分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-08-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]分析并提出虚拟健康社区文本数据的知识发现策略，构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型。[方法/过程]通过总结分析虚拟健康社区文本数据特点，针对其特点带来的数据挖掘困难制定相应的知识发现策略，并在DIKW体系指导下，依据提出的知识发现策略构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型。通过应用计算机编码、自然语言处理技术、句法分析、制定推理规则等方法实现从自由文本数据到药物不良反应智慧的数据价值升华过程。[结果/结论]通过实证研究验证提出的知识发现策略和知识发现模型的有效性和可操作性，为后续虚拟健康社区文本数据知识发现的相关理论与实证研究提供参考。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 基于当前大数据环境下，医学情报领域对知识服务的需求，探索医学情报人才的培养目标及与知识生态系统的构建。[方法/过程] 首先，从医学情报人员提供知识服务的视角出发，探索从多角度分析用户的需求、用户需求与资源多层次的匹配以及多渠道提供知识服务的能力培养目标。然后，依据知识生态系统的构成要素和运行机制，分别从知识资源、知识服务活动和知识创新活动三个视角，构建医学情报人才培养模式的专业课程体系、教学实践平台和教育激励机制的知识生态系统。最后，以吉林大学医学信息学专业进行的课程体系的改革、教学实践平台的设置和知识创新活动的培养方案为例，解析知识生态系统在医学情报人才培养过程发挥的作用。[结果/结论] 研究构建创新能力驱动下医学情报人才培养的目标和知识生态系统，促进情报学研究理论和方法在医学情报领域的应用。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]为了挖掘用户数据背后隐藏的价值，全面了解用户需求，构建用户画像模型，为数字图书馆实现精准服务提供新动能。[方法/过程]针对数字图书馆用户画像的内涵及特征进行剖析，分析用户画像的数据来源及采集处理过程，提出数据驱动下用户画像数据化标签化关联化可视化的驱动主路线，从自然维度、兴趣维度、社交维度，构建多维度、多层级、立体化的用户画像模型。[结果/结论]详细阐述数字图书馆用户画像模型的构建流程，设计用户画像的框架模型，并将用户画像应用于数字图书馆的精准推荐、个性化检索、精准宣传以及参考决策中，以促进数字图书馆的知识服务升级。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义]大数据环境下，用户的知识需求由分散向关联转变，利用多特征耦合可以辅助知识发现服务发现资源间的多种相关关系，从而优化知识发现服务。[方法/过程]通过分析文献内部和外部属性特征定义多特征耦合的概念，从功能角度出发，剖析多特征耦合与数字图书馆知识服务之间的关系，结合现有的知识发现系统构建多特征耦合架构，基于数据层-耦合层-服务层三层提出提升知识发现服务供给侧的方法。[结果/结论]数据层保障数据的质量，数据源由单一向混合转变；耦合层提升耦合分析效果，分析单位由粗向细转变，注重细粒度单元间的语义关联；服务层重视用户的交互体验，开发多维可视化功能。
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间： 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [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。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要： [目的/意义] 结合社会学视角与情报学方法，将微博舆情的社会属性与外化表现对应融合，为解释舆情背后的社会问题提供新视角。[方法/过程] 梳理与舆情相关的研究现状，构建微博舆情社会属性与外化表现模型，以舆情为中心，阐释人群、内容、情绪3个社会属性与意见领袖、事件、情感3个外化表现之间的内部逻辑，并以某疫苗事件为例进行实证研究及可视化展示。[结果/结论] 实证研究的结果验证微博舆情社会属性与外化表现模型的有效性和可操作性，说明从社会学视角出发，利用情报学领域定量及可视化研究方法的优势，能够充分解读舆情事件不同社会属性的外化表现，深入挖掘舆情事件背后的本质问题。
分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要： 【目的】从异构的电子病历数据中发现疾病危险因素, 为数据挖掘与知识发现提供借鉴。【方法】选取集各种结构为一身的临床电子病历数据, 利用决策树、逻辑回归和神经网络三种数据挖掘算法分别建立疾病危险因素预测模型, 对三种预测模型进行比较分析和统计学评价。【结果】决策树预测模型在查准率、召回率上高于逻辑回归和神经网络, 在总体性能上决策树最优, 但三者差别不大。【局限】未对电子病历属性进行优化选择。【结论】决策树在危险因素的发现与疾病的预测方面优于逻辑回归和神经网络。研究中建立基于数据挖掘算法的异构数据源知识发现框架, 为今后领域知识发现和知识库构建以及数据挖掘算法的选择提供一定借鉴和参考。
点击量
点击量
下载量
评论
