基于大数据挖掘的行业知识服务研究

胡潜; 李梦婷; 黄家娥

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基于大数据挖掘的行业知识服务研究

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[目的 /意义]近年来大数据技术和产业快速发展,将技术与行业内容知识相结合对行业服务创新具有重大意义.[方法/过程]在调研学术研究与实践进展基础上,构建了基于大数据挖掘的行业知识服务层次模型,并立足行业知识服务现状对基于大数据挖掘的行业知识服务发展策略进行探讨.[结果/结论]基于大数据挖掘可以从专家发现、创新支持、市场信息和行业管理支持方面深化行业知识服务,其实现模型可以分为基础设施层、数据资源层、数据治理层、数据挖掘层、服务功能层5个层次.为发展基于大数据挖掘的行业知识服务,需要重点推进行业大数据建设的跨组织协同机制构建、跨语言行业大数据资源建设与挖掘以及开放化的行业知识服务平台构建.

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来源
《情报理论与实践》 |2021年第8期|90-94|共5页
作者
胡潜; 李梦婷; 黄家娥;
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作者单位

华中师范大学信息管理学院湖北武汉 430079;

华中师范大学信息管理学院湖北武汉 430079;

华中师范大学信息管理学院湖北武汉 430079;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
行业大数据; 大数据挖掘; 行业知识服务; 发展机制;

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