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【目的/意义】面对网络中大量由非结构化数据构成的文化遗产信息资源，如何从中抽取知识构建知识图谱并进行应用研究，是新媒体时代进行文化遗产知识深度利用的基础。【方法/过程】文章首先根据信息资源的内容与结构特征按照主题与类型进行分类，随后采用有针对性的关键词抽取方法获取概括信息资源主题的关键词，通过SPARQL检索在外部知识库中进行文化遗产信息资源的命名实体识别，最后利用词汇相似度算法依托本体进行知识融合，构建文化遗产信息资源知识图谱。【结果/结论】在实验中进行了网络文化遗产信息资源的知识抽取与知识图谱构建，利用深度学习进行文化遗产知识推理，开展了知识图谱的应用研究。研究结果表明文章方法能够充分利用网络中的文化遗产信息资源进行知识图谱构建，满足多种应用场景下分析需求。【创新/局限】由于文化遗产领域内容庞大，有关研究数据有待进一步扩充以更好的研究文章方法的适用性。 相似文献
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【目的/意义】在国际政治经济环境和全球创新格局不断变化的背景下，拓展全球科技创新合作伙伴、建立更为广泛和紧密的全球科技创新合作网络，成为亟待解决的问题。【方法/过程】本文基于科技论文构建主题词共现矩阵，筛选二阶共现主题词对作为潜在国际科技合作主题对，通过定义主题对的国际合作潜力指数以及主题路径的国际科技合作路径强度指数，判定主题对的国际合作潜力并寻找有效的主题合作路径。【结果/结论】以中俄人工智能领域的SCI论文和CPCI-S论文为分析对象，通过对该领域潜在国际科技合作主题的识别和分析，证实本文所提方法的有效性。【创新/局限】本文提出一种识别潜在国际科技合作主题的方法，并利用中俄两国论文进行实证研究，但未考虑不同国家研究产出规模差异，未对关键词进行语义分析，需在后续研究中进一步探讨。 相似文献
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【 目的/意义】探讨面向图博档数字化服务融合的知识图谱构建与实现。【方法/过程】梳理图博档领域知识图
谱研究和应用现状,研究图博档知识图谱的构建方法,首先构建图博档知识图谱的结构模型,其次设计知识图谱的
构建流程,包括需求分析、数据获取、知识抽取、知识融合、存储设计和图谱绘制,最后以辛亥革命主题为例设计知
识图谱的存储模式,应用Neo4j图数据库存储并实现图博档主题知识图谱。【结果/结论】图博档知识图谱能跨越其
中单一领域的知识壁垒而融合图博档资源,并能可视化展示图博档数字资源之间的语义关联,方便用户知识获取
与知识发现。【创新/局限】本文研究丰富了知识图谱的应用场景,可为图博档数字化服务融合研究提供一种新的知
识可视化呈现及服务方式。 相似文献
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【目的/意义】构建基于司法判决书的案件知识图谱是对司法数字资源的有效利用,有助于提升司法智能化
水平,积极响应国家“智慧法院”建设发展战略。【方法/过程】以“网络诈骗”领域为例,用“自顶向下”的方式构建知
识图谱。首先,结合文书内容与专家意见构建案件领域本体;接着,通过知识抽取、知识表示、知识融合等环节获取
实体、属性及关系;再利用Neo4j生成案件知识图谱。最后,提出了基于知识图谱的智慧司法知识服务框架。【结果/
结论】基于 2015年-2020年的“网络诈骗”领域司法判决书,构建了含有约 3万个实体和 18万条关系的案件知识图
谱,并详细阐述了具备基础资源层、知识图谱层、服务应用层的智慧司法知识服务框架设计。【创新/局限】实现了案
件知识图谱的实体类型扩充,以丰富图谱应用场景,并将知识图谱技术与智慧司法知识服务框架进行融合;局限在
于仅使用网络诈骗领域判决书数据进行实证研究。 相似文献
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【目的/意义】数字阅读给人们的知识与信息获取带来了巨大的变化，识别数字阅读领域的研究热点及其主题演化路径，有助于对数字阅读领域建立起动态的全景化视野。【方法/过程】文章以数字阅读领域的高水平论文为基础数据源，基于关键词共现关系构建领域知识网络，通过高频次与高度值关键词识别领域研究热点，采用SLM社团发现算法和主题密度图跟踪分析领域的主题演化路径。【结果/结论】研究结果表明，数字阅读领域已具有相对稳定的知识体系架构；从数字出版到阅读推广再到问题消解，领域研究逐渐走向成熟；从关注阅读形式到关注阅读效果，领域研究进入内涵式发展道路。【创新/局限】研究工作主要聚焦于国内学术界具有代表性的高水平研究层次，未来的研究工作将纳入更广泛的数据来源，进行更加全面细致地研究。 相似文献
