检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2019年第4期3卷 90-96页

作者：肖连杰郜梦蕊苏新宁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】解决二分类任务中因类间数据不平衡导致少数类分类准确度低的问题。【方法】提出一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法(ECFCM),即对多数类样本进行基于FCM聚类的欠采样,将聚类中心样本与全部少数类样本组成平... 详细信息

【目的】解决二分类任务中因类间数据不平衡导致少数类分类准确度低的问题。【方法】提出一种基于模糊C-均值聚类的欠采样集成不平衡数据分类算法(ECFCM),即对多数类样本进行基于FCM聚类的欠采样,将聚类中心样本与全部少数类样本组成平衡数据集;利用基于Bagging的集成学习算法对平衡数据集进行分类。【结果】在4组不平衡数据集上的Matlab仿真实验结果表明,ECFCM算法的Acc、AUC和F_1提升幅度最高为5.75%(Spambase), 13.84%(Glass2)和7.54%(Spambase)。【局限】本文采用标准数据集验证ECFCM算法的有效性,当采用实际应用中的不平衡数据时,需要有针对性地研究不平衡数据分类算法。【结论】ECFCM算法分类性能良好,在一定程度上有利于提高不平衡数据中少数类的分类准确度。

关键词：不平衡数据模糊C-均值聚类分类欠采样集成学习

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习近平新时代中国特色社会主义思想对信息资源管理学科引领的分析与研究

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科技情报研究 2025年第1期7卷 1-15页

作者：邓三鸿张逸勤王昊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/意义]从习近平新时代中国特色社会主义思想的视角,探讨其对中国特色信息资源管理学科发展的引领作用,为中国信息资源管理学科的创新发展和中国特色哲学社会科学话语权的提升提供重要参考.[方法/过程]文章立足于习近平新时代中国... 详细信息

[目的/意义]从习近平新时代中国特色社会主义思想的视角,探讨其对中国特色信息资源管理学科发展的引领作用,为中国信息资源管理学科的创新发展和中国特色哲学社会科学话语权的提升提供重要参考.[方法/过程]文章立足于习近平新时代中国特色社会主义思想的整体性视角,剖析信息资源管理学科的发展理念,从国家战略融合、创新发展路径和话语体系建设多元维度,阐释中国特色信息资源管理学科发展的逻辑体系,从理论层面深入剖析并结合实验总结其价值意蕴;基于信息资源管理一级学科核心期刊所发表的研究论文与相关政策文本,以具象化视角阐述中国信息资源管理领域在应对重大需求过程中,研究的发展概况与主题演进特征.[结果/结论]研究结果表明,习近平新时代中国特色社会主义思想为信息资源管理学科的理论创新与跨学科融合提供了指引,并增强了其在国家战略中的响应与支撑作用,为中国特色哲学社会科学的高质量发展提供了理论依据与实践参考.

关键词：习近平新时代中国特色社会主义思想信息资源管理学科发展话语权构建

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2015-2019年国外情报学学位论文研究热点分析

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西南民族大学学报（人文社会科学版） 2020年第4期41卷 236-240页

作者：肖连杰徐浩南京大学信息管理学院江苏南京210023 南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京工程学院经济与管理学院江苏南京211167

为了揭示国外情报学研究生学位论文研究热点,为我国情报学学位论文选题提供参考和借鉴。本文以PQDT数据库为检索数据源,采用设计的Python程序和SPSS 22. 0软件作为数据分析工具,运用词频分析、共词聚类分析法对2015-2019年国外情报学研... 详细信息

为了揭示国外情报学研究生学位论文研究热点,为我国情报学学位论文选题提供参考和借鉴。本文以PQDT数据库为检索数据源,采用设计的Python程序和SPSS 22. 0软件作为数据分析工具,运用词频分析、共词聚类分析法对2015-2019年国外情报学研究生学位论文的高频主题词进行分析。发现近五年国外情报学研究生学位论文的研究热点主要集中于交叉学科研究、健康信息与生物科学研究、大数据技术与信息安全研究、计算机技术研究、文学与语言研究5个方面。

关键词：国外情报学学位论文研究热点词频分析共词聚类分析

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基于深度学习的重复住院预测模型研究——以心脏病为例

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数据分析与知识发现 2020年第11期4卷 63-73页

作者：达婧玮颜嘉麒邓三鸿王忠民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 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) 南京210029

【目的】基于电子病历,运用深度学习方法提高重复住院预测准确率,为医院管理提供参考。【方法】提出一种融合结构化和非结构化数据的模型。该模型基于字符级卷积神经网络对非结构化文本数据进行学习,并结合结构化数据(人口统计学数据、... 详细信息

