检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2019年第7期3卷 93-93页

作者：本刊讯不详

2019年7月10-11日,第二届“数据分析与知识发现”学术研讨会(DAKD2019)在兰州成功召开。本次会议由中国科学院文献情报中心主办,中国科学院兰州文献情报中心和《数据分析与知识发现》编辑部联合承办。中国科学院文献情报中心刘会洲主任... 详细信息

2019年7月10-11日,第二届“数据分析与知识发现”学术研讨会(DAKD2019)在兰州成功召开。本次会议由中国科学院文献情报中心主办,中国科学院兰州文献情报中心和《数据分析与知识发现》编辑部联合承办。中国科学院文献情报中心刘会洲主任出席会议并作开幕致辞。来自75家高校及科研院所,跨计算机科学、情报科学、管理科学、经济学、行为科学、心理学等众多领域的近300名专家和代表参加了本次会议。

关键词：学术研讨会知识发现中国科学院文献情报中心计算机科学科研院所情报科学管理科学行为科学

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第二届“数据分析与知识发现”学术研讨会通知

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数据分析与知识发现 2019年第4期3卷 126-127页

作者：《数据分析与知识发现》编辑部不详

在人工智能和大数据高度融合、语义计算和高性能计算相互支撑、行为计算与知识推演迅速发展的情况下,数据挖掘和知识分析成为各行各业和社会智能感知、知识创新和智慧决策的核心竞争力之一和基础服务设施(Analytics as a Service,Intell... 详细信息

在人工智能和大数据高度融合、语义计算和高性能计算相互支撑、行为计算与知识推演迅速发展的情况下,数据挖掘和知识分析成为各行各业和社会智能感知、知识创新和智慧决策的核心竞争力之一和基础服务设施(Analytics as a Service,Intelligence as a Service),也成为计算机科学、管理科学、经济学、情报学、行为科学、心理学、政策学、科学学等交叉学科重要的研究热点。

关键词：知识发现学术研讨会通基础服务设施人工智能行为科学核心竞争力计算机科学

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全国第二届高校图书馆自动化系统软件展示会暨学术研讨会在上海召开

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数据分析与知识发现 1994年第6期 62-63页

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基于文本数据的过滤式与嵌入式样本选择算法

基于文本数据的过滤式与嵌入式样本选择算法

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第二届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：刘书瑞田继东陈普春赖立宋国杰西南石油大学理学院成都610500

[目的]减少文本数据的训练数据量，缩短模型训练时间.[方法]基于协方差估计，提出一种新的过滤式样本选择算法，并将数据的遗忘性研究成果应用到嵌入式样本选择算法中.[结果]在中文阅读理解模型训练中，本文提出的算法至少可以减少模型... 详细信息

[目的]减少文本数据的训练数据量，缩短模型训练时间.[方法]基于协方差估计，提出一种新的过滤式样本选择算法，并将数据的遗忘性研究成果应用到嵌入式样本选择算法中.[结果]在中文阅读理解模型训练中，本文提出的算法至少可以减少模型训练时间50％.与经典的词频一逆文档频次算法相比，本文小批量协方差估计算法与遗忘算法在召回率、F评价指标上分别提升0.018、0.012与0.017、0.029.[局限]训练数据减少，对模型的准确率评价指标有一定影响.[结论]本文算法能减少模型的训练时间，提高评价指标，由于计算只与批次有关，故适用于大规模数据集的并行运算.

