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A Grid-based Graph Data Model for Pedestrian Route Analysis in a Micro-spatial Environment
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作者 Yi-Quan Song Lei Niu +1 位作者 Long He Rui Wang 《International Journal of Automation and computing》 EI CSCD 2016年第3期296-304,共9页
Due to limitations in geometric representation and semantic description, the current pedestrian route analysis models are inadequate. To express the geometry of geographic entities in a micro-spatial environment accur... Due to limitations in geometric representation and semantic description, the current pedestrian route analysis models are inadequate. To express the geometry of geographic entities in a micro-spatial environment accurately, the concept of a grid is presented, and grid-based methods for modeling geospatial objects are described. The semantic constitution of a building environment and the methods for modeling rooms, corridors, and staircases with grid objects are described. Based on the topology relationship between grid objects, a grid-based graph for a building environment is presented, and the corresponding route algorithm for pedestrians is proposed. The main advantages of the graph model proposed in this paper are as follows: 1) consideration of both semantic and geometric information, 2) consideration of the need for accurate geometric representation of the micro-spatial environment and the efficiency of pedestrian route analysis, 3) applicability of the graph model to route analysis in both static and dynamic environments, and 4) ability of the multi-hierarchical route analysis to integrate the multiple levels of pedestrian decision characteristics, from the high to the low, to determine the optimal path. 展开更多
关键词 graph data model route analysis PEDESTRIAN micro-spatiM environment building.
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Parallelized User Clicks Recognition from Massive HTTP Data Based on Dependency Graph Model 被引量:1
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作者 FANG Chcng LIU Jun LEI Zhenming 《China Communications》 SCIE CSCD 2014年第12期13-25,共13页
