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1.
【目的/意义】从开放政府数据主题的多个政策文本的语义挖掘出发,发现多个政策文本内容间的语义关
系,探索能降低人工干预,实现多政策文本协同性自动化分析的方法。【方法/过程】利用数据挖掘的关联规则算法
对经过预处理的开放政府数据政策文本进行语义挖掘,按照得到的有效强关联分析多政策文本间的协同性。【结
果/结论】以开放政府数据主题的多个政策文本为研究对象,确定置信度为 0.7,提升度大于 3时得到的有效强关联
规则数量较稳定;经过不同层次的政策文本关联规则分析,可以得到与人工分析基本吻合的结论,验证了该方法可
以应用于多政策文本语义协同性的定量研究。【创新/局限】采用数据挖掘中的关联规则算法完成数据政策多文本
的协同性知识推理研究,有效的实现了语义自动化计算的问题。实验中政策词表的完整性、数据预处理过程、参数
设定等环节都会对实验结果准确性有影响,需进一步降低人工干预影响。 相似文献
2.
【目的/意义】在新冠肺炎疫情中，科学数据为疫情分析、管控和治理提供了重要的依据和支撑，为实现新冠肺炎科学数据的价值最大化，有必要构建新冠肺炎科学数据集元数据框架。【方法/过程】文章以Re3data.org中的新冠肺炎科学数据集为例，在对科学数据集元数据进行收集整理后，构建新冠肺炎科学数据集元数据框架，利用Protégé软件实现科学数据集本体构建，并借助图数据库Neo4j对所构建的知识图谱进行存储。【结果/结论】结果表明，对Re3data.org中的新冠肺炎科学数据集元数据进行关联融合，将元数据转化为多元化的数据存储及展示形式。【创新/局限】实现了新冠肺炎科学数据集知识图谱的构建，并且在图谱之中进行实体及其关系的查询检索和推理，细粒度地创建了科学数据集本体中各个部分属性、实体之间的关联，未来还应侧重跨平台科学数据集元数据的关联与融合。 相似文献
3.
【目的/意义】面对网络中大量由非结构化数据构成的文化遗产信息资源，如何从中抽取知识构建知识图谱并进行应用研究，是新媒体时代进行文化遗产知识深度利用的基础。【方法/过程】文章首先根据信息资源的内容与结构特征按照主题与类型进行分类，随后采用有针对性的关键词抽取方法获取概括信息资源主题的关键词，通过SPARQL检索在外部知识库中进行文化遗产信息资源的命名实体识别，最后利用词汇相似度算法依托本体进行知识融合，构建文化遗产信息资源知识图谱。【结果/结论】在实验中进行了网络文化遗产信息资源的知识抽取与知识图谱构建，利用深度学习进行文化遗产知识推理，开展了知识图谱的应用研究。研究结果表明文章方法能够充分利用网络中的文化遗产信息资源进行知识图谱构建，满足多种应用场景下分析需求。【创新/局限】由于文化遗产领域内容庞大，有关研究数据有待进一步扩充以更好的研究文章方法的适用性。 相似文献
4.
【 目的/意义】探讨面向图博档数字化服务融合的知识图谱构建与实现。【方法/过程】梳理图博档领域知识图
谱研究和应用现状,研究图博档知识图谱的构建方法,首先构建图博档知识图谱的结构模型,其次设计知识图谱的
构建流程,包括需求分析、数据获取、知识抽取、知识融合、存储设计和图谱绘制,最后以辛亥革命主题为例设计知
识图谱的存储模式,应用Neo4j图数据库存储并实现图博档主题知识图谱。【结果/结论】图博档知识图谱能跨越其
中单一领域的知识壁垒而融合图博档资源,并能可视化展示图博档数字资源之间的语义关联,方便用户知识获取
与知识发现。【创新/局限】本文研究丰富了知识图谱的应用场景,可为图博档数字化服务融合研究提供一种新的知
识可视化呈现及服务方式。 相似文献
5.
