基于“质”与“量”的船舶领域知识图谱构建研究

[目的/意义]为满足船舶领域科研或工程人员在知识问答、质量分析等方面的业务分析需求,提升科研工作效率与知识获取便利性、精准性。[方法/过程]围绕结构化、半结构化、非结构化等船舶领域多源异构数据,文章从质和量两方面提出了船舶领域知识图谱构建方法,基于船舶领域概念图谱与实体图谱构建,实现知识图谱“质”的描述;通过对实体间关联关系进行统计分析与建模分析,建立面向业务应用场景的量化分析模型;最终以问答推理为例,展示了从质和量两方面开展面向业务场景知识图谱构建的通用过程。[结果/结论]通过以舰艇涂料失效知识图谱构建为例,验证了在质和量两个方面构建知识图谱的正确性,该方法能够为业务场景分析提供有效支撑。     

基于异构信息网络嵌入的专利技术主体间交易推荐模型

考虑专利技术主体间技术邻近、地理邻近、共申请关系、引证关系、经济圈效应、主体类型邻近、主体间从属关系这7种因素对交易的影响,构建由4类节点、10类关系组成的异构信息网络,设计基于元路径与元结构的异构关系遍历算法获取主体间关系序列。以关系序列为语料,构建基于网络嵌入的异构信息网络主体间交易推荐模型(PSR-vec),采用基于Huffman树的Skip-Gram方法进行网络嵌入训练,计算主体向量间相似度以实现交易推荐。通过2012-2018年电子信息领域专利数据的实证研究得出:第一,PSR-vec模型相比DeepWalk、node2vec与PathSim等方法,推荐精度大幅提高,达到82.4%;第二,融合多个元路径与元结构特征的推荐与单一特征相比,推荐精度大幅提高;第三,基于ρ2以及改进的元结构S4、S6、S8、S10、S12、S14的推荐结果均高于基于ρ1以及改进的元结构S3、S5、S7、S9、S11、S13的推荐精度,说明基于主体间转让技术邻近性的推荐精度更高;第四,在技术邻近元路径基础上分别融合主体间共申请、引证、从属、经济圈效应这4类邻近关系获得元结构并进行推荐,推荐精度均显著提高,而融合地理邻近、类型邻近2类关系后推荐精度有所降低,说明地理邻近、类型邻近对交易的促进作用不明显;第五,基于PSR-vec模型的推荐结果包括具有控股和供应等紧密关系的主体,也包括关系松散的主体,推荐结果具有多样性。本研究为专利技术主体间的有效对接提供了决策方法。     

人文关怀理念下的企业单位思想政治工作探讨

我国的电力部门在伴随我国经济发展的脚步共同成长的过程中，已经逐步建立起一套适应电力部门发展改革的思想工作体制和工作开展机制，但是面对国家发展和国际动荡的新形势，电力部门的思想政治工作格局同样面临着在困难中求不断完善发展的重要任务。