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医学数据挖掘技术与应用研究. （点击获取全文：）. 本文首先阐述医学数据挖掘现状与特点，然后从分类、聚类与预测三个方面论述了医学数据挖掘的关键方法，并介绍了决策树、聚类分析、关联规则、智能算法及混合算法在内的五类算法在医学数据挖掘中的 ...
为提升大数据时代我国学术期刊精准化知识服务水平，本文将用户画像技术引入学术期刊知识服务，并构建了学术期刊用户画像流程：一是系统收集用户的真实原始数据并进行数据预处理，从中提取事实标签；二是对事实标签进行建模计算，获取模型标签；三是对模型标签进行算法挖掘，得到预测 ...
基于用户信息行为特征、面向用户个性化需求的深度知识挖掘与推送和服务策略研究。 二、医学情报研究与卫生决策支持 1. 基于多类数据资源和分析工具的医学情报研究； 2. 国外医学情报收集及分析方法研究； 3. 医学智库研究与服务。 三、医学数据组织、管理
中医药知识挖掘与出版创新服务重点实验室 40 《中华医学杂志》社有限责任公司 医学期刊知识挖掘与服务重点实验室 41 中宣部机关服务中心（信息中心） 新闻出版业高新技术应用综合实验室 42 中原大地传媒股份有限公司 数字出版应用智能部署重点实验室
二、探索应用创新技术，知识服务助力科技期刊走出去 “原来我们的期刊都是以文章或篇章的形式，是一种文献形式来呈现，AI技术和大数据技术，实际上为期刊内容的深度挖掘应用提供了机会。科技期刊应借助新兴技术，对知识内容进行更深度的挖掘与应用。
新华网北京6月11日电10日，医学期刊知识挖掘与服务重点实验室成立发布会暨科技期刊新兴信息技术与平台战略研讨会在北京举行。中宣部出版局副局长李一昕，中国科协学会学术部部长刘兴平，中国期刊协会副会长李军，中华医学会秘书长王健致辞。
医学期刊知识挖掘与服务重点实验室成立. 新华网北京6月11日电 10日，医学期刊知识挖掘与服务重点实验室成立发布会暨科技期刊新兴信息技术与平台战略研讨会在北京举行。. 中宣部出版局副局长李一昕，中国科协学会学术部部长刘兴平，中国期刊协会副会长李 ...
中华医学会杂志社社长兼总编辑魏均民表示：“医学期刊知识挖掘与服务重点实验室”的获批，代表着国家新闻出版署给予中华医学会杂志社在融合出版和知识服务方向上的重大肯定，也激励我们以此为纽带，团结临床医学、图书情报、人工智能、大数据等专家 ...
《中华医学杂志》社有限责任公司建设的“医学期刊知识挖掘与服务重点实验室”，将以中华医学会及其91个专科分会、两万余名顶级专家为学术依托，以上百万科研论文、五万多病案报告和六千部临床诊疗指南资源为知识积淀，以中信所、北大方正、中电数据三大
医学数据挖掘技术与应用研究. （点击获取全文：）. 本文首先阐述医学数据挖掘现状与特点，然后从分类、聚类与预测三个方面论述了医学数据挖掘的关键方法，并介绍了决策树、聚类分析、关联规则、智能算法及混合算法在内的五类算法在医学数据挖掘中的 ...
为提升大数据时代我国学术期刊精准化知识服务水平，本文将用户画像技术引入学术期刊知识服务，并构建了学术期刊用户画像流程：一是系统收集用户的真实原始数据并进行数据预处理，从中提取事实标签；二是对事实标签进行建模计算，获取模型标签；三是对模型标签进行算法挖掘，得到预测 ...
基于用户信息行为特征、面向用户个性化需求的深度知识挖掘与推送和服务策略研究。 二、医学情报研究与卫生决策支持 1. 基于多类数据资源和分析工具的医学情报研究； 2. 国外医学情报收集及分析方法研究； 3. 医学智库研究与服务。 三、医学数据组织、管理
中医药知识挖掘与出版创新服务重点实验室 40 《中华医学杂志》社有限责任公司 医学期刊知识挖掘与服务重点实验室 41 中宣部机关服务中心（信息中心） 新闻出版业高新技术应用综合实验室 42 中原大地传媒股份有限公司 数字出版应用智能部署重点实验室
二、探索应用创新技术，知识服务助力科技期刊走出去 “原来我们的期刊都是以文章或篇章的形式，是一种文献形式来呈现，AI技术和大数据技术，实际上为期刊内容的深度挖掘应用提供了机会。科技期刊应借助新兴技术，对知识内容进行更深度的挖掘与应用。
新华网北京6月11日电10日，医学期刊知识挖掘与服务重点实验室成立发布会暨科技期刊新兴信息技术与平台战略研讨会在北京举行。中宣部出版局副局长李一昕，中国科协学会学术部部长刘兴平，中国期刊协会副会长李军，中华医学会秘书长王健致辞。
医学期刊知识挖掘与服务重点实验室成立. 新华网北京6月11日电 10日，医学期刊知识挖掘与服务重点实验室成立发布会暨科技期刊新兴信息技术与平台战略研讨会在北京举行。. 中宣部出版局副局长李一昕，中国科协学会学术部部长刘兴平，中国期刊协会副会长李 ...
中华医学会杂志社社长兼总编辑魏均民表示：“医学期刊知识挖掘与服务重点实验室”的获批，代表着国家新闻出版署给予中华医学会杂志社在融合出版和知识服务方向上的重大肯定，也激励我们以此为纽带，团结临床医学、图书情报、人工智能、大数据等专家 ...
《中华医学杂志》社有限责任公司建设的“医学期刊知识挖掘与服务重点实验室”，将以中华医学会及其91个专科分会、两万余名顶级专家为学术依托，以上百万科研论文、五万多病案报告和六千部临床诊疗指南资源为知识积淀，以中信所、北大方正、中电数据三大
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