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[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王萍  牟冬梅  石琳  琚沅红  
[目的/意义]融合学科领域知识优化数据挖掘模型构建的策略,提高知识发现结果的可靠性和置信度。[方法/过程]以某三甲医院冠心病住院患者的临床资料为研究对象,将医学领域知识融合嵌入机器学习过程,从数据集成与质量控制层、数据分析与模型构建层、模型结果优化与调整层构建数据挖掘模型。[结果/结论]领域知识融合可以驱动数据挖掘模型构建策略的优化,能够促进数据的知识发现从传统型的技术算法驱动向新型的领域知识指导转型,提高数据挖掘结果的置信度。[局限]多领域知识融合的机制和效果还需深入探讨。
[期刊] 统计研究  [作者] 王磊  范超  解明明  
国际经验表明,信用评分技术可较好地解决小企业贷款高成本、高风险及信息不对称难题。本文广泛选取了可适用于小企业主信用评分领域的12种数据挖掘模型(包括本文的改进模型门限Logistic),并以3个银行微观客户数据集为案例,通过10折交叉验证和预期分类错误成本的方式,检验了这些模型的综合信用评分能力。分析结果及稳健性检验表明,本文改进的门限Logistic模型在模型预测能力及预期错误分类成本等多方面表现优秀;而基于决策树的组合方法也表现良好。本研究对国内商业银行建立合适的小企业主贷款信用评分模型具有参考意义,也有助于推动银行微观金融统计,完善金融统计工作。
[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。
[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。
[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。
[期刊] 财会通讯  [作者] 冯炳纯  
近年来,我国上市公司数量的急剧增加及其财务舞弊手段的不断更新对审计工作中的财务舞弊识别提出了更高要求,克服传统人工识别方法的种种弊端转而寻求高效的财务舞弊识别方法具有重要现实意义。本文以数据挖掘技术为基础构建了不同的财务舞弊识别模型,并结合样本进行了财务舞弊识别检验,对比实验结果后得出结论:随机森林与R elief算法指标组合模型的识别效率最高;与Boruta算法指标组合模型的综合性能最佳。
[期刊] 科技管理研究  [作者] 丁照琪   张建辉   许辰辉  
如何从大量的专利信息中快速准确地发掘与企业产品相关的专利技术,仍然是产业界和学术界面临的难题之一。兴奋型需求往往是企业发掘的对象和产品进化的方向,因而,从企业产品创新的需求出发,提出一种需求驱动的跨领域专利技术挖掘方法:通过需求功能映射和功能泛化建立专利检索式,从专利数据库中检索专利,在专利检索式的基础上依据国际专利分类(IPC)进行拓展以保证专利挖掘数据的广泛性,并且通过对专利技术特征、引用关系、法律状态等多个方面的分析,实现对跨领域专利技术的挖掘。该方法使用自然语言处理技术,通过对专利数据的提取和分析,完成跨领域专利技术挖掘、形成了早期方案,并基于技术系统进化理论对所挖掘专利进行创新性评价。通过油烟机实例研究表明,该专利挖掘方法通过功能拓展和IPC分类号的应用,能够全面检索到与目标产品功能相关的专利信息,提高挖掘结果的准确性;且在专利挖掘过程中,引入法律信息、专利引用情况和专利技术文本相似度等指标,并可利用计算机辅助完成大部分工作,能够节省人力资源,提高专利挖掘效率和速度。
[期刊] 情报学报  [作者] 陆伟   刘寅鹏   石湘   刘家伟   程齐凯   黄永   汪磊  
大型语言模型突出的任务理解和指令遵循能力,使用户可以通过简单的指令交互完成复杂的信息处理任务。科技文献分析领域正在积极探索大模型的应用,但尚未形成对指令工程技术和模型能力边界的系统性研究。本文以学术文本挖掘任务为切入点,从上下文学习、思维链推理等角度设计推理端指令策略,构建了涵盖文本分类、信息抽取、文本推理和文本生成4个能力维度共6项任务的大模型学术文本挖掘专业能力评测框架,并选取了7个国内外主流的指令调优模型进行实验,对比了不同指令策略的适用范围和不同参数模型的专业能力。实验结果表明,少样本、思维链等复杂指令策略在分类任务上的应用效果并不显著,而在抽取、生成等难度较高的任务上表现良好。千亿级参数规模的大模型经过指令引导,能够取得与充分训练的深度学习模型相近的效果,但对于十亿级或百亿级规模大模型,推理端的指令策略存在明显上限。为了实现大模型向科技情报领域的深层嵌入,现阶段仍需在调优端对模型参数进行领域化适配。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 肖洪  赵洪  毋晓霞  
