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基于LDA和关系图谱的数据治理文献主题演化研究

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信息技术与信息化 2022年第8期 6-12页

作者：杨秀璋武帅宋籍文廖文婧任天舒刘建义贵州财经大学信息学院贵州贵阳550025 涟水县财政局江苏淮安223400 贵州高速公路集团有限公司贵州贵阳550027

针对数据治理领域缺乏深层次的主题挖掘,未有效结合机器学习算法开展主题演化研究,无法精准感知数据治理的变化趋势及主题演化规律问题,提出了一种基于LDA模型和关系图谱的数据治理文献主题演化算法。首先,利用LDA模型和层次聚类算法梳... 详细信息

针对数据治理领域缺乏深层次的主题挖掘,未有效结合机器学习算法开展主题演化研究,无法精准感知数据治理的变化趋势及主题演化规律问题,提出了一种基于LDA模型和关系图谱的数据治理文献主题演化算法。首先,利用LDA模型和层次聚类算法梳理数据治理的核心主题;其次,结合文本特征和群体特征开展主题关系图谱及科研群体发现研究;最后,通过计算主题消融权重实现数据治理主题演化感知分析。实验结果表明,文章提出的方法能有效挖掘数据治理文献的主题,梳理该领域知识的发展态势,确定未来的研究趋势和热点,为数据治理领域的发展提供了理论基础和研究思路。

关键词：数据治理文本挖掘 LDA模型关系图谱主题演化

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基于关系图谱的科技数据分析算法

计算机科学 2021年第3期48卷 174-179页

作者：张寒烁杨冬菊北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室北京100144 北方工业大学云计算研究中心北京100144

随着科技数据量的不断增长,各科技部门积累了大量科技项目的科技管理数据。对于大量结构化数据,需要针对分散数据进行整理、分析,最终按需求提供数据查询与抽取服务。由于在关系数据库中关联关系的分析效果不佳,为了提高分析效率,文中... 详细信息

随着科技数据量的不断增长,各科技部门积累了大量科技项目的科技管理数据。对于大量结构化数据,需要针对分散数据进行整理、分析,最终按需求提供数据查询与抽取服务。由于在关系数据库中关联关系的分析效果不佳,为了提高分析效率,文中引入了关系图谱进行数据处理。首先,提出了一种基于词频的实体搜索与定位算法来提取实体和关系,并构建关系图谱;其次,对关系图谱进行分析,提出了一种基于改进FP-growth的图数据频繁项挖掘算法;然后,设计了基于图数据的数据筛选流程,进行数据的筛选、分析,并定义评分矩阵,对待筛选数据情况进行评价,最终给出分析意见,且数据筛选的评价标准可以进行自定义;最后,结合构建的关系图谱,将算法进行了实际应用,并将其封装为服务。实验结果表明,提出的基于改进FP-growth的频繁项挖掘算法相比传统FP-growth算法在时间上有10%~12%的提升,数据筛选过程的准确率达到97%左右。

关键词：关系图谱数据分析图谱构建人员关系图谱数据挖掘服务应用

资本市场企业信息系统人物和企业关系图谱的设计与实现

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资本市场企业信息系统人物和企业关系图谱的设计与实现

作者：张巍哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在互联网+大数据时代,决策日益基于数据和分析做出,而非经验和直觉。近年来,随着信贷、消费等领域个人“用户画像”的成功应用,如何对资本市场企业和人物对象进行全方位、多角度的模型刻画正在成为金融监管和投融资的一个新热点。本文... 详细信息

