多源知识图谱事件知识融合方法研究

以事件为中心的动态知识对事件预测等应用至关重要,但现有知识图谱主要关注以实体为中心的静态知识,难以满足需求。本文提出一种融合多源知识的高质量事件知识图谱构造方法,首先定义全局事件模式,利用标签类别从源知识图谱中提取事件知识并构造临时事件知识图,提出关系扩充规则对临时事件知识图进行扩充,改进实体对齐Attce模型,基于TransD模型对多个临时事件知识图进行联合嵌入学习,以提高实体对齐和冲突发现的效率;利用事件描述完整度计算源知识图谱可信度,发生冲突时作为判别标准进行处理。经过在真实数据集上的实验,验证了该方法的准确性和有效性。

伦敦奥运会的筹办与实施——当代重大事件的合作开发模式的特征及问题

结合对当代重大事件合作开发模式的特征进行总结,本文对伦敦奥运会组织者在筹办与项目实施过程中,与包括全球、国家到地方的不同利益相关者进行沟通与合作的过程进行了考察。此外,与城市发展视角相结合,文章同时总结了奥运开发对于所在斯特拉特福德地区的经济、社会到城市建设等多方面影响,并讨论了伦敦奥运会对我国城市建设的意义。

GRACE评分及PARIS评分对非ST段抬高型心肌梗死患者远期主要心血管不良事件的预测价值

目的观察非ST段抬高型心肌梗死(non-ST elevation myocardial infarction,NSTEMI)患者全球急性冠状动脉事件登记(global registry of acute coronary events,GRACE)评分及支架术后抗血小板药物停药模式(patterns of non-adherence to antiplatelet regimens in stented patients,PARIS)评分情况,探讨其对NSTEMI患者出院后3年内发生主要心血管不良事件(major adverse cardiovascular events,MACEs)的预测价值。方法698例NSTEMI患者根据出院后3年内是否发生MACEs分为预后不良组176例和预后良好组522例,比较2组年龄、血肌酐水平及入院时GRACE评分、PARIS评分等;采用多因素Cox回归分析NSTEMI患者出院后3年内发生MACEs的影响因素;绘制ROC曲线,评估入院时GRACE评分、PARIS评分及血肌酐预测NSTEMI患者出院后3年内发生MACEs的效能。结果预后不良组糖尿病(46.02%)、贫血(30.68%)、出院时三联抗血小板治疗(13.64%)比率,年龄[66.00(58.00,76.00)岁],血肌酐[85.00(67.95,114.19)μmol/L]、空腹血糖[7.58(5.79,10.34)mmol/L]水平及入院时GRACE评分[130.00(102.75,158.00)分]、PARIS评分[5.00(3.00,7.00)分]均高于预后良好组[31.03%、13.60%、2.11%、61.00(51.00,70.00)岁、72.00(61.00,89.14)μmol/L、6.96(5.41,9.44)mmol/L、114.00(94.00,136.00)分、4.00(2.00,5.00)分](P<0.05),男性、吸烟史比率,体质量指数、血小板计数、左室射血分数及血红蛋白、低密度脂蛋白胆固醇、白蛋白水平均低于预后良好组(P<0.05)。出院时三联抗血小板治疗(OR=1.634,95%CI:1.128~1.919,P=0.017)、血肌酐(OR=1.004,95%CI:1.001~1.012,P=0.021)、入院时PARIS评分(OR=1.322,95%CI:1.199~1.357,P<0.001)是NSTEMI患者出院后3年内发生MACEs的影响因素。入院时GRACE评分、PARIS评分、血肌酐分别以128.50分、5.50分、76.27μmol/L为最佳截断值,预测NSTEMI患者出院后3年内发生MACEs的AUC分别为0.669(95%CI:0.622~0.716,P<0.001)、0.756(95%CI:0.712~0.800,P<0.001)、0.646(95%CI:0.597~0.695,P<0.001),灵敏度分别为62.3%、60.2%、62.4%,特异度分别为68.4%、79.5%、59.1%。结论出院后3年内发生MACEs的NSTEMI患者入院时GRACE评分和PARIS评分均明显增高;与GRACE评分相比,PARIS评分对NSTEMI患者出院后3年内发生MACEs的预测价值较高。