地图制图综合回顾与前望

地理信息的综合处理是当今空间信息处理中的一个重大科学与技术问题。本文主要评述了地图制图综合的研究进展,包括地图制图综合知识的分类与获取、算子与算法、质量评价、过程建模与控制等方面的主要方法。对大数据背景下制图综合进行了思考,提出制图综合应在研究对象、观念和方法上转变。

大数据知识服务关键要素与实现模型研究

知识服务是需求导向和创新驱动的、高度知识密集型的服务类型,大数据时代的来临为知识服务既带来了新的机遇也带来了新的挑战。文章对大数据知识服务的影响因素研究现状进行梳理,总结出大数据知识服务的五方面关键要素并深入分析,在此基础上对宏观上构建大数据知识服务实现模型的理论基础和意义进行探讨,并构建了大数据知识服务实现的概念模型。

数据驱动的智库知识服务流程优化

[目的/意义]将数据驱动思想应用于智库的知识服务实践,优化智库的知识服务流程,提高智库的工作效率和服务水平。[研究设计/方法]结合文献回顾和网络调研分析智库知识服务流程及具体环节;针对存在的问题,引入大数据思维和大数据分析技术,采用标杆分析法对智库知识服务的具体环节进行优化,提出数据驱动的智库知识服务流程优化框架,并分析该框架应用的最佳实践。[结论/发现]服务流程优化后的智库可以同时开展数据驱动的精准型知识服务、主动型知识服务和客户自主型知识服务,这三类知识服务不仅可以提高智库的工作效率和服务水平,还能更好满足客户了解社会热点、应急决策和创新服务等多样化知识服务需求。[创新/价值]运用数据驱动思想,基于用户需求,引入大数据思维和大数据分析技术对智库的知识服务流程进行了系统优化,为大数据时代的智库知识服务实现数字化转型提供了参考。

大数据理念与图书馆大数据

图书馆变革的关键在于技术支撑下的理念革新,大数据的备受关注除了让人们认识到数据本身的意义外,更重要的是提供了一个新的思维方式,即发现数据、从数据的视角分析资源和挖掘数据新价值的大数据理念。图书馆在长期的数字化工作中已经积累并源源不断产生着大量数据,包括馆藏知识数据、书目数据、用户数据、工作数据,对它们的开发利用不仅能促进图书馆知识服务等新理念的实现,而且能在大数据研究和图书馆工作创新中发挥重要作用。

面向大数据知识服务推荐的移动SNS信任模型

文章针对大数据知识服务面临的推荐稀疏性问题,构建移动SNS信任模型,从聚合与同引社交网络信任双重维度挖掘移动SNS潜在的用户信任关系,基于此进行云计算Mapreduce化的并行推荐。研究表明,模型更好地将兴趣相似度与社交网络潜在信任度融入推荐过程中,改善社交网络信任关系稀疏导致的最近邻居搜索难题,缓解数据稀疏与信任信息稀疏导致的推荐精度下降问题。

论大数据环境下高校图书馆知识服务模式创新

在大数据环境下,高校图书馆知识服务的形式与内容必须紧跟信息时代步伐,主动开放共享数据资源服务,积极与各高校、政府、情报研究所和企业合作,升级构建一个高校图书馆开放共享联盟平台,更好地服务于全社会各行各业,实现真正意义上的开放共享,努力实现知识服务的数据创新增值。梳理了高校图书馆数据资源开放共享平台建设现状,分析了高校图书馆的数据开放与共享服务存在的问题,在此基础上,进一步明确了大数据时代下安徽高校图书馆知识服务开放共享的运行模式创新及推动服务创新的对策建议。

大数据影响下的知识服务应用模式之变革

论文针对大数据知识服务问题开展研究。在对国内外相关研究综合述评的基础上,剖析大数据引发的知识服务应用模式之变革,主要表现为知识服务内容和知识服务方式的变革;进而构建大数据影响下的知识服务应用新模式逻辑框架,并分析其关键技术。研究结论认为应建立大数据环境下的知识服务应用新模式,目的是为提升大数据知识服务的价值和水平,实现知识共享提供新的思路和参考借鉴。

大数据时代高校图书馆知识服务模型研究

海量信息环境下,传统知识服务模式的弊端日趋凸显,笔者首先对大数据背景下知识服务模型构建的意义进行了阐述,然后对构成知识服务模型中的数据库系统、查询系统、服务系统、需求分析模块、信息需求模块进行探索与研究,构建了大数据背景下的知识服务模型。

