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[目的/意义]挖掘高强度关联学科，揭示多学科知识融合规律，有助于更好地把握和推动多学科知识融合。[方法/过程]从Web of Science核心集获取新冠肺炎主题论文，采用Apriori算法挖掘参考文献所属学科的频繁项集和强关联规则，揭示知识融合特征。以一项强关联规则为例，结合关键词聚类分析，识别该学科组合在知识融合后形成的热门主题。[结果/结论]新冠肺炎研究的知识来源非常广泛，跨学科知识融合十分普遍，关联规则挖掘提供了一种识别和预测强关联学科组合及其知识融合趋势的新方案。 相似文献
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[目的/意义]针对在线旅游平台,提出一种挖掘游记主题标签,以代表性游记以及其中相关内容进行旅游信息推荐的新策略。[方法/过程]在利用文本挖掘技术,构建LDA主题模型,形成游记文本主题标签的基础上,通过游记代表度算法,筛选出针对相应标签的高描述度与高忠诚度游记进行旅游信息推荐,以客观表达文本聚类结果以及主题词之间的语义关系,并以蚂蜂窝旅游网中的"杭州游记"为例,加以验证。[结果/结论]结果表明,这种方式能挖掘出旅游者在历史旅游经历中真实的旅游热点及重点信息需求,针对高相似度游记的识别与聚类具有良好效果,对旅游信息细粒度推荐具有指导意义与实践意义。 相似文献
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[目的/意义]跨域推荐通过挖掘、迁移并融合利用不同来源的知识为用户提供个性化的推荐服务，近年来得到学术界和工业界的热点关注，文章从多个角度对跨域推荐中的知识融合研究进展进行梳理和归总。[方法/过程]首先对跨域推荐问题进行了系统地分析，探讨了跨域推荐的“域”、跨域推荐场景和跨域推荐任务中的知识需求；其次对跨域推荐中的知识融合方法进行了分类，总结了基于聚类、基于语义、基于图模型和基于标签关联的跨域知识融合方法的优点和不足；然后分析了知识图谱技术对于跨域知识融合的启发；最后对跨域推荐研究中的知识融合进行了总结和展望。[结果/结论]知识融合作为跨域推荐研究中的重要环节，可以在知识层面实现对数据的深度加工和有效利用，为跨域推荐问题研究与实践提供新的范式。 相似文献
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[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。 相似文献
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[目的/意义]针对藏医古籍知识组织与开发不足的问题，利用混合深度学习方法构建面向藏医古籍的命名实体识别模型，为藏医古籍知识的深度开发与利用提供方法支持。[方法/过程]根据藏医古籍知识特点，构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型。以《四部医典》为数据集，在人工标注与文本预处理的基础上，进行命名实体识别实验，并将实验结果与其他3种常见模型进行对比分析。[结果/结论]ALBERT-BiLSTM-CRF模型对藏医古籍实体识别效果最好，F1-score达到96.28%,与其他方法相比提升约7个百分点。 相似文献
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[目的/意义]社交媒体网站的飞速发展为我们贡献了海量数据,通过对这些数据的进一步挖掘,可以实现个性化服务推荐。[方法/过程]本文利用地理标签中的丰富的元数据信息,结合基于密度的DBSCAN聚类算法和TF-IDF的统计方法,来提取和识别当地的景点区域,然后结合季节来计算景点的热度,最后运用基于混合过滤的推荐算法,为游客实现个性化旅游服务推荐。[结果/结论]通过Flickr网站爬取到的Geo-tagged数据集验证了本文提出方法的有效性。 相似文献
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[目的/意义]旨在深入研究情境信息对用户偏好的影响,提高情境感知推荐的准确性。[方法/过程]提出了基于梯度提升决策树的情境感知推荐模型,根据梯度提升决策树计算情境属性权重,将其与传统协同过滤算法相融合,生成情境感知推荐结果。[结果/结论]该模型可以识别影响用户偏好的重要情景属性,为用户提供个性化推荐服务。 相似文献
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[目的/意义]本文针对农业领域提出一种基于融合多重特征词嵌入模型的农业命名实体识别方法，以提高识别准确度。[方法/过程]通过使用结合字符、位置语义、领域知识字典特征等多重特征向量作为嵌入层，充分考虑字符的位置信息和上下文语义信息，并根据农业领域的中文实体的特点改进了单一字符向量嵌入，获得更多的农业实体特征，同时采用双向长短时记忆网络BiLSTM和多头注意力机制来学习文本的长距离依赖信息，再利用条件随机场CRF获得全局最优标注序列。[结果/结论]本文在农业领域中文实体语料数据集中与9种基于基线方法进行对比实验，模型的Precision为92.2%,Recall为92.0%,F1值为92.11%,均优于其他基线模型，说明本文模型对于中文农业命名实体识别更精确。 相似文献
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[目的/意义]随着大数据和人工智能时代的来临，基于数据驱动的医疗辅助决策以及医疗健康知识挖掘受到人们的极大关注。医疗知识图谱是医疗信息分析和知识服务的基础，在医疗人工智能和医疗信息检索中发挥着重要作用。[方法/过程]本文以医疗领域的实际应用需求为出发点，从医疗大数据获取、医疗实体及关系标注、医疗实体识别、医疗实体链接、医疗实体关系挖掘、中文医疗知识图谱表示和存储等关键技术入手，提出了多数据源融合的医疗知识图谱构建的理论框架。[结果/结论]面向医疗领域的知识图谱构建是一项非常重要的基础任务，同时也是人工智能领域的重要发展方向。 相似文献
