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为弥补传统竞争对手分析方法无法有效挖掘网络化企业竞争对手信息的缺陷,本文将语义文本挖掘技术引入企业竞争对手分析中,提出了一个基于语义文本挖掘的企业竞争对手分析模型.该模型采用规则化主题爬取技术获取结构化信息,利用竞争情报领域本体知识库和语义VSM矩阵实现竞争对手信息语义分析和描述,通过基于语义的文本挖掘技术提取竞争对手深层次语义知识.并以相机市场的两大竞争力企业--佳能、尼康为例进行了实证分析研究,实验结果表明,该模型具有潜在的实际应用价值,可有效提高企业决策水平. 相似文献
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[目的/意义] 情境建模是解决信息泛滥、信息过载、实现信息按需服务的重要手段,目前已有的知识库构建和知识融合方法普遍忽略了情境信息,阻碍了知识库的实际应用,降低了知识服务的效率和效果。[方法/过程] 综合考虑环境情境、个人情境和领域本体三个方面,提出一种情境本体驱动的多源知识融合框架,并以此框架融合生成基于情境的药物不良反应知识库ConADR Ontology。在本框架的指导下,以药物不良反应的知识库构建为例,半自动实现情境本体模式层的构建和数据层的扩充;并以情境本体作为中介本体,实现情境本体,药物不良反应领域本体ADReCS和人类疾病领域本体Disease Ontology间的融合;最终在此基础上实现基于SPARQL的案例查询。[结果/结论] 实例验证表明,本框架具有一定的可行性,对知识库的建设和应用具有理论性指导和参考价值。 相似文献
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“数据驱动”与“叙述驱动”:数据新闻生产的双重动力 总被引：1，自引：0，他引：1
大数据时代,“数据驱动”的新闻文本形态多样,对新闻叙事的传统构成了极大挑战.一些数据新闻显示出一种数据信息僭越新闻故事的倾向,新闻生产正面临着叙事危机.事实上,数据新闻仍然应当坚守新闻本位,“叙事”要素不可或缺,它更应当被视为一种“叙述驱动的数据分析”.“数据驱动”与“叙述驱动”构成了数据新闻生产的双重动力,它融合了新闻报道的“信息模式”与“故事模式”,最终生成一种易于被受众接受的“有趣且重要”的新闻. 相似文献
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耕织图像是艺术领域重要的图像资源,在人工智能技术与网络技术的驱动下,提出一种面向耕织图像的数字资源开发,实现多种载体形式的耕织图像资源数据知识图谱构建、主题性检索功能设计,以满足知识服务需求。构建耕织图像知识图谱与数据关联,选取各种载体形式的耕织图像资料为数据来源,搭建图文资料图数据库,并在此基础上构建本体知识图谱,以充分挖掘利用图像知识。基于关联数据构建作品的知识图谱模型,能够揭示耕织图像的语义信息,为各种载体形式的耕织图像资料的数据化转换提供新方法和新思路,既能揭示耕织图像之间隐藏的关系,又能比较分析耕织图像中未知图像的内涵,以及耕织图像中所涵盖的关于耕作和纺织图像技术、工具、动能等的发展演变。 相似文献
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基于旋进原则的领域驱动数据挖掘方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
领域驱动数据挖掘(Domain-Driven Data Mining, DDDM)是数据挖掘中的新方法,目的是挖掘用户感兴趣、可行动的知识,与传统的数据挖掘过程CRISP-DM相比,DDDM是基于约束的、人机结合、往复循环、不断逼近目标、深层次的知识发现过程.本文在剖析DDDM挖掘过程难度自增殖的复杂性特点的基础上,提出基于旋进原则的系统方法进行挖掘,提出从领域知识、数据和技术三个方面进行旋进挖掘,以使得挖掘出来的知识更满足用户在现实世界活动中对知识的需求.最后,文中结合名老中医学术思想挖掘进行了实证研究,开发了基于语义的Apriori算法,并用抽象语义、分类语义和组合语义结构化表示领域知识,挖掘结果表明基于旋进原则的DDDM方法是可行和有优势的. 相似文献
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张连分 《图书馆工作与研究》2021,(1):104-108,123
大数据技术的深入发展和应用,重构了知识供应链,改变了动力机制,缩短了知识供应链条,使图书馆等中间环节面临严峻挑战。图书馆应当深入挖掘大数据价值,强化知识组织和知识增值能力,提供高附加值服务。本文对图书馆大数据种类和效用进行系统梳理,分析概括了数据驱动型图书馆的基本特征,探讨了基于大数据的图书馆创新服务种类,指出通过构建数据驱动型图书馆服务新模式,可以有效增强图书馆在知识供应链上的主导地位,全面提高图书馆服务效率和知识增值能力。 相似文献
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以5G和大数据技术为支撑的广播电视媒体融合发展,在面对诸多挑战的同时也将迎来新的机遇.在信息时代,精准的收视数据是科学判断和决策的重要依据.本文从内容生产发布、营销推广、效果评估反馈等方面分析大数据技术对广电媒体发展的影响,归纳大数据驱动下的广电视频内容产出模式,以及未来广电媒体融合转型的发展路径. 相似文献
