基于时空域联合建模的领域知识演化脉络分析

发布时间：2018-08-27 07:59

【摘要】：同一领域不同知识概念之间存在演化关系,分析演化关系能有效地梳理领域知识的发展脉络,然而网络知识的碎片化、无序性、大规模等特性使得用户很难准确地分析并获取知识之间的这种关系。针对该问题,本文提出一种基于时空域联合建模的领域知识演化脉络分析方法,该方法首先考虑将知识系统以时空域联合知识网络的形式进行表达,随后采用骨架聚类方法提取历年知识网络演化路径,并按知识概念的发展进行演化路径衔接及路径分析。以数字媒体领域知识为例的实验分析表明,该方法能有效提取按年份发展的领域知识演化路径,对于辅助用户进行领域知识的理解与学习,以及个性化推荐具有显著的价值。
[Abstract]:There is an evolutionary relationship between different concepts of knowledge in the same domain. Analyzing the evolutionary relationship can effectively sort out the development of domain knowledge, but the fragmentation and disorder of network knowledge, Large-scale properties make it difficult for users to accurately analyze and obtain the relationship between knowledge. To solve this problem, a domain knowledge evolution analysis method based on spatio-temporal joint modeling is proposed in this paper. Firstly, the knowledge system is expressed in the form of a spatio-temporal joint knowledge network. Then the skeleton clustering method is used to extract the evolutionary path of knowledge network over the years, and the evolutionary path convergence and path analysis are carried out according to the development of knowledge concept. The experimental analysis of digital media domain knowledge shows that this method can effectively extract the evolution path of domain knowledge developed according to the year, and is of great value for assisting users to understand and learn domain knowledge, as well as personalized recommendation.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;江苏省媒体设计与软件技术重点实验室;
【基金】：江苏省自然科学基金项目(BK20130161) 国家自然科学基金项目(61572236) 国家科技支撑计划项目(2015BAH54F01)
【分类号】：TP182;TP391.1

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本文编号：2206617