With increasingly complex website structure and continuously advancing web technologies,accurate user clicks recognition from massive HTTP data,which is critical for web usage mining,becomes more difficult.In this pap... With increasingly complex website structure and continuously advancing web technologies,accurate user clicks recognition from massive HTTP data,which is critical for web usage mining,becomes more difficult.In this paper,we propose a dependency graph model to describe the relationships between web requests.Based on this model,we design and implement a heuristic parallel algorithm to distinguish user clicks with the assistance of cloud computing technology.We evaluate the proposed algorithm with real massive data.The size of the dataset collected from a mobile core network is 228.7GB.It covers more than three million users.The experiment results demonstrate that the proposed algorithm can achieve higher accuracy than previous methods. 展开更多
关键词 cloud computing massive data graph model web usage mining
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基于多特征融合的GraphHeat-ChebNet隧道形变预测模型
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作者 熊安萍 李梦凡 龙林波 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2023年第1期164-175,共12页
对隧道的形变进行预测是隧道结构异常检测的内容之一。为了充分挖掘形变特征的时空关联性,针对隧道内衬多个断面的形变同时预测,提出一种基于多特征融合的GraphHeat-ChebNet隧道形变预测模型。所提模型中利用GraphHeat和ChebNet这2种图... 对隧道的形变进行预测是隧道结构异常检测的内容之一。为了充分挖掘形变特征的时空关联性,针对隧道内衬多个断面的形变同时预测,提出一种基于多特征融合的GraphHeat-ChebNet隧道形变预测模型。所提模型中利用GraphHeat和ChebNet这2种图卷积网络(graph convolution net,GCN)分别提取特征信号的低频和高频部分,并获取形变特征的空间关联性,ConvGRUs网络用于提取特征在时间上的关联性,通过三阶段融合方法保留挖掘的信息。为了解决实验数据在时间维度上不充足的问题,引入双层滑动窗口机制。此外,所提模型与其他模型或算法在不同数据集上实验比较,衡量一天和两天预测值的误差指标优于其他模型,而且对大部分节点预测的误差较低。说明模型受样本节点数影响较小,能较好地预测一天和两天的形变,模型学习特征与时空模式的能力较强,泛化性较好。 展开更多
关键词 隧道形变 预测模型 融合时空数据 滑动窗口 图卷积网络(GCN)
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Decomposition of Graphs Representing the Contents of Multimedia Data
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作者 Hochin Teruhisa 《通讯和计算机(中英文版)》 2010年第4期43-49,共7页
关键词 多媒体内容 分解图 数据模型 多媒体数据 递归调用 火焰传播 实例 递归图
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支撑新型配电网数字化规划的图形⁃模型⁃数据融合关键技术 被引量:3
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作者 余涛 王梓耀 +3 位作者 孙立明 曹华珍 吴亚雄 吴毓峰 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期139-153,共15页
