基于表示学习的双层知识网络链路预测

当前,针对知识网络的链路预测主要是基于网络拓扑结构的相似性,很少考虑作者的研究领域,导致信息利用不充分等问题,因此本文提出了双层知识网络的链路预测框架hypernet2vec。双层知识网络,即作者合著关系网络和学术领域关系网络,利用网络表示学习,分别将两层网络中的节点映射到低维的向量空间,再输入到专门设计的卷积神经网络中计算并进行链路预测。与经典的链路预测指标如RA指标、LP指标和LRW指标等相比,hypernet2vec模型预测的AUC (area under curve)值取得了显著的提升,平均提升幅度达11.17%。文章还从情报产生层面和复杂系统层面,对模型发生作用的深层机理进行了探讨。     

基于知识元的学术论文内容创新性智能化评价研究

[目的/意义]创新性是对学术论文质量最基本的要求,是学术论文的灵魂,是学术论文评价的核心。知识元是学术论文基本组成单元。基于知识元理论和机器学习相关理论与算法,从学术论文内容层面研究计算机如何智能化地进行创新性评价及其实现过程与方法。[方法/过程]首先,构建学术论文的研究问题、理论、方法、结论4个知识元本体,接着提出基于知识元的学术论文创新性判断模型。其次,根据学术论文研究特点,构建理论与方法机器分类模型及知识元的抽取规则与抽取方法,建立规则库和知识语料库。最后,基于语义相似度计算方法,根据判断规则和相关权重对学术论文4个维度的创新性进行评分。[结果/结论]基于知识元抽取的学术论文创新性评分系统的实证结果表明,该智能化评价方法具有一定的可行性,可为学术论文内容创新性智能化评价系统的最终实现提供方法借鉴。     

我国政府大数据政策价值取向的分析研究

[目的/意义]大数据政策是大数据应用和发展的推动力量,其价值取向分析可以为我国政府大数据政策的制定、执行和评估提供借鉴,为大数据政策未来的发展方向提供依据。[方法/过程]收集国务院及其各部门门户网站发布的政务大数据政策文本共计58份,运用主题分析方法对政策文本中表达政务大数据价值取向的主题进行编码分析,编码过程以NVivo12软件为辅助工具。[结果/结论]通过主题分析,构建大数据政策价值取向总体框架,框架总结政治、经济、社会、生态与科技5个维度的价值取向,并探讨各维度及其具体价值取向间的交互关系。     

一种基于图卷积自编码模型的多维度学科知识网络融合方法

[目的/意义]针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题,提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法,为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程]利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元,然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络:主题网络、关键词网络和实体网络,并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点,接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示,最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论]实验部分以人工智能领域为例,构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析,实验结果表明,本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构,为学科知识发现与组织研究提供有益参考。     

基于二模复杂网络的隐性知识发现方法研究——以潜在药物靶点挖掘为例

[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。     

专用性投资类型、治理机制与海外知识获取的关系研究

本文从知识复杂度出发,探索代工专用性投资类型(资产类专用性投资和人力资本类专用性投资)与治理机制的匹配关系对海外知识获取的影响。应用AMOS17.0和SPSS16.0对229个中国代工企业样本数据进行实证检验,结论显示:(1)不同治理机制对不同类型专用性投资与海外知识获取关系具有不同的调节效应。具体来看,合同治理与资产类专用性投资的交互作用对海外知识获取有积极影响,关系治理与人力资本类专用性投资的交互作用对海外知识获取有积极影响,而不合理的匹配关系(即合同治理VS人力资本类专用性投资;关系治理VS资产类专用性投资)对海外知识获取的影响是不显著的。(2)专用性投资类型与治理机制的匹配效应随知识复杂度的变化而变化。具体来看,在知识复杂度较低的情况下,合同治理与资产类专用性投资的交互作用对海外知识获取的促进作用更显著。在知识复杂度较高的情况下关系治理与人力资本类专用性投资的交互作用对海外知识获取的促进作用更显著。上述研究阐明了代工专用性资产类型、治理机制和知识复杂度的匹配关系对海外知识获取的影响,有助于指导代工企业依据专用性资产类型和知识复杂度选择适宜的治理机制,进而获取更好的海外知识获取绩...     

学习、知识能量、核心能力如何提升绩效——华南地区企业的实证研究

探讨学习、知识能量及核心能力如何提升组织的绩效,并以华南地区的157家企业为对象进行实证研究.结果表明,以学习为导向的组织必须通过知识能量的积累才能促进核心能力的提升并最终提高组织的绩效;知识能量的积累并不能直接带来组织绩效的改善,而需通过核心能力的提升才能对组织绩效产生间接的正向影响.     

知识密集型组织内实现知识共享的激励策略选择

知识管理在知识密集型组织中有极其重要的作用,而知识共享是知识管理中的关键环节,如何促使员工进行知识共享从而达到组织收益的增加是实践中的一个难题.建立实现知识共享的激励模型,通过对模型的分析,得出如果知识的贡献度很小,知识的隐性度很大,组织是没有必要进行激励的;对知识隐性度低的知识,组织采取团队激励比个体激励有效;如果员工的知识的贡献度大、知识的隐性度大,进行个体激励是比较适合的.     

“美德—心智”视阈下我国学生学习概念的发展——基于字词联想测验的实证研究

学习概念是从主位视角出发的学习观,是指学生个体对学习现象和学习经验所持有的直觉认识的综合。华裔美国学者李瑾教授在上个世纪末采用字词联想测验范式,以成人大学生为被试,对学习概念结构进行了系统的跨文化比较研究,提出西方人的学习模式为"心智导向",而东亚人的学习模式为"美德导向"。本研究对李瑾的研究方法做了必要的修正,据此对小学一年级至大学三年级的我们中国学生进行调查,探究我国学生学习概念的发展变化情况。研究发现,随着学龄的增长,我国学生的学习概念呈现出由"美德主导"向"德智并重"转变的发展趋势。这说明,在我国"美德导向"的学习传统依然根植在我国,但全球性的文化交融以及现代化教育对心智开发的更加重视导致了我国学生学习概念中"心智导向"的成分亦不断增长。在可以预见的未来,"美德导向"与"心智导向"的分野必将进一步缩小直至消失,而"心智"与"美德"平衡并重的教育模式也应当成为全球化背景下东西方彼此互鉴的育人理想。     

影响科研人员成长的领导行为与文化导向

 借鉴服务型领导（SL）理论、GLOBE的文化导向框架,构建影响科研人员成长绩效的理论模型。问卷调查的结果表明（N=223）：（1）SL能够积极推动人才成长;（2）4种文化导向组合,相应的成长绩效呈显著区别;（3）因文化导向组合不同,SL的影响过程呈现“全面性、选择性、偶发性、反向性”4种模式。研究证明了文化导向组合存在调节效应,揭示了SL影响过程的微观机理与适用条件。