不同产地龙利叶HPLC指纹图谱研究

建立了不同产地龙利叶HPLC指纹图谱,为龙利叶质量控制提供科学依据。采用高效液相色谱法,用Phenomenex(4.6 mm×250 mm,5μm)色谱柱对10批不同产地龙利叶进行分离分析,以乙腈-0.1%冰醋酸为流动相,梯度洗脱,检测波长305 nm,柱温30℃,流速1 mL/min,采用"中药色谱指纹图谱相似度评价系统"(2012.1)软件进行分析。结果表明10批不同产地龙利叶的HPLC指纹图谱共标定8个共有指纹峰,相似度均在0.9以上。该研究为建立龙利叶药材质量控制方法提供了科学依据。     

基于知识状态的个性化学习资源推荐方法

针对现有的个性化学习资源推荐方法存在不能够从学习者的学习缺陷出发推荐学习资源的不足,提出一种基于知识状态的个性化学习资源推荐方法,它首先根据知识点之间的关联关系构建知识图谱,然后根据学习者知识状态进行推导生成待学习知识点向量,最后设计相似性迭代算法从学习资源库中匹配最适合学习者的学习资源.通过实验证明,该方法具有不错的推荐效果和性能.     

BSAED:一种基于双向语义关联的实体消歧算法

考虑了实体的全局一致性,充分利用了知识库中实体间结构化的语义信息.在PageRank算法的基础上,提出一种基于双向语义关联的实体消歧算法,该算法通过在维基百科中抽取出实体之间的超链接关系构建知识图谱,重新定义两个实体之间的平均最短路径,并联合实体之间的语义信息以完成实体链接消歧的任务.在公开数据集上进行的实验结果显示:该算法能提高实体消歧结果的准确率和召回率,实验结果优于当前主流算法.     

项目视角下的知识管理研究演进脉络梳理与前沿热点探析

为了进一步挖掘知识管理实践应用,提升我国项目管理水平。以1999~2017年CNKI与Web of Science 核心期刊为数据源,采用文献计量法对国内外项目视角下知识管理文献主题进行分析并绘制可视化的科学知识图谱。结果表明,项目视角下的知识管理研究具有由静态到动态、由单点到多点的演进特征。工程项目和研发项目是将知识管理理论融入较多的领域;知识共享、知识转移及项目绩效是研究的主要问题;研究方法以案例研究、实证研究、访谈法为主。     

基于认知图谱的智能问答系统推理模型研究

目前现有问答系统模型大多数都采用模板匹配的方式进行推理,对问题推理不够充分,因此,提出基于认知图谱的问答系统推理模型.依据专业领域知识作为知识源构建本体;并基于该认知图谱构建了"问题-关系"一对一的认知图谱问答系统模型.最后通过将问答问题划分为简单问题与复杂问题分别对问题进行处理,其中简单问题运用BERT+ CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers+Conditional Random Field)模型进行模板匹配;针对复杂问题运用Node2vec生成子图后用GCN(Graph Convolutional Network)推理模型进行推理,将得出的答案作为输出结果.最后对所提出的模型通过井下作业领域进行了实验,结果表明认知图谱问答模型优于其他算法模型.     

中国武术古籍东传与朝鲜汉文武籍的编撰

域外汉文武籍研究是清晰中国传统武术文化传播路径和武术交流史的重要参考。为呈现朝鲜汉文武籍编撰的历史脉络及其与中国武术古籍之间的关联,经由古朝鲜史料的文献学分析和历史考证可知：朝鲜汉文武籍编撰与中国武术古籍的东传息息相关。朝鲜汉文武籍编撰经历了从引入到模仿, 由模仿至创新,因创新而独特的发展历程,而这一历程可以从中国武术古籍东传的历史坐标中得以洞见。中国武术古籍与朝鲜汉文武籍关系的明晰,深描出朝鲜为提升士兵武艺技能对中国武籍展开的慕求,亦反映出明清时期中国武术发展的成熟及其对周边国家的影响和辐射,从而明确了中国传统武术文化在东亚地区的源头地位,为中国武术传播史、中朝武艺交流史、东洋武艺史等相关研究提供借鉴。     

主要国家重点科技投入知识图谱的构建与应用研究

由于国家在一个时期内的科技投入的方向和强度最能反映出国家未来科技发展趋势,本研究提出构建基于科技投入和核心技术的政策要素知识图谱,意欲分析得出各国科技发展方向及趋势的情报,从而支撑科技发展布局与趋势研判.本研究总结了情报监测的科技政策文本中支撑情报分析的关键要素,提出了基于政策要素的知识图谱模型,探索了智能计算的政策分析方法.通过对美国、英国、法国、德国、日本和韩国近年科技投入的优先领域、技术、资助项目、资助强度等相关知识的信息抽取和内容分析,形成了基于领域的政策知识图谱,并利用两个实例演示了基于知识图谱的情报检索与分析效果.本技术对情报分析人员、决策人员审视宏观科技布局和前瞻科技发展方向有所帮助.     

辽代历史文化资源知识图谱构建研究

目前网络上关于辽代历史信息化智能查询服务系统资源相对缺乏,关于辽代历史介绍文本篇幅冗长,不方便大众进行阅读观看.为了便于大众能更加快速准确了解相关的辽代历史知识,基于百度百科、搜狗百科以及基于爬虫技术等形式获取了与辽代历史相关的文本数据,采用BiLSTM-CRF模型进行实体抽取,通过关系抽取模型抽取实体间的关系,通过知识融合等技术对得到的数据进行实体对齐以及本体构建.最终构建辽代历史文化领域知识图谱,并在此知识图谱的基础上开发了可视化查询系统.     

材料属性知识图谱的建设与发展浅析

随着大数据技术的进一步发展,机器学习技术和数据挖掘技术已经成为材料科学领域的研究热点.但是目前的材料信息很少有与物理相关的属性可供搜索,通常只显示直接计算或测量的数据,然而材料物质属性具有内在的相互关联.本文从材料属性知识图谱建设方法、材料数据库的建设及使用、材料属性的分析与利用等方面论述了材料属性知识图谱的发展趋势.结果表明,材料数据库的建立与发展为知识图谱的建设提供了充足的数据来源,为后续研究奠定了坚实的基础.在材料属性数据库的建设、发展和应用过程中还存在许多的问题有待解决,材料属性知识图谱的建设与发展道阻且长.     

国外即兴研究的知识图谱分析

以 1998~2019年 Web of Science 核心数据库中SSCI收录的1072篇即兴文献为研究对象,综合运用 Citespace5.7 可视化软件,获取了即兴研究领域的重要作者及经典文献;使用文献共被引分析、关键词聚类分析、突变率检测等方法,通过可视化图谱挖掘出即兴研究的若干热点主题,并讨论了即兴研究的前沿趋势。研究表明：即兴研究仍处于快速发展阶段,其研究热点涵盖了创新、创业、教育培训等领域;团队即兴、专业知识、认知障碍治疗、即兴干预等是较为集中的重要前沿和发展趋势,仍将继续受到学者们的关注。