【目的/意义】针对学术APP评论数据特征，挖掘用户评论语义关联关系，为平台运营者和开发者高效获取
用户需求和关注点提供思路和指导方法。【方法/过程】首先，基于LDA主题模型和GloVe 词向量模型构建学术APP
用户在线评论主题语义关联研究框架，然后，采集超星移动图书馆APP在线评论作为样本数据，通过主题识别获取
用户评论主题并基于词向量相似性得到主题语义关联，最后构建出语义关联主题图谱。【结果/结论】实验结果表明
运用文章提出的思路方法能够有效发现用户评论主题和主题间关联关系并得到主题关联图谱，从而为学术APP平
台运营者完善平台功能提供参考和借鉴。 相似文献
6.
【目的/意义】使用人工或常用软件工具获取本体概念及概念间关系已无法满足自媒体环境下大数据的本
体构建及维护的要求,本文尝试用自动或半自动方式予以实现。【方法/过程】对电子商务领域原始语料进行分句、
分词等预处理,构建领域语料库;使用基于语言学以及统计学的方法提取电子商务领域本体概念,同时提出基于混
合策略的本体概念抽取方法;然后使用基于语言学、聚类的方法提取电商领域本体概念与概念之间存在的分类关
系,使用基于关联规则挖掘的方法抽取其本体概念与概念之间存在的非分类关系。【结果/结论】将文本挖掘与本体
构建结合起来,提出了领域本体概念及概念间关系自动抽取与本体构建方法,实验表明使用本体框架 Jena利用此方
法可以自动构建电子商务领域本体,并可将其应用到通用的语义检索系统中。 相似文献
7.
【目的/意义】本文提出了借助知识图谱的知识互联和可视化分析等功能,为公共危机事件智能治理提供知
识支撑的观点。【方法/过程】以“港独”为例,从新华网、人民网、中国新闻网等“港独”新闻语料中抽取实体,构建公
共危机事件知识图谱模型。从知识图谱本体构建和实体数据填充两个方面,对“港独”知识图谱的实体抽取、关系
抽取、知识融合、知识加工和知识推理等构建环节进行重点论述和实践,最后,利用Neo4j数据库实现知识存储,生
成的“港独”知识图谱。【结果/结论】通过Cypher语句对“港独”知识图谱进行查询,能够呈现可视化语义网结构图,
利于知识隐重发现。【创新/局限】本文的创新之处在于把知识图谱技术应用于公共危机事件治理中,为其智能查
询和决策分析提供数据支持。在今后实践中,数据源的选取不必局限于网络新闻语料,还可以适当对“港独”人员
的微博、微信、论坛中的信息进行采集和抽取,以此扩大知识关联,从而更为全面、高效地进行公共危机事件智能
治理。 相似文献
8.
【目的/意义】面对海量非结构化的数据,如何快速准确地检索到目标信息,实现相关信息的自动关联,是语
义检索和智能推荐的研究重点。【方法/过程】为解决该问题,提出了一种基于本体的JESS推理模型。以目前常用的
形式概念分析法（FCA）（应用于知识采集）及描述逻辑（应用于知识表达）为基础进行相关术语和概念的抽取,探讨
两者在使用过程中的问题及不协调处,并提出改进方式。在基于LCS原则上,探索新增概念及上下级关联架构。
然后利用本体建模工具protégé构建领域本体,建立基于推理引擎JESS的检索查询系统,进行检索。【结果/结论】实
证研究表明,该本体模型支持基于语义推理的智能查询,并能提高查全率及查准率。 相似文献
9.
