检索结果-南通市图书馆

基于RelFinder的图情学科关联数据语义关系发现实践

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

图书情报工作 2017年第17期61卷 139-148页

作者：石泽顺肖明北京师范大学政府管理学院北京100875

[目的 /意义]对LISTA数据库收录的图情学科学术文献、期刊、作者的题录数据进行关联数据发布研究,并利用可视化软件Rel Finder进行多角度的语义关系发现实验,以期揭示不同学术单元数据之间的隐含关系和一些潜在的规律。[方法 /过程]首先... 详细信息

[目的 /意义]对LISTA数据库收录的图情学科学术文献、期刊、作者的题录数据进行关联数据发布研究,并利用可视化软件Rel Finder进行多角度的语义关系发现实验,以期揭示不同学术单元数据之间的隐含关系和一些潜在的规律。[方法 /过程]首先,选取图情学科为研究领域,抓取LISTA数据库666种期刊、5 075位核心作者以及1 073篇学术文献的题录数据并导入MYSQL数据库。接着,构建轻量级任务本体对数据进行规范化描述,利用开源软件D2RQ转换为RDF三元组,并结合语义仓储软件Virtuoso发布为关联数据。最后,使用RDF可视化软件Rel Finder进行图情学科学术单元之间的语义关系发现,对直接关系、一次间接关系、二次间接关系以及多次间接关系的发现过程进行总结。[结果 /结论]Rel Finder能较好地发现图情学科学术文献、期刊、作者之间隐含的深层次关系,对检索学术文献、揭示学术脉络和发现学术领域知识都有重要意义。

关键词：关联数据本体 RelFinder 关系发现

专利主体视角下专利文献与学术论文关联关系发现研究——以“数据挖掘”主题为例

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

图书情报工作 2020年第12期64卷 106-117页

作者：宁子晨魏来东北师范大学信息科学与技术学院长春130117

[目的/意义]专利文献与学术论文分别表现了技术创新与科学研究的新进展,通过专利主体将二者结合进行技术主题演化分析,对进一步发现专利技术与科学研究间的关系有一定的参考意义。[方法/过程]以数据挖掘领域的学术型发明人为纽带,从专... 详细信息

[目的/意义]专利文献与学术论文分别表现了技术创新与科学研究的新进展,通过专利主体将二者结合进行技术主题演化分析,对进一步发现专利技术与科学研究间的关系有一定的参考意义。[方法/过程]以数据挖掘领域的学术型发明人为纽带,从专利主体-关键词耦合、IPC耦合以及IPC-关键词共现3个角度,提出关联方法并构建研究框架,分析不同时间段下主体、技术及主题多维关联关系的演化,探究数据挖掘领域内专利文献与学术论文的主体、主题关联关系。[结果/结论]学术型发明人在数据挖掘技术创新中的作用越来越重要,大多主体的技术主题是相近的,部分甚至呈现高度的统一,但是也存在少数技术与主题不直接相关,差异度较大,但不论技术与主题是否直接相关,数据挖掘相关技术发明与科学研究都已经实现了较为深入的相互渗透。

关键词：专利主体专利文献学术论文关系发现

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于五维学术关系发现的知识脉络可视化实践

大学图书馆学报 2016年第1期34卷 69-75页

作者：任瑞娟濮德敏张媛河北大学保定071002

在对可视化工具如:Isaviz、Progete、Prefuse、TouchGraph、RelFinder等梳理的基础上,选择使用RelFinder平台设计学术语义关系发现,结合采集并精炼CNKI平台的某领域的数据,设计出基于作者、基金、主题、机构、引文等五维视角的关联数据... 详细信息

在对可视化工具如:Isaviz、Progete、Prefuse、TouchGraph、RelFinder等梳理的基础上,选择使用RelFinder平台设计学术语义关系发现,结合采集并精炼CNKI平台的某领域的数据,设计出基于作者、基金、主题、机构、引文等五维视角的关联数据语义关系发现系统。研究发现"知识组织与知识管理"领域中的直接和间接语义关系,揭示该领域知识脉络,从更细粒度方向开展关系发现研究,对辅助学术领域知识发现具有较高的参考价值。

关键词：关联数据 RDF 可视化知识组织知识管理关系发现

利用RelFinder实现生物医学语义关系发现

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

情报杂志 2013年第4期32卷 142-148页

作者：洪娜朱凯王军辉方安中国医学科学院医学信息研究所北京100020 华北水利水电学院软件学院郑州450011

基于Web Data和Linked Data开展语义关系发现的探索和研究,选取生物医学为分析领域,利用RelFinder可视化工具开展了语义关系发现的应用和实现。文章首先对关系发现研究面临的困难和基于Web Data探索的新思路进行分析;然后对RelFinder的... 详细信息

