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CALL FOR PAPERS Workshop on Intelligence and Security Informatics (WISI’06) in conjunction with the Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’06)
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《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 2005年第1期84-86,共3页
Important Dates Submission due November 15, 2005 Notification of acceptance December 30, 2005 Camera-ready copy due January 10, 2006 Workshop Scope Intelligence and Security Informatics (ISI) can be broadly defined as... Important Dates Submission due November 15, 2005 Notification of acceptance December 30, 2005 Camera-ready copy due January 10, 2006 Workshop Scope Intelligence and Security Informatics (ISI) can be broadly defined as the study of the development and use of advanced information technologies and systems for national and international security-related applications. The First and Second Symposiums on ISI were held in Tucson,Arizona,in 2003 and 2004,respectively. In 2005,the IEEE International Conference on ISI was held in Atlanta,Georgia. These ISI conferences have brought together academic researchers,law enforcement and intelligence experts,information technology consultant and practitioners to discuss their research and practice related to various ISI topics including ISI data management,data and text mining for ISI applications,terrorism informatics,deception detection,terrorist and criminal social network analysis,crime analysis,monitoring and surveillance,policy studies and evaluation,information assurance,among others. We continue this stream of ISI conferences by organizing the Workshop on Intelligence and Security Informatics (WISI’06) in conjunction with the Pacific Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD’06). WISI’06 will provide a stimulating forum for ISI researchers in Pacific Asia and other regions of the world to exchange ideas and report research progress. The workshop also welcomes contributions dealing with ISI challenges specific to the Pacific Asian region. 展开更多
关键词 SECURITY in conjunction with the Pacific Asia Conference on knowledge discovery and data Mining CALL FOR PAPERS Workshop on Intelligence and Security Informatics ASIA
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Research of united model of knowledge discovery state space and its application
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作者 You Fucheng Song Wei Yang Bingru 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2005年第4期875-880,共6页
