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全新科技大数据的建模与分析技术周向东 等9787030713865
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部 科技大数据的建模理论章 科技大数据的张量表示模型 31.1 引言 31.2 基于张量分解的表示模型 71.3 t-FD算法 151.4 理论误差界的明 191.5 实验分析 261.6 小结 32参考文献 32第2章 科技大数据知识图谱 352.1 知识图谱概念及发展 352.2 面向科技大数据的知识图谱 38. 知识图谱关键技术 402.4 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 573.1 迁移学习的概念及发展 573.2 科技大数据迁移学习的驱动因素 593.3 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 874.1 科技情报认知图谱的概念 874.2 认知推理 924.3 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 1005.1 引言 1005.2 算法介绍 1045.3 实验 1135.4 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 1216.1 引言 1216.2 预备知识 16.3 MSLT算法介绍 1266.4 实验 1356.5 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 1437.1 引言 1437.2 研究兴趣预测 1467.3 自适应属选择的学者研究兴趣预测方法 1477.4 实验 1537.5 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 1578.1 引言 1578.2 融合语义与结构信息的学者间合著关系预测方法 1588.3 实验 1628.4 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 1669.1 问题介绍 1669.2 个体实体与群体实体 1679.3 基于表示学习的机构间合作关系预测算法 1699.4 实验 1739.5 小结 175参考文献 175
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