关键词：样本选择协方差估计遗忘算法

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一种基于CRF与ATAE-LSTM的细粒度情感分析方法

一种基于CRF与ATAE-LSTM的细粒度情感分析方法

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第二届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：薛福亮刘丽芳天津财经大学商学院天津300222

[目的]应用细粒度情感分析方法提取产品属性及情感,进而将属性词聚类到属性面,分析用户在产品属性面的情感.[方法]通过CRF抽取产品属性词,利用基于注意力机制的长短期记忆网络做属性情感分析,最后基于Word2Vec将属性词聚集为属性面,并... 详细信息

[目的]应用细粒度情感分析方法提取产品属性及情感,进而将属性词聚类到属性面,分析用户在产品属性面的情感.[方法]通过CRF抽取产品属性词,利用基于注意力机制的长短期记忆网络做属性情感分析,最后基于Word2Vec将属性词聚集为属性面,并分析电商平台产品属性面的情感.[结果]CRF抽取属性词的F1值为0.76,ATAE-LSTM属性情感分析的F1值为0.78.[局限]只抽取显式属性词,对隐式属性词抽取效果较差;数据集偏小.[结论]通过对属性词的抽取、情感分析以及属性面聚类,可较好地解释用户对产品的属性偏好.

关键词： CRF 长短期记忆网络注意力机制情感分析 Word2Vec

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中文术语粒度对其区分能力测度的影响分析

中文术语粒度对其区分能力测度的影响分析

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第二届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：熊欣王昊张海潮张宝隆南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

[目的]比较中文术语粒度对不同字段的术语区分能力(Term Discriminative Capacity,TDC)、测度的影响。[方法]将术语区分能力测度应用于题名、关键词、摘要和附加关键词的术语质量评估,在对照组和实验组中使用方差分析对不同学科、字段... 详细信息

[目的]比较中文术语粒度对不同字段的术语区分能力(Term Discriminative Capacity,TDC)、测度的影响。[方法]将术语区分能力测度应用于题名、关键词、摘要和附加关键词的术语质量评估,在对照组和实验组中使用方差分析对不同学科、字段及术语粒度的TDC进行差异检测。[结果]当关键词和附加关键词未经处理时,在TDC上的表现为：题名>摘要>附加关键词>关键词;当术语粒度为词时,附加关键词的表现提升,题名>附加关键词>摘要>关键词。[局限]实验数据仅包含5个人文社会科学学科,样本代表性可能存在不足。[结论]中文术语粒度和字段在术语区分能力测度上相互作用,各字段的术语粒度统一为词可降低字段因素的影响。

关键词：术语区分能力术语粒度学术资源检索系统自动标引

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广东刀剪产业转型升级技术发展路径研究--基于专利TRIZ分析

广东刀剪产业转型升级技术发展路径研究--基于专利TRIZ分析

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第二届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：胡勇军韦婷婷窦子欣黄芸茵梁锐成常会友广州大学工商管理学院广州510006 华南农业大学数学与信息学院广州510642 中山大学数据科学与计算机学院广州510006 广州小云软件科技有限公司广州510335

[目的]对广东省刀剪专利数据进行演化规律分析。[方法]提出一种新“体用”归类体系，建立基于LDA的TRIZ特征主题模型，计算不同年份、主题下概率高的前n个词汇，并预测未来三年的TRIZ专利技术演化路径。[结果]通过采用新“体用”归类体... 详细信息

[目的]对广东省刀剪专利数据进行演化规律分析。[方法]提出一种新“体用”归类体系，建立基于LDA的TRIZ特征主题模型，计算不同年份、主题下概率高的前n个词汇，并预测未来三年的TRIZ专利技术演化路径。[结果]通过采用新“体用”归类体系指导的人工标注噪声显著下降，达到新手标注噪声低于10％的性能。在分析结果方面，发现广东刀剪产业前期专利主要集中在形体结构、运动方式改变、材质变化等TRIZ规则上，揭示了产业技术演化路径。[局限]只对广东刀剪产业技术发展路径进行研究。[结论]有效揭示广东刀剪产业技术发展趋势，对该产业转型升级发展路径提出建议。

关键词：刀剪产业转型升级专利TRIZ分析

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Word2Vec海关报关商品文本特征降维效果分析

Word2Vec海关报关商品文本特征降维效果分析

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第二届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：龚丽娟王昊张紫玄朱立平南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023

[目的]对海关平台的高维报关商品特征实现有效降维,提高海关平台的工作效率.[方法]以国内某海关4个月的商品文本作为语料,从词语相似度与相关度两个微观层面评估生成词向量的质量,并结合SVM算法将传统0-1矩阵、频次降维、信息增益方法与... 详细信息