There are both associations and differences between structured and unstructured data mining. How to unite them together to be a united theoretical framework and to guide the research of knowledge discovery and data mi... There are both associations and differences between structured and unstructured data mining. How to unite them together to be a united theoretical framework and to guide the research of knowledge discovery and data mining has become an urgent problem to be solved. On the base of analysis and study of existing research results, the united model of knowledge discovery state space (UMKDSS) is presented, and the structured data mining and the complex type data mining are associated together. UMKDSS can provide theoretical guidance for complex type data mining. An application example of UMKDSS is given at last. 展开更多
关键词 knowledge discovery unstructured data knowledge template.
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基于网络环境的分布式KDD及Data Mining研究 被引量:6
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作者 何炎祥 彭锋 +2 位作者 宋文欣 熊汉卫 陈莘萌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1999年第10期744-746,共3页
本文针对KDD 的研究现状及其面临的挑战,主要讨论了基于网络环境下,面向多个站点机、多种数据库、多类数据源的分布式KDD 和Data Mining 的整体方案和实验系统模型,研究内容包括高效分布式开采算法,KDD 过程的... 本文针对KDD 的研究现状及其面临的挑战,主要讨论了基于网络环境下,面向多个站点机、多种数据库、多类数据源的分布式KDD 和Data Mining 的整体方案和实验系统模型,研究内容包括高效分布式开采算法,KDD 过程的无缝集成,KDD 中的知识表示。 展开更多
关键词 知识发现 数据开采 知识表示 可视化 数据库系统
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遥感大数据解译及仿遥感地学知识发现
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作者 赵博 张德会 +1 位作者 陈其慎 周永章 《矿物岩石地球化学通报》 北大核心 2025年第3期462-477,I0002,共17页
遥感大数据是地学大数据的重要组成部分。本文阐述了其多光谱、时序、空间、纹理、尺度等五大特征,以及基于这些特征的遥感智能解译原理与应用。在此基础上,提出了“仿遥感”地学数据处理思想,探讨了基于Hopfield神经网络的遥感模拟可... 遥感大数据是地学大数据的重要组成部分。本文阐述了其多光谱、时序、空间、纹理、尺度等五大特征,以及基于这些特征的遥感智能解译原理与应用。在此基础上,提出了“仿遥感”地学数据处理思想,探讨了基于Hopfield神经网络的遥感模拟可行性。对于人工智能与遥感大数据联合驱动下的地学研究思路及创新方向或有借鉴意义。 展开更多
关键词 深度学习 遥感解译 综述 模拟 知识发现
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数据与知识协同驱动的知识发现:概念、机理与模型
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作者 姚苏梅 陆泉 《情报学报》 北大核心 2025年第3期282-295,共14页
知识发现是应对海量数据和复杂问题挑战,促进科学研究和技术进步,并提高决策支持能力的重要情报理论。“数据”和“知识”是图书馆学、情报学和档案学的核心命题,数据驱动或知识驱动的知识发现是数据密集型或知识密集型情境下解决情报... 知识发现是应对海量数据和复杂问题挑战,促进科学研究和技术进步,并提高决策支持能力的重要情报理论。“数据”和“知识”是图书馆学、情报学和档案学的核心命题,数据驱动或知识驱动的知识发现是数据密集型或知识密集型情境下解决情报学研究问题的重要手段,但普遍存在的缺陷数据和不确定性知识降低了上述方法的有效性。协同驱动则通过数据和知识的交叉互补,为实现新知识发现提供了创新性的解决途径。当前,对于协同驱动方法的全面和深入分析尚显不足。本文主要目的是按照“是什么”“为什么”和“怎么做”的认知逻辑,梳理数据与知识协同驱动知识发现的基本概念、机理和模型3个方面。首先,提出数据与知识协同驱动知识发现的基本概念,剖析作为该概念重要组成部分的缺陷数据和不确定性知识新概念的含义。其次,机理部分探讨了数据融入知识驱动知识发现和知识融入数据驱动知识发现双视角下协同驱动的多途径和多目的,从数据与知识的交叉互补解释协同驱动知识发现功能实现的本质原因与运作机理。最后,提出问题和场景导向的数据与知识协同驱动知识发现基本模型,并从知识驱动为主(构建模式、纠错模式)、数据驱动为主(嵌入模式、纠正模式和引导模式)和其他协同驱动知识发现(混合模式和并发模式)3类重点阐述了协同驱动内部建模的典型模式。数据与知识协同驱动的知识发现和多种协同驱动的模式兼顾了数据与知识的相互补充和协同作用,为知识发现提供了更全面的框架和流程,为信息资源管理学科拓展了方法创新与问题解决思路。 展开更多
关键词 数据与知识协同驱动 缺陷数据 不确定知识 知识发现 协同机理 协同模式
