检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:霍朝光 卢小宾[1] 杨冠灿 霍帆帆 HUO Chaoguang;LU Xiaobin;YANG Guancan;HUO Fanfan
机构地区:[1]中国人民大学信息资源管理学院,北京100872
出 处:《图书情报知识》2022年第1期73-83,共11页Documentation,Information & Knowledge
基 金:国家社科基金重点项目“新时期产业技术情报分析方法体系研究”(21ATQ008)的研究成果之一。
摘 要:[目的/意义]数据驱动的产业技术情报分析,是数据战略浪潮下的科技尖兵。本文旨在完善现有产业技术情报分析方法体系,进一步融合新兴算法以促进其发展。[研究设计/方法]梳理了目前产业技术情报分析中采用的方法,简述了各种分析方法的研究特点,提出在大数据环境下革新传统情报分析思路,塑造数据驱动的产业技术情报分析模式,构建了数据驱动的产业技术情报分析核心方法体系框架。[结论/发现]面向六大产业技术情报分析目标,针对识别、预测、评估、预警四大情报分析任务,本文构建文本数据、网络数据、图像数据三类核心数据驱动的,囊括文本挖掘、图挖掘、图像挖掘三大方法体系的产业技术情报分析方法框架。[创新/价值]构建了文本数据、网络数据、图像数据三维驱动的产业技术情报分析方法体系框架,凝练文本挖掘、图挖掘、图像挖掘三种非结构数据情报分析模式。[Purpose/Significance]The Data-driven information analysis of industrial technology is the frontier of science and technology in the wave of data strategy. This paper aims to improve the existing method system of industrial technology information analysis and enhance its development through fusion with new algorithms.[Design/Methodology]This study concluded current methods of industrial technology information analysis and illustrated their research characteristics.It also suggested a transformation of traditional information analysis method and proposed to build a schema for data-driven information analysis of industrial technology. Then it developed a core method framework for industrial technology information analysis.[Findings/Conclusion]Orienting to the six aspects of industrial technology information analysis, aiming at the four tasks of identification, prediction, evaluation and early-warning, this paper constructs an information analysis method framework consisting of text mining, graph mining and image mining.[Originality/Value]This paper constructs a three-dimensional information analysis method framework of industrial technology, which is driven by text data, network data and image data. It also concludes the information analysis modes of three kinds of unstructured data, which are text mining, graph mining and image mining.
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