国内外认知计算研究现状及其在图情领域应用研究

【目的/意义】梳理国内外认知计算的研究现状,分析其在图书情报领域应用状况,为后续认知计算在图情 领域应用提供借鉴。【方法/过程】首先利用CiteSpace可视化软件,基于文献计量和比较分析的视角综合梳理了国内 外认知计算的学科分布与研究热点,然后分析了认知计算在图书情报领域应用现状,最后提出认知计算在图情领 域未来实践应用的相关建议。【结果/结论】国内外认知计算研究的学科分布呈现跨学科和多学科形态,国内外共同 关注的研究热点有人工智能、机器学习、大数据与粒计算。国内形成了认知计算与图情领域相结合的热门研究方 向,主要应用于情报检索与分析、大数据处理与知识发现、智能人机交互以及学术论文评价等方面。【创新/局限】借 助科学计量工具系统性梳理了认知计算的国内外研究与在图情领域的应用现状,提出了未来的应用场景和用途。     

融合NER和Apriori算法的游记文本关联知识挖掘及推荐服务研究

[目的/意义]为挖掘旅游平台游记文本蕴含知识，协助旅游者高效获取符合需求的信息和知识，为制定旅游计划提供科学决策的信息支持。[方法/过程]首先面向用户需求提出基于布尔矩阵和集合逻辑改进Apriori算法的思路；然后融合命名实体识别实现了游记文本关联知识挖掘及聚合，构建了基于关联知识挖掘的个性化推荐服务模式，并以携程网中杭州相关的游记文本进行了实证研究。[结果/结论]研究发现，融合命名实体识别和改进的Apriori算法，能够有效挖掘游记文本蕴含知识，实验结果验证了在算法性能及结果上要优于传统Apriori算法，并能够根据挖掘结果向用户提供个性化推荐服务，协助旅行者科学、高效地制定旅游计划。研究结论丰富了游记文本挖掘的方法论，为旅游平台服务推荐优化提供了新的思路。