基于关联数据的知识发现模型构建研究

发布时间：2018-04-05 04:11

本文选题：关联数据　切入点：知识发现　出处：《情报科学》2016年06期

【摘要】：分析了关联数据应用于知识发现的可行性与优势,对比关联数据集和知识集的特征,提出了基于关联数据的知识发现过程金字塔。在此基础上,构建了基于关联数据的知识发现模型,并对其进行了深入探讨。最后以关联数据可视化工具gFacet为例进行实例分析,结果表明,该模型可以为开放网络环境下的知识发现提供新的研究范式与方案,能够实现关联数据环境下的知识抽取,从而构建新环境下的创新性知识,满足用户的多维知识需求。
[Abstract]:This paper analyzes the feasibility and advantage of applying association data to knowledge discovery, compares the characteristics of associated data set and knowledge set, and proposes a pyramid of knowledge discovery process based on association data.On this basis, a knowledge discovery model based on associated data is constructed and discussed in depth.Finally, taking gFacet as an example, the results show that the model can provide a new research paradigm and scheme for knowledge discovery in open network environment, and can realize knowledge extraction in the associated data environment.In order to construct the innovative knowledge under the new environment, meet the multi-dimensional knowledge needs of users.
【作者单位】：华中师范大学信息管理学院;
【基金】：国家社会科学基金项目(12BTQ039)
【分类号】：TP311.13

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