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陈果: 作品数：59 被引量：418H指数：11; 供职机构：南京理工大学经济管理学院更多>>; 发文基金：国家社会科学基金国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>; 相关领域：文化科学自动化与计算机技术医药卫生经济管理更多>>

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茶苯海明不良反应和中毒反应文献概述: 2019年; 目的探讨抗晕车药茶苯海明不良反应(ADR)和中毒反应的特点及处置原则,为ADR预防和中毒反应治疗提供参考。方法采用回顾性研究方法,利用数据库对1978年~2017年茶苯海明所致ADR和中毒反应进行统计分析。结果29例患者中男6例(占20.7%),女23例(占79.3%);成年人患者17例(占58.6%),未成年人(学龄前儿童)12例(占41.4%);用药剂量最大的为7000mg,表现为急性胰腺炎;1例死亡病例。临床主要表现为神经精神系统损害、皮肤及其附件损害、消化系统损害、泌尿系统损害、心血管系统损害、全身性损害等。结论临床医师、药师和护士应了解茶苯海明ADR和中毒反应的规律和特点,加强其应用监测。本研究可为茶苯海明的ADR预防和中毒反应治疗提供参考。; 陈果刘姗姗董玉珍; 关键词：茶苯海明中毒反应

文献集规模对科技领域情报分析的影响:多种任务场景下的实证分析被引量：1: 2021年; 面向特定领域开展科技情报分析时,由于文献的集中与离散分布规律,难以有效构造全量文献集。那么多大规模的领域文献集是可靠的?这一问题在不同的情报分析任务场景下,有不同答案。本文综合考虑待分析领域大小、待分析对象(学科分类、国家、机构、关键词、引文、作者,及其各自共现关系)、待分析对象的Top值截取(如高频词)数量、结果是否考虑排序等常见的多种任务场景,设计相应的实验方案。以“人工智能”领域WoS(Web of Science)数据为例,开展多种规模的数据抽样,并计算得出抽样子文献集对全量文献集的拟合指标值为4800个,以量化结果揭示科技情报分析中不同任务场景对文献集规模的要求。研究结果表明,涉及学科与国家分类的分析任务,以极小规模文献集便可得到较为可靠的结果;涉及作者的分析任务,对于文献集规模的要求极高,有必要采用全量数据;涉及机构、关键词、引文的分析任务,文献集达到一定规模可得到较为可靠的结果,但相应规模受不同因素的影响,尤其是共现分析、截取较多Top对象和结果要求排序这三种任务场景对文献集规模要求更高。; 陈果王盼停王曰芬

基于动态LDA主题模型的内容主题挖掘与演化被引量：76: 2014年; 指出文本内容主题的挖掘和演化研究对于文本建模和分类及推荐效果提升具有重要作用。从分析基于LDA主题模型的文本内容主题挖掘原理入手,针对当前网络环境下的文本内容特点,构建适用于动态文内容本主题挖掘的LDA模型,并通过改进的Gibbs抽样估计提高主题挖掘的准确性,进而从主题相似度和强度两个方面研究内容主题随时间的演化问题。实验表明,所提方法可行且有效,对后续有关文本语义建模和分类研究等具有重要的实践意义。; 胡吉明陈果; 关键词：主题挖掘

领域知识分析中的关键词选择方法研究——一种以学科为背景的全局视角被引量：20: 2014年; 以文献关键词为对象的领域知识分析研究中，依据词频阈值等热度指标筛选的关键词集合会忽视领域特色知识点，因而难以有效揭示领域的研究特征。本文将科研领域放置于其背景学科内，从全局视角考察关键词对领域研究特点的表征能力。通过对比关键词在领域内外的出现概率，提出领域度计算公式，并融合领域度和热度指标进行关键词筛选。以“数字图书馆”为例，构造了图情学科背景语料库和数字图书馆领域语料库，用综合方法、词频方法提取等量关键词。通过定性的对比分析表明综合方法所得关键词集能深入地揭示领域的研究特点；为了克服计量分析结果的主观性问题，本文设计了一种盲选实验，用定量结果论证了新方法的有效性。; 陈果肖璐赵雪芹; 关键词：关键词分析数字图书馆

