科学数据分析综论：情报学新视野          下载免费PDF全文

张家榕  颜嘉麒  叶鹰 《情报科学》2023,41(2):185-191

【目的/意义】随着大数据时代各类科学数据爆发式增长,科学数据分析的重要性日渐显现。情报学因其在信息分析上的专长,应当积极参与推动科学数据分析,使其成为情报学新的增长点。【方法/过程】综论科学数据分析大势,概析科学数据分析内涵与外延,为情报学前沿拓展提供参考。提出聚焦具体科学问题、通过数据分析方法实现知识发现的科学数据分析模式,建议以知识发现为中心发展和深化科学数据分析。【结果/结论】在重点关注天文和物理数据分析、生物和医药数据分析基础上,通过关键词共现实例揭示科学数据分析因主题领域不同而形成相对独立研究社群,为在不同主题领域深化科学数据分析提供新视角。同时提示关注科学数据分析向文科领域的扩张。【创新/局限】指出科学数据分析有望成为情报学新的增长点。  相似文献   

基于本地化差分隐私的政务数据共享隐私保护算法研究     

郝玉蓉  朴春慧  颜嘉麒  蒋学红 《情报杂志》2021,(2):169-175,137

[目的/意义]为了合理化决策,通常一个政府部门会根据业务需求向其他部门共享某类数据,为本部门管理或服务决策提供辅助参考依据。数据共享在其中至关重要,但若在没有适当预防措施的情况下就共享政务数据,将容易造成隐私信息的泄露。[方法/过程]针对政府部门间共享统计数据的场景,提出一种基于本地化差分隐私的政务数据共享方法。该方法在算法Generalized randomized response(GRR)的基础上引入数据分箱思想,通过等宽分箱将数据记录分入更小的数据域范围内,以克服当前隐私保护算法在数据域较大且数据量较少时统计误差大的问题。[结果/结论]将所提算法与GRR算法在仿真数据集和真实数据集上均进行了对比分析,实验结果表明该算法可有效降低统计误差,并能在不同分布和数据域大小下保持其效用性。  相似文献