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【目的/意义】针对学术APP评论数据特征，挖掘用户评论语义关联关系，为平台运营者和开发者高效获取
用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先，基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP
用户在线评论主题语义关联研究框架，然后，采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据，通过主题识别获取
用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联，最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明
运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱，从而为学术APP平
台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。 相似文献
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【目的/意义】如何将网络文物信息资源中不同的知识提炼后推荐给有关用户,是文物信息资源开发与利用
过程中的关键问题。【方法/过程】通过主题-知识关联模型构建文物知识网络并识别网络中文物信息资源文本中的
主题词,而后根据知识及主题词的重要性对耦合后的知识进行重要性排序,按照知识与主题的关联程度实现文物
信息资源的知识推荐。【结果/结论】在实验中实现了不同网络文物信息资源的知识推荐,对比了不同数量主题词下
知识发现的效果,发现该方法在学术型文物信息资源的知识发现与推荐中效果较好。【创新/局限】利用知识库与信
息资源内容构建知识网络,通过计算网络节点的重要性进行知识推荐,为文物信息资源的利用提供了新的方法。
但受制于知识库知识储备的影响,可能无法挖掘信息资源的知识全貌。 相似文献
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【目的/意义】从大数据驱动角度出发,探索采用人工智能方法实现对政策文本协同性定量分析的可能性。
【方法/过程】以政策全文本数据为研究对象,使用知识图谱技术实现不同主题的本体构建,并应用数据挖掘中关联
规则构建推理模型,对图谱表示的政策文本进行协同性语义挖掘和推理。【结果/结论】围绕“开放数据”和“数据安
全”主题构建知识图谱,实现对政策文本的本体表示,在此基础上使用关联规则完成单文本和多文本在两个主题间
的协同性分析。【创新/局限】本文将知识图谱应用于政策文本分析领域,并完成协同性分析,为政策的全样本分析
提供可能性,后续需扩大样本规模,提升推理效率。 相似文献
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[目的/意义]基于文献计量学和文本挖掘方法探索与某领域相关的学科交叉知识图谱的新思路。[方法/过程]提出可视化学科多样性测度指数和主题模型的领域学科交叉知识图谱研究框架，基于Science Overlay Map和嵌入领域本体的LDAvis进行领域学科交叉知识图谱的构建，并以纳米科技领域为例，验证学科交叉知识图谱研究框架的有效性和适用性。[结果/结论]基于Science Overlay Map的领域学科交叉科学地图，从全学科的角度展示纳米科技领域与其他学科的交叉情况，基于LDAvis结合领域本体的学科交叉主题交互图则聚焦具体的学科交叉主题和主题之间的相互关系，二者的结合可以从宏观和微观上更清晰地把握纳米科技领域与其他学科的交叉情况。本研究可以弥补学科交叉主题识别结果不容易被解释的局限性，为领域学科交叉知识图谱研究提供了一种解决方案的新视角。 相似文献
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【目的/意义】通过综合使用论文和专利数据源，开展新兴技术的识别与演化路径方法研究，期望以此提高学科领域新兴技术探测研究的准确性和科学性。【方法/过程】首先，针对集成电路这一特定领域使用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋，并利用LDA主题模型发现并识别集成电路领域隐含的技术主题，构建新颖度、强度和热度等多维指标对新兴技术进行对比和甄别。其次，划分时间窗，采用余弦相似度算法计算相邻时间窗内主题间的相似性，以可视化路径的形式将筛选结果进行呈现，以此判断主题演化关系类型。【结果/结论】研究发现，集成电路领域呈现学界与业界研究成果相互促进的良好态势，结合论文与专利数据的新兴技术识别方法，可以有效且清晰的发现集成电路研究领域的热点型、增长型、成熟型和潜在型技术主题，并通过新兴技术演化路径的构建，揭示了领域科学与技术间知识的交互与转移。【创新/局限】本研究创新性采用Word2Vec语义相似度与字符串相似度相结合的方法构建词袋，提高了词袋构建质量，为后续基于LDA主题模型识别隐含的技术主题奠定了基础，但在数据源的多样性、时滞性问题，以及模型阈值设置的客观性上还存在局限性，需要... 相似文献
