基于树结构模式挖掘的Web信息抽取研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61005044
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    7.0万
  • 负责人：
    吴共庆
  • 依托单位：
    合肥工业大学
  • 学科分类：
    F0603.机器学习
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2011-12-31

项目摘要

Web数据的海量、动态、异构等特点，使得传统的信息抽取模型和算法面临精度、自动化程度、通用性和时空性能等方面的挑战。鉴于网页解析树结构模式对语言不敏感，具有易定位、可演化、可迁移的优点，本课题重点开展基于树结构模式挖掘的Web信息抽取问题研究。通过深入分析Web数据源的特点，研究适用于Web信息抽取的树结构模式表示模型。研究具有强区分定界能力的树结构模式发现问题，寻求快速有效的抽取模式树挖掘方法，并研究网页结构动态变化环境下的变化检测方法和抽取模式树知识演化机制和方法。另外，为了提高获取新的未标注Web数据源抽取模式知识的自动化程度，研究模式树知识可迁移性问题以及知识迁移机制与方法。在上述工作基础上，面向Web服务应用领域，构建基于树结构模式挖掘的Web信息抽取问题求解原型系统，以现实的中文、英文、藏文等语言的新闻网页数据、Web表格数据等为数据源，检验所提理论与方法的合理性与可行性。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（2）
专著数量（0）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（5）
专利数量（0）
基于层次VSM模型的用户兴趣表示及更新研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    南京大学学报(自然科学)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴共庆;胡学钢;郝水龙
  • 通讯作者：
    郝水龙

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  • 通讯作者：
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  • 作者：
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其他文献

基于项目属性和局部优化的协同过滤推荐算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    安徽大学学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘慧婷;陈超;吴共庆;赵鹏
  • 通讯作者：
    赵鹏
基于同义实体识别的 Web 信息集成
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    计算机系统应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐喆昊;吴共庆;胡学钢
  • 通讯作者：
    胡学钢
基于块密度加权标签路径特征的Web新闻在线抽取
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国科学:信息科学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴共庆;刘鹏程;胡骏;胡学钢
  • 通讯作者：
    胡学钢
触发词与属性值对联合抽取方法研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    计算机工程与应用
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    汪瀛寰;薛婵;包先雨;吴共庆
  • 通讯作者：
    吴共庆
普适医疗信息管理与服务的关键技术与挑战
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    计算机学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴信东;叶明全;胡东辉;吴共庆;胡学钢;王浩
  • 通讯作者：
    王浩

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

吴共庆的其他基金

基于树结构模式Web信息抽取的关键问题研究
  • 批准号：
    61273297
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    80.0 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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相似海外基金

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知道了

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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