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申请/专利权人：吉玖(天津)技术有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于数据强弱关联模型的数字人文应用方法，涉及数字人文技术领域，包括以下步骤：S1、数据收集；S2、对S1获取的原始数据进行预处理；S3、数字化与信息建库；S4、数据关系构建；S5、知识重构；S6、实体关系转换为节点信息网络；S7、节点间强弱关系计算；S8、数据强弱关系模型构建；S9、构建和管理节点交互关系；S10、隐含关系揭示。本发明采用上述的一种基于数据强弱关联模型的数字人文应用方法，基于大数据分析、数据挖掘、机器学习，并采用数据强弱关联模型，结合强弱关系、动态权重调控等技术，该模型能够更精准地预测节点之间的关系，优化信息传播路径，提高信息的利用效率。
主权项：1.一种基于数据强弱关联模型的数字人文应用方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据收集；S2、对S1获取的原始数据进行预处理；S3、数字化与信息建库；针对不同类型的文件，系统需要进行上下文识别，以理解文件的内容，对于每个文件，从中提取元数据信息，对于图像和视频文件，进行对象探测和抽取，将提取的元数据信息和上下文识别的内容存储到关系型数据库中，对于图片、视频等媒体文件，建立一个图库数据库，将抽取的对象信息、图像特征等存储其中；S4、数据关系构建；将数据库的数据形成集合，根据数据集合建立知识组织模型、人物关联数据集、数据领域本体，发现数据静态关联；S5、知识重构；基于维度扩展的动态知识组织，基于实体画像的语义标签抽取，融合成基于知识图谱的数据动态聚合；S6、实体关系转换为节点信息网络；S7、节点间强弱关系计算；S8、数据强弱关系模型构建；S81模型定义；S82、定义总节点集、边集、有限信息集合、强弱关系节点集、邻居节点、信息网络；S83、建立过程模型；结合过程模型和预测算法，利用余弦相似度原理和强弱关系动态权值进行动态调控关系，获取个体发展所必要的资源的最优路径；S9、构建和管理节点交互关系；S10、隐含关系揭示。
全文数据：
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