在互联网+大数据时代,决策日益基于数据和分析做出,而非经验和直觉。近年来,随着信贷、消费等领域个人“用户画像”的成功应用,如何对资本市场企业和人物对象进行全方位、多角度的模型刻画正在成为金融监管和投融资的一个新热点。本文基于作者在证券交易所的实际开发项目,针对资本市场中证券交易所的监管需求,设计并实现了一个以资本市场人物和企业关系图谱为主要数据模型的信息系统。本文研究的人物和企业关系图谱是知识图谱技术在资本市场这一垂直领域的应用。知识图谱技术自从2012年Google发布以来,其在改进搜索引擎服务质量和效率方面作用明显。本文参考知识图谱技术的通用构建框架,提出了以实体获取和实体关系抽取为主要手段的关系图谱构建方案。在实体获取方面,应用深度学习技术,以长短时记忆学习网络作为语料特征学习模型,以条件随机场为序列标注模型,构建了在文本语料中识别命名实体的方案;在实体关系抽取方面,结合领域知识和业务需求,从公司公告年报等半结构化数据中以规则匹配抽取实体关系。此外,设计并实现了关系图谱在系统中的查询展示功能,提供了良好的可视化及交互性。本文对于资本市场人物和企业关系图谱的设计实现是基于多源异构数据的模型,具有信息价值密度大,抽象层次高以及应用范围广的特点。该业务可以广泛服务于证券交易所的上市公司持续监管、市场监察与执法、以及发行审核与投融资对接等业务,对中国多层次资本市场建设具有重要的支持价值。

关键词：关系图谱知识图谱命名实体识别深度学习资本市场

家族企业人力资本配置的社会网络关系图谱研究

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家族企业人力资本配置的社会网络关系图谱研究

作者：李昌帅武汉理工大学

学位级别：硕士

家族企业大都富有生命力地生存着，但普遍存在着人力资本的错置或倒置现象，且很难将人脉与网络资源进行有效地延续与拓展，如何优化配置人力资本以形成强有力的社会网络能力成为中国情景下家族企业面临的主要难题。基于以上要点，在阐... 详细信息

家族企业大都富有生命力地生存着，但普遍存在着人力资本的错置或倒置现象，且很难将人脉与网络资源进行有效地延续与拓展，如何优化配置人力资本以形成强有力的社会网络能力成为中国情景下家族企业面临的主要难题。基于以上要点，在阐述国内外有关家族企业人力资本配置的社会网络研究的基础上，本文进行了相关文献的述评，归纳了中外学者对家族企业人力资本配置的社会网络的主要观点，进一步指出了现有研究体系中存在的不足或该领域的空白，并以此为契机开展更为深入的研究与探讨。同时，本文利用扎根理论研究方法对家族企业人力资本配置的社会网络进行研究，并构建了基于不同维度的社会网络关系图谱，在丰富了家族企业人力资本配置的社会网络相关研究的同时亦拓宽了家族企业持续发展的空间，同时在扎根理论研究整合框架构建与研究结果的基础上，提出了家族企业人力资本优化配置与社会网络转型升级的对策建议。本文在现有家族企业人力资本配置的社会网络的研究基础上，对家族企业、人力资本和社会网络的定义与特征进行了描述，提出家族企业与社会网络存在共生性、协同性、耦合性的内在逻辑，同时设定了家族企业人力资本配置的层次多元型、扩展增值型、条件触发型三种常见类型，进而得出了家族企业人力资本配置对社会网络能力的作用机制及分析框架。在家族企业人力资本配置的社会网络关系图谱构建设计中，扎根理论研究素材与方法设计是核心要素，基于持续比较与理论取样的基本思想，进行研究选题并开展资料整理与分析，最后进行三级编码并编写备忘录，其中包括开放性编码、主轴编码和选择性编码。根据扎根理论研究方法编码阶段所提炼的家族结构等15个范畴以及抽取的蓄势而发成长、柔道运势发展、持续学习完善3个核心范畴，本文从资源、关系、认知等3个维度阐述了家族企业人力资本配置的社会网络关系图谱及其构建。本文从不同维度的研究视角分析了家族企业人力资本配置的社会网络，更加清晰地认识到构建系统性关系图谱的关注点与影响因素，为家族企业的良性发展提供了有价值的路径参考与对策雏形，并为后续家族企业如何优化配置人力资本以及更好地进行社会网络的转型升级夯实了基础。

