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《數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》期刊征文

發(fā)布時(shí)間:2018-06-06 04:01

  本文選題:知識(shí)發(fā)現(xiàn) + 數(shù)據(jù)分析。 參考:《數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》2017年06期


【摘要】:正1期刊定位《數(shù)據(jù)分析與知識(shí)發(fā)現(xiàn)》聚焦各行各業(yè)中以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、依靠復(fù)雜挖掘分析、進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)與預(yù)測(cè)、支持決策分析和政策制定的研究與應(yīng)用,致力于提供理論指導(dǎo)、技術(shù)支持和最佳實(shí)踐。期刊依靠并融匯計(jì)算機(jī)科學(xué)、科學(xué)計(jì)量學(xué)、社會(huì)計(jì)量學(xué)、網(wǎng)絡(luò)計(jì)量學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、管理科學(xué)、預(yù)測(cè)分析、循證政策分析等領(lǐng)域,幫助人們從數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)知識(shí)、從知識(shí)提煉智慧(洞察力)、從知識(shí)和智慧推演并設(shè)計(jì)解決方案,并且嵌入到知識(shí)密集和知識(shí)驅(qū)動(dòng)的各行各業(yè)流程管理和決策支持。2征稿范圍期刊廣泛吸納計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、情報(bào)科學(xué)以及數(shù)字科研、數(shù)字教育和數(shù)字文化等領(lǐng)域的技術(shù)與方法,研究數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的語(yǔ)義計(jì)算、內(nèi)容分析、數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、智能管理和決策支持等方面的技術(shù)、方法、系統(tǒng)以及支撐設(shè)施、政策與機(jī)制等,尤其是聚焦從海量、異構(gòu)、分布、動(dòng)態(tài)、甚至富媒體數(shù)據(jù)中挖掘和發(fā)現(xiàn)知識(shí)以支持研究、管理和決策的理論、方法和技術(shù)。主題領(lǐng)域包括:
[Abstract]:"data Analysis and knowledge Discovery" focuses on the research and application of decision analysis and policy making, which is based on big data, relies on complex mining and analysis, and supports the research and application of decision analysis and policy making. Committed to providing theoretical guidance, technical support and best practices. Journals rely on and integrate computer science, scientific metrology, social metrology, web-based metrology, data science, management science, predictive analysis, evidence-based policy analysis, and other fields to help people discover knowledge from data. From knowledge extraction wisdom (insight), from knowledge and wisdom to extrapolate and design solutions, and to embed knowledge-intensive and knowledge-driven industry processes management and decision support. 2 journals extensively incorporate computer science Technologies and methods in the fields of data science, information science and digital research, digital education and digital culture, research on data-driven semantic computing, content analysis, data mining, knowledge discovery, Technologies, methods, systems, and supporting facilities, policies and mechanisms for intelligent management and decision support, especially focusing on mining and discovering knowledge from massive, heterogeneous, distributed, dynamic, and even rich media data to support research, Theory, methods and techniques of management and decision making. Thematic areas include:
【分類號(hào)】:+

【相似文獻(xiàn)】

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2 宋麗娜;關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)環(huán)境下基于知識(shí)地圖的隱性知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型研究[D];華中師范大學(xué);2014年

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本文編號(hào):1984974

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