基于关键词集合的知识关联网络构建

建立符合逻辑的知识关联体系是知识地图理论的重要内容之一．本文对知识管理系统中知识关联的有向性进行分析,叙述了单向知识关联和双向知识关联的概念与特点;对关键词集合进行定义,阐述了单关键词集合、全关键词集合和不定关键词集合三种划分策略,介绍了以关键词集合为迭代单元构建关联网络和针对单个知识点构建关联网络的两种算法,并指出了算法在实际应用中需注意的问题．     

基于语义分析的网络爬虫模型的研究

针对传统通用网络信息采集系统自身固有的缺陷,根据语义分析的相关理论,本文提出了基于语义的网络爬虫的相关模型,该模型构建知识概念集合,并对其进行关键字切割与划分,生成能表达主题的主题关键词集合。结合中国《知网》的相关理论与技术,对传统抓取的网页在语义的角度进行分析,对已抓取的网页页面内容及其中链接的扩展元数据等相关信息进行分词及语法语义等相关处理,获取网页内容关键词集合及超链接的关键词集合,然后分别对获取的网页内容关键词与链接关键词进行与主体关键词集合采用语义分析算法进行语义相关性的判定,保存需要的网页,并预测及提取与主题相关的URL,从而提高网络资源信息采集相关率。     

无线传感器网络多目标关联覆盖

针对多目标网络覆盖中传感器节点和目标的关联关系,依据数据挖掘中的关联规则挖掘技术,设计了多目标关联覆盖算法MTACA．考虑到能量的有效性,利用关联规则挖掘方法动态地确定目标集合和传感器节点集合,通过节点集合工作状态的转换完成目标的完全覆盖,延长了网络使用寿命．同时,改进了适应区域覆盖的PEAS算法,使其适应多目标覆盖的应用．通过仿真对MTACA和改进的PEAS算法进行了性能分析．结果表明：MTACA算法和改进的PEAS算法在目标完全覆盖能力和网络使用寿命上明显优于随机部署网络;MTACA算法在目标完全覆盖能力、网络使用寿命、网络剩余能量以及节点间能量消耗均匀性上明显优于改进PEAS算法．     

基于数据关联技术的图书馆知识服务体系构建

:针对网络环境下图书馆知识服务体系构建的问题,开展了深入的研究,详细分析了图书馆知识服务体系结构.对图书馆知识服务的目的及信息数据和知识的相互关系,进行了系统性的梳理,提出了在构建知识服务体系结构过程中最核心的数据关联技术,以及知识服务安全问题.分别对网络环境下的数据关联技术结成结构和网络环境下的知识服务安全问题,进行了详细的分析,给出了图书馆知识服务体系结构构建的实现方案.     

关联规则的递增修正

关联规则是数据挖掘的重要研究内容．由于数据库中频繁追加新数据,使得已挖掘的关联规则发生变化,递增修正技术用于维护与修正关联规则．讨论了关联规则的递增修正问题,提出了递增修正算法（ＦＩＵ）．ＦＩＵ算法通过减小支持率,将频繁模式集合扩大,访问新追加的数据,对关联规则进行修正．ＦＩＵ算法减少了数据的访问,提高了递增修正的速度．分析了支持率和频繁模式集合大小的关系,并对算法ＦＩＵ和算法ＦＵＰ进行了比较．     

基于数据库约简的关联规则挖掘算法

通过对Apriori算法挖掘过程进行分析，提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法．该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集，逐步约简事务数据库中的事务，提高了关联规则的挖掘效率．在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论，并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法．经过对算法进行分析和实验，算法ApioriNEW的挖掘效率比较高．一般情况下，平均可将挖掘效率提高约30%．ApioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘，已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中．     

医学知识网络模型的构建研究

知识的集成及应用是知识管理中的关键.概述了知识管理模型的组织和管理对象,探讨了基于本体实现知识关联及基于本体的医学知识网络模型的有关问题,讨论了医学知识网络模型的特点,指出构建医学知识网络模型用以解决知识集成与检索问题,对提高医院知识管理效率具有一定的参考价值.     

抑制背景噪声的LDA子话题挖掘算法

专题文章集合是一些拥有相似背景知识的文章集合.为了更好地从专题文章集合内部的复杂信息关联中高效挖掘子话题信息,文中提出了抑制背景噪声的线性判别分析(LDA)子话题挖掘算法BLDA,通过预先抽取专题文档集合的共同背景知识、在迭代过程中重设关键词的产生等方式提高子话题抽取的准确程度.在微信公众账号文章上的系列实验证明,BLDA算法针对有共同背景的专题文章集合的聚类结果显著优于传统的LDA算法,其中主题召回率提高了170%,Purity聚类指标提高了143%,NMI聚类指标提高了160%.     

用于关系数据库关键词查询的基于划分的候选网络生成算法

为了提高关系数据库关键词查询的性能,提出了基于划分的候选网络生成算法,并分析对比了基于广度优先扩展的候选网络生成算法.利用候选网络的同一性,通过改写图的同构算法为查询结果生成算法提供无冗余的候选网络集合.分析和实验结果表明,当关键词个数与最大候选网络尺寸较小时,2种算法的执行时间和所生成的候选网络数量相近.随着关键词个数与最大候选网络尺寸的不断增大,采用划分策略的候选网络生成算法能够大幅度减少候选网络的冗余,缩短执行时间.当最大候选网络尺寸大于6,关键词个数大于4时,性能改进可达到10倍以上.可见,基于划分的候选网络生成算法适应于中、大规模数据库关键词查询系统.     

