分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义] 评价《替代计量学理论、方法与应用》一书在完善与发展"五计学"学科体系方面的重要学术贡献。[方法/过程] 从Altmetrics理论、工具、方法和应用四个层面剖析该书在"五计学"学科体系的完善与新发展方面的核心价值。[结果/结论] 该书作为计量学研究丛书之一,论证了Altmetrics与"五计学"的紧密联系,对推进Altmetrics的未来应用与发展具有特殊的学术价值与意义。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2023-04-01 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义] 探讨开放同行评议(OPR)对期刊论文的引文及社会关注度的影响。[方法/过程] 采用描述性统计及配对样本非参数检验方法,比较OPR与非OPR期刊在期刊年龄、SCI年龄、国别、出版周期、开放存取、评审透明度级别、论文引文及社会关注度指标上的差异,探索期刊一般特征对OPR期刊论文引文及社会关注度指标的影响,检验OPR期刊论文引文与社会关注度指标间的相关关系。[结果/结论] OPR期刊论文有显著的引文与社会关注度优势。国别对引文指标有显著影响,出版周期对引文及社会关注度均有显著影响。OPR期刊论文的引文指标与社会关注度指标显著正相关。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】利用SEER 数据库, 找出对非小细胞肺癌患者预后生存的影响因素并预测患者预后生存状态, 指导肿瘤预后评价。【方法】采用单因素统计学方法及Logistic 回归分析初步筛选预后相关因素, 利用贝叶斯网络方法构建患者术后生存预测模型, 并与其他三种常见的机器学习分类算法所建模型效能做比较。【结果】最终纳入模型的预后变量共5 项, 包括年龄、肿瘤大小、组织学分级、肿瘤分期和受累淋巴结比率。贝叶斯网络所建模型对非小细胞肺癌患者生存状况预测准确率达到72.87%。【局限】SEER 数据库内纳入的预后因素有限, 一定程度影响预测效果。【结论】贝叶斯网络可探寻变量间的关系并构建肺癌患者最优预后模型, 辅助医生判断患者预后情况及治疗效果, 优于决策树、支持向量机及人工神经网络三种模式。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】利用SEER 数据库, 找出对非小细胞肺癌患者预后生存的影响因素并预测患者预后生存状态, 指导肿瘤预后评价。【方法】采用单因素统计学方法及Logistic 回归分析初步筛选预后相关因素, 利用贝叶斯网络方法构建患者术后生存预测模型, 并与其他三种常见的机器学习分类算法所建模型效能做比较。【结果】最终纳入模型的预后变量共5 项, 包括年龄、肿瘤大小、组织学分级、肿瘤分期和受累淋巴结比率。贝叶斯网络所建模型对非小细胞肺癌患者生存状况预测准确率达到72.87%。【局限】SEER 数据库内纳入的预后因素有限, 一定程度影响预测效果。【结论】贝叶斯网络可探寻变量间的关系并构建肺癌患者最优预后模型, 辅助医生判断患者预后情况及治疗效果, 优于决策树、支持向量机及人工神经网络三种模式。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-11-08 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】建立结合多种特征的条件随机场模型, 探索从大型生物医学文本中同时自动提取化学物质和疾病实体的方法。【方法】结合命名实体识别特征, 包括词法特征、领域知识特征、词典匹配特征和无监督学习特征等, 比较不同特征对命名实体识别的效果, 并优化模型。【结果】CRF 模型纳入词法特征、词典匹配特征、无监督学习特征和部分领域知识特征, 化学物质识别准确率97.33%、召回率80.76%、F 值8.27%, 疾病实体识别准确率为84.20%、召回率为81.96%、F值为83.07%。【局限】同时识别化学物质和疾病实体可能存在互相干扰, 删除的部分领域特征可能含有有用信息。【结论】本研究可为生物医学命名实体识别的特征选择提供参考, 同时仍需优化特征以获得更好的识别效果。
分类: 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间: 2017-10-11 合作期刊: 《数据分析与知识发现》
摘要: 【目的】为构建疾病预测模型, 以重度急性胰腺炎早期预警为例, 提出一种基于支持向量机的疾病预测模型构建方法。【方法】基于支持向量机LIBSVM3.11, 采用优化后的径向基核函数产生的分类器, 同时结合统计学单因素及多因素Logistic 回归分析方法, 进行特征变量选取, 提出一种简单易行的重度急性胰腺炎早期预警模型。【结果】所构建重度急性胰腺炎预警模型准确率达70.37%。最终纳入模型变量包括白细胞计数、血清钙离子、血清脂肪酶、收缩压、舒张压及胸腔积液。【局限】样本量有限, 主要采用支持向量机构建疾病预测模型, 未来可建立系统, 突出临床应用价值。【结论】支持向量机可构建疾病预测的最优模型, 进一步建立系统, 辅助临床决策。