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题名词汇功能赋能的知识关联挖掘方法
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作者
叶佳鑫
朱乐
雷凌云
李争来
陈勇跃
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机构
武汉纺织大学管理学院
江苏航运职业技术学院资产管理中心
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出处
《情报杂志》
北大核心
2025年第9期176-184,195,共10页
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基金
国家社会科学基金一般项目“跨学科科研合作中知识元融合的双循环反馈运行机制研究”(编号:22BTQ078)研究成果。
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文摘
[研究目的]目前基于共现关系的知识关联挖掘方法,难以解决同类知识互斥性问题,且对知识功能的语义角色区分不足。本文旨在提出一种新的知识关联挖掘方法,以克服现有方法的局限性,提升知识服务效能。[研究方法]本文采用基于Bert-BiLSTM与大语言模型的知识分类方法,将知识分为研究问题、方法、背景及对象类。利用共词网络与间接共现关系构建知识特征矩阵,并选取中介知识挖掘同类知识间的关联。以图书情报学科文献为实证数据,验证所提方法的有效性。[研究结果/结论]实验结果表明,所提方法显著降低了对直接共现的依赖性,能够有效挖掘同类型知识间的隐藏联系,这一成果为知识关联挖掘提供了新的视角和方法。
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关键词
知识关联挖掘
词汇功能识别
共现分析
大语言模型
间接共现
知识互斥
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Keywords
knowledge association mining
lexical function identification
co-occurrence analysis
large language model
indirect co-occurrence
knowledge exclusivity
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分类号
G254
[文化科学—图书馆学]
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题名基于云模型的短期电价预测
被引量：21
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作者
栗然
崔天宝
肖进永
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机构
华北电力大学电气与电子工程学院
华能上安电厂
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2009年第17期185-190,共6页
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文摘
现有的电价预测方法有时间序列、神经网络、小波变换等,都是对点进行预测。该文提出一种基于云模型的短期电价预测新方法。首先,介绍了云模型的概念和特点,给出基于云模型的电价和负荷数据的离散化和概念跃升过程,得到了电价和负荷的概念模型。通过极大判定法对数据集进行软划分,建立电价与负荷的布尔型数据库,然后根据给定的支持度和置信度软域值,采用基于云的关联知识挖掘算法,得到时间、负荷和电价之间的关联规则。最后,以时间、负荷的合取作为规则前件,以电价作为规则后件,建立规则发生器,根据挖掘出的规则进行预测。该文所提方法得到的预测结果是一系列不确定的离散点的集合,集合中的每一个点都可作为预测结果提供给用户,用户可以根据经验和其它信息来适当选择结果,也可以将所有点的期望值作为结果提供给用户。
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关键词
电价预测
云模型
数据离散化
概念跃升
不确定性推理
关联知识挖掘
前件
后件
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Keywords
electricity price forecasting
cloud model
data discretization
conception zooming
uncertainty reasoning
mining of associative knowledge
premise consequent
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分类号
TM734
[电气工程—电力系统及自动化]
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