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  • 全新科技大数据的建模与分析技术周向东 等9787030713865
  • 正版
    • 作者: 周向东 等著 | 周向东 等编 | 周向东 等译 | 周向东 等绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2023-06-01
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    • 作者: 周向东 等著| 周向东 等编| 周向东 等译| 周向东 等绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2023-06-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:350000
    • 页数:184
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030713865
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:周向东 等
    • 著:周向东 等
    • 装帧:精装
    • 印次:1
    • 定价:128.00
    • ISBN:9787030713865
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2023-06-01
    • 页数:184
    • 外部编号:1202983631
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    部 科技大数据的建模理论

    章 科技大数据的张量表示模型 3

    1.1 引言 3

    1.2 基于张量分解的表示模型 7

    1.3 t-FD算法 15

    1.4 理论误差界的明 19

    1.5 实验分析 26

    1.6 小结 32

    参考文献 32

    第2章 科技大数据知识图谱 35

    2.1 知识图谱概念及发展 35

    2.2 面向科技大数据的知识图谱 38

    . 知识图谱关键技术 40

    2.4 知识图谱技术分析 52

    参考文献 55

    第3章 科技大数据迁移学习 57

    3.1 迁移学习的概念及发展 57

    3.2 科技大数据迁移学习的驱动因素 59

    3.3 迁移学习相关研究 61

    参考文献 77

    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 87

    4.1 科技情报认知图谱的概念 87

    4.2 认知推理 92

    4.3 逻辑表达 97

    参考文献 99

    第5章 基于深度迁移学习的图像语义分类 100

    5.1 引言 100

    5.2 算法介绍 104

    5.3 实验 113

    5.4 小结 118

    参考文献 118

    第6章 基于柔标签迁移学习的图像分类 121

    6.1 引言 121

    6.2 预备知识 1

    6.3 MSLT算法介绍 126

    6.4 实验 135

    6.5 小结 139

    参考文献 140

    第7章 科技大数据中的学者研究兴趣预测 143

    7.1 引言 143

    7.2 研究兴趣预测 146

    7.3 自适应属选择的学者研究兴趣预测方法 147

    7.4 实验 153

    7.5 小结 155

    参考文献 155

    第8章 科技大数据中的学者间合著关系预测方法 157

    8.1 引言 157

    8.2 融合语义与结构信息的学者间合著关系预测方法 158

    8.3 实验 162

    8.4 小结 164

    参考文献 164

    第9章 科技大数据中的机构间合作关系预测方法 166

    9.1 问题介绍 166

    9.2 个体实体与群体实体 167

    9.3 基于表示学习的机构间合作关系预测算法 169

    9.4 实验 173

    9.5 小结 175

    参考文献 175

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