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关键词： 恐怖主义   事件预测   知识图谱   时空多图卷积网络   韧性电网  

摘要： 恐怖主义是当今文明面临的最重要威胁之一。恐怖主义不仅扰乱了社会秩序，而且影响了人类的生活质量。人工智能为反恐行动中的数据分析和模式识别提供了有利支持。在此基础上，本文结合韧性电网，提出了一种基于知识图谱和时空多图卷积神经网络的电力恐怖主义事件预测方法，该方法有效挖掘全球恐怖主义数据库（GTD）中的数据，构建了一个知识图谱，该知识图谱包含描述恐怖主义事件的节点和关系。然后，利用小波变换得到恐怖主义事件的趋势性和周期性，并采用时空多图卷积神经网络对恐怖主义事件时间序列数据的时空动态相关性进行建模。最终，通过训练好的模型预测恐怖事件的行为。实验结果表明，本文方法在准确性、精确性、召回率和F1-Score方面的性能均超过90%，优于现有方法。

关键词： 自主式交通系统   演进分析   知识图谱   本体   语义网  

摘要： 基于本体技术和语义逻辑表达方法，以知识图谱的形式建立了自主式交通系统标准化知识库，进一步提出基于演进分析的架构自适应转换方案，通过推断系统在代际间的演进过程，实现具体架构随代际演进的自动转变。最后，以开源自主式交通系统知识图谱为例，评估了提出方法的可行性。相比对照方案，本文方法对高效分析系统演进以及实现架构合理自组织具有较大优势，能满足交通系统向自主化发展的需求。

关键词： 动物皮肤微生物   CiteSpace   文献计量分析   可视化分析  

摘要： 【背景】皮肤微生物与动物的平衡状态对宿主健康至关重要。皮肤微生物影响宿主的代谢和免疫过程，赋予宿主特定的生理功能，反之，皮肤结构和功能的改变也会影响微生物群落的组成。【目的】通过可视化分析近15年（2009-2023年）动物皮肤微生物领域的研究文献，探索该领域的研究现状、前沿动态及未来趋势，为未来的研究工作提供有价值的参考。【方法】本研究采用文献计量学方法，利用CiteSpace软件对Web of Science（WOS）核心合集数据库中相关动物皮肤微生物的文献进行可视化分析，包括研究进程、主要研究力量、研究热点及前沿3个方面。【结果】自2012年起，动物皮肤微生物领域的年发文量呈现波动上升趋势，表明该领域的研究正在不断深入和发展。该领域的研究已从微生物学基础学科向多个交叉学科扩展。在全球范围内，美国在该领域的研究实力最为突出，形成了以高校为中心的合作网络；而中国在该领域的发文量位居全球第三，显示出独特的地位和重要贡献。当前的研究热点主要集中在蛙壶菌（Bartrachochytrium dendrobatidis， Bd）、壶菌病、皮肤细菌、皮肤真菌等方面，且常与肠道微生物研究相结合讨论。【结论】动物皮肤微生物研究领域仍处于快速发展阶段，具有巨大的研究潜力。备受关注的微生物多样性、皮肤疾病、宿主健康、免疫防御等经典话题，在今后仍会是该领域研究的重点发展方向。

关键词： 情报服务   粮食安全   知识图谱   主题分析   耦合分析  

摘要： 【目的/意义】分析我国粮食安全情报服务研究现状，为粮食安全情报服务理论研究和发展实践提供参考。【方法/过程】通过文献计量和文本内容分析，从历史域、现实域、未来域三个维度展开研究，梳理国内外粮食安全情报服务研究热点和研究方向，总结我国粮食安全情报服务研究的不足和对未来研究进行展望。【结果/结论】我国粮食安全情报服务研究存在主题分散且覆盖度不足的情况，研究主题有较大的待拓展空间。关于粮食安全情报服务的理论研究和多源多模态数据的处理研究有待深化。【创新/局限】基于主题耦合匹配发掘当前我国粮食安全情报服务研究的缺失主题，提出我国粮食安全情报服务理论构建、主题拓展和技术应用三个方面研究的发展建议。

关键词： 关系抽取   深度学习   神经网络   信息抽取   知识图谱   卷积   Transformer   注意力  

摘要： 在自然语言处理中，作为核心任务，实体关系抽取任务的研究方向已逐渐从基于规则学习和传统机器学习转向基于深度学习。目前，深度学习关系抽取模型广泛采用卷积神经网络、递归神经网络以及图神经网络等神经网络。文中综述了各个神经网络中的优秀关系抽取模型，通过追溯模型的发展历程及趋势来展现各类模型的演进方向，并对各方法及模型进行了对比分析。由于注意力机制等方法不断改进，关系抽取模型的语义分析能力得到了显著增强。文中对相关改进方法进行综述，阐述各个方法的特点及实验结果。介绍了关系抽取领域中的常用数据集，对各个数据集上发挥最佳性能的模型进行总结与对比。对关系抽取领域存在的挑战进行总结，并提出解决方法。