基于知识图谱的自适应学习系统知识模型构建

为解决在线学习平台中知识表现离散、系统性不高和知识模型适用性差等问题，提出基于知识图谱的知识模型构建，再利用 FP-Growth 数据挖掘算法进行关联规则挖掘，实现知识模型的动态更新。通过实践证明，知识图谱可有效改善知识模型的系统性，FP-Growth 算法充分考虑了学生因素对知识模型的影响，提高了模型的适用性。     

ITS系统中知识模型的设计与实现

ITS系统中。知识表示是一个关键问题。如何表示好知识关系，构建领域知识模型，难度很大。芩文讨论了ITS系统中知识点间关系的表示，特别对于知识点间依赖关系的设计与表示，提出了一个知识图模型，结合了树和有向图的表现形式，并给出了一些构建原则，能够较好解决当前知识表示中存在的不足。最后用相应的关系数据模型给予实现。     

试论体育休闲娱乐管理专业人才的知识结构

阐述体育休闲娱乐管理专业人才知识结构的特征、模式及组成要素．提出：知识要素之间的联系是构建体育休闲娱乐管理专业人才知识结构的关键．并认为体育休闲娱乐管理专业人才的知识结构应该是一种动态的网络结构。     

论企业知识管理与竞争情报工作的融合

从知识管理与竞争情报的关系出发,讨论了企业知识管理与竞争情报工作的融合,提出了构建基于知识管理的企业竞争情报系统的思路.     

图书馆知识管理系统的构建模式及关键技术

以图书馆知识管理系统的概念模型为出发点，构建了图书馆知识管理子系统，并对构建子系统的关键技术进行了探讨。     

基于神经网络的客车车身造型评价专家系统

阐述了利用人工神经网络(ANN)技术构建专家系统对客车车身造型进行评价的方法,从数据收集、图形的预处理、知识库的构建及神经网络模型的设计与训练等方面研究了准三维造型评价专家系统的关键技术问题.开发了客车造型评价专家系统软件,并通过实际客车造型任务,验证了所开发软件的有效性.     

浅谈研究生个人知识管理

针对研究生的特点，分析了个人知识管理的必要性，并在个人知识需求分析、个人知识收集、个人知识管理软件的选择、个人知识管理系统的建立和维护、个人知识的使用和创新等方面提出建议。     

网络状态决策系统规则库的构建与研究

人们对客观事物作出的判断依赖于复合客观事实对结论的支撑程度.知识规则库的正确构建对于构建一个客观正确的决策系统起到一个关键的作用.本文主要介绍为规则库的规则设置规则强度的方法,以解决决策系统中存在的不确定推理的度量问题.结果表明本文的研究方法能够适应带模糊推理的网络状态决策系统的应用.     

基于BERT的诉讼案件违法事实要素自动抽取

针对诉讼案件违法事实要素抽取效果依赖领域专业知识的特点,提出一种基于transformer双向编码器表示(bidirec-tional encoder representations from transformer,BERT)的诉讼案件违法事实要素自动抽取方法.首先,通过构建领域知识并采用谷歌BERT预训练语言模型进行训练得到拟合诉讼案件领域数据的模型参数和中文预训练字嵌入向量作为模型的输入,得到具有上下文相关的语义表示,以提高词嵌入的上下文语义质量.其次,采用循环卷积神经网络对文本进行编码并获取在文本分类任务中扮演关键角色的信息,提升案件违法事实要素抽取的效果.最后,采用focal函数作为损失函数关注难以区分的样本.违法事实要素抽取的工作是通过对文本标签进行分类得到的.实验测试表明,该方法对诉讼案件要素抽取的F1值为86.41％,相比其他方法性能均有提高.对模型注入领域内知识,也可以提高模型抽取准确率.     

战略性知识管理路线图研究——基于技术路线图与战略地图的知识管理

目前企业知识管理中存在缺乏系统性、盲目性、战略性等问题,将战略地图与技术路线图应用于知识管理,能够帮助企业实现自身战略与知识管理的对接,能够知识管理的系统性,有利于协调知识管理各个环节各个方面的资源,从而推动知识管理服务于战略目标的实现。以时间维度为水平方向,表明路线图内各关键要素的发生及持续时间,同时表明各要素间的同步或优先发展关系,以给定时点上知识管理与战略的之间的联系垂直方向,绘制战略性知识管理路线图,为企业提供可视化、系统化、战略性的知识管理工具。     

工程分析专家系统的问题求解黑板模型

问题未解模型是组织推理步骤和领域知识进行问题求解的一种模式,本文主要讨论了基于黑板模型的工程分析专家系统的设计方法,包括专家策略知识的多层次表示,深度优先搜索及推理网格的实现,协同式多专家系统的多级推理网络模型的构造,解释机构与人机接口设计以及推理算法.