关键词-分类号关联词表构建

在多年海量文献人工标引的数据基础上,采用互信息法(MI)、卡方检验法(Chi-Square)、最大似然估计法(MLE)等概率与数理统计方法计量分析关键词与《中国图书资料分类法》分类号的关联关系,构建适用于科技文献自动标引的关键词-分类号关联词表,并通过实际标引文献数据的封闭与开放测试分析其应用效果。

基于关键词关联度指标(KRI)进行LDA噪声主题过滤的方法研究

[目的/意义]针对LDA模型主题识别结果通常包含噪声主题的问题,建立科学有效的主题过滤方法,排除噪声主题,确保主题识别及后续演化分析的准确性。[方法/过程]基于关键词之间的共现关系,构建关键词关联度指标(KRI),借助定量手段进行主题筛选和过滤。以单细胞研究领域为例,计算各主题-关键词分布的KRI值,与人工判读结果进行对比分析。[结果/结论]实验结果表明,该方法能够有效排除LDA模型识别结果中的噪声主题,提高主题识别的准确性,也在一定程度上降低了主题识别过程对人工判读的依赖性。

一个支持Web服务聚集的多Agent协作框架

设计了一种支持Web聚集的多Agent协作框架.为提高聚集的性能,提出了用需求的三级行业分类编码、相关行业编码和关键词信息作为中介Agent中需求的注册信息,并给出了相应的搜索过程与策略.通过模拟实验,验证了该方法的可行性和有效性.

P2P兴趣子网自主构建机制及其路由算法研究

信息是分散在各个节点上存储的,为更准确、更快速地获取所需要的信息,在返回检索结果所经过的每个节点上建立兴趣及其相关节点对应关系,自主、动态地在覆盖网络的基础上构建兴趣子网,使得具有相似兴趣的用户节点在逻辑上位于邻近位置,并通过动态计算节点的贡献率来调整兴趣子网的拓扑结构,使得信息检索的覆盖面不局限在固定的节点范围内,从而即使在TTL较小的情况下也能够获得满意的检索结果.同时,利用关键词的关联性特点,提高信息检索的精度.实验结果表明,随着检索的重复进行,利用所提出的算法能够逐步建立起兴趣子网,从而能够提高信息检索的成功率.

国内区块链领域作者合作关系研究

为了探寻国内区块链领域潜在的合作团体、研究主题以及科学合作模式和规律,以核心期刊刊载的文献为数据样本,应用社会网络分析、作者-关键词关联分析、作者-关键词耦合分析、因子分析和g指数法,从显性和隐性方面挖掘作者合作关系。研究结果表明,我国区块链领域作者间的显性合作关系不明显,但存在较强的潜在合作关系,关联、耦合及因子分析后,合作程度显著增强,研究群体分布明显,主题集中。

中医药数据挖掘系统的构建与应用的分析

为推动中医药研究的发展,并为中医药数据应用提供有效的挖掘技术支持,本文设计了基于TCMMiner数据库的中医药数据挖掘系统。在总体思路、总体设计、功能设计、工作流程设计以及完善设计等方面,对系统设计进行细致的阐述。在文本处理、频次统计、关键词关联分析以及作者高频组合分析等方面应用该系统,结果表明本文设计的中医药数据挖掘系统为中医药数据挖掘和应用提供了非常有效的工具。