基于Web Data和Linked Data开展语义关系发现的探索和研究,选取生物医学为分析领域,利用RelFinder可视化工具开展了语义关系发现的应用和实现。文章首先对关系发现研究面临的困难和基于Web Data探索的新思路进行分析;然后对RelFinder的工作机制进行分析,从设计原则,ORVI过程和局限性三个方面做了系统阐述;并利用RelFinder和Virtuoso实现了基于生物医学Linked Data的语义关系发现系统。最后,讨论了系统存在的不足及未来的研究方向。

关键词： Linked Data 关系发现 RDF 可视化语义Web

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

关联数据中关系发现的可视化实践

现代图书情报技术 2013年第2期 11-17页

作者：洪娜钱庆范炜方安王军辉中国医学科学院医学信息研究所北京100020 四川大学公共管理学院成都610064

基于关联数据开展关系发现的可视化实践研究:对当前的RDF可视化工具进行调研,从多种角度进行对比分析;选取生物医学作为分析领域,利用RelFinder实现基于生物医学关联数据的关系发现系统,并讨论系统存在的不足及未来的研究方向。

关键词：关联数据关系发现交互式 RDF 可视化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分级结构的服务语义关系发现

计算机科学 2011年第2期38卷 210-213页

作者：赵安平任柯王晓勇邱玉辉西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 西南大学语义网格实验室重庆400715

为了以一种快速有效的方式从巨大的Web服务库中检索出满足用户请求的服务,探索服务语义关系发现的方法来增强服务搜索引擎的搜索能力是必不可少的。提出了一个基于分级结构的服务语义关系发现的方法,分级结构能够自然地表示不同粒度服... 详细信息

为了以一种快速有效的方式从巨大的Web服务库中检索出满足用户请求的服务,探索服务语义关系发现的方法来增强服务搜索引擎的搜索能力是必不可少的。提出了一个基于分级结构的服务语义关系发现的方法,分级结构能够自然地表示不同粒度服务间的语义关系,根据服务相关度,不断调整分级结构,将功能上相关的服务汇集在一起,不同粒度服务间的语义关系就可以逐步被发现。实验结果表明了方法的有效性和可行性。

关键词：分级结构语义关系 Web服务关系发现

基于非负矩阵分解的符号网络用户关系发现研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于非负矩阵分解的符号网络用户关系发现研究

作者：喻君武重庆邮电大学

学位级别：硕士

随着社交网络的快速发展,从社交网络中获取用户之间的信息已经成为了学术领域一个重要的研究内容,例如链路预测、社团发现、节点分类等。社交网络往往具有用户数量庞大、节点稀疏等特点,在传统的图论方法中利用邻接矩阵来表示社交网络,... 详细信息

随着社交网络的快速发展,从社交网络中获取用户之间的信息已经成为了学术领域一个重要的研究内容,例如链路预测、社团发现、节点分类等。社交网络往往具有用户数量庞大、节点稀疏等特点,在传统的图论方法中利用邻接矩阵来表示社交网络,此时的邻接矩阵会非常庞大,并且大部分数据都是0,因此很难有效地利用社交网络。针对社交网络的重要分支—符号网络,本文提出了一种正交化的图正则非负矩阵分解方法(Orthogonal Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization,OGNMF)。该方法可以对庞大的符号网络进行降维,使其维度适合存储与计算,并且同时保留原始网络的结构信息和稀疏性,可以利用降维后的符号网络来预测用户之间的关系。另外还在OGNMF的基础上用2,1范数加以约束,使其具有更好的鲁棒性。本文的具体工作如下:1.我们提出了OGNMF算法,给出了其更新规则,在此规则中OGNMF算法可以达到收敛,此外还提供了收敛性的分析。OGNMF算法对高维度的符号网络进行降维,从而可以利用其分解出来的低维度的矩阵来代替原始矩阵进行计算。符号网络中的用户关系看作是标签,我们将OGNMF算法应用到标签不足的场景中,先将源域网络和目标域网络同时进行降维,再利用迁移学习中的Tr Ada Boost算法,将源域网络和目标域网络中的样本共同训练,该算法可以自动增加有益样本的权重,降低无用样本的权重,训练之后得到的样本可以用于数据挖掘。我们在3个公开数据集Wiki-Rf A、Slashdot和Epinions上进行了多组实验,与其他4组对比算法进行比较,我们的算法可以取到最好的效果。2.针对符号网络中的类别标签噪声问题,本文在OGNMF的基础上提出了鲁棒的正交化图正则非负矩阵分解方法(Robust Orthogonal Graph Regularized Nonnegative Matrix Factorization,ROGNMF)。ROGNMF在OGNMF的目标函数中使用2,1范数作为约束,来降低离群点或噪声点对原始数据分布造成的干扰。我们同样给出了其更新规则并进行分析。我们在Wiki-Rf A、Slashdot和Epinions数据集中根据噪声率的不同进行了多组实验,实验结果证明了ROGNMF算法可以有效地减少噪声点的影响。

