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针对当前竞争情报分析算法无法有效地处理结构类型多样的Web评论信息,研究并设计了基于Web评论挖掘的动态竞争情报分析算法进行语义层面的情报分析,获取深层次的动态竞争情报。该算法主要由评论内容识别与抽取、语义关联挖掘、文本语义极性分析3个部分组成。实验结果表明,该算法能够显著地提高情报分析的准确率和效率,实现深层次的评论挖掘和情报知识发现。 相似文献
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【目的/意义】解决人类知识资源利用的办法是将知识的控制单位由“文献”深化到“知识元”，这被认为是图 书情报学研究取得突破的关键问题。【方法/过程】我们在分析知识元本质、形态的基础上，提出了知识元的语义结 构由知识项、知识资源和属性函数三部分构成。在此基础上我们从内容表达层、语义关联层和文献载体层三个维 度构建了知识元的语义模型，对模型各个要素进行了规范化说明，并给出了语义标注实例。【结果/结论】研究表明， 该模型具有层次性，结构较为合理，语义效果显著，有利于语义揭示深入到知识单元，为细粒度的知识组织与发现 提供了新的视角。 相似文献
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[目的/意义]产品情报的有效获取能够帮助企业及时掌握市场动态及竞争态势,并有利于提升产品竞争力。对产品情报及其知识需求呈现跨领域、跨行业、多主体的综合性及深度挖掘商业价值的迫切性。[方法/过程]构建细粒度的产品情报知识元模型,通过基于证据理论的多属性融合过程,实现产品情报知识元属性集与关系集描述空间的扩展以及知识元属性关系网络的生成。[结果/结论]实例研究从业务和竞争力两个视角,实现产品情报知识元属性集的融合与深加工,为产品情报的隐性关联知识发现提供相对完备的知识基础。证明了基于证据理论的多属性融合方法对产品情报知识元融合的可行性和有效性。 相似文献
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这一组文章为国家社会科学基金重大项目项目编号:"基于语义的馆藏资源深度聚合与可视化展示研究"(11&ZD152)的重要研究内容之一,知识组织是数字图书馆知识管理的基础内容。知识组织是指把知识客体中的知识因子和知识关联表示出来,以便人们识别和理解知识。对数字图书馆来说,知识组织就是在信息获取和信息预处理的基础上,通过知识挖掘,对信息进行精简、提取,发现隐含在信息中的有用知识单元并对其进行集合组织的过程。 相似文献
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基于知识元语义链接的知识网络构建 总被引：2，自引：0，他引：2
本文基于Brookes文献中的知识节点及Swanson文献间的隐性关联概念,提出了一种基于知识元本体语义链接的知识网络实现流程。文中给出了文献单元和Web信息的知识元认知抽取方法,知识元本体的结构建立和语义互联,以及利用Protégé技术实现基于知识元语义链接的知识网络构建步骤。 相似文献
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[目的/意义]为满足用户多层次、多粒度的知识获取需求，图书馆文献资源组织的对象由文献单元逐步向知识单元转变。[方法/过程]文章在研究单元信息概念和表示模型的基础上，提出基于本体和关联数据的单元信息知识组织框架，并深入探讨了实现单元信息语义组织的核心步骤。以中医养生领域为例，阐述单元信息知识组织语义模型的应用过程。[结果/结论]本文构建的单元信息知识组织模式，是实现单元信息细粒度组织、语义化揭示以及多维度关联的有效途径。该研究可为特定领域单元信息的语义应用提供参考。 相似文献
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针对传统的竞争情报分析模型无法有效地对情报源进行深入挖掘分析,获取企业所需的深层情报内容,本文构建了基于语义空间和SVM的竞争情报分类分析模型.该模型利用语义空间来表示文本,提高文本表示的精度;利用基于语义核函数的SVM分类分析算法进行学习和训练,实现语义层面的竞争情报分类分析.实验结果表明,该模型取得了很好的预期效果,显著提高了竞争情报分析的准确率和效率. 相似文献
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基于语义挖掘的智能竞争情报系统研究 总被引：2，自引：0，他引：2
语义挖掘是一种从非结构化数据中准确地提取有用信息和知识的新兴数据挖掘技术。利用语义挖掘对这些非结构化数据和信息进行智能采集、分析和处理,可以帮助企业快速建立起经济有效的竞争情报流程。本文融合语义挖掘的相关技术来探索竞争情报的智能采集与分析原理,构建了一个基于语义数据挖掘的企业智能竞争情报系统。 相似文献
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【目的/意义】通过对学术资源进行深度挖掘与语义化组织,实现学术资源及其内部知识之间的关联发现。
【方法/过程】本文提出基于全文知识网络的学术资源关联发现方法,设计了全文知识网络的模型和构建流程,以
