【摘 要】
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针对复杂的水稻病害数据存储和高效检索问题,提出了基于知识图谱的关联特征挖掘模型。将水稻病害数据清洗后存储在Neo4j图数据库中,构建水稻病害知识图谱(Rice diseases knowledge graph,RDKG)。在图挖掘算法中引入了Skip List跳跃表多维索引算法,从联系链路、社群划分、相似病害发现3个维度进行分析挖掘并通过试验比较其检索效率和查询时间。结果表明:关联特征挖掘模型利用Skip List的分层链表形式进行一系列分类表的存储操作,在信息检索时有效提高了检索效率,进而提高系统整体响
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院,吉林农业大学智慧农业研究院,悉尼科技大学工程与信息技术学院,温州大学计算机与人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U19A2061),国家重点研发计划项目(2019YFC1710700),吉林省科技发展计划项目(20190301024NY,20200301047RQ),中国工程院院地合作项目(2020-JL-9)。
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针对复杂的水稻病害数据存储和高效检索问题,提出了基于知识图谱的关联特征挖掘模型。将水稻病害数据清洗后存储在Neo4j图数据库中,构建水稻病害知识图谱(Rice diseases knowledge graph,RDKG)。在图挖掘算法中引入了Skip List跳跃表多维索引算法,从联系链路、社群划分、相似病害发现3个维度进行分析挖掘并通过试验比较其检索效率和查询时间。结果表明:关联特征挖掘模型利用Skip List的分层链表形式进行一系列分类表的存储操作,在信息检索时有效提高了检索效率,进而提高系统整体响
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