[目的/意义]在当前大数据环境和新型智库建设背景下,传统的情报研究模式难以满足多源知识的挖掘与有效融合,开启以协同为机制激活专家群体智慧的情报研究模式日益迫切。[方法/过程]文章基于"事实数据(显性知识)+专家智慧(隐性知识)"的协同研究机制,以提升情报研究的效率和质量为目标,提出了一种新的情报研究方法。[结果/结论]该方法有效综合大数据挖掘和专家群体智慧优势,有利于提升情报研究水平。[局限]用机器自动总结和提炼专家群体智慧显性化后的知识(自然语言形式),还需要进一步研究。
[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] 图书馆学研究  [作者] 周磊  张玉峰  
文章针对物流信息采集、跨组织管理、决策支持三方面的突出问题,提出应采纳融合物联网、数据挖掘等新兴技术的综合解决方案。综合应用物联网与数据挖掘及其互补性,构建了融合物联网与数据挖掘的物流信息处理与分析模型,主要包括:基于物联网的物流信息感知与采集、基于粗糙集与证据理论的物流信息整合处理、基于粗糙集与神经网络的物流信息分析。进而,以冷链物流信息管理为背景,设计了融合物联网和粗糙集的物流信息处理和分析流程,从而为动态、离散的物流信息处理与分析提供了有效解决方案。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 赵彦辉  
从检索图书馆读者借阅记录入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和聚类分析,并依据获得的借阅兴趣类目构建读者阅读兴趣本体模型。使用SWRL规则描述语言构造推理规则,在Jess推理引擎中进行推理,实现读者阅读兴趣本体模型的动态更新。通过程序测试表明:挖掘流通数据、建立读者阅读兴趣本体模型、利用关系数据库数据和推理方法动态更新本体,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法。
[期刊] 现代情报  [作者] 柳益君  何胜  熊太纯  冯新翎  武群辉  
在当前"互联网+"背景下,应用大数据挖掘技术提高知识服务的智能化、个性化、自动化水平,实现智慧性的知识服务是图书馆服务的发展趋势。首先提出基于大数据挖掘的图书馆智慧服务模型,通过用户群挖掘、用户兴趣挖掘、学科和领域知识挖掘、业务关联挖掘来沟通大数据应用和智慧服务需求;然后提出基于Hadoop平台的图书馆大数据挖掘技术支撑体系,为智慧服务应用落地提供技术方案;最后探讨大数据挖掘支持下的场景化知识推荐服务和微知识自动问答服务。
[期刊] 农业经济问题  [作者] 钱明辉  李胡蓉  郭佳璐  崔宇  
农村产业融合对于促进农民增收、农业降本提效具有重要意义,全面促进各地区的农村产业融合均衡发展是助力乡村振兴的重要举措。本文在充分梳理已有研究的基础上,构建我国农村产业融合的“4+1”模式及农村产业融合度测算体系,通过对2017—2019年注册地在我国农村地区的工商实体经营范围文本数据的挖掘展开了农村产业融合度的测算,并基于测算结果对我国农村产业融合水平进行分析和比较。结果表明:(1)2017—2019年全国农村产业融合势头较好,呈现多元化的产业融合趋势;(2)全国农村产业融合季度变化趋势较稳定,部分融合模式下机遇与挑战并存;(3)全国农村产业融合呈现出高度分散的空间分布特征,区域发展非常不均衡。为此,本文建议在充分把握不同农村区域特色的基础上提供相应的政策扶持和产业联结,全面加强农村基础设施建设以优化农村产业融合的外部环境,持续加深农业产业链前后延伸以形成农村产业多元化融合,不断加大相关领域人才培育力度以积极动员专业人才投身乡村振兴建设。
[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。
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