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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

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文献类型

72 篇 专利
10 篇 期刊文献

馆藏范围

82 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

7 篇 工学
- 7 篇 计算机科学与技术...
- 5 篇 软件工程
- 1 篇 光学工程
- 1 篇 仪器科学与技术
- 1 篇 电子科学与技术（可...
4 篇 管理学
- 4 篇 管理科学与工程(可...

主题

10 篇 计算机数据挖掘
5 篇 应用
2 篇 数据库系统
2 篇 核级设备鉴定
2 篇 数据库技术
2 篇 煤矿行业
1 篇 互联网行业
1 篇 关系数据库
1 篇 木马病毒检测
1 篇 大数据
1 篇 煤矿
1 篇 数据分析
1 篇 档案管理
1 篇 安全生产
1 篇 平台设计

机构

4 篇 海信集团有限公司
4 篇 中科大数据研究院
3 篇 齐鲁工业大学
2 篇 北京市永康药业有...
2 篇 浪潮软件科技有限...
2 篇 清华大学
2 篇 重庆邮电大学
2 篇 南方电网传媒有限...
2 篇 北京工商大学
2 篇 国核华清核电技术...
2 篇 微梦创科网络科技...
2 篇 广东工业大学
2 篇 莱芜职业技术学院
2 篇 哈尔滨工程大学
1 篇 中国核动力研究设...
1 篇 东南大学
1 篇 河南中医药大学
1 篇 华东交通大学
1 篇 江苏省电力公司南...
1 篇 湖南省郴州市第一...

作者

4 篇 王洁
4 篇 冯凯
4 篇 李玺
4 篇 王元卓
3 篇 曹莉
3 篇 潘品臣
3 篇 李海涛
3 篇 姜合
2 篇 甄教明
2 篇 杨霞
2 篇 尚子梁
2 篇 陈清明
2 篇 张君
2 篇 连晓峰
2 篇 宋宪明
2 篇 李鹏飞
2 篇 郭仕钧
2 篇 李朋洲
2 篇 王舸
2 篇 谢锐

语言

82 篇 中文

检索条件"主题词=计算机数据挖掘"

共 82 条记录，以下是51-60 订阅

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详细简洁

排序：

基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统

基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统

引用

作者：郭仕钧徐圣兵谢锐王振友 510006 广东省广州市越秀区东风东路729号

本发明公开了基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，该方法包括：设置网络结构节点参数并在网络结构中随机选取节点，得到起始节点；对起始节点进行邻域划分处理，得到节点层；根据节点选取规则，对节点层进行随机游走处... 详细信息

标准号: CN116090525A

本发明公开了基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，该方法包括：设置网络结构节点参数并在网络结构中随机选取节点，得到起始节点；对起始节点进行邻域划分处理，得到节点层；根据节点选取规则，对节点层进行随机游走处理，获取节点游走序列；对所获取的节点游走序列输入至word2vec模型中进行向量化表征训练，得到所有游走节点对应的网络嵌入向量表征。该系统包括：选取模块、划分模块、游走模块和训练模块。通过使用本发明，能够充分考虑近邻节点信息进而通过基于层次优先的随机游走采样实现网络嵌入向量表征学习。本发明作为基于层次随机游走采样策略的嵌入向量表示方法及系统，可广泛应用于计算机数据挖掘技术领域。

关键词：随机游走嵌入采样策略起始节点网络结构向量表示节点层向量计算机数据挖掘层次优先划分模块节点参数节点选取近邻节点随机选取序列输入选取模块训练模块向量化采样邻域网络应用学习

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一种业务需求的确定方法及设备

一种业务需求的确定方法及设备

引用

作者：王洁高雪松于旭宋宪明胡娟娟 266100 山东省青岛市崂山区株洲路151号

本发明实施例提供了一种业务需求的确定方法及设备，包括：统计各共享账号对各业务对象进行评价的评价度量信息；基于评价度量信息对应的度量值采用梯度下降算法确定描述各业务对象的特征向量；根据共享同一预设共享账号的用户数及描述... 详细信息