Pubmed Central数据库中拟南芥（Arabidopsis）相关的520篇期刊论文全文数据为实验对象,通过全文解析和挖掘将
其分解为细粒度的知识,形成全文知识网络。然后利用SPARQL查询和RelFinder可视化工具从数字资源层、知识
单元层和知识对象层三个层次开展关联发现实验。【结果/结论】本文构建全文知识网络对学术资源进行细粒度组
织和挖掘,有助于发现不同学术资源及其内部知识之间的潜在关联,对学术资源的深度利用具有重要的意义。【创
新/局限】本文创新之处在于通过构建全文知识网络对学术资源进行细粒度揭示和组织并进一步发现潜在关联,局
限在于尚未开展大规模应用实践。 相似文献
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[目的/意义]随着网络化和数字化的快速发展，线上线下医疗健康活动产生了海量多模态数据，当前迫切需要一种更为完善的知识组织方法，对类型繁多、专业性强的医疗健康多模态数据进行序化和组织。[方法/过程]首先对多模态数据进行预处理以构建多模态医疗健康数据集；接着基于实体对齐和关系抽取实现医疗健康数据的知识单元抽取，并通过知识评估和融合构建多模态知识单元；然后在多模态知识单元和知识图谱基础上提出一种面向多模态医疗健康数据的知识组织模式；最后以文本和图像模态数据为例，以医疗健康问答系统为实践应用进行分析和验证。[结果/结论]针对多模态医疗健康数据的内在特性，基于多模态知识图谱和语义知识组织框架，提出一种面向多模态医疗健康数据的知识组织模式。本研究推进了多模态知识组织的理论深度，可为医疗健康领域知识序化、精准知识服务和深度知识发现提供有效支撑。 相似文献
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[目的/意义]为挖掘旅游平台游记文本蕴含知识，协助旅游者高效获取符合需求的信息和知识，为制定旅游计划提供科学决策的信息支持。[方法/过程]首先面向用户需求提出基于布尔矩阵和集合逻辑改进Apriori算法的思路；然后融合命名实体识别实现了游记文本关联知识挖掘及聚合，构建了基于关联知识挖掘的个性化推荐服务模式，并以携程网中杭州相关的游记文本进行了实证研究。[结果/结论]研究发现，融合命名实体识别和改进的Apriori算法，能够有效挖掘游记文本蕴含知识，实验结果验证了在算法性能及结果上要优于传统Apriori算法，并能够根据挖掘结果向用户提供个性化推荐服务，协助旅行者科学、高效地制定旅游计划。研究结论丰富了游记文本挖掘的方法论，为旅游平台服务推荐优化提供了新的思路。 相似文献
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基于Web文本挖掘的企业竞争情报获取方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文从Web数据挖掘方法入手，介绍了企业竞争情报的获取方法，包括基于Web内容挖掘的获取方法、基于Web结构挖掘的获取方法和基于Web使用记录挖掘的获取方法，进而研究了基于web文本挖掘的竞争情报获取步骤，最后剖析了基于Web文本挖掘的企业竞争情报中客户知识获取的案例。 相似文献
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[目的/意义]知识图谱已经成为海量信息资源知识组织的新形态。将知识图谱应用于虚拟学术社区用户生成内容知识组织中,对于虚拟学术社区知识发现及服务具有重要意义。[方法/过程]提出一种基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚框架。首先,运用Word2Vec词向量模型对虚拟学术社区用户生成内容数据集进行词向量表示;其次,基于双向长短记忆神经网络模型与条件随机场识别出虚拟学术社区用户生成内容中的命名实体,基于双向门控循环单元与注意力机制进行实体关系抽取;最后,借助Neo4j图数据库对知识共聚的结果进行可视化展示,并采集丁香园心血管论坛的学术交流帖子,对提出的知识共聚框架进行实证分析。[结果/结论]基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚方法能够有效序化重组虚拟学术社区知识资源,细粒度挖掘和揭示不同类型的知识单元和知识关联,有助于为虚拟学术社区智能知识服务提供语义理解和人工智能的基础。 相似文献
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从语义学的视角研究知识组织的发展,阐明知识组织本质上是一种语义工具.指出情报学对语义学研究的关注,以及情报学界目前针对语义学研究的分散和没有形成系统化研究的现状,并对现行的知识组织系统的语义学特征进行了初步的探究. 相似文献
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SAO三元结构具有易于理解和表达的语义关系,将其作为挖掘分析的基本单元,深度分析专利文本蕴含的技术语义有助于揭示技术功效关系。从SAO结构的定义及特征出发,提出了基于SAO结构的专利技术功效图构建的思路、流程及方法,采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵,探讨了基于SAO结构的技术主题、功效主题分析方法。通过石墨烯传感器领域为例的实证研究验证了方法的有效性。 相似文献