大数据环境下港口供应链企业知识服务模型构建

为了帮助港口供应链节点企业有效获取与利用领域的海量化数据资源,实现港口供应链企业的高度一体化与高效运营,借助知识服务理论体系、大数据与人工智能等技术构建包含知识获取、知识组织与知识服务模块的智慧化港口供应链知识服务模型,为港口供应链节点企业提供一体化、多元化的知识服务。根据港口供应链知识服务模型的应用特点,对港口供应链不同节点企业间的关联知识进行研究分析,阐述港口供应链不同节点企业与知识服务模型的知识接口,从而详细说明港口供应链知识服务模型在港口供应链中的应用,为港口供应链企业的知识服务实现与智慧一体化运营提供理论参考。

知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用

随着医疗大数据时代的到来,知识互联受到了广泛的关注.如何从海量的数据中提取有用的医学知识,是医疗大数据分析的关键.知识图谱技术提供了一种从海量文本和图像中抽取结构化知识的手段,知识图谱与大数据技术、深度学习技术相结合,正在成为推动人工智能发展的核心驱动力.知识图谱技术在医疗领域拥有广阔的应用前景,该技术在医疗领域的应用研究将会在解决优质医疗资源供给不足和医疗服务需求持续增加的矛盾中产生重要的作用.目前,针对医学知识图谱的研究还处于探索阶段,现有知识图谱技术在医疗领域普遍存在效率低、限制多、拓展性差等问题.首先针对医疗领域大数据专业性强、结构复杂等特点,对医学知识图谱架构和构建技术进行了全面剖析;其次,分别针对医学知识图谱中知识表示、知识抽取、知识融合和知识推理这4个模块的关键技术和研究进展进行综述,并对这些技术进行实验分析与比较.此外,介绍了医学知识图谱在临床决策支持、医疗智能语义检索、医疗问答等医疗服务中的应用现状.最后对当前研究存在的问题与挑战进行了讨论和分析,并对其发展前景进行了展望.

图书馆在大数据时代的华丽转身

大数据作为近年来各行业中最火的词汇,各行业专家及知识机构对其均有着不同的看法。本文对大数据的来源和应用等方面进行介绍,并着重介绍了图书馆行业在大数据时代即将做出的改变,以及这些变化与传统图书馆之间的矛盾和冲突。在全面阐述大数据技术可能在图书馆行业中产生的变化和遇到的问题后,针对大数据的分析、挖掘和存储等问题提出相应的解决方案。同时,图书馆帮助用户读者适应大数据带来的冲击,使得用户能够透过海量的数据,掌握其身后的潜在价值和内容信息,并加以利用和实现。

历史典籍的结构化探索——《史记·列传》数字人文知识库的构建与可视化研究

中国古代典籍文献浩如烟海,蕴藏了大量的历史人文知识。以电子化和全文检索为主要方法的古籍数字化开发应用模式已经成为语言文学、历史、哲学等学科的重要基础资源和工具。随着人工智能与大数据技术的发展,数字人文的研究范式不断演进,将传统典籍的文本转换为高度结构化的新型数字人文数据库是一项新的探索,将文本中词汇、人物、地理实体等要素有机组织起来,对于历史现象可视化、历史规律量化具有重大意义。以《史记·列传》为对象,进行古汉语自动分词及词性标注、人工校对以及实体信息人工标注,形成多层次、高质量的数字人文知识库,实现包含古籍词汇、人物、地点等要素的定量分析与可视化检索,挖掘出《史记·列传》人物和地点分布情况、人物关系、人地关系等信息。得出:《史记·列传》共出现人物1787位、地点1173个;相比《史记·本纪》和《史记·世家》,《史记·列传》特有人物共1092位,特有地点共556个。本文研究内容为古籍数字人文知识库的构建提供了新的思路与框架。

大数据时代知识融合的支撑理论架构

设计大数据时代知识融合的支撑理论架构可以有效指导知识融合的实现路径和服务模式。基于知识融合的三阶段论,通过梳理和剖析知识融合前、融合过程和融合后的相关支撑理论,设计大数据时代知识融合的支撑理论架构。该架构为大数据时代的知识融合全过程提供了相关理论支撑,由三个层次、三个阶段、十五个理论组成,包括知识融合前融合的原因与融合对象的选取,知识融合过程中知识的转换、表示、计算与融合算法的实施,知识融合后知识的可视化与效果评价等相关理论。