配电网规划领域期盼实现智能规划,其愿景在于实现无人或少人干预的全自动规划。在数字化转型的背景下,新型配电网规划将面临图形多样化、场景碎片化、数据规模化三大挑战。文中从图形-模型-数据融合的角度提出三大关键技术:基于电气图... 配电网规划领域期盼实现智能规划,其愿景在于实现无人或少人干预的全自动规划。在数字化转型的背景下,新型配电网规划将面临图形多样化、场景碎片化、数据规模化三大挑战。文中从图形-模型-数据融合的角度提出三大关键技术:基于电气图纸识别和拓扑智能分析的图形-模型融合技术、基于知识驱动的负荷/新能源推演分析和智能决策的模型-数据融合技术、基于多模态数据融合和多时空数据联动的图形-数据融合技术,尝试打破理论研究与数字化工程的壁垒。最后,对未来新型配电网数字化规划的发展进行思考和展望,为实现“以机为主,人机协同”的大闭环模式提供借鉴。 展开更多
关键词 图形-模型-数据融合 配电网 数字化规划 知识驱动 图计算
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图模型在智慧校园数据中心的应用
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作者 陈铁权 《湖南邮电职业技术学院学报》 2024年第1期32-35,44,共5页
针对智慧校园数据平台中的数据来源不统一、数据质量不高、数据规模较大的问题,引入了图模型的建模方式。虽然主流结构化数据库建模方式的数据管理和操作更加可靠和成熟,可以确保数据的完整性和一致性,但对多样性和复杂性数据查询性能... 针对智慧校园数据平台中的数据来源不统一、数据质量不高、数据规模较大的问题,引入了图模型的建模方式。虽然主流结构化数据库建模方式的数据管理和操作更加可靠和成熟,可以确保数据的完整性和一致性,但对多样性和复杂性数据查询性能较差。区别于结构化的数据库建模方式,图模型重点聚焦数据间的联系而非数据本身,从而具备能够轻松处理复杂、多层级、非结构化的数据的能力。研究分析两种建模方式在智慧校园数据中心中的应用,并通过实验对比两种方式的查询性能,实验结果表明:与传统关系型建模相比,图模型在数据分类复杂且经常需要多分类连接查询的情况下能够更快地查询和遍历数据,具备更优秀的查询效率,能很好地解决智慧校园数据查询性能较差的问题。 展开更多
关键词 智慧校园 数据中心 图模型 数据分析
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基于多尺度骨架图和局部视觉上下文融合的驾驶员行为识别方法
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作者 胡宏宇 黎烨宸 +3 位作者 张争光 曲优 何磊 高镇海 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期1-8,28,共9页
识别非驾驶行为是提高驾驶安全性的重要手段之一。目前基于骨架序列和图像的融合识别方法具有计算量大和特征融合困难的问题。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度骨架图和局部视觉上下文融合的驾驶员行为识别模型(skeleton-image base... 识别非驾驶行为是提高驾驶安全性的重要手段之一。目前基于骨架序列和图像的融合识别方法具有计算量大和特征融合困难的问题。针对上述问题,本文提出一种基于多尺度骨架图和局部视觉上下文融合的驾驶员行为识别模型(skeleton-image based behavior recognition network,SIBBR-Net)。SIBBR-Net通过基于多尺度图的图卷积网络和基于局部视觉及注意力机制的卷积神经网络,充分提取运动和外观特征,较好地平衡了模型表征能力和计算量间的关系。基于手部运动的特征双向引导学习策略、自适应特征融合模块和静态特征空间上的辅助损失,使运动和外观特征间互相引导更新并实现自适应融合。最终在Drive&Act数据集进行算法测试,SIBBR-Net在动态标签和静态标签条件下的平均正确率分别为61.78%和80.42%,每秒浮点运算次数为25.92G,较最优方法降低了76.96%。 展开更多
关键词 驾驶员行为识别 多尺度骨架图 局部视觉上下文 多模态数据自适应融合
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基于翻译嵌入模型的可视化推荐方法
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作者 张晓蓉 刘崎鹏 +3 位作者 廖竞 陈元松 李杨 李琦 《软件导刊》 2024年第11期32-38,共7页