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管窥人工智能与大数据地球科学研究新进展 被引量:14
6
作者 周永章 肖凡 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1-6,共6页
本期是《地学前缘》组织出版的“人工智能与大数据地质”主题专辑。它由17篇学术论文组成,涵盖了知识图谱、基于深度学习的图像识别、非结构化地质信息的机器可读表达、图形大数据与社区发现、关联规则算法、三维地质模拟与成矿预测、... 本期是《地学前缘》组织出版的“人工智能与大数据地质”主题专辑。它由17篇学术论文组成,涵盖了知识图谱、基于深度学习的图像识别、非结构化地质信息的机器可读表达、图形大数据与社区发现、关联规则算法、三维地质模拟与成矿预测、物联网与在线监测系统等不同主题,提供了极其有价值的应用场景和研究案例,在一定程度上反映了中国人工智能与大数据地球科学领域研究的最新进展,值得同行关注。 展开更多
关键词 知识图谱 深度学习 图像自动识别 非结构地质信息 社区发现 大数据挖掘 三维地质建模 物联网标识
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基于CiteSpace的地质大数据与人工智能研究热点及前沿分析 被引量:4
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作者 朱彪彪 曹伟 +6 位作者 虞鹏鹏 张前龙 郭兰萱 原桂强 韩枫 王汉雨 周永章 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期73-86,共14页
为研究地质学领域的大数据和人工智能研究现状、热点和前沿,在中国知网(CNKI)核心期刊和Web of Science(WoS)核心数据库收集了2000—2022年相关中文文献3600篇、英文文献1803篇,利用社区结构分析软件CiteSpace,从合作作者、研究国家、... 为研究地质学领域的大数据和人工智能研究现状、热点和前沿,在中国知网(CNKI)核心期刊和Web of Science(WoS)核心数据库收集了2000—2022年相关中文文献3600篇、英文文献1803篇,利用社区结构分析软件CiteSpace,从合作作者、研究国家、研究机构、关键词聚类、关键词时空分布图谱等进行可视化分析,并统计了2021—2022年间,地质学领域国际顶级期刊(综合影响因子10以上)的文献进行前沿分析。分析结果表明,近10年内该研究领域全球累计发文量激增,以中国为代表的亚洲国家和以美国为代表的欧美国家研究为主,双方累计发文量相差不大,论文中介中心性欧美国家普遍较高。我国研究机构之间的交流合作居多,与国外的研究机构交流合作较少,国外研究机构则与之相反。该领域以应用机器学习类方法、知识图谱构建等,在地质灾害防治、地震解释、石油与天然气勘查、固体矿产资源预测等方向进行的科学研究为研究热点,以深度学习、集成学习、智能平台搭建等为手段的地球演化过程中的重大地质事件研究、全球性气候变化、极地及海洋地质研究、数字地质建模及定量分析、地震预报、地灾易发性精准评估等为研究前沿。 展开更多
关键词 地质大数据 人工智能 知识图谱 CITESPACE 社区发现 可视化
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基于知识图谱的航空多模态数据组织与知识发现技术研究 被引量:4
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作者 何柳 安然 +3 位作者 刘姝妍 李润岐 陶剑 曾照洋 《图学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期300-307,共8页
航空产品在研制使用生命周期过程中产生的数据呈现出多源多模态的特性,面向此类数据进行知识工程建设时,传统基于关键词的文本检索方式已经无法满足科研人员在科研过程中对知识的获取需求。知识图谱作为当前人工智能领域对知识表示的一... 航空产品在研制使用生命周期过程中产生的数据呈现出多源多模态的特性,面向此类数据进行知识工程建设时,传统基于关键词的文本检索方式已经无法满足科研人员在科研过程中对知识的获取需求。知识图谱作为当前人工智能领域对知识表示的一种方式,可以对知识单元以及数据之间的体系性和关系性进行充分表达和规范化存储,是垂直领域数据组织与知识发现服务的一种有效途径。因此提出以知识图谱作为航空领域知识表达模型,以标准知识单元作为数据载体,对科研人员的业务思维进行建模,同时利用深度神经网络作为多模态数据的特征编码器,构建适合机器理解与计算的特征向量,结合两者的特点构建面向多模态数据的搜索、推荐引擎。在此技术基础上设计系统架构并实现知识发现平台,将多模态数据在知识层面进行组织索引,满足航空科研人员的多模态知识检索需求。 展开更多
关键词 数据组织 知识发现 知识图谱 多模态 跨模态检索
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知识图谱和表示学习在道路交通事故数据挖掘中的应用 被引量:3
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作者 于德新 彭万里 +2 位作者 吴新程 陈云结 刘晓佳 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期3950-3958,共9页
交通安全领域数据量庞大且蕴含丰富的语义信息,从海量道路交通事故数据中挖掘潜在的价值信息可为交通事故预防和智能研判提供支撑。然而,传统的事故分析方法在处理复杂且多语义交叉的事故数据时,存在一定的局限性。研究提出了一种基于... 交通安全领域数据量庞大且蕴含丰富的语义信息,从海量道路交通事故数据中挖掘潜在的价值信息可为交通事故预防和智能研判提供支撑。然而,传统的事故分析方法在处理复杂且多语义交叉的事故数据时,存在一定的局限性。研究提出了一种基于知识图谱和知识表示学习的事故数据挖掘方法。通过翻译距离嵌入(Translating Embedding,TransE)模型对道路交通事故知识图谱进行表示学习,将事故实体和致因关系映射到向量空间,并在向量匹配运算中捕捉向量之间的语义信息,进而挖掘潜在的交通事故信息。研究采用真实的事故数据进行试验验证,结果表明所提方法具有较高的准确率和较强的语义解析性能,可为道路交通事故碎片化信息的最大化利用提供新的方法和思路。 展开更多
