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1.
[目的/意义] 通过构建二模复杂网络模型,揭示隐藏在海量文献中的隐性知识。[方法/过程] 通过NetworkX复杂网络工具包,依据任意两个节点的共现关系构建二模复杂网络模型;对网络模型中节点的共现关系进行加权,计算网络的拓扑信息并进行AP聚类,提取节点间的直接关系;采用AUC方法对AA、JC、加权改进的wAA和wJC等4种链路预测算法进行评价,遴选出最合适的预测算法,并对复杂网络的隐性关系进行预测分析。[结果/结论] 以潜在药物靶点挖掘为例进行的实证研究结果表明,wAA链路预测算法为最优的链路预测算法;二模复杂网络模型、指标和方法体系在美国化学文摘社数据库中的药物靶点挖掘中具有一定的有效性。下一步计划在其他数据库中或其他研究领域中进行尝试,以进一步验证该模型的通用性和有效性。 相似文献
2.
作为高校教育管理中最基层的具体实施者,学生干部是帮助学校做好学生工作的重要力量。在这个意义上,我们可以理解去年年底时中山大学学生会主席直选在社会中引起的一股讨论热潮。大学生是祖国未来的建设者,他们有着相对独立的思想和创新的激情,所以在他们眼中,"谁当学生干部"已经远远不是中小学时的"老师说了算"那么简单,他们在通过这个过程去理解权利、义务、民主、公平等。中国人民大学教授张鸣说,大学理应成为练习民主的场所,学生干部的竞选就是再合适不过的一个机会。当然,也有人持不同意见。无论如何,谁当学生干部事情很小,影响很大,至少对大学生的成长来说是如此。本期话题"谁当学生干部"旨在通过对如何选拔高校学生干部的讨论,给学生管理工作者一些启示,推进高校校园文化建设,推动大学精神建设。 相似文献
3.
论图书馆类型划分的本质属性——兼论党校图书馆应该向研究型专门图书馆发展 总被引:3,自引:0,他引:3
满足用户的信息需求是图书馆的本质属性 ,为满足不同用户群或组织的信息需求 ,形成了不同类型的图书馆。文章在审视图书馆基本类型划分的基础上 ,论述了图书馆类型划分的本质属性和对图书馆发展的影响 ,并对党校图书馆应定位于研究型图书馆进行了论述。 相似文献
4.
6.
、l产 n甘-曰1.一.01.曰1.一(i习.尸6 65 5肠6.﹃.一.01二。。。1。。荃}。。二。},·。}亘业应“i}旦厂、5。5我有一个妈妈,我有一个家,你有一个妈妈,你有一个家,刻门有个共同的妈妈。翔门有个共同的家。1.么6 1 1 6 21。}。迎。。}。。翅红}2半屏山的故事,金灿灿的蝴蝶,钾卜织女的传说,哪衰滚约熊猫,者陡去飘马爱眯币申都是家乡为百的图话。画。.0‘.吸U2 2 2 5 3 2 3 21都是妈妈爱讲的神都是家乡美丽的图{1.1一:淤,一哟:东话画啊,我爱妈妈6哟1家2一爱︵“一红.旦 6一我们都爱祖国妈“一亘}么妈。啊,你·1妈·2妈·3一爱孟口·2一你·1一… 相似文献
7.
广东省竞技体育后备人才培养管理现状的调查研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用献资料、问卷调查、数理统计、逻辑分析等方法,对广东省竞技体育后备人才培养管理的现状进行调查研究,认为后备人才培养管理上尚存在一些问题,主要是在管理体制、培养目标、训练经费、教练员、运动员待遇及社会保障等方面?因此,应加快体制改革,充分利用广东经济有利条件,调动社会各方面力量支持后备人才培养,不断完善管理机制。 相似文献
8.
9.
艰涩的古汉语文法和线性的内容呈现方式是普通读者从史籍原文获取所需信息的两大障碍。该问题的解决需要实现史书知识重组与形式再造,即支持从时间、人物、地点等多个维度出发获取史书中的知识,并以图结构的方式呈现所返回的结构化知识以及对应的史书原文,从而在降低相关信息的获取与理解难度的同时,拉近读者与史籍原文的距离。然而,目前基于史书原文获取结构化知识的研究较少,已有研究自动化程度较低,且多在可视化呈现上与史书原文相割裂。因此,本研究提出并实现了史书多维知识重组与可视化系统,该系统包括史书多维知识建模、基于古籍智能处理技术的史书多维知识库自动构建与多维知识可视化三部分。最终将该系统应用于我国第一部纪传体史书《史记》,实现了其以人物、时间、地点、社会集团、职官等不同维度为中心的自动重组与可视化。 相似文献
10.
文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能,并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。在全部14种模型中,RoBERTa模型效果最佳,F值达到了97.28%,预训练模型中ALBERT在同等条件下训练速度最快。调用分词模型,构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库,对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS),为非遗文本自动分词及分词结果的多维可视化分析提供了工具。 相似文献