排序方式: 共有69条查询结果,搜索用时 484 毫秒
51.
本体在Folksonomy中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了Folksonomy和本体的基本概念,分析了Folksonomy的缺陷,探讨了利用本体解决Folksonomy缺陷的可行性,并以SIOC本体为例,提出了本体应用于Folksonomy的解决方案,最后总结了本体与Folksonomy结合的应用现状及未来发展。 相似文献
52.
全文检索中的汉语自动分词及其歧义处理 总被引:3,自引:0,他引:3
歧义处理是汉语自动分词的核心问题,汉语自动分词是中文信息检索的基础性课题。目前有基于词典的分词方法、基于统计的分词方法、基于语义的分词方法和基于人工智能的分词方法。自动分词的歧义处理,目前主要有:利用“长词优先”排歧,利用特征词消歧,利用“互信息”和“t-信息差”消歧,利用专家系统分词消歧。参考文献15。 相似文献
53.
文章聚焦数字移民群体,在健康数字鸿沟视野下,利用深度访谈和质性分析方法,完成数字移民族群健康管护需求及壁垒的萃取,共提炼出健康管护需求初始概念54个、需求范畴24个、需求主范畴9个和核心维度4个,以及健康管护壁垒初始概念44个、壁垒范畴17个、壁垒主范畴8个以及核心维度3个。数字移民群体核心健康管护需求涉及个体、家庭、社会及政府、信息能力4个主维度,健康管护壁垒涉及情感认知、能力特征、外部特征3个主维度。从多维视域构建“亲友-家庭-平台-政府”四位一体的健康管护服务模型,以实现个体健康权利和充分享受数字红利为核心目标,从多层次、多领域为数字移民群体提供健康管护服务,可为自主自律参与社会整体健康建设保驾护航,以期实现“健康社会化,社会健康化”时代背景下个体健康服务的新发展。 相似文献
54.
自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
自然语言处理技术是中文全文检索的基础.首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向. 相似文献
56.
57.
[目的/意义]融合多元网络和网络表示学习方法学习并发现作者间的关联性,能够更好地进行合作者推荐。[方法/过程]文章首先搜集情报学领域相关文献数据作为原始数据集,在经过数据清洗后,根据作者间的多元关系构建各信息实体的多个科研信息网络,然后对高维网络利用Node2vec网络表示学习方法学习各节点的信息,从而得到各网络中节点的向量表示。其次,通过余弦相似度计算各网络中的作者相似度。最后融合作者间机构合作偏好和作者学术水平相似度得到最终的推荐结果。[结果/结论]文章提出的融合模型考虑了多元网络和数据稀疏性,在AUC值上的表现优于单一维度,得到了更好的合作预测效果。实验结果表明,该合作者推荐模型在情报学领域作者合作者推荐中具有可行性。 相似文献
58.
[目的 /意义]系统性回顾和梳理新冠疫情发生以来,国内外关于虚假健康信息的研究内容,以期为相关研究提供参考和借鉴。[方法 /过程]首先,从信息认识论层面出发,确定虚假健康信息的内涵和外延,厘清虚假健康信息内部主流信息形态;其次,通过质性分析总结归纳出虚假健康信息的传播、影响及治理3个研究主题,并结合信息、个体主观意识、个体信息行为3个核心要素构建虚假健康信息研究的综述框架,在此基础上,依据该框架对相关研究主要内容展开梳理;最后,归纳已有研究成果的不足之处,并从概念内涵深化、研究主题拓展、研究方法融合3方面进行展望。[结果 /结论 ]国内外虚假健康信息的相关研究主要围绕虚假健康信息、个体主观意识、个体行为三大核心要素以及虚假健康信息的传播、影响、治理三大研究主题开展,具有跨学科、研究方法多元、研究视野开阔等特点;虚假健康信息的内部概念边界存在模糊性;研究主题尚有拓展空间,研究方法有待加强融合。 相似文献
59.
Internet上的图像信息检索技术 总被引:1,自引:0,他引:1
Internet上丰富的图像信息 ,给网络信息检索带来了挑战。本文主要从颜色、形状、纹理、语义等方面阐述了Internet上的图像特征提取 ,分析了图像检索的示例查询方法、相似性度量以及相关反馈技术 ,并指出了目前图像检索中存在的问题和今后发展的方向。 相似文献
60.
【目的/意义】根据学者当前的科研需求基于学术能力与合作关系网络为其推荐潜在合作学者,有利于增强 学术交流合作,促进科研发展。【方法/过程】从学者的学术能力和合作关系网络两个维度构建推荐模型,通过相关 学者的学术能力挖掘候选推荐学者的知识覆盖度,根据历史合作关系网络挖掘合作质量,综合计算在这两个层面 的推荐值实现合作学者推荐。最终以百度学术学者主页数据进行实证以验证模型的有效性和有用性。【结果/结 论】将学者当前科研任务的合作需求加入到推荐模型中构建多维推荐技术,符合科研用户需求,推动学术的交流合 作,模型具有较好地应用性。 相似文献