一种新的经典文献推荐机制的设计

经典文献对于初学者进入某一新的研究领域大有帮助,然而,如何发掘出这些经典文献是一个难题。设计一种新的经典文献推荐机制,这一机制基于两条规律:下载持续律和引用传递律。下载持续律指出经典文献的下载频率不会因为其发表时间距今久远而有所降低;引用传递律指出如果某经典文献被引用,则它引用的那些文献也很可能被引用。首先用实验证明上述两条规律,然后进一步用真实数据来挖掘出特定领域的经典文献。事实证明该设计的机制所推荐的经典文献有着较高的质量和准确性。     

基于大数据城市活力的研究综述

城市活力是城市可持续发展的基础,是大数据时代中城市可持续发展与规划领域的研究热点。文章系统检索了与大数据相关的城市活力文献,确定了24个相关条目,并对其进行了评价,总结了国内外大数据城市活力研究的主要内容和重点。在文献综述的基础上,确定相关文献的自变量和因变量,分析影响大数据城市活力的关键因素,并进一步评估大数据城市活力的主要研究方法,为未来大数据城市活力的研究提供启示和建议。     

数据科学在国内管理学研究中的应用综述

基于大数据时代的新学科——数据科学的研究方法正在被包括管理学在内的其他学科应用。首先,探讨了以大数据为理论基础的数据科学研究范式与管理学研究的经典范式之间的联系和区别。其次,分析了国家自然科学基金委认定的A类重要管理学期刊文献及引证文献,对当前国内管理学领域为数不多的基于数据驱动的公共管理、基于复杂网络仿真的网络行为管理和基于多源数据融合的创新管理等热点领域进行了分类梳理。然后, 归纳总结了当前国内管理学领域采用数据科学研究方法的特征。最后,提出了数据科学在管理学科学研究应用中的趋势,即范式融合、大数据利用、场景融合、专家合作。     

基于知识图谱的社交机器人研究可视化分析

揭示了社交机器人领域的研究现状、研究主流、前沿热点和演化规律,并将We b o f Science核心合集中,以Social Bot主题文献作为研究数据,利用Cite Space和Tableau软件对所采集数据进行计量统计和聚类分析,绘制了文献量时序分布、机构合作网络、共现分析等多类知识图谱.社交机器人领域研究和应用热...     

一种网络下载频次规律分析方法

该文提出一种网络下载频次规律分析方法,通过信息的下载频次对网络信息进行研究,选取CNKI数据库中有关网络信息计量的文献,对其进行数据分析和图像验证,得出网络信息计量仍然遵循文献计量经典规律布拉德福定律结论。     

大数据与人工智能:大数据智能时代

继移动互联技术和云计算技术之后,能够称得上颠覆性信息技术的当属大数据技术了.它使得我们能够对数量大、种类多、价值密度低、本身快速变化的数据进行有效地、低成本地存取、检索、分类以及统计.但这不代表我们可以高效率和低成本地掌握这些数据中蕴藏的巨大价值,诸如隐性社会科学规律和经验.不过值得一提的是,人工智能技术在大数据分析、预测等领域已经开始崭露头角,展现出了强劲的发展势头,大数据的核心使用价值在人工智能技术的发展与运用下展示了巨大潜力.同时,大数据技术的发展也为人工智能领域带来了大量机遇和挑战,更加激发了该领域的无限发展可能性.     

金融学文本大数据挖掘方法分析

通过回顾历史文献可知,传统研究主要研究文本分析常用方法,对于文本大数据挖掘实施过程关注较少.本文阐述了文本大数据挖掘的主要方法,阐述在此过程中获取、预处理、表示文档和抽取文档特征的方法,总结文本大数据挖掘信息来源,结合文本信息来源分析金融学领域文本大数据挖掘应用发展趋势,从而为金融学领域文本大数据应用提供参考.     

