面向危化品事故应急的知识图谱构建方法研究

为将复杂的危化品应急标准知识转化为结构化、可视化的形式,提高事故应急响应速度和决策效率,基于自顶向下方法建立危化品事故应急本体模型框架,应用机器学习模型结合知识融合算法设计知识图谱数据层的构建方法,以现行的应急标准为语料进行实验验证,构建知识图谱。研究结果表明:基于本文提出的方法,可实现危化品应急标准的高水平数字化。研究结果可为突发事件应急管理知识组织提供新的视角。

服务市场需求的大数据人才培养模式研究

研究立足于当下高校大数据人才培养与市场人才需求现状,明确人才培养的缺失与偏差,为加快大数据人才供需两侧的有效对接提供支撑。采用社会网络分析与实体抽取方法,对大数据专业培养方案和大数据相关岗位招聘公告中体现出的人才能力特征进行分析与匹配,发现大数据人才培养与市场需求之间存在一定偏差,提出聚焦国家战略需要,以市场需求为导向,以学科特质为内核,以技术工具为抓手,高校、企业、国家协同培育的人才培养模式。