基于深度学习的档案数据挖掘技术研究进展  

Research Progress of Archival Data Mining Technology Based on Deep Learning

作　　者：范书珍 FAN Shuzhen(Academic Affairs Office,Zhengzhou Vocational College of Finance and Taxation,Zhengzhou 450048)

机构地区：[1]郑州财税金融职业学院教务处,郑州450048

出　　处：《山西档案》2025年第4期134-137,共4页Shanxi Archives

基　　金：河南省高等教育教学改革研究与实践项目“基于‘人人持证、技能河南’的三层递进式1+X证书制度实践与体系构建研究”(豫教[2024]02440);河南省高等职业教育教学成果奖“助力技能河南‘标准贯通、评价赋能’的职业院校综合育人改革研究与实践”(豫教[2024]49974);郑州财税金融职业学院教学改革研究与实践项目“新质生产力背景下高职就业创业指导类课程思政教学体系的构建与研究”(2024JG01)。

摘　　要：档案数字化转型为海量档案数据的积累奠定了基础,但档案数据中蕴含的巨大价值尚未得到充分挖掘。深度学习的出现,为破解档案数据挖掘难题带来了新契机。通过系统梳理深度学习在档案数据挖掘领域的研究进展,探索了以深度学习驱动的档案数据分析新范式,为档案数据挖掘提供理论参考与技术指引。The digital transformation of archives has laid the foundation for the accumulation of massive archival data,but the great value of archival data has not been fully explored.Deep learning brings a new opportunity to solve the problem of archive data mining.This paper aims to systematically review the research progress of deep learning in archival data mining,explore a new paradigm of deep learning-driven archival data analysis,and provide theoretical reference and technical guidance for archival data mining.

关 键 词：档案大数据 深度学习 档案视频数据 档案文本挖掘 

分 类 号：G270[文化科学—档案学]