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虚拟健康社区文本数据知识发现策略与模型

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[目的/意义]分析并提出虚拟健康社区文本数据的知识发现策略,构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型.[方法/过程]通过总结分析虚拟健康社区文本数据特点,针对其特点带来的数据挖掘困难制定相应的知识发现策略,并在DIKW体系指导下,依据提出的知识发现策略构建虚拟健康社区文本数据知识发现模型.通过应用计算机编码、自然语言处理技术、句法分析、制定推理规则等方法实现从自由文本数据到药物不良反应智慧的数据价值升华过程.[结果/结论]通过实证研究验证提出的知识发现策略和知识发现模型的有效性和可操作性,为后续虚拟健康社区文本数据知识发现的相关理论与实证研究提供参考.
Knowledge Discovery Strategy and Model of Virtual Health Community Text Data

牟冬梅、琚沅红、戴文浩、黄丽丽

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吉林大学公共卫生学院 长春130000

长春中医药大学现代教育技术中心 长春130000

虚拟健康社区 文本数据 知识发现 知识发现策略 知识发现模型

国家自然科学基金吉林省教育厅社科项目

71573102JJKH20170881SK

2018

10.13266/j.issn.0252-3116.2018.05.014

图书情报工作
中国科学院文献情报中心

图书情报工作

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子：2.203
ISSN：0252-3116
年,卷(期)：2018.62(5)
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