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[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。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
欧阳剑
传统的古籍开发与应用模式已难以适应人文学科研究的需要，人文学科研究者期待一个技术逻辑和人文逻辑相耦合的数字人文研究范式的出现。本文从古籍文献深层次开发与利用出发，利用新的信息技术与面向数字人文研究跨学科方法，以大规模中国古籍文本为研究对象，采用大数据研究理念，对古籍进行整理、标注、自动分词等处理，以词频分析统计为研究核心，采用数据降噪、基于窗口时间单位的统计分析计算、滑动窗口预测等分析与挖掘方法，采用大数据实时分析技术，实现了实时、在线、立体、可视化、定量分析字词的历史词频分布规律，创建了一个以语言学、历史文献学、历史地理学等人文学科研究为主的古籍实时统计分析平台，可辅助研究者在大量的古籍文献．．．
关键词：
数字人文 文本可视化 数据挖掘 古籍文献
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吴小兰 章成志
认为处于多维社会网络中的用户会表现出多种行为取向和兴趣爱好,单独使用多维网络中的一维很难进行有效的社区发现。为了有效解决以上问题,首先基于用户关系紧密度将社交媒体中有向网转化为无向带权网,并将所有一维社交网络进行集成;然后利用SSN-LDA对社交用户进行隐含社区建模,以根据用户-隐含社区概率分布计算用户相似度;最后使用二分K均值进行用户社区划分。在真实科学网博客上进行试验,结果表明该方法能较好地进行用户社区划分。
关键词：
多维网络 社区发现 主题模型 大规模网络
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨宝森 来玲
面向学科的网络信息挖掘是信息检索领域内一个新兴而有实用价值的研究项目。本文分析了面向学科的网络信息挖掘的系统构架,提出了相应的解决方案,其目的是为了解决网络环境下面向学科的科研人员面临的信息过载和资源迷向的问题。
关键词：
因特网 信息检索 数据挖掘
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
章成志 侯汉清
针对当前Web文本挖掘工具的不足之处,提出了一种基于层次结构、面向概念挖掘的模型,即文本层次模型。该模型具有数据源适应性强、结构灵活、可操作性强、用途广泛优点,具有很强的实用性和一定的可扩展能力。图2。参考文献13。
[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] 情报理论与实践
[作者]
黄晓斌 谭颖骞
网络信息挖掘是从丰富的网络信息源和用户使用网络的行为数据中抽取有用的模式和隐含信息。文章分析了网络信息挖掘结果评价的必要性,介绍了网络信息挖掘常用方法的效果评价的做法与相关指标,构建了网络信息挖掘效果评价的体系,并指出应该注意的一些问题。
关键词：
网络 信息挖掘 挖掘方法 评价
[期刊] 情报学报
[作者]
程岩 黄梯云
数据挖掘技术是信息系统的一个重要研究内容 ,它可以从大量数据中自动发现对决策有帮助的知识。许多数据挖掘技术仅仅适用于精确集 ,不适用于粗糙集 ,而现实中粗糙集是普遍存在的现象 ,因此开发出一种面向粗糙集的数据挖掘技术在信息系统的研究领域具有重要意义。本文结合粗糙集理论提出了一个信息系统的粗糙集模型 ,在此基础上设计出一个属性约简方法及从粗糙集中发现规则的算法 :Apriori_2。
关键词：
数据挖掘 信息系统 粗糙集
[期刊] 情报学报
[作者]
操玉杰 向荣荣 毛进 王施运
知识单元的特征信息是其学科归属判定的基础，挖掘关键特征有助于提升学科判定方法的性能，从而更好地服务于知识内容层面的跨学科规律研究。本文借助16种知识单元学科归属判定方法，通过对比分析这些方法，判别不同词频、不同学科覆盖度词汇的学科归属，评价方法所蕴含的学科重要度、学科相关度和学科区分度3种特征和特征组合效果，以挖掘效果最好的特征子集。本文以“计算医学”这一交叉领域数据为基础构建测试数据集，研究分析表明，综合使用3种特征的方法在各组数据上均取得了较好的性能，同时学科重要度的性能优势表明其在3种特征中最为重要；高频词的学科归属判定需要注重学科区分度，而低频词需要重点考虑学科重要性；对多学科覆盖度的知识单元，需要在学科重要度基础上补充对学科区分度的考虑。本文的发现能够为知识单元学科归属判定方法优化提供理论指导和实践建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
胡明昊 王勇杰 徐先涛 田昌海 华娟 谭玉珊 罗威
[目的/意义]技术树是用来表示某一领域中产品组成、技术功能之间上下位关系的树状图，广泛用于技术规划、技术决策等过程中。在大数据时代，基于海量科技信息资源进行技术树构建具有重要意义。[方法/过程]提出一种大规模深度技术树构建方法。该方法以人机协同、多轮迭代的思路为牵引，实现基于主体—动作—客体结构（SAO）的特定领域产品组件上下位关系挖掘与技术树构建。[结果/结论]在“图形处理器”技术领域上开展的大规模深度技术树构建实验结果验证了该方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邱均平 安璐
Web usage mining uses data mining technologies to discover usage patterns from Web data so as to understand and better serve the needs of Web-based applications.Web usage mining consists of 3 phases,namely,preprocessing,pattern discovery and pattern analysis.This paper describes each of these phases...
[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] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
苗壮 袁野 乔百友 王一舒 马玉亮 王国仁
顶点相似度计算在现实生活中具有广泛的应用。当前对相似性计算的研究工作主要集中于静态图上,并且大多相似性计算模型是基于SimRank算法提出的。而现实中的许多场景,需采用时序图进行建模。当前针对静态图的大量SimRank的计算方法无法在时序图中实现,因此该文对大规模时序图中的SimRank计算开展详细研究,并提出一种时序关联的SimRank计算方法(temporal-aware SimRank,TaSimRank)。TaSimRank根据图的拓扑结构和时间约束通过高效的迭代方法计算SimRank。同时,该文提出一种近似算法,通过随机游走方法建立树形索引,使用Monte Carlo方法近似计算顶点的相似度,取得时间和效率的平衡。最后,通过大量真实实验验证了提出算法的有效性和可扩展性。
关键词：
时序图 相似度 随机游走
[期刊] 中国远程教育
[作者]
孙晓梅
关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题,在最近几年里被广泛研究。本文将目前广受关注的粗糙集理论及方法引入网络课程评价中,构建了基于粗集的关联规则挖掘模型,并实例探讨了网络课程评价中的关联规则挖掘方法。希望为我们开展网络课程评价的实践提供新的思路与方法。
关键词：
关联规划 粗糙集 网络课程 评价
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