可视化推荐与自动生成可视化可以帮助无数据可视化背景的用户快速创建有效的数据可视化。针对基于规则和机器学习的方法中工作量大和可解释性差的问题,提出一种基于知识图谱嵌入模型的方法,采用缓存自对抗负采样学习实体和关系的嵌入,... 可视化推荐与自动生成可视化可以帮助无数据可视化背景的用户快速创建有效的数据可视化。针对基于规则和机器学习的方法中工作量大和可解释性差的问题,提出一种基于知识图谱嵌入模型的方法,采用缓存自对抗负采样学习实体和关系的嵌入,构建知识图谱推理可视化设计。首先,使用基于规则的方法从数据集中抽取特征,构建知识图谱;其次,采用改进的TransH(即sTransH)模型来学习实体与关系的嵌入,解决一对多/多对一的状况;最后,根据实体的嵌入投影和平移向量来推理可视化设计选择。实验结果表明,sTransH模型在精度、平均排名(MR)、排名比例(Hit@2)等指标评估中均优于现有的TransE、TransH、RotatE和TransE-adv基线方法,验证了该模型在可视化推荐方面的有效性。 展开更多
关键词 数据可视化 可视化推荐 知识图谱嵌入 翻译模型
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基于图网络和网络药理学探讨名老中医治疗腰椎间盘突出症用药规律及作用机制
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作者 席崇程 孙资金 +3 位作者 佟常青 张杰 余阳 翟双庆 《中国中医药图书情报杂志》 2024年第2期93-100,共8页
目的挖掘治疗腰椎间盘突出症常用中药,并探讨这些药物的作用机制,为新药开发和临床治疗腰椎间盘突出症提供指导。方法基于课题收集的名老中医治疗腰椎间盘突出症的临床病例,以Python语言调用相关包将机器学习算法模型的结果构建药物网络... 目的挖掘治疗腰椎间盘突出症常用中药,并探讨这些药物的作用机制,为新药开发和临床治疗腰椎间盘突出症提供指导。方法基于课题收集的名老中医治疗腰椎间盘突出症的临床病例,以Python语言调用相关包将机器学习算法模型的结果构建药物网络图;基于图数据模型在药物网络图上进行药物重要性判定,然后使用TCMSP与BATMAN数据库获取重要药物信息,使用DisGeNET、GeneCards与OMIM获取疾病信息,并对交集靶点进行后续研究。使用STRING、GO与KEGG数据库进行蛋白互作分析与富集分析,以了解其潜在治疗机制。结果本研究纳入476例符合要求的病例,共得到高频药物40味,高频药对81对。基于高频药对构建药物网络图,进行步长为7的无回退随机游走,共获得42503924条路径图。以每味药物作为起点,从所有路径中寻找基于每个起点的最短路径,共获得86条最短路径图,并基于最短路径图获得常用药物9个;根据网络药理学预测出常用药物活性成分共258个,与疾病的交集靶点基因共58个,GO分析共获得2324个条目,KEGG通路研究共获得144条具有统计学意义的相关途径。结论名老中医治疗腰椎间盘突出症主要从补肝益肾、祛风除湿、活血化瘀三方面组方,具有多方位、多靶点的特点。根据网络药理学预测结果,常用药物治疗腰椎间盘突出症的主要机制为炎症相关机制与脂质代谢相关机制。 展开更多
关键词 图数据模型 机器学习 网络药理学 腰椎间盘突出症 中医药
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考虑绿电交易的电力碳排放定量测算 被引量:1
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作者 张显 汤亚宸 +2 位作者 李达 李志宏 刘广一 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1957-1966,I0040,共11页
我国绿色电力交易试点工作已正式启动,该项工作通过引入以绿证交易为主体的市场手段推动了双碳战略的部署进程。绿电交易鼓励了可再生能源市场竞争,加速了发电能源结构的良性变革,促进了可再生能源的消纳,最终通过优化碳排放和碳消费来... 我国绿色电力交易试点工作已正式启动,该项工作通过引入以绿证交易为主体的市场手段推动了双碳战略的部署进程。绿电交易鼓励了可再生能源市场竞争,加速了发电能源结构的良性变革,促进了可再生能源的消纳,最终通过优化碳排放和碳消费来实现降低碳排放等积极性影响。该文以图数据库及图计算技术为基础,通过建立可视化区域碳排放模型,针对不同区域的碳交换特征,构建出区域电力碳排放传导定量测算体系。通过量化分析属地碳强度与引入绿电交易后的市场碳强度的发用电碳强度差异,实现绿电交易市场背景下绿电交易区域间的电力碳强度变化监测,并基于分析结果实现电力碳排放数据的可视化展示。最后,探讨了考虑绿电交易的电力碳排放传导定量测算系统对电力市场绿电交易行为的策略性预测与理论参考价值。 展开更多
关键词 绿电交易 电力碳强度 图计算 图数据模型
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面向图神经网络模型提取攻击的图数据生成方法
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作者 杨莹 郝晓燕 +2 位作者 于丹 马垚 陈永乐 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期2483-2492,共10页