标准号: CN104809166B

本发明实施例提供了一种业务需求的确定方法及设备，包括：统计各共享账号对各业务对象进行评价的评价度量信息；基于评价度量信息对应的度量值采用梯度下降算法确定描述各业务对象的特征向量；根据共享同一预设共享账号的用户数及描述各业务对象的特征向量，将其用户使用的业务对象聚类，得到每个用户与其使用的业务对象的映射关系；针对共享该预设共享账号的所有用户使用过的业务对象，基于描述该业务对象的特征向量、预设共享账号对应于该业务对象的评价度量值，以及该业务对象与使用该业务对象的用户之间的映射关系，采用梯度下降算法，确定表征使用该业务对象的用户的业务需求的特征向量值。提高了效率。本发明涉及计算机数据挖掘技术领域。

关键词：业务对象共享特征向量预设度量信息下降算法业务需求映射关系用户使用计算机数据挖掘评价度聚类统计

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一种不平衡网络文本分类优化系统

一种不平衡网络文本分类优化系统

引用

作者：陈清明王定波张亚琴 510000 广东省广州市萝岗区天丰路1号A区509房

本发明公开了一种不平衡网络文本分类优化系统及方法。涉及计算机数据挖掘技术领域，其特征在于，所述系统包括：数据输入单元，用于输入文本语料：TX＝{t1，t2，t3，...，tn}；输入投票级别：N；输入最小特征数：min；输入最大特征数：... 详细信息

标准号: CN110019654A

本发明公开了一种不平衡网络文本分类优化系统及方法。涉及计算机数据挖掘技术领域，其特征在于，所述系统包括：数据输入单元，用于输入文本语料：TX＝{t₁，t₂，t₃，...，t_n}；输入投票级别：N；输入最小特征数：min；输入最大特征数：max；中文分词处理单元，用于对TX进行中文分词，去掉没有意义的连词、介词和感叹词，得到CX＝{c₁，c₂，c₃，...，c_n}；特征提取单元，用于进行特征提取；模型分类单元，用于采用训练好的SVM分类器、朴素贝叶斯分类器和KNN分类器对特征提取的结果进行分类；根据投票级别：N，对分类后的结果进行判别；结果输出单元，用于得到每条文本语料的分类结果TC＝{m₁，m₂，m₃，...，m_n}。可优化不平衡网络文本小类的表示效果，提高小类的识别率；同时，通过优化集成学习的投票策略，提高小类的召回率。

关键词：小类特征提取网络文本中文分词语料分类投票朴素贝叶斯分类器计算机数据挖掘结果输出单元数据输入单元特征提取单元处理单元分类结果模型分类输入文本优化集成优化系统最小特征识别率文本优化学习

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一种多媒体文件相关度的确定方法及设备

一种多媒体文件相关度的确定方法及设备

引用

作者：王洁李海涛宋宪明胡娟娟 266100 山东省青岛市崂山区株洲路151号

本发明实施例提供了一种多媒体文件相关度的确定方法及设备，包括：确定第一多媒体文件与第二多媒体文件的访问相关度度量值、内容相关度度量值、以及访问相关度和内容相关度对应的多元特征的相关度度量融合参数值；其中，第二多媒体文... 详细信息

标准号: CN104809165B

本发明实施例提供了一种多媒体文件相关度的确定方法及设备，包括：确定第一多媒体文件与第二多媒体文件的访问相关度度量值、内容相关度度量值、以及访问相关度和内容相关度对应的多元特征的相关度度量融合参数值；其中，第二多媒体文件为一个或者多个；访问相关度用于表征第一多媒体文件和第二多媒体文件被关联访问的情况；融合参数用于表征访问相关度和内容相关度分别占的比重；根据确定的融合参数值、第一多媒体文件与第二多媒体文件的访问相关度度量值、内容相关度度量值，确定第一多媒体文件与第二多媒体文件的相关度度量值。提高了效率。本发明涉及计算机数据挖掘及机器学习技术领域。

