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1.
基于领域本体实现Web文本挖掘研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
阮光册 《图书情报工作》2011,55(18):116-120
为弥补改进传统Web文本挖掘方法缺乏对文本语义理解的不足,采用本体与Web文本挖掘相结合的方法,探讨基于领域本体的Web文本挖掘方法。首先创建Web文本的本体结构,然后引入领域本体“概念-概念”相似度矩阵,并就概念间关系识别进行描述,最后给出Web文本挖掘的实现方法,发现Web文本信息的内涵。实验中以网络媒体报道为例,通过文本挖掘得出相关结论。  相似文献   
2.
探讨如何将现有知识系统以URI+RDF模式进行发布以及关系数据与RDF模型之间的关系,分析关系模型转化为RDF的一般规则,并结合本体映射实现关系数据的URI+RDF描述。最后,以2010年上海世博会网络媒体报道分析课题的研究成果为例,分析将知识系统转换为URI+RDF描述进行发布的方法。  相似文献   
3.
危机决策是一种非常规决策,在信息缺失的情况下,决策者在危机管理中遵循社会伦理原则就显得非常的重要。本文探讨了危机管理中应当遵循的伦理原则,即道德控制原则、人本原则、公共利益至上原则和效率优先原则,以真正达到危机管理的社会目的,提高危机管理的水平.  相似文献   
4.
Interlending & Document Supply是唯一一本以馆际互借与文献传递为主题的专业学术期刊。论文就该期刊2001—2011年间发表的论文进行文献统计分析研究。通过对文献类型、论文地区、论文作者及机构的统计计量分析,以及关键词词频分析、引文分析,来反映国外图书馆馆际互借和文献传递领域近些年的研究现状。  相似文献   
5.
[目的/意义]在线评论蕴含评论者对商品的情感态度,成为潜在消费者购物决策的参考。分析用户对商品属性的情感表达与商品销售热度之间的关系,对用户和商家具有重要的实践和理论意义。[方法/过程]采用LDA主题模型抽取商品属性特征,并对这些属性进行情感极性分析,然后用多元线性回归方程探求商品属性的情感表达对在线商品销量排名之间的关联关系。[结果/结论]研究表明:反映商品"质"的特征属性更受用户的关注,其情感极性与商品的销量排名之间存在较高的正相关性。  相似文献   
6.
图书馆个性化推荐系统强调推荐的精准性,无法满足读者的多样性需求。本文将深度学习算法引入图书馆推荐系统,探讨推荐多样性的问题。首先,依据历史借阅数据,结合时间序列,形成读者借阅行为的共现矩阵;然后将共现矩阵看作上下文的语境,利用Word2vec的潜在语义分析特性,识别读者可能的兴趣;最后挖掘读者可能的兴趣,并提供多样性的推荐结果。本文选取上海浦东图书馆541万余条借阅数据进行实验,对比关联分析的结果,验证了该方法在推荐多样性方面具有较好的效果。  相似文献   
7.
[研究目的]将Sentence-BERT模型应用于专利技术主题聚类,解决专利文献为突出新颖性,常使用独特技术术语造成词汇向量语义特征稀疏的问题。[研究方法]以人工智能领域2015年-2019年的22370篇专利为实验数据。首先,采用Sentence-BERT算法对专利文献摘要文本进行向量化表示;其次,对向量化矩阵进行数据降维,利用HDBSCAN方式寻找原始数据中的高密度簇;最后,识别类簇文本集合中的主题特征,并完成主题呈现。[研究结论]对比LDA主题模型、K-means、doc2vec等方法,本文的实验结果提高了主题划分的细粒度和精确度,获得了较好的主题一致性。如何采用fine-tune策略进一步提升模型的效果,是未来该方法进一步深入探索的方向。  相似文献   
8.
[目的/意义] 梳理基于知识图谱的实体检索的研究脉络和重点,探索未来该领域的发展方向。[方法/过程] 概述基于知识图谱的实体检索的形式化定义、实现路径以及主要的数据源;根据检索任务,将实体检索划分为匹配检索、扩展检索和推荐检索3种实现场景,并对其实现方法进行综述。[结果/结论] 随着应用的不断深入,基于知识图谱的实体检索研究开始关注如何优化用户的检索体验和提供多样性的检索结果,未来将在检索结果可解释性、跨领域知识图谱检索等多个方面展开深入的研究。  相似文献   
9.
识别海关风险是实现海关风险决策支持的关键,集对分析(SPA)从系统联系的角度考虑了系统的对立和相异程度,对信息的判断更加客观,因此在研究领域知识不完备但经验丰富的环境下具有其独特的作用.本文首先探讨了案例推理结合集对分析的风险识别过程,并以此设计了风险识别的决策支持系统模型,结合集对分析中的同异反系统,运用同异反距离的方式,分析识别风险,为决策提供服务.最后本文通过案例分析,实现海关风险识别的研究.  相似文献   
10.
阮光册  夏磊 《现代情报》2002,22(10):95-96
本文从数据库中冗余数据的产生谈起,探讨了在SQL SERVER7.0中如何实现对冗余数据的查询和删除。  相似文献   
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