面向人工智能的我国知识图谱研究的分布特点与发展趋势

【目的/意义】知识图谱不仅是新一代人工智能的前沿技术,而且是大规模知识工程的学科方向。探究我国 知识图谱研究的分布特点和发展趋势,将对技术应用和学科研究具有参考价值和借鉴意义。【方法/过程】本文运用 文献计量学方法和数据可视化技术,针对我国知识图谱研究重要文献的来源库、期刊、基金、机构、作者、关键词等 进行计量研究,采用ECharts和VOSviewer工具可视分析。再根据共词分析方法挖掘“知识抽取”和“知识应用”两大 研究主题,使用Python软件绘制词云图,着重阐述其核心内容、关键问题和主要趋势。【结果/结论】我国知识图谱研 究具有应用跨界与文献激增的总体特点,并呈现六大具体特点。面向开放域的知识抽取技术和智能应用方法,将 成为大规模知识图谱的未来发展趋势。【创新/局限】聚焦人工智能学科范畴,依据共词分析和生命周期,综合利用 多种可视化工具,我国知识图谱研究的分布特点和重要主题得以阐述。然而,国际知识图谱的文献计量与主题挖 掘,尚待进一步分析与研究。     

高校职业指导流程与方法的创新研究

高校职业指导,能够帮助大学生成功就业、就业稳定和职业发展,是推动实现高校毕业生更加充分更高质量就业的重要利器。相比较公共就业服务机构和职业介绍机构,高校职业指导流程和方法亟待规范化和系统化。这将赋予专家学者和职业指导师一项具有创新和挑战的课题和任务,这需要运用理论和创新实践。运用指导方法而非指导内容,成为构建高校职业指导GTIFE流程的立足点;给予不同类别大学生进行分层分类职业指导,成为构建高校职业指导AEIOU方法的创新点;大学生行业企业取向分析,成为AEIOU新技术新方法新工具的落脚点。GTIFE流程和AEIOU方法,能够对人才需求取向分析、职业发展取向研判以及人职匹配路径实现,为大学生提供职业指导咨询服务。     

媒体助推出版行业人才就业的协同作用和路径研究

就出版行业人才面对严峻的就业形势而言,要推动实现更高质量的就业,新闻媒体所肩负的社会责任重大。研究媒体如何助推出版行业人才充分就业,需要从社会管理创新下就业协同、媒体助推大学生就业的协同作用及其协同路径三个方面进行。研究表明,媒体协同就业的能力,主要体现在就业助动力作用的十个方面。     

一门交叉学科的兴起：论图数据科学的构建

图无处不在,数据无时不有,科学无所不至,图数据科学的学科构建迫在眉睫。文章追溯图数据科学的产生与发展,从理论、方法和应用视角探究图数据科学的内容体系,在此基础上阐明图数据科学的发展趋势。研究发现：从图论到图建模、从关系数据库到图数据库、从大数据到图数据、从图到知识图谱、从行业应用到技术融合的历程,见证了图数据科学的学科兴起与发展;图数据科学是探索图数据及其现实世界的现象和规律的新兴学科,是主要由数学、计算机科学、人工智能融合而成的一门交叉学科;图数据科学荟萃了图数据库、知识图谱、大图分析为核心的学科内容,在理论、方法和应用上形成了崭新的学科体系;图数据科学具有融合化、数智化、工程化的发展趋势,成为一门独立性与系统性、创新性与驱动性、工程性与管理性相统一的综合学科。