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【目的/意义】从海量自助餐用户评论数据中抽取有效关键词构建主题和主题词,协助商家了解用户口碑,
进而更好的改善餐饮行业的管理水平。【方法/过程】通过融合TF-IDF、TextRank和LMKE三种不同的关键词抽取
方法获取最优关键词,再对抽取的关键词进行语义聚类、主题识别、主题词挖掘和主题权重计算,最后在采集的美
团数据集上进行验证方法的有效性。【结果/结论】实验结果表明,三种关键词抽取方法的融合比单个关键词算法效
要好,文本评论聚类后的主题分别是：味道、菜品、环境、服务、价格,主题的重要程度依次是：味道 36.2%、服务
22.9%、价格15.1%、环境13.6%、菜品12.2%。实验结果证实,通过该方法能够有效识别和构建主题及主题词,并计算
出用户对于不同主题关注的重点内容,同时为餐饮行业主题及主题词挖掘和应用研究提供了一定的理论和技术基
础。【创新/局限】提出一种半监督语义聚类的主题识别、主题词构建和主题权重评估方法;不足之处在于本次实验
仅以武汉地区的美食自助餐评论为主,其构建的主题适用性范围有限。 相似文献
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【目的/意义】从时间分布、期刊分布、学科分布、研究机构分布、核心作者、高频作者合著网络以及高频关键
词共现网络等多个维度对国内“主题模型”研究领域的相关文献进行了可视化分析。【方法/过程】以国内CNKI数据
库收录的从2000年到2017年7月间有关主题模型的相关文献作为数据源,基于社会网络分析法,使用SATI软件
— —科技文本题录信息统计工具来构建共词矩阵,利用Ucinet 工具实现知识图谱的绘制。【结果/结论】通过对国内
主题模型研究领域的合作网络和研究热点的揭示,促进相关领域的理论创新和实践融合。 相似文献
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【目的/意义】基于专业性多源网络数据,构建同质性或异质性领域知识图谱。【方法/过程】基于场景性关键
词相似度计算进行同质网络层次聚类,揭示症状的同质性网络层次以及治疗方案的同质性网络层次;基于 2-mode
共现矩阵进行异质网络聚类,兼顾症状及治疗方案的关联关系,通过设置不同阈值揭示其异质关联性网络层次。
【结果/结论】基于聚类纯度及熵值评价指标,实验结果显示：就纯度评价指标而言,进行同质性网络知识图谱分析
较为合理;就熵值指标而言,进行异质性网络知识图谱分析较为合理。 相似文献
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【目的/意义】基于深度学习的目标跟踪研究在国内研究热潮的迅速高涨，吸引了多位来自计算机视觉领域
学者产出丰硕的成果，知识图谱能直观地揭示该领域的研究概况与前沿。【方法/过程】利用CiteSpace 分析软件，以
中国知网引文索引（CNKI）数据库为数据源，搜集基于深度学习的目标跟踪研究相关文献数据。从时空分布、机构
与作者分布、关键词频度共现、研究趋势变化时序图谱等方面，绘制知识图谱，梳理研究脉络，揭示国内基于深度学
习对目标跟踪的研究现状与发展方向。【结果/结论】以客观数据和图谱为依据，对基于深度学习对目标跟踪的研究
发展进行分析和总结，同时提出相关建议，为该领域的后续研究提供参考。 相似文献
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【目的/意义】构建高校师德舆情微博用户评论LDA模型,可以更精准识别舆情演化特征和分析关键主题传
播路径,帮助高校和相关部门更为有效地进行舆情监管和舆情引导。【方法/过程】本文以“天津大学一教授学术造
假”事件为例,基于 LDA模型构建高校师德舆情下微博用户主题生成模型,采用困惑度评价指标确定 LDA模型最
优主题数,采用信息熵确定每一主题在不同日期的主题强度,通过关键词共现知识图谱、词云展现舆情话题的演
变,最后基于主题相似度确定主题传播路径。【结果/结论】LDA模型和信息熵可以解析出网络用户群体关注的重要
主题热点,精准识别舆情演化特征,识别主题最优传播路径进行舆论引导,对爆发的舆情实现预测和管制优化。【创
新/局限】文章创新性地构建高校学术道德舆情的LDA主题模型,有效确定微博用户群体主题、识别舆情演化特征、
分析主题间传播路径,具有普适性;进一步扩大高校师德其他舆情分析及结合网络舆情情感分析为下一步的研究
内容。 相似文献