关键词：多媒体文件相关度内容相关访问融合计算机数据挖掘机器学习技术多元特征度量关联

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基于预训练语言模型的中文临床文本分词方法

基于预训练语言模型的中文临床文本分词方法

引用

作者：陈先来张斌 410083 湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号

本发明属于计算机数据挖掘与应用领域，主要是实现医疗临床文本领域电子病历的分词算法。本发明主要通过传统LSTM和CRF结合预训练语言模型以及无标注数据和少量标注数据，训练得到一个领域适应性较强的语言模型，最终达到在临床文本上... 详细信息

标准号: CN114764563A

本发明属于计算机数据挖掘与应用领域，主要是实现医疗临床文本领域电子病历的分词算法。本发明主要通过传统LSTM和CRF结合预训练语言模型以及无标注数据和少量标注数据，训练得到一个领域适应性较强的语言模型，最终达到在临床文本上分词取得较好的效果。本方法相比传统获取word embedding来做文本序列的分析的神经网络方法，不仅可以充分利用大量无标注数据，还可以减少对标注数据的依赖，可以大程度的减少人工成本，并且能够获得更好的效果。

关键词：标注语言模型分词计算机数据挖掘电子病历人工成本神经网络文本领域文本序列医疗临床算法文本分析

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基于InDel标记的常规稻品种淮稻5号和淮稻18号的鉴定方法

基于InDel标记的常规稻品种淮稻5号和淮稻18号的鉴定方法

引用

作者：朱明超张大兵袁政袁彩勇韦娇君倪向群文正怀严卫古张锦萍 223300 江苏省淮安市淮阴区码头镇(淮安国家农业科技园区一楼)

本发明属生物鉴别技术领域，具体为一种基于InDel标记的常规稻品种淮稻5号和淮稻18号的鉴定方法，利用粳稻品种日本晴与籼稻品种93‑11的全基因组DNA序列的比对而获得插入/缺失差异片段所设计的24对特异DNA引物，对淮稻5号和淮稻18号进行... 详细信息

标准号: CN105420354B

本发明属生物鉴别技术领域，具体为一种基于InDel标记的常规稻品种淮稻5号和淮稻18号的鉴定方法，利用粳稻品种日本晴与籼稻品种93‑11的全基因组DNA序列的比对而获得插入/缺失差异片段所设计的24对特异DNA引物，对淮稻5号和淮稻18号进行DNA提取、DNA片段扩增和电泳分离以及电泳图谱的分析来鉴定淮稻5号和淮稻18号品种。具体而言，利用24对InDel引物组合，对基于聚合酶链式反应和凝胶垂直板电泳获得的指纹图谱进行分析，根据24个InDel位点的电泳带型，进而确定是否是常规稻品种淮稻5号和淮稻18号。本发明需用检测样品量少，方法简便快捷，鉴定结果准确，应用到市场上对淮稻5号和淮稻18号的品种进行真伪鉴定。

关键词：相似度合并副本计算机数据挖掘用户体验度反馈副本更新时间规律外部请求网络小说网络资源更新查询响应节约

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一种基于社区传播结构的社交媒体虚假新闻检测方法

一种基于社区传播结构的社交媒体虚假新闻检测方法

引用

作者：谭励王舸连晓峰尚子梁 100048 北京市海淀区阜成路33号

本发明公布了一种基于社区传播结构的领域增强虚假新闻检测方法，属于计算机数据挖掘和社会计算技术领域。本发明基于残差模块和根节点增强，建立一种全新的图神经网络层，有效改善原有图神经网络的过平滑性问题，针对大范围传播新闻的... 详细信息

