熊回香
- 作品数：134 被引量：991H指数：19
- 供职机构：华中师范大学信息管理学院更多>>
- 发文基金：国家社会科学基金中央高校基本科研业务费专项资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>>
- h_(μ)指数---基于h指数的修正研究被引量：2
- 2022年
- [目的/意义]为充分利用学者已有研究成果,实现对学者客观科学的评价。[方法/过程]针对h指数存在的忽略高被引论文、只考虑h核内论文未考虑h核外论文、忽略合著者对科研成果贡献的差异以及存在精确注水等问题,提出综合考虑学者学术影响力和学者活跃度的h_(μ)指数。该指数用基尼系数和篇均被引量处理h核内外学术论文被引量以度量学者学术影响力;在学者活跃度部分,基于布拉德福分区理论实现学者的分级评定,并通过学者既定时间窗内的学者发文量与同区学者平均发文量之比实现学者活跃度度量。[结果/结论]抽取情报学领域相关学者验证了上述评价指标的合理性和科学性。
- 熊回香王妞妞沈舒悦杨丹丹
- 关键词：H指数基尼系数
- 面向在线医疗社区的慢病知识服务模型构建被引量：15
- 2020年
- [目的/意义]实现"全覆盖、长周期、细粒度、高质量"的全民慢病健康管理与服务目标,完成在精准性、用户满意度等层面慢病有效管理的新突破。[方法/过程]在对国内外主要在线医疗社区服务内容进行比较分析和有效提取社区用户群体需求特征的基础上,复用和优化已有的通用疾病本体模型,在多维视阈下构建起了面向用户的慢病知识服务模型,并以冠心病为例进行了本体构建以及慢病知识服务平台的开发与实践。[结果/结论]该知识服务模型能够为用户提供多样性信息资源、细粒度知识、强导向性的智能化个性化的慢病健康知识服务,同时为个体和社会层面的慢病一体化、周期化、综合化的管理与服务提供支持。[局限]由于平台限制,获取的在线医疗社区数据样本有限。
- 熊回香代沁泉梅潇
- 关键词：健康信息知识服务模型构建
- 虚拟学术社区知识交流与知识共享探究——基于整合S-O-R模型与MOA理论被引量：39
- 2020年
- 虚拟学术社区作为众多科研工作者和专业人士的精神家园,承载着科研活动背景下的知识交流与知识共享行为,以科研用户真实的心理和行为变化的动态过程为研究对象,以S-O-R模型和MOA理论为框架构建研究模型,采用问卷调查法,收集了266份虚拟学术社区的用户数据,通过SPSS20.0分析了问卷的合理性,利用AMOS21.0构建结构方程模型,并对研究模型进行拟合修正、假设验证。探究了虚拟学术社区知识交流与知识共享不是简单被动的刺激--反应过程,而是由外部刺激引起机体感知变化后,再做出行为反应的动态过程,并且分析得到了主要影响因素路径。最后,对虚拟学术社区在机制建设方面提供了可行的建议。
- 贾明霞熊回香
- 关键词：知识交流知识共享
- 基于档案管理的企业知识服务研究
- 2020年
- 文章将档案管理作为企业实现知识服务的重要工具,多角度、深层次、全方位地开发挖掘企业档案中蕴含的知识资源,帮助企业依附知识创新,开展知识服务。基于档案管理的企业知识服务的实现:一是内化服务。企业立足于其发展过程中保存下来的珍贵档案,发掘档案价值,固化知识成果,使员工将从档案中得到的知识内化于心。此外还要注意收集国内外行业的发展新动向和研发新技术,注意调查、分析和预测消费者的消费喜好,将企业外部的知识财富以档案形式加以固化,在与外部环境相互作用的过程中内化成可借鉴、可识别的知识。
- 熊回香李昕然
- 关键词：档案管理知识成果知识财富企业档案档案价值
- 基于医疗知识图谱的智能问答系统研究
- 2023年