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数智技术作为推动档案信息服务变革的重要驱动力,如何在充分激活技术优势、彰显技术价值的同时促进数智嵌入、避免技术异化,仍然是有待回应的重要议题。基于技术嵌入理论搭建分析框架,阐述了数智驱动档案信息服务的“技术赋能一结构张力一制度重构”过程,其中社会互动中的结构张力是推动档案信息服务变革的关键环节。研究发现,当前我国数智驱动档案信息服务的实践仍处于“赋能式”为主的初级形态,在向以理念、结构重构为特征的“重构式”驱动转变的过程中,需要进一步明确数智嵌入的价值内涵、厘清适用边界、完善制度体系,促进档案信息服务制度优势转化为服务效能,推动档案信息服务高质量发展。 相似文献
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数据驱动下的档案知识发现以大数据为驱动力,探索档案数据结构转变,利用数据可视化、建模、算法洞察理解档案信息资源,从档案领域中创新知识生产方式。文章立足数据背景明晰档案知识发现的概念涵义,以数据驱动为主轴解析档案知识发现的基本程式,从数据层、逻辑层、应用层、表示层构建档案知识发现的内容框架,具体阐述档案数据转型的递进过程,以数据思维、网络思维、用户思维探讨档案知识发现的实现路径,助益档案机构推动知识共享与服务。 相似文献
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[目的/意义]数据驱动环境下，探讨数字图书馆知识发现平台的数据驱动机制和优化方案有利于从方法论认识层面为其供给侧改革提供理论支持。[方法/过程]借助系统动力学方法，通过仿真呈现数字图书馆知识发现的数据驱动的动力形成机制；从绩效优化视角，运用粒计算方法为其驱动优化提供可行方案。[结果/结论]影响数字图书馆知识发现的数据驱动因素主要包括数据维度、语义关联维度、可视化维度和价值维度，从维度的形成和绩效作用关系看，数字图书馆知识发现的数据驱动是一个螺旋式发展的动态系统，其绩效优化的关键点就在于数据的知识价值开发程度，经实证研究，将知识粒度作为实现其优化的切入点能较好地提升数字图书馆知识发现的数据驱动效果。 相似文献
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基于ontology的企业知识发现体系的理论思考与应用实例 总被引：2，自引：0，他引：2
认为基于ontology的企业知识发现(OEKD, Ontology-based Enterprise Knowledge Discovery)可面向企业用户实现智能化的知识抽取和对企业知识进行有效的组织与管理，并能有效支持知识的共享与重用。从OEKD体系构建的理论探索和应用实例两方面，详细阐述OEKD的实现方案。 相似文献
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E—science关注数字环境下的科研活动,然而随着生物医学大数据的爆发,数据密集型科学研究为e·Science~来了新的挑战。科学工作流通过形式化科学计算的流程,支持在一个专门的程序环境下自动协调多任务多步骤的处理,从而减少科研投入,提高科研效率。文章首先归纳筑总结了科学工作流的相关定义,然后分析了当前主流的科学工作流系统,提出科学工作流处理如何应对密集的生物医学数据,并基于Taverna开展了生物医学领域的科学工作流实验。最后总结了科学工作流当前的研究现状和存在的一些问题。 相似文献
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区分数据、信息和知识的质疑理论 总被引：7，自引：1，他引：6
介绍一种基于质疑的方法,用以区分和测量文本内部的数据、信息和知识。文章首先介绍了质疑,随后介绍了信息和知识的质疑理论,最后探讨质疑理论的应用前景。质疑理论认为,知识是回答问题空间中的“如何/为何”类问题的文本,信息是回答问题空间中“何时/何处/何人/何事”类问题的文本,数据是那些没有回答问题空间内部问题的文本。 相似文献
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[目的/意义] 现代风险社会对图书馆行业发展及其管理带来了严峻的挑战，传统的图书馆风险管理模式已不适应当前图书馆的发展，亟需探索新的风险治理框架。[方法/过程] 分析图书馆风险治理研究与实践过程中存在的概念界定不清晰、研究方法滞后、管理主体单一等不足。在风险社会理论及治理理论与方法的指导下，以大数据驱动为视角，提出图书馆风险治理的内涵，并分析图书馆风险治理的大数据应用需求、治理框架构建以及在此治理框架下图书馆风险治理内容、治理流程。[结果/结论] 针对图书馆领域存在的实体性风险（建筑、公共场所、自然灾害）、具体业务发展中的风险（资源建设、服务创新、技术应用与管理）以及外界环境（社会、技术、政策等的发展）所带来的行业风险，大数据分析能够有效地识别、预测、治理所面临的风险，为图书馆风险治理提供有效的技术工具。 相似文献
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当前几种经典的复杂网络模型尚不能有效拟合领域知识网络现实情况,表现为:①以边连线为增长单元难以有效拟合知识网络模块化增长的高聚集效应;②知识增长中除马太效应外,有其他重要因素(如守旧、创新)与之抗衡。因此,有必要根据领域知识自身增长特点探寻一种新的演化模型,以有效实现领域知识的量化分析和预测。本文以典型的领域共词网络为例,从微观的增长视角解析其生成过程、增长方式和多种影响因素,以前人研究结论为证据,提出一种由模块化增长单元组成,并融合跟风、守旧与创新三种影响因素的领域知识网络演化模型;随后,通过实验仿真证明了该模型能更好地拟合现实领域知识网络的整体和微观结构;最后,以此模型为基础,通过进一步的仿真实验揭示了相关因素在领域新知识增长、知识聚集中的影响力度和相互作用。本研究为领域知识增长规律和共现型知识网络结构规律的探索提供了更直接可靠的量化分析基础。 相似文献