时空轨迹大数据模式挖掘研究进展

时空轨迹挖掘是数据挖掘领域的前沿研究课题,通过研究和开发时空轨迹挖掘技术,来发现隐藏在轨迹大数据中有价值的规律和知识以供决策支持。本文介绍了时空轨迹大数据模式挖掘与知识发现领域的研究进展;然后对时空轨迹模式挖掘技术产生的背景、应用领域和研究现状作了简介,并探讨了面向时空轨迹大数据模式挖掘的研究内容、系统架构以及关键技术,最后对时空轨迹频繁模式、伴随模式、聚集模式和异常模式的挖掘算法思想进行了阐述。     

基于CiteSpace的我国用户画像技术研究热点与趋势分析

在大数据背景下,探究用户画像领域研究热点及其演变趋势具有重要意义。基于文献计量学方法,利用CiteSpace(6.1 R2)软件和中国知网的可视化工具生成文献时间分布图、关键词聚类图谱、关键词时间线图谱、关键词突现图谱,分析目前我国用户画像相关文献的研究热点和演进趋势,描绘国内用户画像研究的知识全景。     

基于布拉德福定律的Web被引频次分析

以布拉德福定律和学术论文被引频次作为研究对象,研究网络资源被引频次的分布规律,探讨信息计量法则在网络空间的适用性。采用区域分析法,对CNKI中数据库安全领域的论文进行被引频次分布规律研究,得到被引频次分布曲线,通过与布拉德福分布曲线和方程进行分析对比、曲线拟合、图像分析,得到网络空间中学术论文Web被引频次分布规律具有布拉德福定律特征的结论,得出布拉德福定律信息计量法则在互联网上具有适用性的结论。     

Zipf定律与网络信息计量学

作为文献计量学重要定律的Zipf定律已在许多领域得到较广泛的应用,网络信息计量学伴随着网络信息的激增而受到人们越来越大的关注。该文结合搜索结果数量的分布情况,提出了在网络信息计量学中仍然存在Zipf定律的猜想,并采用公开的词语集在几个代表性的搜索引擎中进行实验验证,证实了搜索结果数目近似服从Zipf定律的结论,其中Baidu与So搜索结果的Zipf指数为0.003。     

大数据服务商要用实际行动创造安全与祥和,让理想照进现实

当今,随着互联网、物联网和云计算等技术的飞速发展,以及智能终端和各种检测、感应设备的普及和建设,整个社会逐渐信息化、网络化,由此产生了爆炸式的数据增长,一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开启。正如每一篇有关大数据的文章都会包含的一句话:大数据时代已经到来。大数据时代的来临使人类第一次有机会和条件,在众多领域和更加深入的层次获得和使用全面数据、完整数据和系统数据,深入探索现实世界的规律,获取过去不可能获取的知识,得到新的商机。     

神通Transformer:深度学习领域的黑科技

<正>模型、大模型与超大模型杨磊：随着技术的不断发展和迭代,越来越多的大模型和超大模型被应用于各种领域,并取得了显著的成果。那么,如何界定模型、大模型和超大模型？刘宗凡：模型是机器学习的核心概念,是从数据中映射出规律和模式的函数,它的本质是对现实世界中数据和规律的描述和抽象。机器学习是一种人工智能技术,     

基于词表示模型的领域文献数据可视分析方法

随着科学技术的发展,科研文献数量越来越大,如何从海量文献信息中找出特定领域的研究主题、有影响力的学者和高水平论文是一个巨大的挑战。为此提出一种基于词表示模型的领域文献数据可视分析方法,首先利用词嵌入模型word2vec向量化推荐领域相关的关键词,根据这些词向量之间的近似度筛选出领域相关的论文;然后应用BERTopic模型从领域论文摘要中提取主题;基于PageRank算法计算论文影响力,应用综合考虑作者署名顺序、发表论文数量和论文影响力的作者影响力评价方法 Author-Rank计算作者的影响力;最后使用多视图协同和交互的可视化方法帮助研究人员从领域的主题词频、主题演变、文献影响力和引用关系、作者影响力等多个角度对特定领域进行快速理解和分析。将该方法应用于食品安全领域的文献数据分析,应用结果和用户测试说明了其有效性。     

恶意代码检测研究前沿与发展趋势的计量分析

主要应用CiteSpace可视化工具，以近16年在恶意代码检测领域的CNKI中文期刊数据和WOS数据为研究对象，基于文献计量内容分析方法系统地回顾了国内外在恶意代码检测领域的关注点、研究脉络的发展规律、存在的共性与差异性和研究现状。通过对比国内外恶意代码检测的研究进展，可以发现目前恶意代码检测的研究处于增长阶段，并且研究主要关注领域为手机客户端和WEB应用安全等。同时，恶意代码检测研究目前存在的典型问题也暴露出来。展望了恶意代码检测研究可能的发展方向，为国内相关的研究提供参考。     

