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数据分析与知识发现

数据分析与知识发现

Data Analysis and Knowledge Discovery

该刊已选入:武大RCCSE核心期刊(2020)、中国科技核心期刊(2020)、中国科学引文数据库(2019-2020)、中文核心期刊要目总览(2023年版)、中文社会科学引文索引(CSSCI)来源期刊(2023-2024)、中国人文社会科学期刊AMI综合评价报告(2022年)

曾用刊名:现代图书情报技术

简  介:《数据分析与知识发现》(Data Analysis and Knowledge Discovery)是由中国科学院主管、中国科学院文献情报中心主办的学术性专业期刊。期刊聚焦各行各业中以大数据为基础、依靠复杂挖掘分析、进行知识发现与预测、支持决策分析和政策制定的研究与应用,致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践。《数据分析与知识发现》期刊依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域,帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧(洞察力)、从知识和智慧推演并设计解决方案,并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持。

  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院文献情报中心
  • 创刊时间:1980
  • 出版周期:月刊
  • 地址:北京中关村北四环西路33号
  • 国际标准刊号:ISSN 2096-3467
  • 国内统一刊号:CN 10-1478/G2
  • 邮发代号:82-421
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2026年 第4期

AI4S科技文献知识底座构建支撑科技强国的科技文献数据基础设施 钱力[1] (1-1)

AI4S科技文献知识底座建设:理论、框架与实践 钱力[1,2,3];蒋甜[1,2];常志军[1,2,3];丁洁兰[1,2,3];胡懋地[1,2,3];刘熠[1,2];张智雄[1,2,3] (2-12)

化工领域AI4S科技文献知识底座构建 张元哲[1,2,3];丁洁兰[1,2,3];瞿子皓[1,3];卢洪君[1,3];彭文杰[4,5];周吉彬[4];胡懋地[1,2,3];钱力[1,2,3];张智雄[1,2,3] (13-24)

融合化工知识底座与大模型的关键知识路径挖掘 于诗睿[1,2];余池[1];胡正银[1,2];周吉彬[3];彭文杰[3];叶茂[3];任前前[1,2] (25-38)

面向数字细胞领域的AI4S科技文献知识底座赋能智能问答方法研究 吴垚葶[1,2];常颖逍[1];钱力[1,2];曲云鹏[1];郭丹[1];丁洁兰[1];常志军[1,2];王浩霖[1,2];杨颜僖[1,2];朱子平[1] (39-54)

基于多模态科技文献挖掘的离子吸附型稀土矿矿区碳密度智能评估方法研究 王茜茜[1,2];刘楚璇[2];王路[3];程来秀[2];代靖怡[2];钱力[1] (55-65)

大语言模型驱动的科学假设生成研究综述 常远[1,2];李紫玥[1,2];孔源博[1,2];乐小虬[1,2] (66-88)

基于超网络的技术融合趋势研究 邱含琪[1,2];陈伟[1,2,3] (89-103)

基于大语言模型微调的隐私协议违规可解释检测 朱侯[1];谭雅文[1];吴子帅[1] (104-115)

基于大语言模型数据增强和对比学习的政务相似问题检索研究 赵广宇[1];段永康[1];耿骞[1,2];闫妍[3];靳健[1] (116-129)

基于句法结构和知识增强的双通道方面级情感分类模型 刘继[1,2];戴薇[1] (130-145)

智能体驱动的大语言模型风险指令挖掘增强方法 仝鑫[1];林智[2];袁立宁[3];王靖亚[1];金波[4] (146-160)

基于嵌入增强和实体关系感知的实体对齐模型 胡鑫欣[1,2,3];邱芹军[4,5];黄泽华[2,3];鲁谢春[2,3];崔倩娜[2,3];马凯[1,2,3] (161-173)