献推荐模型，以进一步提升科技文献推荐性能。[方法/过程]采用多任务学习方法，针对科技文献推荐要素可采集的关键特征进行子任务解构，借助多头注意力机制，进行子任务交互关系的动态学习，在动态学习各任务交互关系的基础上设计科技文献推荐模型。[结果/结论]根据CiteULike数据实验结果，所构建的DMRSTL模型在3个评价指标上均显著优于对比模型，最高差值为AUC指标提升15.51%,MRR指标提升11.90%,nDCG@5指标提升16.45%，且通过任务组合对比实验进一步表明，借助推荐要素的交互增强，可以有效提升科技文献的推荐性能。
[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] 中国职业技术教育
[作者]
常晓雪
一个全面系统反映真实职业世界的职业信息网络对于一个国家职业教育的开展具有极其重要的导向作用。美国职业信息网是美国职业信息的主要资源库,是工作分析和职业分类的常用工具,对美国职业教育、培训、技能鉴定有着十分重要的作用。借助职业信息网络(O*NET)的标准职业分类可以了解美国职业信息结构分类的模型、原理和特征。相比较而言,我国应由政府建立社会职业信息数据管理机制,职业信息网络的建设要为职业教育人才培养目标的制订提供依据,应能指引职业教育技能应用型人才的培养方向,要有助于职业院校培养具有综合职业能力的人才,进而有助于职业院校学生职业规划的开展。
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