浅析领域知识对大数据发展的影响

大数据正在成为当今社会的热门话题,除了IT领域对它的不断探索外,大数据也在持续影响着经济、社会的进程。各行各业对大数据的炒作愈演愈烈,应该认真思考大数据研究与应用过程中面临的诸多问题。知识领域对于一项新技术来说尤为重要,若不清楚各行各业的知识领域,则新技术在不同领域中的发展及应用将会面临很多阻碍[1]。分析了大数据研究与应用的几个环节,指出了大数据处理涉及到的数据采集、数据管理、数据分析、数据建模和数据应用等过程,其中领域知识是沟通大数据处理的核心环节。由于大数据应用的关键是数据分析,数据分析的基础是领域知识,因此大数据处理必须通过领域知识才能前后贯通。     

5G背景下的我国大数据安全分析

本文以2016-2020年中国知网数据库收录的2818篇国内有关大数据安全的期刊论文作为研究样本,利用文献计量学方法,借助CiteSpace、VOSviewer等可视化分析软件,对5G背景下的大数据安全领域的文献增长时间分布、主题内容和前沿热点进行分析,绘制出了关键词共现网络图和突现词分布表,总结出了近年来该领域研究的五个发展方向以及总体发展趋势,为该领域的未来发展提供理论参考。     

欧盟对数据领域公共安全的态度刍议及中欧潜在合作点思考——以欧盟"企业到政府"(B2G)数据流动法律战略进程为例

"企业到政府"(B2G)数据流动是非个人数据流动领域的重要一环.随着欧洲议会和欧盟理事会代表于2023年6月27日 就《数据法案》达成临时政治协议并待最终批准,欧盟在B2G数据流动领域的法律战略规范体系基本形成.加强对欧盟数据领域法律战略的研究,有利于找寻中欧新共识,对推动中欧数据领域务实合作具有重要意义.相较于传统观点认为"欧盟在数据领域突出重视个人领域的数据安全",本文通过文献分析、比较分析的方法,对欧盟B2G数据流动领域相关文本进行研究发现,欧盟近几年在公共安全问题凸显的大背景下,开始更加有意识地从公共安全角度推动法律起草和政策制定,逐渐呈现出"兼顾公共安全与个人安全的平衡"和"兼顾公共安全与企业权益的平衡"等两方面特点.本文认为,当前中国和欧盟在数据领域的法律战略制定理念存在相似点和共通点,或可成为未来中欧在数据领域探索落地合作的新视角、新领域、新突破.     

相似重复记录检测研究与发展动态的知识图谱分析

在大数据环境下,数据库中的记录数量呈指数上升,如何高效率地检测出相似重复记录是数据清洗的关键点和提高数据质量的首要任务。近十年国内外相似重复记录检测方法又涌现出相当多的高水平成果,迫切需要对新的文献加以归纳梳理。以2008—2019年的国内外相似重复记录检测相关文献为研究样本,结合社会网络和知识图谱对其发文量、核心机构、作者合作群、研究热点和研究趋势进行分析。分析发现,作者合作结构整体上较松散,相似重复记录各类检测方式的集成、应用领域的扩展和通用框架的研究成为热点,缺失数据值的处理、多数据源的识别、大数据量的分块处理成为相似重复记录领域的挑战。     

数据科学：从数字世界到数智世界

随着大数据的持续发展,数据已经成为国家的重大战略资源,对社会影响日益明显。为了更深入地挖掘和研究大数据背后所蕴藏的基本科学问题,新的研究领域——数据科学被提出。本文从大数据的发展历程出发,介绍了数据科学的兴起和内涵;分析了大数据和数据科学的研究现状,以及数据在各行业中的应用;简述了为探索数据科学本身的内涵和规律而建设的大数据试验场;讨论了数据科学的关键问题,以及在研究数据时应具有的新思维和新观念,以推动数据科学的发展,促进现实世界向数字世界的转型,最终实现社会生活的真正智能化。