关键词：家族企业人力资本配置社会网络关系图谱

基于网络影评文本的关系图谱系统的设计与实现

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基于网络影评文本的关系图谱系统的设计与实现

作者：陈传俊北京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网和电影产业的迅猛发展,二者结合越来越紧密,电影推荐服务也应运而生,为用户在海量电影资源中做出合理选择提供了参考。当前业界主流的推荐服务主要依赖于不同电影之间关系的挖掘以及用户画像模型的构建。推荐系统根据用户以... 详细信息

随着互联网和电影产业的迅猛发展,二者结合越来越紧密,电影推荐服务也应运而生,为用户在海量电影资源中做出合理选择提供了参考。当前业界主流的推荐服务主要依赖于不同电影之间关系的挖掘以及用户画像模型的构建。推荐系统根据用户以及相似用户的行为和特征,同时参考电影之间的关联关系,即电影间的关系图谱,为用户提供个性化推荐服务。然而,现阶段获取电影之间的关系图谱主要参考电影本身的标签特征,这种方法受标签特征数目以及特征粒度的影响,得到的电影关系图谱的置信度不高,降低了个性化推荐服务的准确性。网络影评包含了观影者丰富的情感和倾向,也包含了在语义和情感层面上不同电影的关联程度。本文以网络影评作为切入点,从文本中挖掘电影之间的关系。构建基于语义和情感倾向的电影关系图谱,则可以在挖掘电影间关系这个问题上降低对特征标签的依赖,从新的角度计算电影之间的关联程度,以此作为原有方法的有效补充,从而更好地为个性化推荐等后续服务提供参考和借鉴。本文以网络影评文本为研究切入点,基于pragraph2vec计算电影间的关系相似度,从而构建基于网络影评文本的电影关系图谱。本文主要工作总结如下:1.介绍了网络影评数据的获取方法和过程,包括种子链接和网络影评正文的抓取,以及如何高效应对目标网站的反爬虫策略,构建了一套基于轻量级爬虫框架Scrapy的网络影评数据获取系统,为整个系统提供了可靠的数据来源。2.在完成影评文本数据获取的基础之上,介绍了分词、构建词汇表和哈夫曼树等文本预处理方法。并针对本文应用场景,对文本预处理的过程进行了大量的优化和改进,为后续向量计算奠定了基础。3.向量计算部分,向量计算包括词向量计算和段落向量的计算。针对网络影评文本的特点以及特殊性,本文对词向量和段落向量的计算作出了相应的优化。采用模型融合的方法计算词向量,同时使用词性加权的方法改进了现有的文本向量计算方法,使之更加高效可靠。4.向量计算的基础之上,完成电影的关系图谱系统构建。为了验证本文的模型和方法切实可行,本文引入了传统的文本向量计算方法LDA (Latent Dirichlet Allocation,隐含狄利克雷分布)主题模型来计算网络影评的向量,并在LDA主题模型的基础之上构建关系图谱。经过实验验证,文本引入和改进的文本向量模型,在效果上比基于LDA主题模型的计算方法提高10%。

关键词：影评关系图谱词向量段落向量

基于复杂网络的中国创业板关系图谱及影响力分析

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基于复杂网络的中国创业板关系图谱及影响力分析

作者：刘天北京邮电大学

学位级别：硕士

随着中国金融及证券市场的快速发展,以推出创业板为契机,进而完善二板市场及多层次市场体系就成为中国经济发展中的重要一步。相对于主板市场的高门槛,创业板市场打破了主板市场难以逾越的规则障碍,丰富了中小企业的融资渠道。与此同时... 详细信息

