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智能情报分析模式:数据驱动型与知识驱动型
引用本文:邱韵霏,李春旺.智能情报分析模式:数据驱动型与知识驱动型[J].情报理论与实践,2020,43(2):28-34.
作者姓名:邱韵霏  李春旺
作者单位:中国科学院文献情报中心,北京 100190;中国科学院大学图书情报与档案管理系,北京100049;中国科学院文献情报中心,北京 100190;中国科学院大学图书情报与档案管理系,北京100049
基金项目:国防科技创新特区项目“创新构想话题生成机器人”的研究成果,项目编号:JK1701
摘    要:目的/意义]研究智能情报分析模式特点、发展方向及研究建设策略。方法/过程]在分析神经网络、知识工程两类人工智能核心技术演变过程及发展趋势的基础上,提出支撑智能情报分析服务的大数据资源体系框架结构及建设原则,并分析数据驱动和知识驱动方法在情报分析中的单独应用与融合发展问题。结果/结论]认为数据和知识双轮驱动是智能情报分析未来发展的一个方向;而实现智能情报分析的关键,一是加强一次数据资源和二次数据资源建设,二是加强深度学习技术与知识图谱技术在科技情报分析中应用的研究,三是建立数据驱动与知识驱动相融合的分析模式。

关 键 词:智能情报分析  数据驱动  知识驱动  深度学习  知识图谱

Intelligent Information Analysis Model: Data-driven and Knowledge-driven
Abstract:Purpose/significance]This paper studies the characteristics,development direction and construction strategies of intelligent information analysis model.Method/process]By analyzing the evolution and development trend of neural network and knowledge engineering,which are two core technologies of artificial intelligence,this paper puts forward the framework structure and construction principles of big data resource system that supports intelligent information analysis service.Then,it also analyzes the application and integration of data-driven and knowledge-driven methods in information analysis.Result/conclusion]Data and knowledge two-wheel-driven is one of the future development directions of intelligent information analysis.And the key to realize the goal of intelligent information analysis are improving the construction of primary data resources and secondary data resources,strengthening the application of deep learning technology and knowledge graph technology in information analysis,and establishing a data-driven and knowledge-driven analysis model.
Keywords:intelligent information analysis  data-driven  knowledge-driven  deep learning  knowledge graph
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