关键词：符号网络非负矩阵分解迁移学习关系发现噪声

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

中医药领域知识关系发现方法研究与应用

中医药领域知识关系发现方法研究与应用

作者：黎磊浙江大学

学位级别：硕士

在进入大数据时代的今天,如何有效地从海量数据中发掘和组织知识,构建知识网络已受到各个学科领域的广泛关注。构建领域的知识网络面临很多挑战,涉及到具体问题和技术方法的研究,知识间关系的发现正是其中的研究热点之一。中医药作为中... 详细信息

在进入大数据时代的今天,如何有效地从海量数据中发掘和组织知识,构建知识网络已受到各个学科领域的广泛关注。构建领域的知识网络面临很多挑战,涉及到具体问题和技术方法的研究,知识间关系的发现正是其中的研究热点之一。中医药作为中华民族的文化瑰宝,在现代科技与学科交融的促进下,该学科领域已具有海量数据,构建知识网络的数据基础已经成熟。论文以“中国工程科技知识中心”项目为研究背景,针对中医药知识网络词库系统的建设,研究中医药知识间关系的发现技术。论文的主要研究内容包括：1.研究《中医药学主题词表》中主题词的关系结构,提出基于贝叶斯网络的药方病证主题词上下位关系发现方法,对采集到的相应专业词条数据进行上下位关系的分析,构建中医药学主题词上下位语义树,使主题词由原来的13605条扩充到146258条。经实验,方法的准确率和召回率都达到90%以上,表明方法可行有效。2.针对项目中的图书、百科等文本数据,研究药、方、病、证之间“治疗”、“表现”和“组成”三类关系的发现方法。特别是针对前两种关系,提出二种支持向量机和词向量相结合的方法进行关系的发现。对于“组成”关系,论文则采用基于字符串匹配的算法进行了发现。经实验,方法的准确率和召回率都达到90%以上,能较好地满足项目需要。3.设计与实现中医药词典平台,将上述方法发现的知识关系数据有机融入其中。该系统采用先进的Neo4j图数据库存储中医药关系知识网络数据,主要包括词条属性查询、词条关系查询、在线分词计算、在线分类计算、词条相似度计算等功能,已上线为用户提供服务。

关键词：知识网络关系发现词典平台中医药领域贝叶斯网络支持向量机词向量

使用表示模型对糖尿病和肥胖症的关系发现和热点分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

使用表示模型对糖尿病和肥胖症的关系发现和热点分析

作者：贺冠楠吉林大学

学位级别：硕士

随着人们生活水平的提高与生活方式的不健康,肥胖症成为了当前一种相当普遍的疾病。由于遗传基因上的关联,糖尿病和肥胖症之间存在着密切的关系,它们不但危害人类的健康,而且对社会造成了巨大的经济损失,已经成为世界上最严峻的健康挑... 详细信息

随着人们生活水平的提高与生活方式的不健康,肥胖症成为了当前一种相当普遍的疾病。由于遗传基因上的关联,糖尿病和肥胖症之间存在着密切的关系,它们不但危害人类的健康,而且对社会造成了巨大的经济损失,已经成为世界上最严峻的健康挑战之一。为了帮助研究人员从大量的文献数据中快速有效地发现糖尿病、肥胖症和其他疾病之间的密切关系,寻找更加有效的治疗方式,我们提出了一种基于隐含狄利克雷分配主题模型和表示学习的新模型,命名为基于表示学习的糖尿病和肥胖症关系发现模型。我们下载了发表于2007至2016年的337,000余篇糖尿病和肥胖症相关研究文献的题目和摘要作为数据集,使用我们的新模型去发现糖尿病、肥胖症和其他疾病之间的关系。为了更清晰地分析实验结果并展示发现的疾病之间的关系,本实验使用了两种可视化工具,分别是词云统计图和弓弦图。从近10年的生物医学文献中,我们得到如下实验结果:与糖尿病之间存在关系的疾病共有26种,包括抑郁症、老年痴呆症、高血压、视网膜病变、肿瘤等;与肥胖症之间存在关系的疾病则有17种,包括哮喘、胃病、心脏病等;与两种疾病之间同时存在关系的疾病共有15种,分别是抑郁症、焦虑症、结核病、下丘脑疾病、肾上腺疾病、呼吸疾病、肺部疾病、肝炎、肝脏疾病、精神分裂症、心脏病、阻塞性睡眠呼吸暂停综合征、心肌梗塞、心血管疾病、高血压。为了验证实验结果的可信度和评估新模型的效果,我们从不包含于实验数据中的医学临床报告和研究文献中寻找研究事实作为证据。令人满意的是,实验发现的全部的疾病之间的关系都找到了证据支持。最后,我们借助可视化工具对近10年的研究热点进行分析,根据潜在的趋势和当前的研究现状预测肿瘤坏死因子、肿瘤、高血压、炎症、青少年肥胖症和糖尿病以及从细胞生物学机制研究致病原理可能会成为未来几年对糖尿病和肥胖症的研究热点。相信我们的实验能够为生物医学工作者调整他们的工作重点和研究方向提供帮助。

关键词：主题模型糖尿病肥胖症表示学习关系发现