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在突发事件的信息传播系统中,分别针对手机、人、互联网信息载体三种最为活跃和最具代表性的要素建立三种类型的信息传播网络,并根据三者间的关联关系将它们集成起来,构建一个"超网络"模型,并通过例子构建超网络的邻接矩阵和网络直观图;在超网络视域下,针对现有算法的不足,提出一种新的重要节点的判定算法,并通过例子进行验证与分析. 相似文献
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提出一种新的可交互式河流图可视化方法,该方法基于样条插值函数生成平滑河流图的算法,并在模型可视化基础上增加交互性设计,设计并实现一个可视化系统.该可视化系统将文本信息作为输入源,可视化界面为输出结果,并可根据需求通过多种交互式手段改变可视化效果,由此更好地反映信息的变化过程,辅助决策者进行决策. 相似文献
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运用共词分析的方法,检索CNKI数据库中的链接分析领域论文,确定高频关键词,用Bicomb建立关键词共词矩阵,以SPSS为工具进行因子分析和聚类分析,探讨国内链接分析的研究现状与研究热点,发现应用于链接分析的方法主要有引文分析、共链分析、可视化、社会网络分析等,链接分析算法主要包括PageRank算法、HIST算法、网页排序等,应用研究集中于网络信息资源评价、网站的网络影响力评价和大学评价。 相似文献
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运用共词分析的方法,检索CNKI数据库中的链接分析领域论文,确定高频关键词,用Bicomb建立关键词共词矩阵,以SPSS为工具进行因子分析和聚类分析,探讨国内链接分析的研究现状与研究热点,发现应用于链接分析的方法主要有引文分析、共链分析、可视化、社会网络分析等,链接分析算法主要包括PageRank算法、HIST算法、网页排序等,应用研究集中于网络信息资源评价、网站的网络影响力评价和大学评价. 相似文献
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基于新媒体技术条件下的 信息可视化设计 总被引：1，自引：0，他引：1
在新媒体技术条件下的信息时代,传统信息可视化设计已不能完全满足信息传播的需求,技术的跃进所催生的设计理念给信息可视化设计带来了广阔的创作空间.本文对新媒体与信息可视化设计的关系进行分析,阐述了媒体技术的革新为信息可视化设计发展带来的机遇.在研究了新媒体条件下信息可视化设计特征的基础上,将动态化的设计表现形式融入信息可视化设计中.总结出信息可视化设计存在的若干问题及未来的趋势. 相似文献
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黄田青 《浙江高校图书情报工作》2009,(2)
在介绍信息可视化交互和视觉设计的基础上,结合Aquabrowser Library,阐述了信息可视化在图书馆OPAC中应用的意义,讨论了书目信息与信息可视化技术融合需关注的一些问题。 相似文献
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讨论了信息可视化交互和视觉设计。结合Aquabrowser Library,阐述了信息可视化在图书馆OPAC中应用的意义,讨论了书目信息检索与信息可视化技术融合需关注的一些问题。 相似文献
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进行学术期刊关键词分析对于掌握学科主题和学科构成脉络具有重要意义,由此本研究利用网络嵌入技术提取了大型关键词关联网络的高阶信息,并利用聚类算法对“图书馆学;情报学”学科进行关键词主题可视化分析。首先,刻画了关键词之间的局部聚集和全局分布,并分析了最近四年中该学科的热度持续、热度增加和热度减退主题,最后通过国内外关键词关联网络对比揭示了中外研究热点异同。 相似文献
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考察特定领域文本中蕴含的细粒度知识实体的使用情况,对知识实体的评估和选择具有重要意义。学术文本中的细粒度知识实体通常具有多个类型、多种关联关系,挖掘知识实体的同质与异质关联关系,有助于深入了解特定领域知识实体的实际使用情况。目前相关研究大多针对学术文本中单一知识实体的抽取和评估,缺乏对知识实体间关系的关注,在一定程度上限制了基于实体抽取进行知识发现的能力。文章以自然语言处理领域为例,对学术论文全文中的细粒度知识实体关联数据进行挖掘,并通过可视化方式揭示关联数据中蕴含的信息。主要是选取全国计算语言学会议2009-2018年间收录的中文论文为原始语料,人工标注论文中使用的知识实体,并针对NLP特点将其细分为“指标实体”“工具实体”“资源实体”“方法实体”4种类型;结合关联规则挖掘算法Apriori和复杂网络分析软件构建知识实体关联网络,揭示该领域常用的知识实体,以及这些知识实体的使用相关性。 相似文献
