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【目的/意义】随着网络购物的普及,在线评论成为影响消费者、销售者和生产者决策的重要数据。大数据
时代,在线评论呈现出多源异构、爆发式增长的特点,难以为用户的购买决策和商家竞争提供有力的情报支撑。【方
法/过程】本文利用多源异构的在线评论数据构建知识图谱,提出了一种基于多源异构数据构建知识图谱的框架,
模式层构建围绕在线评论的信源、内容以及形式构建,最终形成知识图谱的概念框架,并运用word2vec从多源异构
文本中获取实体、关系和属性,并进行数据融合与知识图谱分析。【结果/结论】实验部分以手机商品在线评论为例,
验证了本文所构建的知识图谱对在线评论相关研究及挖掘的有效性,研究结果揭示了多源异构在线评论数据的特
点,为大数据环境下在线评论信息组织、展示和挖掘提供了新的研究视角。【创新/局限】运用知识图谱对在线评论
进行描述,有效解决信息过载、多源异构信息融合等问题。本文采用半自动化的方式构建知识图谱,未来考虑引入
无监督的方法提高构建效率。 相似文献
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【目的/意义】根据大数据环境下信息资源管理的特征,对信息资源管理模式进行创新探索,进一步挖掘信 息资源深层次价值,实现更健康有效的信息资源载体的支持。【方法/过程】以大数据背景的信息资源特征为基本研 究出发点,挖掘数据科学与信息资源管理的关联,利用数据挖掘和数据分析以及新兴的智慧服务,构建较为系统的 信息资源管理模式。【结果/结论】通过本文的研究,构建了大数据背景下信息资源管理三种创新模式：①“物联网＋ 大数据”创新模式;②“数据挖掘技术＋信息资源”融合模式;③“技术框架＋用户核心”的信息服务模式,为大数据 时代信息资源管理的可持续发展及研究提供知识参考依据。 相似文献
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【目的/意义】大数据互联网时代,知识以碎片化形式分散在大数据环境中,加剧了大知识融合的难度,深刻 地影响了知识的组织和创新过程。如何针对大数据环境下碎片化知识的特征,构建出适于系统性的把握知识和解 决复杂问题的知识融合框架就成为大数据知识工程研究的热点问题。【方法/过程】系统性分析了碎片化知识的特 征,在此基础上构建了基于知识超网络的融合框架,探讨了知识融合的标准、知识融合的维度以及知识融合的机 制。【结果/结论】知识超网络模型是碎片化知识非线性融合的一种可行的研究框架,其面向问题的多维、多级、多层 的综合的知识融合模型为大数据环境下碎片化知识的融合提供了新的思路。 相似文献
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【目的/意义】本文探索学术搜索引擎环境下的适应性学术信息搜寻,旨在推动学术搜索引擎的健康和可持 续发展。【方法/过程】首先结合认知转变和情感依恋视角构建研究模型;然后通过问卷搜集数据;再利用偏最小二 乘结构方程建模方法对数据进行分析。【结果/结论】任务非线性和主观规范正向影响适应性学术信息搜寻;学术搜 索引擎依恋正向影响适应性学术信息搜寻,同时,期望失验和主观规范对适应性学术信息搜寻的影响均受到学术 搜索引擎依恋的正向调节;适应性学术信息搜寻正向影响个人绩效。 相似文献
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【目的/意义】为适应大数据时代知识创新的需要,在动态服务创新能力视域下探究大数据驱动下的企业知
识创新实现路径。【方法/过程】首先对数据、信息与知识之间的关系进行分析,然后探究动态服务创新能力的5个维
度对企业的大数据驱动下的知识创新各个阶段的影响以及在实现知识创新路径中的作用。【结果/结论】企业通过
大数据驱动和动态服务创新能力构建知识创新资源库、提出知识创新方案,从而实现知识创新。【创新/局限】将大
数据驱动与动态服务创新视角同时融入知识管理研究;不足之处在于仅在理论上探讨了企业知识创新实现路径。 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】大数据环境下，如何对海量的移动图书馆数据资源进行挖掘、重组和深度融合，从而获取最有 价值的信息对移动图书馆的长远发展至关重要。【方法/过程】构建了大数据深度融合的移动图书馆情境化推荐系 统，通过深度融合图书馆用户的情境信息，有效缓解大数据环境下评分数据稀疏导致的推荐性能下降问题；同时采 用MapReduce的并行处理方式，以此提高大数据的融合与挖掘性能。【结果/结论】实验结果表明，大数据深度融合 的移动图书馆情境化推荐系统较好地将情境信息融入到移动图书馆知识推荐过程中，改进了推荐性能，有利于为 用户提供精准的个性化服务资源，MapReduce化的并行处理方法也有效提升了大数据融合与挖掘的性能与效率。 相似文献
