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本書從"理論篇"、"數據篇"、"技術篇"與"應用篇"四個部分出發，對科技大數據的理論、數據、技術方法工具和應用進行研究，包括如何建設科技大數據體系、如何在科技大數據中進行知識發現、當前科技大數據知識發現應用等一系列關鍵問題。其中理論部分從背景內涵、學科體系、數據工具、關鍵應用以及發展展望等方面對學科信息學與數據驅動的學科知識發現進行全景式的闡述；數據部分選取生命醫學學科為研究對象，對國內外生命與健康科學大數據平臺進行歸納，對幹細胞科技大數據建設情況等進行總結；技術部分對生物信息學典型數據分析工具、生物醫學文本挖掘知識本體、數據驅動知識發現框架Galaxy及人工智能技術在生物醫藥知識挖掘與知識發現中的應用等進行剖析；應用部分以成都文獻情報中心在學科信息學與學科知識發現領域的科研工作為基礎，介紹了基礎研究與技術創新關聯分析、研究主題挖掘、科研合作預測、新興技術主題突破性預測、前沿主題識別及潛在合作夥伴發現六個數據驅動的學科知識發現應用典型案例以及基於微信小程序的移動服務應用。
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目錄前言一、理論篇第1章 學科信息學與數據驅動的學科知識發現發展 31.1 學科信息學發展概述 41.2 學科信息學關鍵問題研究 111.3 代表性學科信息學領域――生物醫學信息學 181.4 政策領域大數據分析――政策信息學 261.5 數據密集型科學範式下學科信息學發展的重大意義 391.6 學科信息學發展展望 42參考文獻 45二、數據篇第2章 生命與健康科學大數據發展現狀及共享機制 552.1 生命與健康科學大數據總體概況 552.2 生命與健康科學大數據建設進展 562.3 生命與健康科學大數據開放共享 602.4 總結與展望 66參考文獻 66第3章 面向生物醫藥領域知識發現的信息組織 683.1 引言 683.2 國內外研究現狀 693.3 知識發現平臺信息組織分析 733.4 總結與思考 79參考文獻 79三、技術篇第4章 生物信息學數據分析工具綜述 854.1 引言 854.2 生物信息學研究內容與方法 864.3 常用分析工具介紹 884.4 結語 107參考文獻 108第5章 面向知識發現的生物醫學文本挖掘 1135.1 引言 1135.2 生物醫學領域本體UMLS 1145.3 生物醫學領域文本挖掘工具 1235.4 生物醫學文本挖掘應用 1325.5 結論 137參考文獻 137第6章 數據驅動的生命科學知識發現框架Galaxy 1416.1 引言 1416.2 Galaxy介紹 1426.3 核心功能 1476.4 應用 1516.5 發展趨勢 1546.6 總結 156參考文獻 157第7章 深度學習在生物醫學領域的應用進展 1587.1 引言 1587.2 進展分析 1607.3 結論 1667.4 展望 167參考文獻 167四、應用篇第8章 數據驅動的合成生物學領域基礎研究與技術創新關聯分析 1738.1 引言 1738.2 國內外相關研究綜述 1758.3 研究方法 1778.4 結果與討論 1828.5 結語 193參考文獻 194第9章 面向知識發現的研究主題挖掘 1989.1 研究現狀 1989.2 研究方法流程 1999.3 實證研究 2069.4 小結 221參考文獻 222第10章 基於翻譯模型的科研合作預測 22410.1 引言 22410.2 相關研究 22510.3 基於翻譯的科研合作網絡表示 23010.4 科研合作網絡結構特徵學習 23610.5 實證研究 24110.6 結語 244參考文獻 245第11章 幹細胞領域新興技術主題的突破性預測 24811.1 引言 24811.2 研究現狀 24911.3 基於引文曲線擬合分析的新興技術主題的突破性預測方法 25211.4 實證分析 25611.5 討論與結論 271參考文獻 272第12章 數據驅動的醫學領域前沿主題識別 28412.1 概念界定 28412.2 前沿主題識別方法研究現狀 28512.3 醫學領域前沿主題特徵及識別方法 28912.4 領域選擇 29412.5 實驗過程與結果解讀 29712.6 結語 301參考文獻 302第13章 基於專利異構網絡的中小企業潛在合作夥伴發現 30513.1 引言 30513.2 國內外相關研究現狀30613.3 基於PathSelClus算法的異構信息網絡聚類 31213.4 石墨烯領域實證研究 32013.5 小結 332參考文獻 333第14章 基於微信小程序的學科知識服務 33614.1 引言 33614.2 泛在化學科知識服務方式與微信小程序介紹（徐源等，2020）33714.3 學科知識服務微信小程序的服務內容 34014.4 學科知識服務微信小程序的服務模式 34114.5 案例實踐――“幹細胞助手”微信小程序 34414.6 技術實現 348參考文獻 358
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