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[目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。 相似文献
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基于样本加权的文本聚类算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
样本加权聚类算法是一种最近才引起人们注意的算法,还存在一些需要解决的问题,例如,聚类对象之间的结构信息对样本加权聚类是否有帮助,如何将结构信息自动转换为样本或对象的权重?针对该问题,本文以学术论文为聚类对象,以K-Means算法为聚类算法基础,利用论文之间的引用关系计算每篇论文的PageRank值,并将其作为权重,提出一种基于样本加权的新的文本聚类算法.实验结果表明,基于论文PageRank值加权的聚类算法能改善文本聚类效果.该算法可推广到网页的聚类中,利用网页的PageRank进行加权聚类,来改善网页的聚类效果. 相似文献
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碎片化科研创新点动态挖掘研究 总被引：3，自引：0，他引：3
从海量科技信息中挖掘出科研创新点碎片已成为大数据环境下知识挖掘与服务的一个关键问题,也仍然是迄今为止非结构化知识发现的一个难题。文章提出一种碎片化科研创新点动态挖掘方法。通过对学术成果的要素和条件分析,建立学术成果创新要素的关键变量和语义关系,给出学术成果创新点的本体模型;基于模型的理论指导,实现科技文献中科研创新点碎片的动态挖掘系统。该方法有利于过滤海量科技文献的创新点,发现文献中的知识关联关系,提高文献知识挖掘的效率,为科研工作者快速方便地直接获取科研动态信息提供技术支持。 相似文献
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[目的/意义]实现学术查询意图的自动识别,提高学术搜索引擎的效率。[方法/过程]结合已有查询意图特征和学术搜索特点,从基本信息、特定关键词、实体和出现频率4个层面对查询表达式进行特征构造,运用Naive Bayes、Logistic回归、SVM、Random Forest四种分类算法进行查询意图自动识别的预实验,计算不同方法的准确率、召回率和F值。提出了一种将Logistic回归算法所预测的识别结果扩展到大规模数据集、提取"关键词类"特征的方法构建学术查询意图识别的深度学习两层分类器。[结果/结论]两层分类器的宏平均F1值为0.651,优于其他算法,能够有效平衡不同学术查询意图的类别准确率与召回率效果。两层分类器在学术探索类的效果最好,F1值为0.783。 相似文献
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网络学术信息资源是高校教学科研人员获取学术信息的重要途径。随着网络的普及,网络学术信息资源大量产生,对网络学术信息资源进行及时管理和保护,为用户提供学术信息服务,可提升网络学术信息资源的价值。从信息生命周期管理理论出发对网络学术信息资源的管理进行了研究。 相似文献
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[目的/意义]学术社交网络所提供的问答服务已成为学者们快速获取学术信息、解决学术问题的重要途径,实现基于机器学习的问答质量智能评价和服务优化对学术社交网络中优质内容传播具有重要意义。[方法/过程]以ResearchGate问答服务为研究对象,从结构化特征、内容特征、其他特征以及回答者特征4个维度构建答案质量评价体系,利用机器学习方法和数据增强技术进行答案质量分类预测。[结果/结论]SMOTE算法在处理不平衡样本时具备有效性;支持向量机在单一模型预测中,取得出色的分类效果;组合模型使预测精度得到进一步提升,基于随机森林、支持向量机、BP神经网络构建的组合模型分类性能最佳,以此为基础可通过搭建问答质量智能评价系统实现学术社交网络问答服务优化。 相似文献