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【目的/意义】对多源异构的健康大数据进行深度挖掘分析并合理运用,可以创造出巨大的价值,在健康评
估、辅助医疗、慢病管理以及疾病预测等方面都具有积极的意义。但目前有关健康大数据知识服务的研究还很少,
且难以满足个性化、多样化及动态化的用户需求。【方法/过程】首先构建了健康大数据知识服务体系框架,然后具
体展开体系中可视化云服务平台的搭建,最后在此基础上提出知识服务机制。【结果/结论】研究充分揭示了健康大
数据知识服务体系的运转流程和可视化云服务平台的内部结构,建立了服务嵌入、服务保障、服务反馈、知识共享、
政府扶持以及医养结合等六大知识服务机制,为健康大数据知识服务的研究提供了建设思路。 相似文献
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【目的/意义】探讨搜索引擎结果界面可导航性对搜索体验的影响及其作用机制。【方法/过程】从信息觅寻
视角把可导航性划分为链接清晰性、结构清晰性和目标识别性三个维度,以此提出可导航性和搜索体验之间的研
究假说并构建了理论模型。采用2×2×2组间设计实验分析搜索引擎结果界面可导航性对搜索体验的影响及其作
用机制。【结果/结论】搜索引擎结果界面可导航性影响搜索体验,高水平的结构清晰性和目标识别性为用户带来更
佳的搜索体验;结构清晰性和目标识别性正向影响感知可导航性,感知可导航性通过可用性对用户态度产生积极
效应。【创新/局限】从可导航性理论角度考察了搜索引擎结果页面对搜索体验的影响及其作用机制,对搜索引擎结
果页面优化具有启示意义。受限于实验条件,未来研究应继续深入探讨页面要素对搜索体验的影响。 相似文献
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【目的/意义】农业品牌化是农业产业发展的必由之路,品牌化需要大数据来驱动。在大数据环境下,要塑 造农业品牌、促使农业产业升级,需要构建农业品牌信息数据集。如何构建农业品牌信息数据集模型,促进农业产 业发展是本文拟要解决的问题。【方法/过程】本文首先分析了什么是农业品牌信息数据集,并在此基础上提出了农 业品牌信息数据集的四个构成维度,并利用这四个维度结合农业品牌的内涵特征和农业品牌用户的信息需求构建 了农业品牌信息数据模型。【结果/结论】通过构建四种信息数据集模型可以有效解决大数据环境下农业品牌化的 信息服务问题,有助于培植优秀农业品牌,促进农业产业优化升级。 相似文献
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【目的/意义】我国“互联网+政务服务”发展迅速,在线政务服务资源日益丰富,民众能否通过搜索引擎查
找到政务服务是影响在线政务服务平台成效的重要因素。政务服务资源搜索的主要目标是“查准”,研究提出关于
中美政务服务资源搜索引擎可见性的八个假设。【方法/过程】按照查找典型政务服务个人事项“申领机动车驾驶
证”和法人事项“注册有限责任公司”的需求构造中英文关键词,分别通过百度和谷歌,以定位到中国各省和美国各
州经济最发达城市为目标进行搜索实验,采集首页搜索结果并进行相关性评分。在此基础上进行搜索引擎搜索功
能的统计分析,用非参数检验验证假设。【结果/结论】研究认为搜索引擎理解政务服务词汇的能力直接影响了其搜
索水平,政务服务平台也可以通过搜索引擎优化提升可见性。【创新/局限】研究创新在于构建中英文关键词,直接
采集百度和谷歌的搜索结果进行跨国比较研究,突破了以往同类研究的宽度和深度;局限主要在于相关性判断存
在主观性和搜索对象的规模较小。 相似文献
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【目的/意义】旨在探索大数据环境对组织知识创新生态发展的影响,以适应大数据时代知识创新、知识生
态系统建设和知识经济发展的新形势和新需要。【方法/过程】本文根据生态学理论,分析了知识生态系统和大数据
生态系统的基本研究内容,为研究大数据驱动的知识创新生态提供基本参考。【结果/结论】提出了大数据知识生态
系统的基本概念,列举了系统构成要素;分析了嵌入大数据文化的知识生态系统所具备的新特征;基于大数据、知
识生态系统论和知识生态系统模型构建了该系统的理论模型,进行运行演化机理的研究。【创新/局限】从生态学角
度将大数据资源和技术环境融入知识管理研究。 相似文献