无数据模型提取攻击是基于攻击者在进行攻击时所需的训练数据信息未知的情况下提出的一类机器学习安全问题。针对无数据模型提取攻击在图神经网络(GNN)领域的研究缺乏,提出分别用GNN可解释性方法GNNExplainer和图数据增强方法GAUG-M优... 无数据模型提取攻击是基于攻击者在进行攻击时所需的训练数据信息未知的情况下提出的一类机器学习安全问题。针对无数据模型提取攻击在图神经网络(GNN)领域的研究缺乏,提出分别用GNN可解释性方法GNNExplainer和图数据增强方法GAUG-M优化图节点特征信息和边信息生成所需图数据,最终提取GNN模型的方法。首先,利用GNNExplainer方法对目标模型的响应结果进行可解释性分析得到重要的图节点特征信息;其次,通过对重要的图节点特征加权,对非重要图节点特征降权,实现图节点特征信息的整体优化;然后,使用图形自动编码器作为边信息预测模块,根据优化后的图节点特征得到节点与节点之间的连接概率;最后,根据概率增加或者删减相应边优化边信息。实验采用5个图数据集训练的3种GNN模型架构作为目标模型提取攻击,得到的替代模型达到了73%~87%的节点分类任务准确性和76%~89%的与目标模型性能的一致性,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 无数据模型提取攻击 图数据生成 图神经网络 图神经网络可解释性 图数据增强
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基于知识图谱的复杂薄壁零件机械加工工艺知识建模研究
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作者 肖彪 徐宝德 +4 位作者 彭仕鑫 尉渊 丁国智 王萌 赵正彩 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期76-86,共11页
智能工艺设计是数字孪生环境下工艺设计的核心,零件工艺知识建模是实现基于数字孪生的智能工艺设计的前提。为此,针对航空航天领域复杂薄壁零件机械加工工艺数据结构化程度低、难以重用的问题,提出了典型复杂薄壁零件机械加工工艺知识... 智能工艺设计是数字孪生环境下工艺设计的核心,零件工艺知识建模是实现基于数字孪生的智能工艺设计的前提。为此,针对航空航天领域复杂薄壁零件机械加工工艺数据结构化程度低、难以重用的问题,提出了典型复杂薄壁零件机械加工工艺知识图谱的构建和质量评估方法。首先,对机械加工工艺知识组成和结构进行分析。其次,通过本体建模、知识抽取、知识储存等相关技术实现了工艺知识的可视化表征,并基于Neo4j图数据库实现机械加工工艺知识检索。最后,利用层次分析法对构建完成的知识图谱进行评估,并以框段类零件的机械加工工艺知识为验证对象,得到子图谱的综合准确度为92.28%。试验结果表明,基于知识图谱的工艺知识建模方法切实可行,有助于实现工艺知识的有效组织和重用,为数字孪生的智能工艺设计奠定基础。 展开更多
关键词 复杂薄壁零件 知识图谱 工艺知识建模 数据抽取 图谱质量评估 数字孪生
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数字孪生淠河建设实践与思考
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作者 陈胜 李京兵 +3 位作者 王玉丽 张锦堂 刘昌军 刘业森 《中国水利》 2024年第13期50-56,共7页
数字孪生淠河根据淠河流域特征,以流域防洪需求为牵引,提出技术解决方案。在共享安徽省现有数据感知、网络传输、算力环境等基础上,建设内容包括流域数据底板、水利模型平台、水利知识平台等支撑平台,以及在上述支撑平台基础上建立防洪... 数字孪生淠河根据淠河流域特征,以流域防洪需求为牵引,提出技术解决方案。在共享安徽省现有数据感知、网络传输、算力环境等基础上,建设内容包括流域数据底板、水利模型平台、水利知识平台等支撑平台,以及在上述支撑平台基础上建立防洪预报、预警、预演、预案“四预”应用。防洪“四预”应用以精细化洪水预报为预警、调度提供基础,洪水预警为下游圩区等保护对象提供多阶段预警,情景化洪水预演以实景化方式分析洪水影响,智能化方案实现防洪预案的快速、自动化生成。通过总结数字孪生淠河建设内容,进一步探讨数字孪生流域建设中存在的难点问题,为相关数字孪生流域建设提供借鉴。 展开更多
关键词 淠河 数字孪生流域 圩区 流域数据底板 水利模型平台 水利知识图谱 “四预”应用
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工业过程关键指标预测的知识协同进化增强图卷积网络方法
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作者 牟天昊 邹媛媛 李少远 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期416-427,共12页