[目的]对海关平台的高维报关商品特征实现有效降维,提高海关平台的工作效率.[方法]以国内某海关4个月的商品文本作为语料,从词语相似度与相关度两个微观层面评估生成词向量的质量,并结合SVM算法将传统0-1矩阵、频次降维、信息增益方法与Word2Vec词向量进行对比,以探究其对海关商品文本特征的降维效果.[结果]对于海关报关商品文本,Word2Vec词向量是一种较为理想的降维方法,且词向量维度为500时,分类效率最高,准确率为93.01％.[局限]主要针对数据量最多的5大类别进行研究,尚未对其他类别的分类效果进一步探讨.[结论]Word2Vec用于海关商品文本的降维效果较为理想,能够保证较高的准确率与数据的完整性,并显著降低特征维度.

关键词： Word2Vec 支持向量机自动归类特征降维

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基于语义关联规则的试题知识点标注及试题推荐

基于语义关联规则的试题知识点标注及试题推荐

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第二届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：魏伟郭崇慧邢小宇郑州大学能源一环境一经济研究中心郑州450001 大连理工大学系统工程研究所大连116024 大连理工大学系统工程研究所大连116024

[目的]在线教育资源中存在大量未标注知识点的试题，探究对试题知识点进行自动标注。[方法]通过引入文本语义概念，考虑待标注试题与学习规则之间的语义匹配程度，提出一种基于语义关联规则的试题知识点自动标注方法和基于知识点间关联... 详细信息

[目的]在线教育资源中存在大量未标注知识点的试题，探究对试题知识点进行自动标注。[方法]通过引入文本语义概念，考虑待标注试题与学习规则之间的语义匹配程度，提出一种基于语义关联规则的试题知识点自动标注方法和基于知识点间关联特性的个性化试题推荐方法。[结果]以部分初中数学和高中历史试题为实验语料，分别与朴素贝叶斯、K最近邻、随机森林以及支持向量机等经典分类方法进行实验对比，发现本文方法的标注准确度优于其他方法。[局限]该方法对于试题的语义理解不够深人，使得整体的准确度仍然较低，与期望的标注准确度还有一定差距。[结论]知识点自动标注方法和个性化试题推荐方法在现阶段以及未来的智能教学和自主学习方面具有一定的实际应用价值。

关键词：知识点标注语义关联规则在线学习个性化推荐

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基于分布式大数据技术的科学计量模块化分析平台构建研究

基于分布式大数据技术的科学计量模块化分析平台构建研究

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第二届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：师洪波郭红梅岳婷钱力黄定余常志军中国科学院文献情报中心北京100190 中国科学院大学经济与管理学院图书情报与档案管理系北京100190 中国科学院文献情报中心北京100190

[目的]设计开发模块化计量指标分析平台，满足计量分析人员多维条件定制、实时高效计算的计量分析需求。[应用背景]面对海量科学文献数据，传统关系数据库进行大数据量计量计算时效率较低，计算时间长，分布式大数据技术为实时I生科学... 详细信息

[目的]设计开发模块化计量指标分析平台，满足计量分析人员多维条件定制、实时高效计算的计量分析需求。[应用背景]面对海量科学文献数据，传统关系数据库进行大数据量计量计算时效率较低，计算时间长，分布式大数据技术为实时I生科学计量分析平台提供了技术基础。[方法]设计计量指标管理模型及基于工作流的指标构建流程，将分析任务分解为多个可独立计算单元;基于分布式大数据ES索引、Redis集合计算、预计算指标等技术，将计算统计任务转化为倒排索引查询及集合运算等操作。[结果]为用户提供标准化的指标选择构建流程、可动态扩展的弹性任务配置及准实时的指标计算支持。[结论]以分布式大数据技术为基础，对计算任务抽象分装，实现了高效、通用的模块化分析平台，同时本研究也可为相关分析决策系统提供参考。

关键词：分布式技术模块化分析科学计量

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