【目的】基于电子病历,运用深度学习方法提高重复住院预测准确率,为医院管理提供参考。【方法】提出一种融合结构化和非结构化数据的模型。该模型基于字符级卷积神经网络对非结构化文本数据进行学习,并结合结构化数据(人口统计学数据、临床数据和行政数据)对重复住院进行预测。【结果】融合结构化和非结构化数据的深度学习模型表现最好,F1值为0.735,超出单独使用结构化数据的模型12.9%,超出单独使用非结构化数据的模型约2.1%,预测性能有较大提升。【局限】实验数据集仅包括来自一家医院患者的部分病历数据,对模型预测结果有一定影响。【结论】本文模型实现了较好的预测效果,可为相关研究者和医院管理者提供参考。

关键词：重复住院深度学习心脏病预测分析

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从《UGC模式下的在线健康信息分析》看消费者健康信息学

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中华医学图书情报杂志 2021年第4期30卷 73-76页

作者：赵月华南京大学信息管理学院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

新文科建设背景下,消费者健康信息学作为信息科学、计算机通讯科学、医学、公共卫生等多学科交叉的热点领域,迎来了前所未有的发展契机。《UGC模式下的在线健康信息分析》一书全面梳理了网络环境下消费者生成健康信息的分析方法,并进行... 详细信息

新文科建设背景下,消费者健康信息学作为信息科学、计算机通讯科学、医学、公共卫生等多学科交叉的热点领域,迎来了前所未有的发展契机。《UGC模式下的在线健康信息分析》一书全面梳理了网络环境下消费者生成健康信息的分析方法,并进行了一系列实证研究。此书以消费者为中心构建网络健康信息研究框架,是推动我国消费者健康信息学发展的一部力作。

关键词：健康信息健康信息学信息分析书评

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融合迁移学习与文本增强的中文成语隐喻知识识别与关联研究

融合迁移学习与文本增强的中文成语隐喻知识识别与关联研究

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：张卫王昊陈玥彤范涛邓三鸿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]识别中文成语情感隐喻，构建融合字面外在事物(源域知识)以及隐喻使用者内在态度或情感(目标域知识)的成语知识图谱.[方法]提出一套融合迁移学习和文本增强的成语情感隐喻知识识别方案.首先，爬取成语及其外在事物类别获取外部知... 详细信息

[目的]识别中文成语情感隐喻，构建融合字面外在事物(源域知识)以及隐喻使用者内在态度或情感(目标域知识)的成语知识图谱.[方法]提出一套融合迁移学习和文本增强的成语情感隐喻知识识别方案.首先，爬取成语及其外在事物类别获取外部知识;随后，迁移情感词典获取学习语料，将成语集和情感词典匹配到的成语用于第一轮迁移学习，将情感词典中除首轮测试集的所有情感词作为训练集进行第二轮迁移;引入汉语知识增强文本数据克服成语隐喻特征所导致的弱情感语义，对比BERT 嵌入的[CLS]与平均池化方案，采取主流深度学习模型进行验证;归纳最优模型对未匹配的成语进行层次分类并将其与匹配到的合并获得成语内部知识.[结果]平均池化的准确率相较[CLS]提升4.69 个百分点，加入成语释义使准确率提升超过13 个百分点;第二轮迁移的各级情感精度多在80%以上，原先语料规模较小的情感类别提升最高可达6.25个百分点.[局限]受限于部分情感类别语料数量，分类精度有待提升.[结论]本文方案能够有效识别成语的情感隐喻知识，内外知识的关联为成语知识服务打下了基础.

关键词：成语知识图谱隐喻知识迁移学习文本增强多层情感分类

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融合结构和内容的方志文本人物关系抽取方法

融合结构和内容的方志文本人物关系抽取方法

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第三届数据分析与知识发现学术研讨会

作者：王永生王昊虞为周泽聿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]在方志信息资源领域内开展关系抽取研究，探究方志文本中蕴含的地域文化传统。[方法]从文本结构和文本内容两个角度探讨关系抽取方法。文本结构上使用规则模板和词句特征的方法从原始文本中提取人物关系记录，并构建不同粒度的人... 详细信息

[目的]在方志信息资源领域内开展关系抽取研究，探究方志文本中蕴含的地域文化传统。[方法]从文本结构和文本内容两个角度探讨关系抽取方法。文本结构上使用规则模板和词句特征的方法从原始文本中提取人物关系记录，并构建不同粒度的人物关系类别;文本内容上引入远程监督的方法进一步提取人物关系记录;最后引入BERT+Bi-GRU+ATT和BERT+FC深度学习模型将人物关系抽取任务转化为人物关系的多标签分类任务，并通过对关系标签修正的方式弱化远程监督引入的噪声对模型精度所产生的影响。[结果]基于多角度融合提出的关系抽取方法具有自动化程度高、关系记录提取率高的特征。深度学习BERT+FC模型在不同类别上F1 值的提升幅度可达1%～27％;不同关系类别间表现出一定的亲和性，但类别本质不同;标签修正后的“强共现关系”F1 值提高3％。[局限]仅探究了地方志中人物实体间关系，未拓展研究方志文本中其他实体间关系。[结论]基于多角度融合的方法提供了一套方志文本同类型实体关系抽取研究流程，引入深度学习模型增强了关系抽取方法的可移植性。