【目的/意义】构建基于司法判决书的案件知识图谱是对司法数字资源的有效利用,有助于提升司法智能化
水平,积极响应国家“智慧法院”建设发展战略。【方法/过程】以“网络诈骗”领域为例,用“自顶向下”的方式构建知
识图谱。首先,结合文书内容与专家意见构建案件领域本体;接着,通过知识抽取、知识表示、知识融合等环节获取
实体、属性及关系;再利用Neo4j生成案件知识图谱。最后,提出了基于知识图谱的智慧司法知识服务框架。【结果/
结论】基于 2015年-2020年的“网络诈骗”领域司法判决书,构建了含有约 3万个实体和 18万条关系的案件知识图
谱,并详细阐述了具备基础资源层、知识图谱层、服务应用层的智慧司法知识服务框架设计。【创新/局限】实现了案
件知识图谱的实体类型扩充,以丰富图谱应用场景,并将知识图谱技术与智慧司法知识服务框架进行融合;局限在
于仅使用网络诈骗领域判决书数据进行实证研究。 相似文献
10.
【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]利用政务微博信息构建自然灾害知识图谱,旨在为相关部门加强自然灾害事件的管理提供知识层面的参考价值。[方法/过程]以森林火灾事件为例,选取政务微博信息资源,首先使用LDA主题模型划分微博资源主题;其次构建自然灾害知识图谱的模式层和数据层,包括本体构建、实体抽取、关系抽取和数据融合等环节;最后使用Neo4j图数据库实现自然灾害知识图谱的存储与检索,实现自然灾害信息的组织与可视化。[结果/结论]构建了基于主题划分的自然灾害知识图谱,实现了自然灾害信息的主题知识关联与规范化处理,对提升政府部门防范与管理自然灾害的科学决策水平具有积极作用。 相似文献
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【目的/意义】案例库是以规范化方式存储记录网络舆情应对的知识及经验。作为整个案例推理的前提,案 例库构建关系到推理过程整体运行效率以及决策支持的正确性。【方法/过程】通过集合突发事件网络舆情案例信 息,提取案例公共属性特征,以自然语言描述案例属性,运用本体技术构建出突发事件网络舆情案例库表示模型。 【结果/结论】案例库本体模型的构建不仅为案例表达提供语义表示的正式方法,而且阐明了本体内部组织建构模 式,在案例结构规范化的基础上,增加了案例知识的重用频率,促进了其共享。 相似文献
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【目的/意义】基于文献数据的领域知识图谱构建有助于探测某学科领域的主要研究内容及其发展方向，是
进行技术创新的基础情报工作，对于研究人员、企业都具有一定的意义。【方法/过程】提出基于交互式可视化技术
的知识图谱构建方法，首先基于经典LDA模型进行主题识别，然后基于社会网络分析方法构建领域主题网络识别
关键主题词；最后，基于JS（D3 工具）绘制可交互的关键主题词关联与检索知识图谱，发现关键主题词的隐含联系，
辅助进行领域知识挖掘与分析。【结果/结论】通过对我国医疗健康信息领域进行实证研究，验证了本文提出方法的
准确性和有效性。 相似文献
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【目的/意义】作为医疗与管理科学领域最为重要的研究课题之一,在线健康社区智能诊疗在我国“互联网+
医疗”新业态发展背景下扮演重要角色。【方法/过程】本文从本体论与CBR视角出发,构建基于知识库与案例库的
在线健康社区诊疗解决方案自动推理模型;通过八爪鱼采集器获取“好大夫在线”疾病科普以及医患问答数据构建
本体,并利用文本分析挖掘出可解释的疾病知识及解决方案,分别实现知识库与案例库的半自动构建;以成年人先
天性心脏病为例,将 ACHD-AP进行形式化定义,采用推理引擎对患者案例进行风险分类及划分至对应的疾病知
识库,并实现诊疗解决方案的自动推理。【结果/结论】研究显示,本文诊疗解决方案推理结论与专家建议相似度较
高,且OntoQA评估下的知识库以及案例库本体层次结构关系合理。【创新/局限】基于知识库与案例库的诊疗解决
方案自动推理模型为后续在线健康社区实现智能诊疗以及服务模式的创新提供了方法上的参考。 相似文献
