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科技大数据的建模与分析技术

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：2023-06-01

开本： B5 页数： 184

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版权信息
本书特色
内容简介
目录

科技大数据的建模与分析技术版权信息

ISBN：9787030713865
条形码：9787030713865 ; 978-7-03-071386-5
装帧：平脊精装
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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科技大数据的建模与分析技术本书特色

本书从模型理论和分析应用的角度介绍了科技大数据相关的基础表示模型与数据挖掘算法。具体包括科技大数据的表示模型与学习算法

科技大数据的建模与分析技术内容简介

本书从模型理论和分析应用的角度介绍了科技大数据相关的基础表示模型与数据挖掘算法。具体包括科技大数据的表示模型与学习算法；科技大数据知识图谱的概念和构建技术；科技大数据的图挖掘，跨域迁移学习技术；科技大数据的语义关联与预测分析技术。本书在重点介绍科技大数据相关概念与模型的基础理论的同时，系统讲解了科技大数据知识图谱的概念与构建技术，以及当前科技大数据建模、分析与预测技术的近期新进展。

科技大数据的建模与分析技术目录

**部分科技大数据的建模理论第1章科技大数据的张量表示模型 1.1 引言 1.2 基于张量分解的表示模型 1.3 t-FD算法 1.4 理论误差界的证明 1.5 实验分析 1.6 小结参考文献第2章科技大数据知识图谱 2.1 知识图谱概念及发展 2.2 面向科技大数据的知识图谱 2.3 知识图谱关键技术 2.4 知识图谱技术分析参考文献第3章科技大数据迁移学习 3.1 迁移学习的概念及发展 3.2 科技大数据迁移学习的驱动因素 3.3 迁移学习相关研究参考文献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 4.1 科技情报认知图谱的概念 4.2 认知推理 4.3 逻辑表达参考文献第5章基于深度迁移学习的图像语义分类 5.1 引言 5.2 算法介绍 5.3 实验 5.4 小结参考文献第6章基于柔性标签迁移学习的图像分类 6.1 引言 6.2 预备知识 6.3 MSLT算法介绍 6.4 实验 6.5 小结参考文献第7章科技大数据中的学者研究兴趣预测 7.1 引言 7.2 研究兴趣预测 7.3 自适应属性选择的学者研究兴趣预测方法 7.4 实验 7.5 小结参考文献第8章科技大数据中的学者间合著关系预测方法 8.1 引言 8.2 融合语义与结构信息的学者间合著关系预测方法 8.3 实验 8.4 小结参考文献第9章科技大数据中的机构间合作关系预测方法 9.1 问题介绍 9.2 个体性实体与群体性实体 9.3 基于表示学习的机构间合作关系预测算法 9.4 实验 9.5 小结参考文献

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