关键词：地方志关系抽取远程监督 BERT Bi-GRU

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中国人文社科中术语区分能力差异的比较分析研究

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情报理论与实践 2020年第6期43卷 162-171页

作者：刘小敏王昊张进苏新宁李心蕾南京大学信息管理学院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023 威斯康星大学密尔沃基分校信息研究学院美国密尔沃基53201

[目的/意义]索引词的质量是信息检索系统评估重要影响因素之一,且术语质量很大程度上决定了索引词的质量。[方法/过程]文章提出一种术语质量评价指标:术语区分能力(Term Discriminative Capability,TDC),探索中国人文社科中的汉语术语... 详细信息

[目的/意义]索引词的质量是信息检索系统评估重要影响因素之一,且术语质量很大程度上决定了索引词的质量。[方法/过程]文章提出一种术语质量评价指标:术语区分能力(Term Discriminative Capability,TDC),探索中国人文社科中的汉语术语质量差异。以中国社会科学引文索引(Chinese Social Sciences Citation Index,CSSCI)数据库的学术论文为实验对象,比较不同学科和不同字段的术语TDC并分析各因素间的相互作用。[结果/结论]实验结果表明,来自不同学科的术语在区分能力中有显著差异,考古学(Archaeology,AC)术语水平最高,马克思主义(Marxism,MX)术语质量最低;不同字段间的术语也有显著的差异,总体上题名(Title,TI)术语质量水平最高,摘要(Abstract,AB)其次,而关键词(Keyword,KW)和附加关键词(Keyword Plus,KP)则由于汉语短语术语的特性未能有较好的表现;另外学科和字段之间有一定的相互作用。

关键词：术语区分能力术语质量评价学科/字段术语差异中国人文社科

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从新冠肺炎疫情反思国家医学情报体系建设

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信息资源管理学报 2020年第6期10卷 38-46页

作者：徐璐璐叶鹰江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京大学信息管理学院南京210023 南通大学图书馆南通226019

新冠肺炎(COVID-19)疫情提示我们亟需构建现代化的国家医学情报体系。指出应对疫情必需早期预警、防控隔离、精准救治三大措施,在此基础之上,基于情报学理论与技术以及国内外情报机构建制,对比四种不同的决策模式,提出构建基于医学情报... 详细信息

新冠肺炎(COVID-19)疫情提示我们亟需构建现代化的国家医学情报体系。指出应对疫情必需早期预警、防控隔离、精准救治三大措施,在此基础之上,基于情报学理论与技术以及国内外情报机构建制,对比四种不同的决策模式,提出构建基于医学情报生命周期的兼具情报预警、防控决策、精准管理三大功能的国家医学情报体系顶层设计,通过基础层、核心层和技术层形成战略关联、一体联动。

关键词：新冠肺炎情报预警国家医学情报体系突发公共卫生事件决策与管理应急管理

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面向国家安全与发展决策支持的情报服务体系框架研究

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情报理论与实践 2020年第2期43卷 9-14页

作者：李品杨国立杨建林南京大学信息管理学院江苏南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023 江苏大学图书馆江苏镇江212013

[目的/意义]面向国家安全与发展决策支持的情报服务属于国家战略层次的情报服务,应强化情报服务的体系化建设,由此才能符合战略情报的基本要求,才能适应国家安全与发展的决策支持需求。[方法/过程]分析了情报服务体系的主要构成要素,即... 详细信息

[目的/意义]面向国家安全与发展决策支持的情报服务属于国家战略层次的情报服务,应强化情报服务的体系化建设,由此才能符合战略情报的基本要求,才能适应国家安全与发展的决策支持需求。[方法/过程]分析了情报服务体系的主要构成要素,即包括情报流程、服务要素、情报功能、服务模式和体制机制等,并且这五者之间相互制约相互促进。[结果/结论]提出了包含决策驱动的情报流程、任务聚焦式的情报融合、预测型情报功能开发、虚实结合的情报服务模式和面向能力提升的军民情报融合的体制机制5个要素的情报服务体系框架,力图使所构建的情报服务体系框架具有完整性、层次性、实用性和可操作性。

关键词：国家安全国家发展决策支持情报服务军民融合

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