CAJ | 학술논문

传统搜索引擎的搜索结果采用的是以一维列表的形式展现,随着文献数据的急剧增多,用户对于搜索结果的辨识和分析速度也在急剧下降.为了弥补传统工具的这一不足,本文开发了"语义图"(semantic map,SMAP),此工具对文献数据进行数据挖掘和可视化,包括关联匹配和聚类,将搜索结果以二维矩阵图的形式展示出来,方便用户理解数据之间的内部联系,并帮助用户迅速从整体上把握搜索结果.最后以蛋白质组学文献分析过程为例具体展示了此工具的应用.
전통수색인경적수색결과채용적시이일유렬표적형식전현,수착문헌수거적급극증다,용호대우수색결과적변식화분석속도야재급극하강.위료미보전통공구적저일불족,본문개발료"어의도"(semantic map,SMAP),차공구대문헌수거진행수거알굴화가시화,포괄관련필배화취류,장수색결과이이유구진도적형식전시출래,방편용호리해수거지간적내부련계,병방조용호신속종정체상파악수색결과.최후이단백질조학문헌분석과정위례구체전시료차공구적응용.