在流程工业关键变量预测领域,已有研究致力于将过程知识与大数据相结合,以实现更高的准确性,降低过拟合风险和提高可解释性.然而,现有工作存在准确的先验知识构建成本高、无法从丰富的数据中挖掘知识等问题,限制了这些方法在实际工业过... 在流程工业关键变量预测领域,已有研究致力于将过程知识与大数据相结合,以实现更高的准确性,降低过拟合风险和提高可解释性.然而,现有工作存在准确的先验知识构建成本高、无法从丰富的数据中挖掘知识等问题,限制了这些方法在实际工业过程中的广泛应用.为了解决这些挑战,本文提出了一种基于知识协同进化的增强图卷积网络方法.首先,利用易获取的过程流图构建低成本的粗粒度流程知识.然后,在图卷积神经网络模型训练中引入图探索,实现知识更新.最后,为了降低知识复杂度并保持一致性,设计了一种知识过滤机制.所提出的方法在基准的脱丁烷塔工艺过程上进行了验证.实验结果表明,该方法具有出色的预测准确性,并获得高质量的新知识. 展开更多
关键词 关键指标预测 流程工业 知识挖掘 图卷积神经网络 数据–知识驱动建模 脱丁烷塔
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基于层次化图神经网络的云资产安全性分析
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作者 张义莲 周笛青 +2 位作者 许力文 叶天鹏 林祥 《信息安全学报》 CSCD 2024年第4期204-213,共10页
云系统有着天然的图结构并且处于动态变化当中,网络攻击的各个阶段往往也具有空间和时序上的关联性。传统的异常检测算法从单源数据入手,关联性差、可信度低。同时,海量冗余的安全日志、告警信息给安全分析工作造成了极大的负担。在这... 云系统有着天然的图结构并且处于动态变化当中,网络攻击的各个阶段往往也具有空间和时序上的关联性。传统的异常检测算法从单源数据入手,关联性差、可信度低。同时,海量冗余的安全日志、告警信息给安全分析工作造成了极大的负担。在这样的场景下,网络安全数据不仅没有发挥其应有的价值,还由于检测误警率高,真正的安全威胁被海量的日志和告警数据淹没,大量的失陷资产由于安全信息关联性差无法被及时发现,为系统安全运行埋下了极大隐患。针对该问题,本文提出了基于层次化图神经网络的云资产安全性分析算法,综合云中多源异构网络安全信息,将图神经网络应用于云网络安全异常检测当中。通过对云系统中各类多源异构网络安全数据进行深入分析,提出了异质、动态、有向并带有属性的图建模方式,将系统中各个实体和实体之间的关系映射到图空间中。在此基础之上,使用层次化图神经网络学习云系统的特征,本文提出了改进的图结构自注意力网络来提取图的结构特征、改进的循环神经网络来提取图的动态时序特征,最后通过节点分类任务完成失陷资产发现,从而实现云资产安全性分析。在多源异构网络安全数据集上的仿真实验表明,该算法具有充分利用云系统各个维度上的信息的能力,对具有不同特征的系统具有较强的适应性,可以较好地学习到云系统在结构、时序和动态变化中的特征,有效支撑云场景下的云资产安全性分析。 展开更多
关键词 云安全 图神经网络 图建模 多源异构网络安全数据
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改进的掩码图自编码器模型
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作者 严鑫瑜 庞慧 +2 位作者 石瑞雪 张爱玲 陈威 《河北建筑工程学院学报》 CAS 2024年第1期216-221,共6页
图自编码器(GAE)作为深度学习领域的重要模型之一,近年来受到了广泛关注。但GAE倾向于以牺牲图的结构信息为代价过度强调邻近信息,使其不适用于链接预测之外的下游任务。针对传统GAE存在的问题,研究者们在图自编码器模型中引入掩码策略... 图自编码器(GAE)作为深度学习领域的重要模型之一,近年来受到了广泛关注。但GAE倾向于以牺牲图的结构信息为代价过度强调邻近信息,使其不适用于链接预测之外的下游任务。针对传统GAE存在的问题,研究者们在图自编码器模型中引入掩码策略,形成掩码图自编码器模型处理图数据。基于此,提出改进的掩码图自编码器(MaskGAE)模型,MaskGAE采用掩码图模型(MGM)作为代理任务,掩蔽一部分边,并尝试用部分可见的、未掩蔽的图结构来重建丢失的部分。在Cora数据集上通过调参将MaskGAE模型节点分类准确率提升了0.5%。 展开更多
关键词 编码器 自监督学习 掩码图模型 图结构数据
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基于增强优化预训练语言模型的电力数据实体识别方法 被引量:1
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作者 田雪涵 董坤 +1 位作者 赵剑锋 郭希瑞 《智慧电力》 北大核心 2024年第6期100-107,共8页
知识图谱可有效整合电力系统中的多源数据,提升电网的知识管理水平。针对电力文本数据集稀缺、实体类型多样、专业性强的特点,提出1种基于增强优化预训练语言模型的电力数据实体识别方法。该方法使用实体词袋替换的数据增强技术扩大原... 知识图谱可有效整合电力系统中的多源数据,提升电网的知识管理水平。针对电力文本数据集稀缺、实体类型多样、专业性强的特点,提出1种基于增强优化预训练语言模型的电力数据实体识别方法。该方法使用实体词袋替换的数据增强技术扩大原始数据集,采用增强优化预训练语言模型(RoBERTa)进行动态语义编码,利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和条件随机场(CRF)提取特征并优化标签。实验结果表明,该实体识别方法比传统基于深度学习的实体识别方法的平均数指标F1分数高2.17%,证实其对构建电力数据知识图谱的识别效果。 展开更多
