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數據分析與知識發現雜志2018年08期投稿論文目錄查詢

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數據分析與知識發現雜志2018年08期投稿論文目錄查詢

數據分析與知識發現

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期刊周期:周刊
期刊級別:南大核心
國內統一刊號:10-1478/G2
國際標準刊號:2096-3467
主辦單位:中國科學院文獻情報中心
主管單位:中國科學院
咨詢郵箱:[email protected]
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下一本期雜志:應用技術學報雜志2018年征收論文欄目要求

   《數據分析與知識發現》雜志簡介

  《數據分析與知識發現》(月刊)創刊于1985年,是中國科學院主管、中國科學院文獻情報中心主辦的計算機信息管理技術方面的學術性刊物,是國內唯一一份被中國圖書館學會和中國科技情報學會共同推薦的專業技術類核心期刊。刊物設有“數字圖書館”、“知識組織與知識管理”、“情報分析與研究技術”、“應用實踐”、“動態”等一系列固定類欄目以及“特邀專欄”、“企業技術之窗”等不定期欄目。

  《數據分析與知識發現》內容定位于廣泛吸納計算機科學、數據科學、情報科學以及數字科研、數字教育和數字文化等領域的技術與方法,研究數據驅動的語義計算、內容分析、數據挖掘、知識發現、智能管理和決策支持等方面的技術、方法、系統以及支撐設施、政策與機制等,尤其是聚焦從海量、異構、分布、動態、甚至富媒體數據中挖掘和發現知識以支持研究、管理和決策的理論、方法和技術。

  《數據分析與知識發現》辦刊宗旨是聚焦各行各業中以大數據為基礎,依靠復雜挖掘分析方法,進行知識發現與預測、支持決策分析和政策制定的研究與應用,致力于提供理論指導、技術支持和最佳實踐。

  《數據分析與知識發現》欄目設置

  數學圖書館、知識組織與知識管理、情報分析與研究、應用實踐、動態、特邀專欄、金融證券管理、企業信息管理技術

  《數據分析與知識發現》雜志榮譽

  CSSCI 南大核心期刊(中文社會科學引文索引)(含擴展版)萬方收錄(中)上海圖書館館藏國家圖書館館藏知網收錄(中)維普收錄(中)中國期刊全文數據庫(CJFD)中國核心期刊遴選數據庫

  2018年《數據分析與知識發現》雜志08期投稿論文目錄:

  基于t-SNE降維的科學基金資助項目可視化方法研究陳挺;李國鵬;王小梅;

  基于BRFSS數據庫應用人工神經網絡構建兒童哮喘預測模型馬曉宇;張晗;趙玉虹;

  新一代知識問答平臺中提問者付費意愿的影響因素探究趙宇翔;劉周穎;宋士杰;

  基于預警平臺大數據的事件旅游客流時空分布研究王玲;代前進;吳曉雋;

  面向微博短文本分類的文本向量化方法比較研究李心蕾;王昊;劉小敏;鄧三鴻;

  基于LDA和AdaBoost多特征組合的微博情感分析曾子明;楊倩雯;

  基于領域本體的產品網絡口碑信息多層次細粒度情感挖掘何有世;何述芳;

  跨設備搜索中設備轉移前后查詢式語義變化研究吳丹;陸柳杏;

  等待感知對于移動信息產品用戶滿意度的影響研究——以數字小說書架為例馬艷陽;劉玉磊;徐伯初;支錦亦;

  收錄論文:面向微博短文本分類的文本向量化方法比較研究

  【摘要】:【目的】利用Word2Vec和Sent2Vec算法生成新浪微博的文本的向量化表示形式,以期在文本分類時獲得較低的計算成本和較高的分類效果。【方法】使用文本中詞的0-1矩陣進行分類,將分類效果作為基準線;采用Word2Vec算法生成詞向量并用不同方式合成句子的向量表示,進行文本分類,并與基準線進行對比;利用Sent2Vec算法直接生成句子向量進行分類,綜合評價3種方法的優缺點。【結果】研究顯示使用Word2Vec算法和Sent2Vec算法能夠極大程度上壓縮文本特征,對比于使用所有3萬多個詞作為特征,Word2Vec算法和Sent2Vec算法將特征數壓縮在1 000以內。在分類準確率方面,Word2Vec算法的分類準確率比基準線低約3%,準確率為75.14%。Sent2Vec算法的分類效果遠不如其他兩種方法,準確率只有63.08%。【局限】由于語料有限,Word2Vec算法在計算詞向量時可能缺少足夠的語義信息,導致詞向量的準確性不高,而Sent2Vec算法在中文文本語境下生成句向量的分類結果較差。【結論】Word2Vec算法更適用大規模語料文本分類,在文本量較少時應使用詞為特征分類。

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一、數據分析與知識發現論文內容及格式

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