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【目的/意义】学科领域的研究前沿是科学研究的重点。鉴于识别研究前沿中缺乏将用户需求信息和发文 趋势结合的现况,本文提出基于引文量与发文量,利用Z分数与Sen’ s斜率的研究前沿识别方法。【方法/过程】利用 LDA模型提取学科领域的研究主题,以Z分数代表研究主题的活跃度,Sen’ s斜率代表研究主题的发文趋势,以图书 馆学领域为例,分析其研究主题在2012-2017年的发文量与引文量,实现对该领域研究前沿的识别。【结果/结论】图 书馆学领域的前沿主题有图书馆网络化与自动化、阅读推广、公共文化事业、信息资源建设与知识管理等。通过与 Citespace突发检测法相比,证明本文提出的方法在识别学科领域研究前沿时更全面。 相似文献
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【目的/意义】通过构建上海市名人故居知识图谱，可以强化沪上名人故居非结构化数据的知识组织问题，为后续历史名人故居学术资源相关研究提供思路和借鉴方法，也为游客选择名人故居游提供便利。【方法/过程】本文基于沪上名人故居用户需求及旅游领域相关行业标准，首先采用自顶向下的方式设计沪上名人故居知识图谱框架，之后以此框架为基础通过序列标注、机器学习等方法填充图谱的实体、关系及属性为沪上名人故居的知识图谱构建提供数据支撑，最后运用Neo4j图数据库对沪上名人故居知识图谱进行可视化存储。【结果/结论】沪上名人故居知识图谱构建实现了资源的可视化存储及语义检索，能够提供数据浏览与知识展示，数据查询与知识检索、知识关联与信息推荐等功能，为后续智能问答、智能信息推荐的应用研究奠定基础。【创新/局限】本研究结合用户需求及上海市名人故居数据结构特点，建构了沪上名人故居知识图谱框架，为后续名人故居知识组织相关研究提供了思路。本文数据的选取仅限于上海市内的知名名人故居，有关研究数据有待进一步扩充以更好地研究文章方法的适用性。 相似文献
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【目的/意义】基于知识元挖掘科技文献中的科学知识,建立科学知识之间的联系,构建细粒度知识图谱,旨
在打通知识之间的壁垒,满足用户细粒度的知识需求。【方法/过程】首先,本文构建基于图的知识元表示框架,并以
知识元为核心构建细粒度知识组织模型;其次,设计面向科技文献知识元的知识图谱,并探究知识图谱构建流程,
以实现知识图谱的自动化构建;最后以科技文献中的摘要和引言为实验数据,进行实证研究,构建面向科技文献知
识元的知识图谱。【结果/结论】本文所构建的知识图谱不仅能直观地展现学术论文所需要探究的问题、所提出的方
法和模型等,还能够揭示科学知识之间的内在关联。【创新/局限】本文探究了细粒度知识组织模型,构建了面向科
技文献知识元的知识图谱。在未来的研究中,将不断完善知识图谱构建流程,并探索知识图谱的应用领域。 相似文献
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【目的/意义】基于Rao-Stirling 指数和LDA模型进行领域学科交叉主题识别,并以纳米科技为例验证将
Rao-Stirling 指数和LDA模型用于领域学科交叉主题识别的有效性和适用性。【方法/过程】基于Rao-Stirling 指数
测度领域文献学科交叉程度,设定阈值发现高度学科交叉文献。基于LDA模型对筛选出的学科交叉文献进行主题
识别,发现学科交叉点和学科交叉研究主题。【结果/结论】基于Rao-Stirling 指数从引文的角度进行领域文献学科
交叉测度可以有效地发现与某领域相关的学科交叉文献,且有利于大数据集的学科交叉文献发现研究的实现。基
于LDA模型进行学科交叉主题识别可以有效地发现学科交叉主题。两方法的组合应用为发现某领域学科交叉主
题研究提供一种新视角。 相似文献
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【目的/意义】高价值专利识别与培育是我国知识产权强国建设的重要环节,全面解读领域研究概况与进展
能够为科研和从业人员提供借鉴。【方法/过程】综合运用扎根理论和 NVivo 分析工具,通过领域主题的程序化编
码,识别出高价值专利评估与识别研究的重要主题,并从时间维度进行分析和综述。【结果/结论】专利质量与专利
价值是一对相互交融的概念,高价值专利可以从经济价值、市场价值、战略价值和法律价值等维度来衡量;高价值
专利评估数据主要来源于专利案例、专利数据库和专利行业数据;专利价值评估与识别研究主要涵盖三大主题：专
利价值的市场评估分析、专利价值影响因素及作用机理、专利价值评估指标组合与模型构建。【创新/局限】扎根理
论能够系统梳理领域的重要研究主题和进展,未来可以通过科学知识图谱动态展示领域科研合作态势、研究热点
与前沿,以及从实践的角度分析高价值专利评估与识别的典型案例。 相似文献