문헌 정보 시각화의 분석 방법은 다음과 같다

주로 대량 데이터의 연관 분석에 사용됩니다. 관련된 정보가 비교적 분산되어 있기 때문에 데이터 구조가 일치하지 않을 수 있으며, 일반적으로 수동 분석을 위주로 하며, 분석 프로세스는 구조화되지 않고 불확실하며, 고정 분석 프로세스나 모델을 형성하기가 어렵고, 분석 및 마이닝을 위해 데이터를 응용 시스템으로 옮기기가 어렵습니다.

강력한 시각화 데이터 분석 플랫폼을 통해 수동 조작을 지원하여 데이터에 대한 상관 분석을 수행하고 전체 분석 차트를 만들 수 있습니다. 차트에는 모든 이벤트에 대한 정보가 포함되어 있으며 데이터 분석 프로세스 및 데이터 링크의 추세를 전체적으로 보여줍니다. 또한 이러한 분석 차트를 다른 형식으로 저장하여 관계자가 읽을 수 있도록 할 수 있습니다.

배경 기술:

정보기술이 발달하면서 각 업종은 대량의 데이터 문제에 직면해 있다. 사람들은 데이터를 관리해야 할 뿐만 아니라, 대량의 데이터로부터 종합적인 지식과 정보를 얻어서 데이터를 분석해야 한다.

학술 연구가 활발해지면서 문서가 많아지면서 문서 데이터 분석에 대한 수요가 날로 커지고 있다. 방대한 문헌 데이터에 직면하여 사람들은 종종 자신이 필요로 하는 문헌을 오랫동안 찾기가 어렵다. 독자가 검색 내용에 익숙하지 않을 때, 검색 방법의 효과가 좋지 않아 문헌의 긴 꼬리 부분을 쉽게 간과할 수 있다.

또한, 기존의 방법은 이미 문헌 간의 거시적 연계를 갈라놓고, 문헌의 인용 네트워크를 보여줄 수 없고, 사용자가 문헌의 가치를 평가하는 데 도움을 주며, 현재의 인기 학과, 각 연구 분야의 주요 인력, 각 분야의 발전 추세를 이해하는 데 도움을 주며, 논문을 추천할 수 없다.

본 발명의 목적은 문서 대용량 데이터 시각화 분석 방법이 부족한 현재 상황을 해결하고 문서 대용량 데이터 시각화 분석 방법을 제공하는 것입니다.