随着中国金融及证券市场的快速发展,以推出创业板为契机,进而完善二板市场及多层次市场体系就成为中国经济发展中的重要一步。相对于主板市场的高门槛,创业板市场打破了主板市场难以逾越的规则障碍,丰富了中小企业的融资渠道。与此同时,巨大的挑战使得创业板企业虽然产业背景和产业种类不同,但彼此的竞争合作关系越来越趋于深入化和复杂化。因此,用大数据分析的方法在创业板企业的关系图谱中研究具有核心影响力的企业,预测判断最有发展潜力的高新技术公司,可为投资融资市场提供可靠的依据和不同角度的意见。本文的主要工作分三方面内容:第一,作者收集和爬取了我国沪深创业板上市公司2017年上半年的企业年报信息和企业股东的社交网络信息,对数据进行处理了筛选及相关处理。从中分别提取出创业板512家上市公司的十大股东信息、共营产业信息、股东社交微博帐户信息。其次,基于预处理得到的数据,本文运用复杂网络理论对网络结构特性进行了研究分析,分别构建了三大网络图谱:基于十大股东的上市企业复杂关系网络、基于共营产业的上市企业复杂关系网络、基于股东信息的社交复杂关系网络。然后基于已构建的三大网图谱,运用拓扑理论和统计方法对构建的网络图谱进行解析,得出各个网络图谱节点的度分布及集聚系数特征等,从而推断出网络模型中的关键节点和企业之间的关联性,之后对不同的复杂网络企业重要性作实证研究和权威比较。第三,提出了广义映射理论和层次分析法,对三大网络之间的关系进行解析,定性及定量的确定各网络中的影响因子,通过构建权重向量最终确定最佳影响力判别方法,以此判断网络节点即上市企业在整个网络中的重要性及影响力。研究结果表明,创业板上市企业整体的结构关系是复杂的,整体的系统网络具有明显的小世界效应特征,存在高度的聚类性,上市企业彼此之间相互作用相互影响的关系非常紧密。本文的研究不仅能够为创业板上市企业提供行业和个体在整体中相关地位的有效信息,还有助于提高创业板上市企业自身的竞争能力。在经济飞速发展的今天,构建自身的网络关系和合作式竞争更有利于扩大可持续发展空间,促进创业板上市企业有效稳健的向前发展。

关键词：复杂网络创业板共持关系关系图谱战略合作

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基于关系图谱的科技人员大数据分析

基于关系图谱的科技人员大数据分析

作者：张寒烁北方工业大学

学位级别：硕士

随着计算机技术的发展,“互联网+”时代的网络数据量呈爆发式增长。在科技创新与科技管理改革的过程中,各个科技部门积累了大量科技项目的申报、评审和过程管理等科技管理数据,这些数据既包含元数据为主的结构化数据,也包括申报书等非... 详细信息

随着计算机技术的发展,“互联网+”时代的网络数据量呈爆发式增长。在科技创新与科技管理改革的过程中,各个科技部门积累了大量科技项目的申报、评审和过程管理等科技管理数据,这些数据既包含元数据为主的结构化数据,也包括申报书等非结构化数据。对数据的挖掘与深度利用是近年来的研究热点,尤其是对数据之间关系的挖掘更利于拓展数据价值。以科技管理过程中的评审专家抽取为例,在数据抽取时不仅仅需要考虑专家的领域、职称、单位等信息,更重要的是要回避一段时间内有过项目合作、成果合作以及具有同单位、前同事等关系的专家。对于科技数据中包含的各类关系,如何识别、获取并对其进行关联关系分析是要解决的关键问题。目前,诸多数据分析系统均基于关系数据库。关系数据库对于关联关系分析问题存在诸多缺点,包括执行效率低、算法设计复杂等等。因此,本文在目前广泛使用的基于关系数据库的数据分析系统的基础上引入了关系图谱,利用关系图谱基于欧拉图论这一模型的优势,解决关系数据库下关联关系分析效果不佳的问题。本文基于关系数据库以及图数据库,重点解决了以下问题:1、对源数据进行信息抽取过程中的实体识别问题;2、关系图谱数据更新过程中的实体及属性的冲突检测与消解问题;3、针对数据分析需求,解决关系图谱数据分析过程中专家抽取、团队关系分析两种分析需求的算法及应用问题。结合实际需求以及上述重点解决的问题,本文在已有的基于关系数据库进行数据分析的基础上,结合引入的图数据库,做出的主要贡献如下:1、提出了一种结合词频的实体抽取策略,进行信息抽取;2、针对实体更新过程中的冲突问题提出了实体相似性比对算法;3、提出了两种图谱数据分析方法,包括属性重复比较以及关联关系分析;4、在此基础上,结合Hadoop大数据平台,设计并实现了一套基于关系图谱的科技数据分析系统,本文采用的设计流程与实现方法对此类问题的研究有一定的使用价值。

