【摘 要】
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【目的/意义】基于专业性多源网络数据,构建同质性或异质性领域知识图谱。【方法/过程】基于场景性关键词相似度计算进行同质网络层次聚类,揭示症状的同质性网络层次以及治疗
【机 构】
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南京审计大学国家审计大数据研究中心; 江苏科技大学经济管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71673122;71273121)
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【目的/意义】基于专业性多源网络数据,构建同质性或异质性领域知识图谱。【方法/过程】基于场景性关键词相似度计算进行同质网络层次聚类,揭示症状的同质性网络层次以及治疗方案的同质性网络层次;基于2-mode共现矩阵进行异质网络聚类,兼顾症状及治疗方案的关联关系,通过设置不同阈值揭示其异质关联性网络层次。【结果/结论】基于聚类纯度及熵值评价指标,实验结果显示:就纯度评价指标而言,进行同质性网络知识图谱分析较为合理;就熵值指标而言,进行异质性网络知识图谱分析较为合理。
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