关键词： 织物传感器   CiteSpace   智能袜   监测应用   柔性化  

摘要： 为促进柔性织物传感器在智能袜中的应用与发展，借助CiteSpace软件对柔性织物传感器的研究现状进行梳理和总结；阐述了信息功能材料与柔性基底两大核心组成材料；介绍了柔性织物传感器与智能袜的两种集成制备方法；着重介绍了压力传感器、温度传感器和多功能传感器在智能袜中的监测应用现状；最后讨论了智能袜存在的局限性及针对方法，并提出柔性织物传感器在智能袜领域的未来发展方向。

关键词： 重大慢性病   知识图谱   自然语言处理   知识抽取   健康管理  

摘要： [目的/意义]近年来，重大慢性疾病严重危害着人们的健康。利用知识图谱挖掘慢性病防治因素与治疗药物可以合理地对慢性病进行健康管理。[方法/过程]提出一种半联合知识抽取方法，即以生物医学英文文献的摘要与标题为数据集，通过BioBERT等预训练模型同时抽取文本中的实体及其关系，并利用基于规则的方法获取三元组。最终构建慢病健康管理的知识图谱，并利用RotatE等图嵌入模型进行知识推理。[结果/结论]以糖尿病为实证研究，发现半联合抽取方法的抽取效果较好，融合多源数据后，共构建了含有约55032个实体和1010233个三元组的糖尿病健康管理知识图谱。深入挖掘了糖尿病的健康生活方式等预防因素及潜在治疗药物，为患者提供更加全面的防治建议，为科研人员提供新的药物研发方向。

关键词： 邻近关系   空间邻近图   Delaunay   缓冲区   POI   知识图谱  

摘要： 为有效促进地理空间数据邻近关系的快速构建与语义表达,基于结构、数量、空间、性能等多重视角,提出结合图结构分析、度频率分析、可视分析、推理性能分析的空间邻近图评价方法,并利用Delaunay三角网和缓冲区两种方法进行上海市交通服务设施POI点要素空间邻近图构建与质量评价。结果表明,相比缓冲区方法,基于Delaunay三角网构建的空间邻近图具有如下优势:(1)在结构方面,规模小、图上节点聚集程度低、冗余邻近关系少;(2)在数量方面,邻近关系数量少且集中、局部邻近关系冗余度低;(3)在空间方面,邻近关系数量与POI空间分布情况相关性强;(4)在性能方面,推理效率稳定。该方法能对空间邻近图进行全面评价,可为地理空间知识图谱构建过程中邻近关系建立方法的选择提供参考。

关键词： 女性主义地理学   CiteSpace   知识图谱分析  

摘要： 利用CiteSpace引文可视化分析软件对Web of Science数据库中1978—2022年的国外女性主义地理学核心文献进行了相关分析。研究结果表明，国外女性主义地理学核心文献发文趋势呈从波动上升到急剧下降的倒“V”形结构。国外女性主义地理学已基本形成以MCDOWELL L、CUOMO D、HYNDMAN J、FARIA C、BRIDGEN J等为代表的发文作者，以多伦多大学、杜伦大学、亚利桑那大学等高校为主的研究机构和以美、英、加等发达国家为中心的研究区域。国外女性主义地理学研究热点由地理、性别、政治、空间、女性等传统议题逐步向身体、关怀伦理、女性主义地缘政治学等新兴议题扩展。研究议题持续呈现多元化特征，涉及社会、历史、政治等各个领域。研究前沿主要围绕地缘政治学展开，研究进展则大致经历了形成（1991—2003年）、发展（2004—2010年）与深化（2011年至今）3个阶段。加强学科、领域间的交叉融合并介入社会问题将成为未来女性主义地理学的发展方向。

关键词： 咖啡风味   文献计量学   风味化合物   咖啡研究热点   CiteSpace   VOSviewer  

摘要： 为了梳理2000～2022年间国内外咖啡风味研究的现状、热点及发展趋势。本文基于文献计量学，在Web of Science（WOS）核心数据库中筛选出6818篇关于该领域的文献，运用CiteSpace和VOSviewer等软件对纳入文献中提取的信息进行可视化分析，对作者、关键词、研究机构、国家（地区）以及发表期刊等信息以可视图的方式展示，探讨该领域研究的发展脉络，归纳出该领域的研究热点。结果表明，咖啡风味研究方向的发文量呈现上升趋势，巴西是年发文量最多的国家；拉夫拉斯联邦大学（Universidade Federal De Lavras，UFLA）是发表文献量最多的研究机构；《Journal of Agricultural And Food Chemistry》分别是发表该领域文献最多的期刊；对该领域研究贡献最大的学者是来自德国的Hofmann T；该领域的研究具有五个方向，即特征香气形成机制、化合物潜在致病风险、产品安全性及废弃物综合利用、化合物抗氧化性及生物利用度、风味前体物及种植管理，并且研究深度呈现出逐年深入的态势；为咖啡风味领域的后续研究提供参考和帮助。