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【目的/意义】在Web2.0 环境下,去中心化的用户生成内容催生海量视觉数据,本文将去中心思想及技术应
用于智慧图书馆MVS资源管理过程,旨在实现高效率、低耗能、智慧型的资源管理体系,拓宽相关领域研究思路。
【方法/过程】移动视觉搜索（Mobile Visual Search, MVS）围绕视觉数据查找关联信息,是智慧图书馆为用户提供智
慧型知识服务的重要工具。【结果/结论】文章结合智慧图书馆资源管理研究现状、去中心化思想和技术,分析了去
中心化智慧图书馆MVS的含义及管理要求,构建了去中心化智慧图书馆MVS资源管理架构。 相似文献
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【目的/意义】本文基于深度学习的理论框架,以突发事件中多模态危机情报智能采集加工生成应对策略的 过程作为研究对象,构建出第三视角视频采集模型,并按照“数据→信息→知识→情报”的递进顺序建立危机情报 多层次多阶段智能化模型。【方法/过程】提供不同层次多模态情报挖掘智能方法,使其达到对突发事件中多模态危 机数据智能采集后,通过智能挖掘分析把危机信息加工成危机知识并利用其智能生成突发事件分阶段应对策略, 从而最终构建多模态危机情报智能管理体系。【结果/结论】本文的研究架构和情报智能挖掘,可为突发事件应急决 策提供科学、客观的实践参考和理论指导。 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】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】挖掘大学生知识获取行为影响因素,有助于树立大学生知识获取主动性意识、提升知识需求
表达和信息资源利用能力、提高大学生信息素养。【方法/过程】本文基于信息素养视角,从信息意识、信息搜寻能
力、信息应用能力、信息环境四个维度构建了大学生知识获取行为影响因素模型,应用结构方程对模型进行了验
证。【结果/结论】结果表明信息应用能力、信息环境对知识获取意愿有正向影响,信息意识与知识获取意愿对知识
获取行为有正向影响;信息搜寻能力对知识获取意愿的影响不显著。【创新/局限】首次基于信息素养视角揭示了大
学生知识获取行为影响因素,但数据样本较为单一,对策研究还有待进一步深入。 相似文献
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【目的/意义】高校作为创新创业教育主要基地,构建起知识保障体系显得尤为重要。【方法/过程】本文研究 了当前高校创新创业知识保障服务的现状及不足,以政府部门、高校知识联盟及专业科研机构、企业为主体,构建 了高校创新创业知识保障体系总体模型,探讨了高校知识保障体系的要素及功能,并结合大数据技术的相关应用, 为知识保障体系提供数据动力和技术支撑。【结果/结论】本文以复杂网络相关理论为支撑,实现了政府部门、高校 知识联盟及专业科研机构、企业的关联耦合,探究三者之间的关联关系和功能,旨在促进三者在创新创业知识保障 体系中协同发展。 相似文献
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【目的/意义】医疗健康大数据为智慧医疗提供了前所未有的机遇。然而“数据烟囱”“信息孤岛”和低效的知识服务方法严重阻碍医疗健康服务模式创新。如何通过医疗健康大数据深度聚合和动态知识服务,实现面向全方位全周期智慧医疗服务的知识管理创新成为当前医疗信息资源管理领域的重要问题。【方法/过程】介绍了一种面向大规模多源异构医疗健康数据安全共享的联邦学习机制和深度聚合方法,提出了人机协同的医疗案例库构建方法和基于杰卡德距离算法的医疗案例知识推理方法。【结果/结论】该方法为智慧诊疗、临床教学和辅助科研提供了一体化知识管理服务框架。【创新/局限】该方法不仅为智慧医疗与精准健康管理提供了一种数据管理方法体系,还为5P智慧医疗服务新模式构建提供了新的思路。 相似文献
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【目的/意义】随着我国电力行业的快速发展,大数据技术在电力行业中的应用也得到了进一步提升,掌握大数据技术对于我国电力行业的建设具有十分重要意义。【方法/过程】本文首先阐述了电力行业大数据的含义和特征,然后构建了在大数据环境下基于信息生态理论的电力行业信息生态模型,最后在电力行业信息生态模型基础上构建了电力行业大数据应用框架模型。【结果/结论】为了解决电力行业中信息生态失衡的现象,避免电力行业在大数据应用过程中出现复杂性、无序性、不稳定性等问题。 相似文献