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学术大数据分析与挖掘管理系统

学术大数据分析与挖掘管理系统
学术大数据分析与挖掘管理系统是一种可以帮助学术研究人员处理和分析大规模学术数据的软件系统。该系统整合了各种学术数据源,包括学术论文、期刊、会议记录以及学术机构的公共数据库等,从中提取有价值的信息,并使用数据挖掘技术进行深入分析。该系统提供了一系列功能,例如数据清洗、数据集成、数据预处理、数据挖掘和数据可视化等。用户可以使用这些功能,将学术数据转化为可用的信息,发现其中的潜在规律和知识。此外,该系统还提供了数据管理和存储功能,以便用户可以方便地获取、查询和管理学术数据。学术大数据分析与挖掘管理系统的应用广泛,可以用于各种研究领域,例如计算机科学、物理学、生物学等。研究人员可以利用该系统快速找到相关文献、分析领域的研究热点、探索学术发展趋势等。此外,该系统也可以帮助学术机构进行科研管理和评估,提高研究的效率和质量。总之,学术大数据分析与挖掘管理系统是一种强大的工具,可以帮助学术研究人员更好地利用大规模学术数据资源,提高研究的效果和质量。

系统版本1

*本系统功能模块、字段参数,均可结合用户实际业务需求调整,可增可减,以达到最佳业务管理流程的体验!

编号 模块名称 字段参数
1 用户管理 用户名、密码、姓名、电子邮件、手机号码、角色等
2 论文管理 标题、作者、关键词、摘要、引用数、发表日期、期刊名称、下载链接等
3 会议管理 会议名称、地点、时间、主办方、论文集、参会人员、发表论文等
4 期刊管理 期刊名称、主编、影响因子、ISSN、论文数量等
5 引用关系管理 文章A标题、文章B标题、引用关系类型等
6 作者管理 姓名、机构、发表论文数量、引用次数、H指数等
7 关键词管理 关键词、相关论文数量等
8 研究领域管理 领域名称、相关论文数量等
9 引文分析 被引次数、引用他人文章次数、引用自己文章次数、H指数等
10 机构管理 机构名称、所在地、论文数量等
11 推荐系统 用户偏好、相似用户、相关论文推荐等
12 数据可视化 图形类型、数据源、数据筛选条件等
13 数据挖掘算法 算法名称、算法类型、数据预处理、特征选择、模型评价指标等
14 自然语言处理 文本数据、分词、词性标注、命名实体识别等
15 统计分析 统计方法、样本数量、统计结果等
16 学术事件跟踪 事件类型、发生时间、相关论文等
17 数据清洗 数据源、缺失值处理、异常值处理、数据一致性检验等
18 文本挖掘 文本数据、关键词提取、文本分类、情感分析等
19 效能评估 评估指标、评估对象、评估结果等
TAG标签:学术 / 数据分析 / 挖掘  HOT热度:53
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