关键词 知识图谱 实体识别 数据增强 预训练语言模型 双向长短期记忆网络 条件随机场
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基于指数随机图模型的政府开放数据协同关系网络形成机制
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作者 莫富传 张晓娟 冯翠翠 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2024年第3期130-143,共14页
[目的/意义]在促进政府开放数据融合性增值利用的政策背景下,明晰多源异构政府开放数据建立协同关系的驱动因素和机制至关重要,有助于为推动政府开放数据资源跨地区、跨层级和跨部门的共享利用提供参考。[研究设计/方法]建立解释框架和... [目的/意义]在促进政府开放数据融合性增值利用的政策背景下,明晰多源异构政府开放数据建立协同关系的驱动因素和机制至关重要,有助于为推动政府开放数据资源跨地区、跨层级和跨部门的共享利用提供参考。[研究设计/方法]建立解释框架和指数随机图模型分析政府开放数据协同关系网络的形成,并基于山东省政府开放数据创新应用成果的数据来源信息进行实证研究。[结论/发现]政府开放数据协同关系网络呈现显著的集聚性、传递性结构特征,具有高数据量、更新频率、下载量、浏览量和相同领域、行政区域、更新频率与开放等级的政府开放数据更有可能建立协同关系,数据项关系网络和提供者关系网络则在政府开放数据协同关系形成过程中发挥跨网络效应。[创新/价值]应用社会网络定量方法对政府开放数据协同关系进行建模分析,研究结论有助于把握多源异构的政府开放数据协同供给和融合性增值利用的潜在机制,并为未来研究和实践提供参考。 展开更多
关键词 政府开放数据 数据创新利用 协同关系网络 指数随机图模型
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变电工程项目图结构数据模型研究
19
作者 赵智尧 廖毅 李行义 《南方能源建设》 2024年第S01期111-114,共4页
[目的]为打通变电工程全生命周期各阶段之间的数据隔阂,实现几何模型和工程信息的流转,提出了基于图结构的变电工程数据模型构建方法。[方法]首先分析模型几何信息和工程数据信息在变电工程各阶段的流转,将数据模型分为核心模型与场景模... [目的]为打通变电工程全生命周期各阶段之间的数据隔阂,实现几何模型和工程信息的流转,提出了基于图结构的变电工程数据模型构建方法。[方法]首先分析模型几何信息和工程数据信息在变电工程各阶段的流转,将数据模型分为核心模型与场景模型,其次按照变电工程的土建部分和电气设备来组织图的拓扑结构,然后将具有树形结构的IFC模型之中的部件之间的关系转换为“边”的形式,模型部件转为“节点”的形式,构建图结构并导入图数据库,最后设计电气设备部件级别的变电工程数据模型结构,并将该模型与核心模型的部件建立关联关系,形成变电工程图结构数据模型。[结果]测试结果表明变电工程图结构数据模型导入图数据库后可以实现几何模型与工程信息模型的灵活组合和分解,并可在面对大量几何结构和属性信息的复杂关联关系时实现高效的模型组件信息的修改和查询。[结论]基于图结构的数据模型可以同时承载几何信息和工程信息场景模型。它实现了各阶段对于模型颗粒度调整和工程信息增补和移除的需求,相比于基于表单管理的COBie(Construction Operations Building information exchange)标准可以为用户提供更容易理解的数据流转路径。 展开更多
关键词 数据模型 变电工程 图论 信息流转
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电网分析模型数据的图表组织结构对比与适用性研究 被引量:1
20
作者 李俊业 张俊勃 +2 位作者 李凯航 李淳 袁伟健 《电气自动化》 2024年第1期36-38,42,共4页
为了明晰电网分析模型的数据组织结构选择标准,对其图表组织方式的适用性研究。基于本体思想,构建电网分析模型的元件表、元件图和层次化图数据模型,并在不同规模电网下进行测试和对比性能。测试结果给出了三者的检索性能定量关系,表明... 为了明晰电网分析模型的数据组织结构选择标准,对其图表组织方式的适用性研究。基于本体思想,构建电网分析模型的元件表、元件图和层次化图数据模型,并在不同规模电网下进行测试和对比性能。测试结果给出了三者的检索性能定量关系,表明所构建层次图的检索性能在多层拓扑检索中分别约为元件图和元件表的10倍和40倍,可为电网数字底座的数据组织结构选配提供依据。 展开更多
关键词 电网分析模型 关系表数据 图数据 适用性研究 层次化图数据
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