网络环境下的区域性农业信息集成服务平台构建与实现: 本文从当前农业信息化现状出发.结合农业的区域性差异，分析了区域性农业信息集成服务。文章提出了需求导向下的区域性农业信息集成服务平台总体框架。以此为指导，对区域性农业信息集成服务平台的功能设计进行了分析，形成了一套完整的具...; 陈果胡昌平; 关键词：农业信息信息集成服务平台信息服务; 文献传递

全局视角下的科研领域特色知识点提取被引量：3: 2014年; 科研领域中,论文关键词对领域研究特点的表征能力存在差异。针对如何有效地区分关键词对领域研究特色的揭示能力,以高效地提取领域中的特色知识点的问题,提出将科研领域放置于其背景学科中,以全局视角考察关键词在领域内、外的统计特征,并依此提出关键词领域度的概念和计算方法。以"高校图书馆"研究领域为例,根据关键词领域度指标提取50个特色知识点,结果表明,这些特色知识点能很好地揭示"高校图书馆"领域研究的特色。; 陈果; 关键词：关键词分析关键词提取

全局视角下的网络社区多元知识关联挖掘被引量：3: 2020年; [目的/意义]网络社区中存在多种知识单元,知识单元间又有错综复杂的关系。有必要在保留知识单元全局信息的前提下,统一、简洁地开展多元知识关联挖掘。[方法/过程]提出网络社区多元知识关联挖掘的实现方案。首先,将网络社区中3种典型知识单元(用户、文本、词语)及其在知识交流中多种关系抽取为超网络;其次,利用网络表示学习算法将超网络中节点表示为统一特征空间下的低维稠密向量;最后,基于节点的向量开展多元知识关联计算。[结果/结论]以丁香园心血管论坛为例开展实验,验证方案的有效性。该方案既保留知识单元的全部信息,知识关联的挖掘又在统一低维特征下开展,且最终所得的知识关联满足网络社区知识组织场景多样性的要求。; 肖璐赵之辉陈果; 关键词：超网络网络社区

企业竞争情报中微博分析技术研究:基于需求驱动视角被引量：3: 2015年; 微博信息可以弥补传统企业竞争情报数据源的不足,但微博信息的海量性和碎片化导致其利用严重依赖于相应的微博分析技术。目前关于微博分析技术在企业竞争情报中应用的研究较为零散,有必要从企业需求角度出发对相应技术进行系统性的梳理。针对这一问题,文章基于需求驱动的视角,从企业竞争情报需求出发,结合微博平台所提供的信息类别,以完成各种微博分析技术与企业竞争情报需求的匹配。在此基础上,对可用于企业竞争情报的微博分析主要技术研究现状进行了分析和总结,以期为相应的实践活动提供参考。; 肖璐陈果; 关键词：企业竞争情报

网络环境下区域农业信息集成设计及其服务推进被引量：10: 2009年; 从当前农业信息化现状出发,结合农业的区域性差异,提出了网络环境下面向区域农业信息服务的信息资源集成体系结构。随后讨论了网络农业信息资源集成设计要点,重点对其核心——网络信息自动集成进行研究,在此基础上实现了区域性农业信息集成服务平台的建设。最后,以平台为例分析了区域农业信息集成服务的推进。; 胡昌平陈果; 关键词：农业信息服务信息资源集成网络信息集成

面向预测的科技领域实体增长时间序列模式分类研究——以人工智能领域为例: 2024年; 【目的/意义】对科技领域实体增长时间序列模式进行分类,是有效开展知识增长预测的前提。本文提出并验证了科技领域实体增长时间序列可预测性分类方案。【方法/过程】首先,从科技文献摘要中抽取问题、方法两类实体,并标注可拟合、有趋势、无规律三类实体时间序列样本;其次,利用动态时间规整算法计算实体时间序列形状相似度,利用曲线拟合和加权局部回归来提取时间序列特征;最后,比较了基于形状相似度和基于特征的两大类时间序列分类算法的效果。【结果/结论】通过人工智能领域实验,发现基于曲线拟合和加权局部回归算法提取的特征能够有效开展实体增长时间序列模式分类,F1值可达0.91;将分类结果应用在时间序列趋势预测,能够有效降低实体增长时间序列预测的误差。【创新/局限】本文将时间序列挖掘应用到实体增长预测中,为科技预测提供了新的解决思路。未来需要更加关注时间序列局部特征,进而对实体变化过程和原因进行深入思考。; 陈果陈霜澜; 关键词：时间序列分析知识增长

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