关键词 安全工程 交通安全 道路交通事故 知识图谱 表示学习 数据挖掘与知识发现
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知识发现、复用与再生产:一种智慧档案馆的知识管理视角 被引量:3
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作者 周林兴 殷名 《档案管理》 北大核心 2024年第2期42-47,共6页
智慧档案馆是数字档案馆的延续和升华,二者的根本差异在于档案信息感知与协同处置能力的强弱,具体表现为智慧档案馆在知识管理视角上的变化。智慧档案馆的知识管理是对现有知识的持续开发和创新,核心在于针对数据集中有效、新颖、具有... 智慧档案馆是数字档案馆的延续和升华,二者的根本差异在于档案信息感知与协同处置能力的强弱,具体表现为智慧档案馆在知识管理视角上的变化。智慧档案馆的知识管理是对现有知识的持续开发和创新,核心在于针对数据集中有效、新颖、具有潜在价值和可理解性子集的识别,使用现有知识来解决新问题或创建新解决方案的能力,以及对知识形式、内容、意义的再生产。智慧档案馆的知识管理需要洞察数据价值,提升档案数据“智性”;保障知识利用,发挥档案知识“智用”;升级档案资源,彰显档案生命“智效”。 展开更多
关键词 智慧档案馆 档案数据 潜在价值 知识管理 知识发现 知识复用 知识再生产
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聚类分析在中医药领域的研究进展 被引量:5
11
作者 于芷涵 李丹 闫朝升 《世界中医药》 CAS 北大核心 2024年第4期572-576,共5页
随着数千年的传承与发展,中医药领域产生了海量的数据。如何快速、准确地从其中获取有价值的隐性知识,是中医药传承与创新发展中亟待解决的问题。作为数据挖掘的一种常用技术方法,聚类分析能够从对象(或指标)集中发现隐藏的、相似的对象... 随着数千年的传承与发展,中医药领域产生了海量的数据。如何快速、准确地从其中获取有价值的隐性知识,是中医药传承与创新发展中亟待解决的问题。作为数据挖掘的一种常用技术方法,聚类分析能够从对象(或指标)集中发现隐藏的、相似的对象(指标)集,为中医药知识发现提供重要依据。本文在梳理聚类分析研究概况基础上,系统整理聚类分析在证候、证型演变、用药规律和中药鉴别等方面的应用现状,阐述了应用不足,为聚类分析与中医药传承发展的有机结合提供有益借鉴。 展开更多
关键词 中医药 聚类分析 证候 证型演变 用药规律 中药鉴别 数据挖掘 知识发现
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基金数据可视分析:交互式层次树设计与动态排序探索
12
作者 王非凡 谢李文含 +5 位作者 岳轩武 苏洋洋 周国兵 冯霁 庄吓海 陈思明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1583-1592,共10页
采用国内公募混合型基金数据,与领域专家合作,通过提炼对高维时序基金数据的基本分析任务,提出一种交互可视分析方法,并实现一个可视分析系统,支持投资者自上而下地探索分析,从上千只基金中挑选最适宜的产品.用户通过时间趋势图及展示... 采用国内公募混合型基金数据,与领域专家合作,通过提炼对高维时序基金数据的基本分析任务,提出一种交互可视分析方法,并实现一个可视分析系统,支持投资者自上而下地探索分析,从上千只基金中挑选最适宜的产品.用户通过时间趋势图及展示业绩评价指标的平行坐标图预选基金,并在产品聚类图和重要维度散点图上进一步进行比较和决策;在此基础上,通过一种新颖的交互层次可视化设计,用树形结构展示用户挑选基金时的内在逻辑;借此交互树形图,用户可动态地分析基金数据,构建个性化投资决策层次树与多属性排序规则,最终选出合适的基金.通过2个案例,验证了所提方法及可视化设计在筛选优质基金、探索市场概况等方面的可用性和有效性. 展开更多
关键词 金融数据可视化 高维数据 可视分析 可视知识发现
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KDD中规则提取的收敛网络方法及其应用 被引量:3
13
作者 熊范纶 邓超 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第12期1635-1641,共7页
提出一种新的基于神经网络的规则提取方法 .提出的网络由一个主网络及其映射网络组成 ,具有二次收敛过程 .通过主网络的学习 (第 1次收敛 )完成知识学习和网络构造 ,在此基础上构造了其网络映射 ,通过该映射网络的收敛过程实现规则的提... 提出一种新的基于神经网络的规则提取方法 .提出的网络由一个主网络及其映射网络组成 ,具有二次收敛过程 .通过主网络的学习 (第 1次收敛 )完成知识学习和网络构造 ,在此基础上构造了其网络映射 ,通过该映射网络的收敛过程实现规则的提取 .该方法在规则提取时无须遍历解空间 ,从而很好地提高了搜索效率 ,降低了计算复杂度 .同时 ,还提出估计规则数下限的信度差方法 . 展开更多
关键词 KDD(knowledge discovery and data mining) 规则提取 神经网络 收敛网络 信度差
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决策树采掘技术及发展趋势 被引量:35
14
作者 朱绍文 胡宏银 +3 位作者 王泉德 张大斌 黄浩 陆玉昌 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第10期1-3,35,共4页
介绍了决策树采掘技术的主要内容和最新应用,对决策树的生长和剪枝算法进行了比较,指出了决策树采掘技术的研究方向.