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【目的/意义】互联网上的信息资源日益丰富,开放信息源成为一些领域知识获取的重要渠道。本文以中医 领域为例,为向本体和知识图谱的构建提供数据,提出了一种基于开放信息源的知识挖掘方法。【方法/过程】在缺 乏领域训练语料的情况下,先获取一部分语料,使用规则模板、词向量结合词分类的方法获取部分领域实体词,通 过回标文本语料得到训练集,再使用条件随机场进行实体的识别和抽取。【结果/结论】本文提出的规则结合 SVM-CRF实体抽取模型具有较高的有效性和通用性。在所使用的中医实体中,方剂和症型实体的抽取准确率仍 待进一步提升。 相似文献
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【目的/意义】网络用户在线评论是用户对某产品或服务机构体验感知的反馈,对网络用户在线评论的文
本挖掘是情报分析的重要内容。【方法/过程】为了更有效从海量网络用户在线评论文本中挖掘用户感兴趣的信息,
本研究爬取TripAdvisor网站四大城市的酒店用户在线评论,基于主题图谱理论和文本聚类算法构建网络用户在线
评论的聚类模型,通过图谱可视化揭示不同地区酒店用户观点差异,并分析不同图谱的社会网络特征。【结果/结
论】研究发现酒店用户最关注的是服务,其次是酒店的环境和位置。本研究能够快速挖掘酒店用户关注内容,对帮
助酒店管理者了解用户住宿需求并以此提高用户满意度具有重要价值。【创新/局限】本文结合主题图谱和文本挖
掘技术构建酒店用户在线评论主题图谱,在大数据文本主题聚类上显示出优越性。但本文仅分析TripAdvisor网站
四个城市中部分酒店的用户在线评论,数据面覆盖不够广泛。 相似文献
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【目的/意义】关联数据为当前国内外关注的热点话题之一,本文对其新兴趋势进行探索,以期为关联数据
的进一步深入研究指明方向。【方法/过程】文章以CNKI中2006-2017年国内关联数据研究的700多篇文献为基础
数据,采用突变检测并结合共词分析方法,从突变权重排序、突变词主题时区视图和突变共词聚类知识图谱等不同
角度分析关联数据领域研究热点及其新兴趋势演化轨迹。【结果/结论】结果表明,国内关联数据研究文献的突变词
类型共有4种,并得出关联数据研究的两大新兴主题,以及关联数据从诞生到发布、互联和应用的一个生命周期的
四大研究热点主题。 相似文献
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【目的/意义】人物关系数据中隐含着丰富的信息,是组织进行特定管理决策的重要依据。人物关系知识图 谱推理研究能够发现隐含人物关系并检测人物关系数据中存在的不一致,从而支持组织基于人物关系的管理决 策。【方法/过程】首先依据已有人物关系数据构建人物关系知识图谱,存储至图数据库中;然后基于自定义规则推 理发现并添加隐含的人物关系;通过检测补全后的人物关系知识图谱是否存在属性值异常或关系不一致,来修正 原有人物关系数据或判断新增数据的正确性。【结果/结论】隐含人物关系的发现和添加提高了人物关系自动推理 与数据异常检测的准确性。并且,将人物关系数据的存储由二维表结构转变为图数据结构,能够大幅提升人物关 系自动推理的效率。 相似文献
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【目的/意义】旨在从网络舆情用户信息及文本内容视角出发,构建不同维度的网络舆情主题图谱,结合主
题图谱对网络舆情进行特征演化及可视化分析,为舆情管理提供参考。【方法/过程】本文以实体抽取和关系构建技
术为基础,构建了网络舆情主题图谱模型,并以“台风利奇马”事件为例,建立了三个不同维度的主题图谱,结合用
户和文本等多维度微观数据,对网络舆情特征演化进行分析。【结果/结论】在该事件中,用户影响力节点具备多元
化、相关性、官方主导性等特点;网络舆情演化对应台风事件发展存在一定的滞后性;PC终端存在传播媒介种类少、
发博数量多且用户集中等特点,移动终端存在传播媒介种类多、发博数量少且用户分布均匀等特点。【创新/局限】
本文借助主题图谱,构建了网络舆情用户节点和文本节点及其关联关系,从用户、账户、内容三个维度系统且全面
的展示了网络舆情特征的演化规律。 相似文献