基于文献的知识发现在成矿预测领域的应用研究

基于文献的分析挖掘是发现未知新知识的有效途径,本文提出了基于文献的知识发现应用于成矿预测领域的研究思路,构建了基于文献的知识发现模型,主要包括地质实体识别、实体关系识别两个部分。

基于生物医学文献的知识发现研究

随着生物医药文献的快速积累,利用文本挖掘技术处理海量的科技文献,从而发现生命科学领域新的知识,已成为当前数据挖掘和人工智能领域研究的热点。从Swanson最早提出基于生物医学文献的知识发现方法到现在,许多研究人员投入到这个新兴的领域中。对基于生物医学文献的知识发现的研究内容、研究方法以及成果进行了系统的分析和阐述,对不同的研究方法在文本挖掘过程中的优劣进行了比较,对基于生物医学文献的知识发现的发展趋势进行了展望。

基于非相关发明专利文献的潜在知识关联分析研究述评

通过对专利分析方法以及非相关知识发现两个方面的经验总结,深入分析其理论研究成果,探讨将非相关知识发现引入到专利分析方法中的可行性。

基于互信息的二阶共现概念相关度研究

中间集和目标集的膨胀,导致基于非相关文献知识发现的准确率低;基于排序的方法存在缺陷,且过度关注B集的排序是对发现有趣的A、C的偏离。直接计算二阶共现概念相关度是基于非相关文献知识发现的薄弱环节,以互信息方法和回归分析方法为基础,构造算法计算二阶共现概念之间的相关度。以PubMed收录的2型糖尿病领域文献为样本,对算法的可行性进行实证研究。模型取得较好的效果,为二阶共现概念之间的关系提取和评价提供新的方法。