- 【目的/意义】研究融合知识图谱中医疗知识解析用户问句中的命名实体和关系,提升智能医疗问答系统对用户问句语义解析能力,为用户提供更有效的自助医疗问答服务。【方法/过程】首先采集医疗知识构建医疗知识图谱,再利用图谱中的知识强化基于多重注意力机制的命名实体识别模型以解析医疗问句中的实体,然后采用基于BERT-BiLSTM的关系抽取模型进行关系抽取,最后利用解析结果生成查询语句从知识图谱中获取问题的答案。【结果/结论】通过对比实验将本文设计的语义解析模型与智能问答中常用的其他模型在医疗问句数据集上进行比较,发现准确率、召回率和F1值均有所提升,验证了本文智能问答系统对用户问句理解更准确。【创新/局限】本文构建了医疗知识图谱,并将图谱知识与基于多重注意力机制的语义解析模型相结合构建了医疗智能问答系统,在问答任务中具有较好的表现,在复杂问句的解析上还有待进一步研究。
- 陈明刘蓉熊回香
- 关键词：知识图谱自然语言处理
- 科研社交网站中基于相似兴趣的学者推荐研究被引量：5
- 2017年
- 【目的/意义】研究科研社交网站中的学者推荐有利于增强学术合作、提升科研人员学术交流,对科研工作具有深远意义。【方法/过程】从学者知识结构和学术行为网络两个维度出发,构建基于相似兴趣的学者推荐模型,挖掘分析学者知识结构特征、学者间合作网络、机构间合作网络关系,计算学者在这三个层面上的相似度并进行整合实现学者推荐。最后以百度学术学者主页数据为例验证模型的可用性与有效性。【结果/结论】结果表明:模型能够有效解决科研社交网站信息过载和不对称的问题,满足可操作性和推荐结果有效性。
- 熊回香杨雪萍蒋武轩陆颖颖
- 关键词：个性化推荐语义挖掘
- 汉语分词技术综述被引量：12
- 2008年
- 首先介绍汉语自动分词技术及基于词索引的中文全文检索技术,接着分别从文献自动标引、文摘自动生成、文本自动分类、文本信息过滤、自然语言检索接口和智能检索等方面详细地阐述汉语自动分词技术在中文全文检索中的应用,并对目前汉语自动分词技术存在的局限性进行分析,提出发展思路,最后对汉语自动分词技术在中文全文检索中的应用前景进行预测。
- 熊回香夏立新
- 关键词：汉语自动分词中文全文检索自然语言检索
- 基于主题与多维计量指标的学者学术影响力评价研究被引量：10
- 2021年
- [目的/意义]在主题层面利用多维计量指标进行综合评价,便于科学合理地评价科研人员的学术影响力。[方法/过程]文章构建了一种基于主题与多维计量指标的学者影响力评价模型。首先收集情报学领域10个核心期刊近5年的文献,确定核心作者;然后用LDA模型对学者的论文数据进行主题建模,获得学者对不同主题的贡献值并对学者归类;最后在归类的基础上,从学术文献影响力、学术合作强度和引用网络强度3个维度对学者影响力进行综合评价。[结果/结论]实验结果表明,该模型不仅能反映学者的主题特征,而且研究视角更加全面合理。
- 熊回香杜瑾代沁泉顾佳云
- 关键词：LDA模型合作网络引文网络
- 基于LDA主题模型的微博标签生成研究被引量：21
- 2018年
- 【目的/意义】为微博用户生成质量较高的标签,帮助用户对微博特征进行描述。【方法/过程】首先,分析微博的特征建立候选标签与候选词表。随后,用LDA对用户的微博进行主题分析,将用户的微博与预选标签相匹配,生成预选标签。最后,用LDA对用户关注的人及用户的粉丝的微博进行主题分析,对预选标签进行控制生成最终标签。【结果/结论】实验结果表明,本文以LDA为基础提出的标签生成方法具有不错的效果,最终生成的标签能够较为准确地描述用户的微博特征。
- 熊回香叶佳鑫
- 关键词：LDA
- 数字移民健康信息素养能力评价与提升策略被引量：2
- 2024年
- 文章借鉴已有研究成果构建多维视阈下的数字移民健康信息素养评价指标体系,结合线上线下途径开展问卷调研,利用探索性因子分析萃取出“健康信息多元觅食技能与感知价值鉴别”“健康信息伦理道德与实践应用转化”等一级指标,利用变异系数法为各级指标赋予权重系数,进而开展实证分析。实证结果表明:健康中国建设进程下,数字移民群体已具备一定的健康信息素养,但能力水平处于欠佳状态,能力构成呈现失衡状态,年龄、受教育程度、城乡、健康水平等多元维度下均有不同程度的能力差异度,不同属性的数字移民群体能力上的差异化提升亟待重视。文章构建了“个体—社会—国家”三元主体协同的健康信息素养能力提升服务体系。
- 代沁泉熊回香沈舒悦王斌清
- 关键词：评价指标
