【摘 要】
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随着科技数据量的不断增长,各科技部门积累了大量科技项目的科技管理数据。对于大量结构化数据,需要针对分散数据进行整理、分析,最终按需求提供数据查询与抽取服务。由于在
【机 构】
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北方工业大学大规模流数据集成与分析技术北京市重点实验室,北方工业大学云计算研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(2019YFB1405103)
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随着科技数据量的不断增长,各科技部门积累了大量科技项目的科技管理数据。对于大量结构化数据,需要针对分散数据进行整理、分析,最终按需求提供数据查询与抽取服务。由于在关系数据库中关联关系的分析效果不佳,为了提高分析效率,文中引入了关系图谱进行数据处理。首先,提出了一种基于词频的实体搜索与定位算法来提取实体和关系,并构建关系图谱;其次,对关系图谱进行分析,提出了一种基于改进FP-growth的图数据频繁项挖掘算法;然后,设计了基于图数据的数据筛选流程,进行数据的筛选、分析,并定义评分矩阵,对待筛选数据情况进行评
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