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题名/责任者:

基于知识图谱的学科主题演化分析与预测/霍朝光著

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021

ISBN及定价:

978-7-302-59523-6/CNY98.00

载体形态项:

X, 200页:图;24cm

个人责任者:

霍朝光 著

学科主题:

机器学习-研究

中图法分类号:

TP181

一般附注:

本书受到中国人民大学2021年度“中央高校建设世界一流大学 (学科) 和特色发展引导专项资金”支持

责任者附注:

霍朝光, 中国人民大学“杰出学者”青年学者, 中国人民大学信息资源管理学院长聘助理教授。

书目附注:

有书目 (第192-200页)

提要文摘附注:

本研究在梳理知识演化、知识生命周期等知识进化理论和思想的基础上, 介绍了引文网络、Meta-path、PageRank等网络分析理论和方法, 阐述了Word2vec、Doc2vec、Node2vec等深度表示学习模型以及ARIMA、SVM等时间序列模型, 以期为科学主题的演化和热度预测提供理论基础和方法支撑 ; 以生物医学与生命科学领域PubMed Central数据全集为例, 基于知识图谱技术构建了一种面向计量相关研究和应用的垂直领域知识图谱 —— 计量知识图谱 ; 创新计量指标, 计算计量实体的热度, 用热度值反应主题所处的演化状态 ; 采用一系列深度学习等方法挖掘科学主题在计量知识图谱中的特征, 分析科学主题的演化规律 ; 基于SVM、ARIMA、LSTM等一系列时间序列模型构建学科主题预测模型, 优化、验证模型, 并进行应用研究。

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