关键词：关系图谱数据分析图谱构建人员关系图谱数据挖掘

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基于关系图谱的人岗关系研究

大数据 2020年第6期6卷 129-139页

作者：王晓萍郭梦洁岳婧雯上海市经济和信息化委员会信息中心上海200125 复旦大学计算机科学技术学院上海201203 上海市数据科学重点实验室上海201203

利用现有的数据进一步挖掘分析并帮助干部组织工作,是一个既有挑战又具有潜力的方向。针对干部信息数据的特点,使用基于关系图谱的人岗相宜研判方法分析领导班子,通过整合干部履历表以及人员基本信息库中的多源信息,构建关系图谱;将基... 详细信息

利用现有的数据进一步挖掘分析并帮助干部组织工作,是一个既有挑战又具有潜力的方向。针对干部信息数据的特点,使用基于关系图谱的人岗相宜研判方法分析领导班子,通过整合干部履历表以及人员基本信息库中的多源信息,构建关系图谱;将基于网络表示学习算法提取的关系图谱中的节点及关系等信息作为特征并输入分类模型,实现人岗关系研判。实验结果表明,基于关系图谱的方法可以很好地捕获人员和岗位之间的复杂关系信息,准确地判断人岗关系。

关键词：人岗关系分析关系图谱网络表示学习大数据

我国职业体育利益相关者的利益诉求及关系图谱研究

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平顶山学院学报 2017年第5期32卷 117-123页

作者：金宗强欧秀玲姜卫芬马斌虎李强天津体育学院天津300381 天津农学院体育部天津300384 天津医科大学体育部天津300070 天津中德应用技术大学基础课部体育教研室天津300350

运用问卷调查法、数理统计法等方法,在对我国职业体育利益相关者主体的影响力、利益实现迫切程度及利益需求和满足情况进行调查的基础上,分析了我国职业体育利益相关者的类型和属性,并绘制出关系图谱,以期为开发我国职业体育利益相关者... 详细信息

运用问卷调查法、数理统计法等方法,在对我国职业体育利益相关者主体的影响力、利益实现迫切程度及利益需求和满足情况进行调查的基础上,分析了我国职业体育利益相关者的类型和属性,并绘制出关系图谱,以期为开发我国职业体育利益相关者共同治理模式和治理机制提供指导.结论表明:1)以国家体育总局、地方政府和单项体育协会为代表的具有官方性质的各利益相关者的影响力要远远大于非官方性质各利益相关者,意味着我国职业体育发展过程中行政干预力量强于市场导向力量;作为比赛主体的运动员和教练员,其利益诉求最为迫切,但他们的利益需求未得到满足,因为当前我国职业体育各利益相关者的利益获得与满足与其影响力呈非常显著性正相关,即影响力越大的利益相关者获得的利益就越多.2)依据权利性、合法性和紧迫性,将国家体育总局、单项体育协会、职业体育俱乐部和比赛主体人员(运动员、教练员和裁判员)作为我国职业体育"确定型利益相关者";将媒体、赞助商和地方政府作为"预期型利益相关者";将观众作为"潜在型利益相关者".3)绘制的我国职业体育利益相关者关系图谱分为3层:"确定型利益相关者"处在核心层,对我国职业体育发展的作用和影响最大;"预期型利益相关者"处在中间层,作用和影响较大;"潜在型利益相关者"处在外围层,其作用和影响最小.我国职业体育利益相关者治理工作应主要围绕核心层的"确定型利益相关者"展开,同时兼顾中间层和外围层的各类利益相关者.

关键词：职业体育利益相关者利益诉求关系图谱