大数据环境下知识融合的关键问题研究综述  

A Review on Key Issues of Knowledge Fusion in View of Big Data

作　　者：唐晓波[1] 朱娟[2] 

机构地区：[1]武汉大学信息系统研究中心 [2]武汉大学信息管理学院

出　　处：《图书馆杂志》2017年第7期10-16,共7页Library Journal

基　　金：国家自然科学基金资助项目"社会化媒体集成检索与语义分析方法研究"(项目编号:71273194)的研究成果之一

摘　　要：对知识融合研究现状进行梳理,分析大数据环境下知识融合研究所需要解决的关键问题。通过对知识融合领域文献进行分析,了解本领域的研究现状,以传统知识融合的框架、算法、应用入手,探讨大数据环境下知识融合研究的新需求。分析结果显示,在融合框架上,更强调大数据环境下知识的清洗、表示和服务;在融合算法上,需考虑知识和信息的差别;在融合应用上,需考虑跨领域知识的融合。The paper reviews existing study on knowledge fusion against the backdrop of big data, summarizes research status, and points out future research direction. Through literature analysis, the paper presents the research status, framework, algorithm and application of traditional knowledge fusion, concluding with new needs of knowledge fusion in the times of big data. The research shows that the framework would emphasize more the knowledge cleaning, presentation and service; in terms of algorithm, the difference between information and knowledge should be considered; as for application, application across fields should be paid attention to.

关 键 词：大数据 知识融合 融合框架 融合算法 

分 类 号：G201[文化科学—传播学]