标准号: CN115049415B

本发明公布了一种基于社区传播结构的领域增强虚假新闻检测方法，属于计算机数据挖掘和社会计算技术领域。本发明基于残差模块和根节点增强，建立一种全新的图神经网络层，有效改善原有图神经网络的过平滑性问题，针对大范围传播新闻的真伪判断技术瓶颈；此外，加入一种领域增强学习结构，加强模型对带有明显兴趣偏好的区域传播模式的学习，最终有效针对带有明显兴趣偏好的区域大范围传播新闻的真伪进行判定，得到新闻在虚假新闻检测任务上的分类结果。本发明提高了基于传播结构的虚假新闻分类能力，有效解决社交媒体中充斥大量虚假新闻的现实问题。

关键词：神经网络传播偏好计算机数据挖掘计算技术领域分类结果技术瓶颈区域传播现实问题新闻分类有效解决真伪判断根节点平滑性检测残差判定真伪学习社区

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一种基于数据采集的高端人才数据库构建方法

一种基于数据采集的高端人才数据库构建方法

引用

作者：李玺詹彦卿康锐文冯凯王元卓 450000 河南省郑州市郑东新区中道东路6号创意岛大厦8层

本发明公开了一种基于数据采集的高端人才数据库构建方法，涉及计算机数据挖掘技术领域，一共包括五个步骤：步骤一：创建高端人才数据库及设计表结构；步骤二：通过动态检索的数据采集技术在各搜索引擎中获取全网高端人才名和所属机构... 详细信息

标准号: CN115687332A

本发明公开了一种基于数据采集的高端人才数据库构建方法，涉及计算机数据挖掘技术领域，一共包括五个步骤：步骤一：创建高端人才数据库及设计表结构；步骤二：通过动态检索的数据采集技术在各搜索引擎中获取全网高端人才名和所属机构名；步骤三：根据存储的高端人才名和所属机构名来对人才信息表中的其他维度信息进行补全；步骤四：进行人才合作关系匹配，构建关系图谱；步骤五：实现人才数据可视化，生成高端人才画像和人才地图。本发明实现了对全网高端人才信息的采集、存储、分析和可视化的流程，提高了对高端人才数据库中存储信息的准确性，同时还保证了数据源的持续增加和人才信息的实时更新，方便企业机构更加便捷的寻找所需要的高端人才。

关键词：高端人才数据库构建全网存储计算机数据挖掘数据采集技术数据可视化存储信息动态检索合作关系企业机构实时更新数据采集搜索引擎维度信息表结构可视化数据源信息表匹配画像图谱采集创建保证分析

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一种基于社区传播结构的社交媒体虚假新闻检测方法

一种基于社区传播结构的社交媒体虚假新闻检测方法

引用

作者：谭励王舸连晓峰尚子梁 100048 北京市海淀区阜成路33号

标准号: CN115049415A

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一种分布式计算图节点相似度的方法

一种分布式计算图节点相似度的方法

引用

作者：申德荣冯朔寇月聂铁铮王振华于戈 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路3号巷11号

一种分布式计算图节点相似度的方法，属于计算机数据挖掘领域，包括：采用主从模式搭建分布式计算平台；主计算机读入对象数据，建立图模型并发送给各子计算机；主计算机进行任务划分，并将各子任务分配给各子计算机；各子计算机计算其... 详细信息

标准号: CN104158840B

一种分布式计算图节点相似度的方法，属于计算机数据挖掘领域，包括：采用主从模式搭建分布式计算平台；主计算机读入对象数据，建立图模型并发送给各子计算机；主计算机进行任务划分，并将各子任务分配给各子计算机；各子计算机计算其各任务节点分别传递给图模型中节点对的相似度增量计算值；主计算机计算偏移系数并分别发送给对应的各子计算机；子计算机对本地各任务节点的相似度增量计算值进行修正，并将修正后的本地各任务节点的相似度增量进行求和后传送给主计算机；主计算机对图模型中各节点对的相似度进行整合，最终得到图模型中各个节点对的相似度；该方法相比于传统SimRank计算方法，传输代价低，计算时间短，效率明显提高。

关键词：相似度主计算机子计算机图模型任务节点增量计算分布式计算平台计算机数据挖掘修正分布式计算传输代价对象数据偏移系数任务分配主从模式图节点求和读入整合并发传递

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