科技大数据的建模与分析技术

图书标准信息

• 作者 周向东；刘德兵；王元卓；王尧
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2023-06
• 版次 31
• ISBN 9787030713865
• 定价 128.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 184页
• 字数 350千字

【内容简介】

科技大数据的建模理论与分析方法是科技大数据相关技术研究与服务平台建设的重要理论基础和应用方法论。科技大数据主要由非结构化和复杂结构数据组成，涉及广泛而丰富的建模理论和方法。本书内容侧重面向科技大数据应用的基于张量的非结构数据建模、知识图谱及迁移学习等的基本概念及理论，同时介绍相关理论在认知图谱、跨域图像分类以及学者研究兴趣及机构合作关系挖掘等方面的应用。

【目录】

部分 科技大数据的建模理论

章 科技大数据的张量表示模型 3

1.1 引言 3

1.2 基于张量分解的表示模型 7

1.3 t-fd算法 15

1.4 理论误差界的证明 19

1.5 实验分析 26

1.6 小结 32

参文献 32

第2章 科技大数据知识图谱 35

2.1 知识图谱概念及发展 35

2.2 面向科技大数据的知识图谱 38

2.3 知识图谱关键技术 40

2.4 知识图谱技术分析 52

参文献 55

第3章 科技大数据迁移学 57

3.1 迁移学的概念及发展 57

3.2 科技大数据迁移学的驱动因素 59

3.3 迁移学相关研究 61

参文献 77

第二部分 科技大数据的数据分析技术

第4章 科技情报认知图谱 87

4.1 科技情报认知图谱的概念 87

4.2 认知推理 92

4.3 逻辑表达 97

参文献 99

第5章 基于深度迁移学的图像语义分类 100

5.1 引言 100

5.2 算法介绍 104

5.3 实验 113

5.4 小结 118

参文献 118

第6章 基于柔标签迁移学的图像分类 121

6.1 引言 121

6.2 预备知识 123

6.3 mslt算法介绍 126

6.4 实验 135

6.5 小结 139

参文献 140

第7章 科技大数据中的学者研究兴趣预测 143

7.1 引言 143

7.2 研究兴趣预测 146

7.3 自适应属选择的学者研究兴趣预测方法 147

7.4 实验 153

7.5 小结 155

参文献 155

第8章 科技大数据中的学者间合著关系预测方法 157

8.1 引言 157

8.2 融合语义与结构信息的学者间合著关系预测方法 158

8.3 实验 162

8.4 小结 164

参文献 164

第9章 科技大数据中的机构间合作关系预测方法 166

9.1 问题介绍 166

9.2 个体实体与群体实体 167

9.3 基于表示学的机构间合作关系预测算法 169

9.4 实验 173

9.5 小结 175

参文献 175