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“多維度標(biāo)簽”構(gòu)建 共有 70 個(gè)詞條內(nèi)容

2.2.2 學(xué)術(shù)單元與文獻(xiàn)單元、知識(shí)單元的關(guān)系

    學(xué)術(shù)單元概念是介于文獻(xiàn)單元與知識(shí)元之間的重要概念。學(xué)術(shù)單元是一種具有邏輯獨(dú)立性的概念,與文獻(xiàn)單元的外在獨(dú)立性有一定的關(guān)系。邏輯獨(dú)立性也是一種內(nèi)容上的獨(dú)立性,因而與作為內(nèi)容單元的知識(shí)元有一定的聯(lián)系。學(xué)術(shù)單元與...[繼續(xù)閱讀]

“多維度標(biāo)簽”構(gòu)建

2.2.3 提出學(xué)術(shù)單元概念的意義

    數(shù)字化是這個(gè)時(shí)代的標(biāo)志。圖書館購買和在建的大量數(shù)據(jù)庫,都是以學(xué)術(shù)文獻(xiàn)為主要內(nèi)容的,數(shù)據(jù)庫的大量使用者,也都是進(jìn)行學(xué)術(shù)研究的人。學(xué)術(shù)是當(dāng)代產(chǎn)生新知識(shí)的重要途徑,或許是唯一的途徑。因此,“學(xué)術(shù)”這個(gè)重要的概念,應(yīng)該...[繼續(xù)閱讀]

“多維度標(biāo)簽”構(gòu)建

3.1.1 形式本體論的哲學(xué)背景與基本概念

    西方哲學(xué)理論中,胡塞爾的現(xiàn)象學(xué)是形式本體論的主要哲學(xué)淵源,獲得保羅獎(jiǎng)的史密斯(Barry Smith)本身就是一個(gè)胡塞爾哲學(xué)專家。在用現(xiàn)象學(xué)的方法解決現(xiàn)象學(xué)的問題過程中,胡塞爾對(duì)形式本體論做出了原創(chuàng)性貢獻(xiàn)。在胡塞爾看來,現(xiàn)象學(xué)...[繼續(xù)閱讀]

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3.1.2 本體的構(gòu)建語言與工具

    本體語言中,現(xiàn)在為大多數(shù)開發(fā)者使用的是由W3C推薦的網(wǎng)絡(luò)本體語言(Web Ontology Language,OWL)。OWL是基于描述邏輯的網(wǎng)絡(luò)本體描述語言的標(biāo)準(zhǔn)。它是在DAML+OIL的基礎(chǔ)之上發(fā)展形成的較為成熟的本體語言。OWL是一種能夠理解信息語義內(nèi)容的...[繼續(xù)閱讀]

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3.1.3 本體的應(yīng)用研究

    國(guó)外對(duì)本體的研究主要側(cè)重于以下幾個(gè)方面:①領(lǐng)域本體的構(gòu)造研究;②本體在信息檢索中的應(yīng)用研究;③本體評(píng)估方法的研究;④本體整合和提取方法研究。3.1.3.1 領(lǐng)域本體的構(gòu)造研究領(lǐng)域本體是指特定領(lǐng)域中的概念以及概念之間的關(guān)...[繼續(xù)閱讀]

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3.2.1 主題地圖的產(chǎn)生

    主題地圖的產(chǎn)生和發(fā)展與SGML和XML息息相關(guān)。標(biāo)準(zhǔn)通用標(biāo)記語言(Standard Generalized Markup Language,SGML)是由國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)組織(International Organization for Standardization,ISO)于1986年頒布的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn),它具有跨平臺(tái)、結(jié)構(gòu)化、一致性、可重復(fù)使用等特性...[繼續(xù)閱讀]

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3.2.2 主題地圖的結(jié)構(gòu)

    主題地圖的主要內(nèi)容可以概括為:一個(gè)模型、兩個(gè)層次、三個(gè)概念。主題地圖的基本結(jié)構(gòu)是在獨(dú)立于信息資源之外建立了一個(gè)信息資源索引,構(gòu)建了一個(gè)結(jié)構(gòu)化的語義網(wǎng)。②資源域(信息資源的集合,位于下層)和主題域(即知識(shí)地圖,位于...[繼續(xù)閱讀]

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3.2.3 主題地圖的應(yīng)用

    主題地圖的可視化是主題地圖研究的一個(gè)重要方向。主題地圖可視化的要求包括表現(xiàn)要求(representation requirements)和導(dǎo)航要求(navigation requirements)兩類。其中表現(xiàn)機(jī)制可以為用戶提供主題地圖總覽、不同細(xì)節(jié)層次的多比例縮放,從而方便...[繼續(xù)閱讀]

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3.3.1 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的概念

    數(shù)據(jù)挖掘(data mining ,DM)與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(knowledge discovery in database ,KDD)是具有共性的內(nèi)容。“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”一詞最早出現(xiàn)于1989年8月在美國(guó)底特律的第11屆國(guó)際人工智能聯(lián)合會(huì)議的專題討論會(huì)上。隨后幾年,美國(guó)舉辦了有關(guān)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的專題討論...[繼續(xù)閱讀]

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3.3.2 數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究熱點(diǎn)

    近年來,國(guó)內(nèi)外知識(shí)發(fā)現(xiàn)研究學(xué)者對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)的研究現(xiàn)狀、前沿與熱點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)等進(jìn)行了一定程度的研究。溫有奎等認(rèn)為,國(guó)內(nèi)KDD研究主要方向包括:①在分類技術(shù)的研究上,試圖建立其幾何理論體系,并實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)處理;②以粗糙集...[繼續(xù)閱讀]

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