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Ontology Dynamics in a Data Life Cycle: Challenges and Recommendations from a Geoscience Perspective

Journal of Earth Science 2014年第2期25卷 407-412页

作者： Xiaogang Ma Peter Fox Eric Rozell Patrick West Stephan Zednik Tetherless World Constellation School of Science Rensselaer Polytechnic Institute

Ontologies are increasingly deployed as a computer-accessible representation of key semantics in various parts of a data life cycle and, thus, ontology dynamics may pose challenges to data management and re-use. By using examples in the field of geosciences, we analyze challenges raised by ontology dynamics, such as heavy reworking of data, semantic heterogeneity among data providers and users, and error propagation in cross-discipline data discovery and re-use. We also make recommendations to address these challenges：（1） communities of practice on ontologies to re- duce inconsistency and duplicated efforts; （2） use ontologies in the procedure of data collection and make them accessible to data users; and （3） seek methods to speed up the reworking of data in a Semantic Web context.

关键词： semantic web knowledge evolution data transformation geoscience.

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Machine learning in building energy management: A critical review and future directions

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Frontiers of Engineering Management 2022年第2期9卷 239-256页

作者： Qian SHI Chenyu LIU Chao XIAO School of Economics and Management Tongji UniversityShanghai 200092China

Over the past two decades,machine learning(ML)has elicited increasing attention in building energy management(BEM)***,the boundary of the ML-BEM research has not been clearly defined,and no thorough review of ML applications in BEM during the whole building life-cycle has been *** study aims to address this gap by reviewing the ML-BEM papers to ascertain the status of this research area and identify future research *** integrated framework of ML-BEM,composed of four layers and a series of driving factors,is ***,based on the hype cycle model,this paper analyzes the current development status of ML-BEM and tries to predict its future development ***,five research directions are discussed:(1)the behavioral impact on BEM,(2)the integration management of renewable energy,(3)security concerns of ML-BEM,(4)extension to other building life-cycle phases,and(5)the focus on fault detection and *** findings of this study are believed to provide useful references for future research on ML-BEM.

关键词： building energy management machine learning integrated framework knowledge evolution

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Decoding rural connections:A comparative insight into social network analysis in rural communities of China and beyond

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Chinese Journal of Population,Resources and Environment 2024年第4期22卷 501-514页

作者： Jifei Zhang Sujuan Li Institute of Mountain Hazards and Environment Chinese Academy of SciencesChengdu 610299China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China

Social Network Theory and methods have emerged as pivotal tools for dissecting intricate interdisciplinary issues in rural *** study aims to systematically delineate the application characteristics and trends of Social Network Analysis(SNA)in rural community *** a twofold approach,we integrate a traditional literature review and CiteSpace bibliometric analysis to assess the application status and evolutionary trends of SNA methods in this *** key findings include the following:①Chinese research trends:scholars predominantly concentrate on the“three rural”issues(related to agriculture,rural areas,and small-scale farmers)and social support mechanisms for vulnerable rural *** policy shifts,rural revitalization,tourism,governance,social trust,and multi-dimensional poverty are poised to emerge as hot topics for the *** further refinement,we suggest that the application of SNA in rural community research could benefit from content expansion,long-term studies,and innovative modelling techniques.②Research by international scholars has been primarily directed toward the physical and mental health of rural residents,as well as socioeconomic *** these studies covering a range of typical cases across various nations,a conspicuous lack of thorough,systematic,and prolonged efforts focused on rural community development in specific regions ***,health issues affecting rural residents are expected to sustain long-standing and focused international academic *** study contributes to a more nuanced understanding of the current applications and potential future directions of SNA in rural community studies,both in China and internationally.

关键词： Rural community Social network analysis(SNA) Thematic context knowledge evolution Hot trends Comparative study

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基于知识进化视角的科学文献传播网络演变研究

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图书馆学情报学 2016年第8期

作者：王曰芬丁玉飞刘卫江

文章以传播学为切入点，结合网络环境下科学文献传播模式，构建基于传播学视角的科学文献传播网络。在此基础上，以知识进化理论为视角，探讨科学文献传播网络演变分析，最终提出基于知识进化视角的科学文献传播网络演变机制，从而为揭... 详细信息

文章以传播学为切入点，结合网络环境下科学文献传播模式，构建基于传播学视角的科学文献传播网络。在此基础上，以知识进化理论为视角，探讨科学文献传播网络演变分析，最终提出基于知识进化视角的科学文献传播网络演变机制，从而为揭示科学文献传播过程的内在实质提供理论依据与参考。

关键词：科学文献知识进化传播网络演变 Scientific literature knowledge evolution Communication network Transmission

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基于多数据源维度的领域知识演化对比研究：以美国石墨烯领域研究为例

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图书馆学情报学 2024年第2期

作者：滕广青江瑶庹锐

[目的/意义]科学技术的发展带动科技文献数量持续增长，探索不同数据源维度下的领域知识演化特征，有助于从数据层面对领域知识发展建立全景化视角。[方法/过程]以美国石墨烯领域的期刊论文、会议论文、基金项目、技术专利为数据源，采... 详细信息

[目的/意义]科学技术的发展带动科技文献数量持续增长，探索不同数据源维度下的领域知识演化特征，有助于从数据层面对领域知识发展建立全景化视角。[方法/过程]以美国石墨烯领域的期刊论文、会议论文、基金项目、技术专利为数据源，采用BERTopic主题建模的方法提取领域主题，对不同数据源维度下的领域知识演化进行跟踪，对比不同数据源维度下的知识演化分析效果。[结果/结论]研究发现，基于单一数据源的主题提取结果及其呈现的知识演化脉络各有侧重；基于融合数据源的领域主题呈现领域全景且有助于发现潜在的知识演化模式。

关键词：多源信息数据融合 BERTopic 知识演化 Multi-source information Data fusion BERTopic knowledge evolution

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从计算角度看大规模数据中的知识组织

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图书馆学情报学 2019年第3期

作者：李旭晖秦书倩吴燕秋马费成

大数据时代的到来促使各种大规模数据集不断涌现，如何组织其中的知识信息以提供内容更加丰富、功能更加强大的知识服务成为当前的研究热点。文章根据大规模数据中知识内容多元化、结构网络化、源数据非结构化以及状态频繁演化等特性，... 详细信息

大数据时代的到来促使各种大规模数据集不断涌现，如何组织其中的知识信息以提供内容更加丰富、功能更加强大的知识服务成为当前的研究热点。文章根据大规模数据中知识内容多元化、结构网络化、源数据非结构化以及状态频繁演化等特性，从计算角度对其知识组织的重点问题进行了探讨。文章认为，知识组织需要适应当前以知识复用、发现和增值为核心的知识计算服务的需求，其重点在于底层知识信息的组织管理并受到知识持续演化的重要影响。文章提出了以语义数据管理为基础进行知识组织的观点，并据此对大规模数据中知识组织的核心问题(包括语义数据模型、知识表示、知识计算等方面)进行了剖析，论述了各相关方向亟待解决的理论问题和未来可能出现的发展趋势。

关键词：知识组织大数据语义数据建模知识展示知识计算知识演化 knowledge organization Big data Semantic data modeling knowledge representation knowledge computation knowledge evolution

来源：人大复印报刊资料评论

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