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[目的/意义]关联数据分析和个性化信息推送是图书馆联盟建设的重要内容。文章引入关联分析挖掘技术为北京地区高校图书馆联盟馆际文献传递中的个性化推送服务提出建议。[方法/过程]以2018年BALIS北京地区高校图书馆文献传递服务数据为基础,对不同专业用户群体和不同高校用户群体文献传递申请单数据进行分析,并利用FP-growth关联分析算法技术对数据进行相关系数分析。[结果/结论]数据挖掘结果较好地挖掘出北京地区各高校图书馆用户的跨校、跨专业文献借阅偏好,可实现有效和有针对性的文献推荐服务,同时能够为区域图书馆联盟的资源共建共享提供数据参考。 相似文献
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[目的/意义]探究社交网络中影响群体情感行为的影响因素，旨在为舆情引导提供参考。[方法/过程]首先，获取微博数据集，进行预处理后，使用结合AP算法及TF-IDF算法的LDA主题模型对用户文本进行聚类，挖掘用户兴趣主题；然后，人工识别结合接口调用对用户文本进行情感标注；最后，利用二元逻辑回归模型对假设的群体情感影响因素进行验证。[结果/结论]性别、主题及活跃度对于群体情感倾向有显著影响；男性群体普遍比女性群体消极；不同主题的情感主旋律不同。该结果对于网络舆情的控制以及个性化新闻推荐具有很好的借鉴作用。 相似文献
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[目的/意义]从在线健康社区用户兴趣的动态迁移性出发，将时间特征融入社交关系和个人偏好，完善在线健康社区个性化推荐算法，进一步提高用户获取健康信息的准确性。[方法/过程]首先，从用户社交关系出发，构建融入时间特征的用户影响关系网络；其次，依据用户个人偏好，构建融入时间特征的用户话题帖匹配矩阵；最后，将两者融合得到用户话题帖兴趣评分矩阵，据此形成每个用户的TOP-N推荐列表。[结果/结论]构建的融合时间特征的个性化推荐算法可提高推荐的准确度，提升在线健康社区个性化推荐算法的性能。 相似文献
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[研究目的]为提高专利知识图谱构建的自动化水平,并实现知识服务与交易服务的融合,提出了面向供需信息挖掘的供需知识图谱(PSD-KG)的构建思路。[研究方法]知识图谱规划方面,对专利交易涉及实体及关系进行了拓展,规划了共由12类实体和14类关系组成的PSD-KG。知识图谱构建方法上,建立专利领域词典以实现语料自动化标注,并提出了基于BERT-BiLSTM-CRF模型的语义实体识别方法。[研究结论]与传统的CRF、BiLSTM-CRF模型对比发现,该文模型的准确率、召回率和F1指数均高于85%,验证了方法的有效性;以燃料电池领域为例构建PSD-KG,通过技术供需热点识别及演化研究,识别出三类技术热点,包括：持续热门技术点、新兴热门技术点和潜在热点技术;并在交易网络分析、供需信息检索等方面挖掘新应用场景。研究成果也为专利交易推荐提供了知识库。 相似文献
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《内蒙古科技与经济》2021,(6)
介绍了数据挖掘技术的相关概念和算法,并深入研究了关联规则的经典算法"Apriori算法",分析了数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性,提出了基于关联规则分析法的高校图书智能推荐系统的设计思想和功能目标;通过对高校图书馆借阅数据的挖掘,探讨了一种高校智慧图书馆中的关联规则数据挖掘方法——通过挖掘借阅记录数据间的关系来分析读者和图书、不同类别图书间的关系,并应用于个性化服务工作中,发现读者的借阅历史存在着某种关联,不同类型读者的借阅记录及不同学科的借阅记录之间都存在着某种关联规则,利用这些规则对于高校图书馆优化图书推荐服务、探索智慧型个性化服务、改善馆藏布局具有良好的意义。 相似文献
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阐述和分析了数据挖掘中关联规则的算法,提出了在数字图书馆中构建推荐系统模型。本文采用Apriori算法,并根据实际的应用对算法进行改进,克服算法弱点,提高推荐精度,实现数字图书馆的个性化服务。 相似文献
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[目的/意义]多源自媒体资源已成为获取信息的重要途径,其多源异构特性使有效知识组织面临挑战。鉴于当前缺乏统一的媒体资源元数据标准,本研究通过文本化、知识元抽取和语义关联等技术路径,旨在构建和实现针对多源自媒体资源的知识组织模型。[方法/过程]研究首先复用和自定义DC元数据,构建多源自媒体资源的元数据描述框架,并据此构建多源自媒体资源本体和语义网络。借助计算机算法实现多源自媒体资源的文本构建标准化,使知识组织研究可以深入到多源自媒体资源的具体内容中。此外,还实现了多源自媒体资源的命名实体、关键词和知识摘要的抽取,并设计了语义关联实验,以上研究都以B站、抖音、知乎等平台数据为基础。[结果/结论]通过算法在多源自媒体资源和给定虚拟馆藏资源进行关联,达成了虚拟馆藏资源到多源自媒体资源的语义关联映射,旨在发掘多源自媒体资源的多元价值,为图书馆的知识服务提供新思路。 相似文献
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Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法，本文在分析关联规则挖掘算法的基础上，提出利用矩阵的数据挖掘技术对经典Apriori算法进行改进，从而提高图书馆数据资源的利用率，提高图书馆服务层次。 相似文献