基于科研群體特征的學科交叉主題識別方法
【文章頁數(shù)】:86 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖1.1論文組織結構圖
本文首先設計科研群體的特征描述體系,利用不同學科群體之間的科研興趣和科研關系特征識別學科交叉主題,再引出挖掘科研群體的過程,并對該主題及其相關科研群體進行全面、直觀的描述。具體步驟如下:從多源數(shù)據中收集和預處理科研信息,集成為科研人員基礎信息庫;綜合學科交叉主題識別的內在屬性角度....
圖2.1應用畫像的三個層次[58]
群體畫像已在多個領域內蓬勃發(fā)展,其應用價值體現(xiàn)在微觀價值發(fā)現(xiàn)、中觀運營優(yōu)化、宏觀戰(zhàn)略制定三個層次上,如圖2.1所示。在微觀層次上,林燕霞等[37]建立微博用戶群體畫像,發(fā)現(xiàn)個性化服務價值;ZHENG等[38]構建社會相似度動態(tài)模型區(qū)分社區(qū)用戶群體,通過分析需求完成對個人資料的推薦....
圖3.1不同學科群體之間的交叉主題識別流程圖
以學科A和學科B為例,識別不同學科群體之間的交叉主題的流程如圖3.1所示。(1)分析科研人員的多源數(shù)據。用戶在網絡上任何行為都會被記錄,全面收集用戶信息能更加真實地描述科研用戶群體的特征,可以先通過分析多源異構數(shù)據源的信息特征采集科研人員數(shù)據,再通過分析數(shù)據的結構化程度處理數(shù)據。....
圖3.2搭建科研人員基礎信息庫流程圖
科研人員信息庫是多角度展示科研群體的數(shù)據基礎。從科研人員的多源異構數(shù)據源中采集原始信息,經過預處理后,統(tǒng)一集成為科研人員信息庫,如圖3.2所示。3.2.1數(shù)據采集
本文編號:4002778
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