沉积过程模拟驱动下的深度学习地质建模方法

油气藏勘探开发逐步向深层化、复杂化方向发展,观测数据不足、分辨率低等资料难题突显,传统的地质建模方法无法适应技术需求。以深度学习为代表的智能化地质建模方法可以充分整合多尺度、多维度的数据信息以及专家认识,是地质建模技术发展的重要方向。在综合分析地层沉积模拟和深度学习地质建模技术优缺点的基础上,探索形成了沉积过程模拟驱动的深度学习地质建模方法。首先,基于综合地质分析开展沉积正演模拟,分析参数不确定性,通过参数扰动形成大规模地质模型作为训练样本库;其次,利用条件化生成对抗网络学习样本库中蕴含的地质模式和规律,其中生成网络以井-震等条件数据作为输入、地质模型作为输出;最后,利用训练后生成网络在实际条件数据上的应用,得到目标区块的地质模型。通过在四川盆地普光气藏主力区块典型地质剖面的测试应用,该方法的可行性得到了验证,并分析了训练样本库大小对模拟结果的影响。沉积模拟和深度学习相结合,弥补了训练样本不足的缺陷,间接实现了知识驱动的深度学习地质建模,具有重要的推广意义。

基于知识融合的电子政务知识服务模式及系统模型

针对当前政府大数据存在多源化、异构化、碎片化及价值密度低等问题,给电子政务知识服务带来巨大挑战。知识融合能解决多源、异构的知识优化重组问题,提高电子政务知识服务质量。首先,对知识融合及其相关研究进展进行了理论回顾,探讨了大数据环境下电子政务知识服务的内涵、基本特征,分析电子政务知识服务对知识融合的现实需求;其次,提出了基于知识融合的电子政务知识服务模式,构建了基于知识融合的电子政务知识服务系统模型,并对系统模型进行分析;最后,总结了研究局限与展望。

文本大数据和领域知识联合驱动的慢病智能服务模型构建

[目的/意义]运用新一代信息技术来提升慢病健康管理服务的质量和水平是党和国家的重大现实需求,精准化和智能化的健康知识服务对于促进慢病的自我管理、减轻患者的医疗费用压力和缓解医疗资源的分布不均具有十分重要的意义。[方法/过程]本文采取数据驱动与知识驱动相结合的方式来实现慢病智能服务,综合利用自然语言处理、机器学习、知识工程、语义网和深度学习等多种智能化的手段来对慢性相关的多源异构文本大数据进行深度挖掘、深层次组织和有效利用。[结果/结论]文章从多主体的视角分析了慢病智能服务的需求,构建了文本大数据和领域知识联合驱动的慢病智能服务模型,并对构成该模型的基础设施层、数据采集层、知识组织层和智能服务层的结构、功能和实现路径进行了详细的分析论述。

知识图谱在电网全业务统一数据中心的应用

针对国网公司的业务数据无法跨专业贯通,数据资源无法被智能分析与管理等问题,提出基于全业务统一数据中心的知识图谱构建方法。在全业务统一数据中心使用大数据技术采集电网多源数据的基础上,使用语义标注方法对结构化、半结构化、非结构化数据进行知识抽取获得知识实体、属性和关系,通过知识融合技术构建知识图谱,根据用户搜索内容智能推荐结果和相关信息。实验表明该方法提高了查准率和召回率,具有更好的智能搜索和分析能力。

面向网络大数据的建设项目施工领域知识融合框架研究

网络大数据具有多源异构、体量巨大、实时变化等特点,但在建设项目施工领域信息融合已经不能满足智慧施工的需求,需要更高层级的知识服务来满足用户的需求。针对这些特征与需求构建了网络大数据背景下的建设项目施工领域知识融合框架,该框架主要通过数据获取与知识评估、知识结构统一、融合处理、用户需求反馈与知识服务等4个模块,最终实现建设项目施工的知识服务。

大数据环境下高校图书馆知识服务模式研究

互联网信息处理技术的普及和推广使得国内各大高校图书馆的管理更加完善。文章分析了大数据技术对高校图书馆信息服务环境的影响,结合实际的图书馆管理状况,从不同角度论述了高校图书馆知识服务研究方法设计,并对图书馆知识服务现状进行多方位分析。

多模态信息融合的知识服务

本文概述了大数据环境下多模态信息融合的开发和利用,揭示了大数据背景下多模态信息的内涵、多模态信息融合的定义及其实现知识服务新的增值点,阐述了关于多模态信息融合向知识服务细化延伸的几点思考,进一步剖析了基于多模态信息融合的知识服务在满足用户深层次信息需求、实现知识服务创新与推动信息服务机构进一步发展的意义。