面向知识发现的数据连续性保障机制研究

发布时间：2018-01-18 09:47

本文关键词：面向知识发现的数据连续性保障机制研究　出处：《情报资料工作》2017年06期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章构建面向知识发现的数据连续性保障机制,保障知识发现过程中数据的可用、可信与可控,为数据连续性研究的深入开展提供理论支撑。以数据连续性的内涵为研究起点,面向知识发现的数据连续性保障机制的横向维度包含数据准备、数据分析、结果展示,纵向维度包含关联数据层级、数据空间层级、数据溯源层级,并对各层级功能模块进行详细设计。从主题相关性和主体相关性融合角度完善数据连续性的管理与保障,并将数据溯源技术贯穿于知识发现全流程。
[Abstract]:In this paper, a data continuity guarantee mechanism for knowledge discovery is constructed to ensure the availability, trustworthiness and controllability of data in the process of knowledge discovery. To provide theoretical support for the in-depth development of data continuity research. Taking the connotation of data continuity as the starting point, the horizontal dimension of data continuity guarantee mechanism for knowledge discovery includes data preparation and data analysis. The results show that the vertical dimension includes associated data levels, data space levels, and data traceability levels. The function modules of each level are designed in detail to improve the management and guarantee of data continuity from the point of view of subject correlation and subject correlation, and the technology of data traceability runs through the whole process of knowledge discovery.
【作者单位】：南京理工大学知识产权学院;南京大学信息管理学院;
【基金】：国家社会科学基金重大项目“图书、博物、档案数字化服务融合研究”(编号:10&ZD134) 国家自然科学基金项目“信息生命周期视角下的大数据隐私风险评估和溯源问责机制研究”(编号:71503133) 中央高校基本科研业务费专项(编号:30916013127)的研究成果之一
【分类号】：G201
【正文快照】： 1引言由数据、信息、知识、智慧构成的知识金字塔中,数据是非常重要的基础资源[1]。在维基百科中,数据科学(Data Science)被定义为从结构化或非结构化数据中提取知识的过程及系统研究,属于数据分析领域的延伸,包括统计分析、机器学习、数据挖掘和预测分析等[2]。虽然数据科学

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