新時期政策制定的科學化、智慧化、精準化,需要對大規(guī)模、碎片化的政策性公文進行知識建模與關聯(lián)聚合,實現(xiàn)知識層面的數(shù)據(jù)融合與集成。本文以716篇貴州省大數(shù)據(jù)政策為樣本數(shù)據(jù),對大數(shù)據(jù)關鍵表述進行知識表示與知識抽取,并基于圖數(shù)據(jù)庫Neo4j對Cypher語言的知識查詢、知識推理等關鍵技術進行研究。通過對單一關系分析、復雜關系分析、公文引文分析3類實例的驗證,結果表明,該方法較好地實現(xiàn)了基于政策/政令多粒度知識發(fā)現(xiàn)的公文間關系分析與推理,為提升政策制定的系統(tǒng)性和科學性提供方法參考。 

【文章來源】：數(shù)字圖書館論壇. 2020,(04)CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

基于Neo4j的圖數(shù)據(jù)庫模型

如圖3所示，Neo4j類似于一個基于網(wǎng)頁的外殼環(huán)境，其應用界面分為3個部分。(1)左側功能列表，可收起為邊框擴展欄。邊欄擴展顯示不同的功能面板，用于常見的查詢和信息。研究通過構建“貴州大數(shù)據(jù)”專項選欄和下拉菜單，可實現(xiàn)快捷查看“戰(zhàn)略定位”“政策支持產(chǎn)業(yè)”“政策支持項目”“政策支持應用平臺”“政策支持示范區(qū)”等知識圖譜。(2)右上方區(qū)域為編輯器。編輯器是輸入和運行命令的主要接口，通過輸入Cypher查詢來處理圖數(shù)據(jù)。(3)右下方區(qū)域為分析結果區(qū)，按操作順序滾動呈現(xiàn)，點擊圖譜中任意節(jié)點即可查看節(jié)點信息，圖查詢后可導出表格結果和可視化結果。3 建模實例

前述對貴州大數(shù)據(jù)政策/政令中的知識進行了表示、抽取與鏈接，本節(jié)對該建模方法進行實例驗證，基于Neo4j圖數(shù)據(jù)查詢實現(xiàn)知識圖譜生成和知識發(fā)現(xiàn)，包括單一關系分析、復雜關系分析和公文引文分析。3.1 單一關系分析

【參考文獻】：
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本文編號：3483905