基于标记树的XML文档自动聚类和分类研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    70803046
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    17.0万
  • 负责人：
    潘有能
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    G0414.数字治理与信息资源管理
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

随着XML应用的日益广泛，XML文档的内容和文档之间的关系结构也日趋复杂。聚类和分类等数据挖掘技术不但可以增强网络中XML文档的组织性，从而为网络信息资源的搜集、整理及检索利用提供良好的技术支持，还可以在海量网络信息中发现XML文档间隐含的知识，确定XML文档内部标记的真实语义信息，为本体论和语义网的发展奠定坚实基础，因此具有重大研究意义。XML文档是一种结构化文本，其自动聚类和分类与一般的文本聚类分类有着较大差别，通过将XML文档和DTD转换为标记树并计算其相似度，可以找到一种实现XML文档自动聚类和分类的有效方法。在此过程中要解决的关键问题是文档元素结构信息的衡量及文档相似度的计算方法。本项目拟综合运用自动分词分类、数据挖掘、图论等多个领域的研究方法，提出一种计算XML文档元素层次权重和结构权重的算法以比较XML文档之间的相似度，从而提高XML文档自动聚类和分类的准确度和效率。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
基于概念和语义层次的领域本体评价研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    情报学报,
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    金罕俊;潘有能;丁楠
  • 通讯作者：
    丁楠
基于语义标记树的XML文档聚类研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    情报学报(录用)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    潘有能;滕海明
  • 通讯作者：
    滕海明
基于链接的公共图书馆与高校图书馆网站影响力比较研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    图书馆学研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    丁楠;潘有能
  • 通讯作者：
    潘有能

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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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  • 作者：
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其他文献

我国社会学期刊论文数据引用行为研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    图书与情报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨柳;丁莹;凌晨;潘有能
  • 通讯作者：
    潘有能
基于关联数据的政府信息聚合研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    情报理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    丁楠;王钰;潘有能
  • 通讯作者：
    潘有能
学术期刊评价指标与评价结果的数据分布关系研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    情报杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    俞欣辰;潘有能
  • 通讯作者：
    潘有能
本体映射技术在关联数据中的应用研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    情报科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    潘有能;刘朝霞
  • 通讯作者：
    刘朝霞
数据引用索引工作机理与应用现状综析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    情报理论与实践
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    丁楠;潘有能
  • 通讯作者：
    潘有能

其他文献

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此项目为已结题，我已根据课题信息分析并撰写以下内容，帮您拓宽课题思路：

AI项目思路

AI技术路线图

潘有能的其他基金

基于关联数据的信息聚合模型与实现研究
  • 批准号：
    71273225
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    54.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准年份：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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  • 项目类别：
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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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