关键词 知识发现 数据采掘 决策树 数据库
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数据挖掘技术在医学领域中的应用 被引量:42
15
作者 于长春 贺佳 +4 位作者 范思昌 马修强 陆健 贺宪民 吴骋 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2003年第11期1250-1252,共3页
传统统计手段无法对海量数据进行有效地分析,数据挖掘技术的出现使人们看到了解决这一问题的曙光,它能将大量数据背后隐藏的有价值的信息挖掘出来,给用户带来巨大的经济效益和社会效益。目前数据挖掘技术在医学领域的应用尚处于起步阶段... 传统统计手段无法对海量数据进行有效地分析,数据挖掘技术的出现使人们看到了解决这一问题的曙光,它能将大量数据背后隐藏的有价值的信息挖掘出来,给用户带来巨大的经济效益和社会效益。目前数据挖掘技术在医学领域的应用尚处于起步阶段,但随着该方法的日益普及,其必将在医学领域得到更加广泛的应用。 展开更多
关键词 数据挖掘技术 医学领域 人工神经网络 药物开发 医院信息系统
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关联规则挖掘技术及发展动向 被引量:40
16
作者 朱绍文 王泉德 +2 位作者 黄浩 彭清涛 陆玉昌 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第9期4-6,共3页
介绍了关联规则挖掘的主要内容和最新进展,对关联规则的各种挖掘算法进行比较,分析了关联规则挖掘的各种扩展和改进模型.
关键词 知识发现 数据挖掘 关联规则
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数据挖掘技术及其应用 被引量:78
17
作者 吉根林 帅克 孙志挥 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2000年第2期25-27,共3页
数据挖掘是数据库研究中一个很有应用价值的课题 ,它融合了数据库、人工智能、机器学习等多个领域的理论和技术 .本文介绍数据挖掘系统的体系结构、数据挖掘的方法及应用 .
关键词 数据挖掘 知识发现 决策支持 数据库 体系结构
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数据挖掘技术在农业数据中的有效应用 被引量:42
18
作者 邢平平 施鹏飞 熊范纶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第2期4-6,共3页
农业信息系统的建立和大量农业数据的增长,人工获取知识和分析数据变得越来越难,需要对数据进行自动分析并获取知识。KDD和数据挖掘技术在农业中得到应用,由于农业领域本身的特点,通常的数据挖掘技术得不到有效应用。该文提出了几... 农业信息系统的建立和大量农业数据的增长,人工获取知识和分析数据变得越来越难,需要对数据进行自动分析并获取知识。KDD和数据挖掘技术在农业中得到应用,由于农业领域本身的特点,通常的数据挖掘技术得不到有效应用。该文提出了几种对农业数据库进行知识发现的有效方法,并将知识发现方法与信息系统紧密结合。 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发现 数据库 农业数据 市场经济 农业信息系统
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数据挖掘发展研究 被引量:25
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作者 张伟 刘勇国 +2 位作者 彭军 廖晓峰 吴中福 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第7期79-81,94,共4页
Mining knowledge from database has been thought as a key research issue in database system. Great mterest has been paid in data mining by researchers in different fields. In this paper,data mining techniques are intro... Mining knowledge from database has been thought as a key research issue in database system. Great mterest has been paid in data mining by researchers in different fields. In this paper,data mining techniques are introduced broadly including its definition,purpose,characteristic, principal processes and classifications. As an example,the studies on the mining association rules are illustrated. At last,some data mining prototypes are provided and several research trends on the data mining are discussed. 展开更多
关键词 数据挖掘 知识发现 数据库 机器学习
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基于Web的数据采掘 被引量:22
20
作者 王利强 唐常杰 +1 位作者 于中华 何雪梅 《计算机应用》 CSCD 1998年第10期9-12,共4页
本文论述了知识发现和数据采掘的概念以及所使用的技术,并分析了在Internet进行数据采掘的特点和难点。最后,介绍了我们自己开发的WebMiner系统的结构和用到的技术。
关键词 数据采掘 数据库 知识发现 WEB INTERNET网
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