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關于蓮的詩句范文第1篇

該劇講述了由原本“只是認識的姐弟關系”的男女陷入愛情后發生真正戀愛的故事。

2、《金秘書為何這樣》（朝鮮語：？？英語：WhatsWrongWithSecretaryKim），為韓國tvN于2018年6月6日起播出的水木連續劇，由樸俊和導演執導，鄭恩英、崔寶凜、白善宇作家合作打造。

此劇講述財閥二世、“有名集團”副會長、顏值實力兼具的男主李英俊（樸敘俊飾），和在他身邊如影隨形、既當秘書又當司機、能力滿分的9年女秘書金美笑（樸敏英飾）的故事。

3、《雖已30但仍17》是韓國SBS電視臺于2018年7月23日在月火檔首播的浪漫愛情喜劇，由趙秀沅執導、趙成熙編劇，梁世宗、申惠善、安孝燮等主演。

關于蓮的詩句范文第2篇

關鍵詞：蘇軾詞;白居易詩歌;關聯

關于文學接受問題的研究，一直都是文學史研究的重點，我國有著大量的古典文學作品，其中詩歌占據著半壁江山，詩歌文人群體在文學史的發展上占據著極為重要的地位。蘇軾的詞對于白居易的創作息息相關，不僅語句精妙，且理論精到，具備了詩歌創作與詩歌評論的雙重屬性。在內容、語言、章法等方面蘇軾也有不少詩具有白居易詩歌的特點。

一、蘇軾對白居易的借鑒

蘇軾一般都是通過聽歌妓的歌唱來抒發他自己內心的情感和感受，以此來表達和抒發自己內心痛苦不堪的情感，蘇軾是仰慕白居易的，他這其實就是受到了白居易的影響。詞和音樂是有著不可分割的聯系，在白居易的詩中有各種關于音樂方面的描寫，蘇軾更是直接引用到他的創作中來，所以他這就是借用了白居易詩的原有意思。而在另外一些詩歌的創作中，蘇軾是對白居易詩歌的意思理解是反用其意，通過這樣他就能從白居易樂觀而曠達的思緒中，朦朧的透漏出一種淡淡的憂傷之感，其實這樣一來就更能體現蘇軾在那一刻時的感情及情懷。蘇軾還對白居易的詩歌進行了進一步的深化，他為了表達詞人對世事難料、世態變遷的感悟，在許多詞句中就借用了白居易的詩詞，但這樣一來就比白居易的詩詞感情更進一步，更加深化了那種世事瞬息萬變的感情，這就體現了蘇軾通過經歷曲折困苦的人生之后，對世事人生的一種看法和認識。蘇軾的詩詞中也往往會出現有白居易詩中的意象，比如蘇軾就用到了白居易的詩中“梨花帶雨”這個意象，以此來比喻送別人惜別時的淚水。除此之外，蘇軾在詞中也運用到了白居易的詩詞典故。

二、白居易詩歌對蘇軾創作的的影響

白居易的詩是以一種寬闊豁達的情懷去面對人生無盡的艱險挫折，因此這對于蘇軾來說，他是深受影響的，所以在他的詞中難免會流露出想要隱逸的情緒。但蘇軾的這種隱逸，是突破了以往的陳規，他是在不斷地追求“小我”。白居易的詩歌題材多以為主，而蘇軾則在白居易的基礎之上擴充了對詞的表現力，這就提高了詞在文壇上的地位，并且在藝術風格方面也有了突破。白居易被貶，但他并沒有因為這件事而變得郁悶痛苦，而是把眼光放遠于無限美好的江南風光之中，這闊達的胸懷更是一種樂觀的心態。

蘇軾在被貶黃州也寫了大量的作品，從中可以看出他的心路，作者對自我的肯定使其超越人格執著現實。在他被貶黃州是因詩而得罪，所以在很長一段時間內他都不敢作詩，但是不作詩對于他來說是不可能的事，所以，他就創新了一種以新的文學形式來抒發內心情感的文學體裁――詞，理所當然的，詞就形成了這樣的作用。因為在那時，朝廷內外并不看重詞，對詞沒有多大的關注。所以，蘇軾就在詞中表達了詩中無法抒發的情感，詞對于他來說，和詩的地位并不相上下，因此也具有一定的文學地位。白居易的有關于被貶謫的詞都是屬于閑適的，蘇軾受到這樣的影響使他能夠自信從容的面對一切艱難險境和人生困苦。白居易自身有為理想而奮斗一生的壯志，但卻因事被貶，使得他受到了重大的打擊，而這也使他的創作風格發生了轉變，他看清了現實社會和殘酷人生，他選擇退隱山林，從此遠離官途，在追求身體方面的自由的同時也在追尋精神上的解脫。蘇軾一方面他是愛國的，但另一方面他卻是想要“歸隱”的，其實他并不偏向任何一方。從許多詞中我們不難發現，蘇軾其實并不想做隱士，這不是他的理想，而他的那種歸隱的情緒則是由于宋代那個特定時代下的歷史和個人共同所造成的。在寫詞題材方面，白居易寫了江南的大好風光，多數還是寫情，所以白居易的詞相對來說還是比較狹隘的，這也正是因為詞才處于剛剛生長時期。蘇軾則是把社會生活當中的許多方面融入在創作中，對詞的內容進行了擴展，消除了對詞的偏見，這就使詞的領域也擴大了，將詞的地位抬高到和詩一樣了。白居易的詞語言大多通俗輕快，給人一種歌曲的樂感，節奏歡樂，往往在詞中不用典故，民間的口頭語較多。蘇軾詞則大量用了典故，使詞走向抒情性的文體，講求以悲為美，這是他對詞的創新。而且在聲律方面，蘇軾也是突破了音律對其的束縛，這就使詞形成為一種獨立的抒情性文學。

三、結語

白居易對于蘇軾而言，影響是極為深刻的。白居易時期詞還屬于不成熟階段，但是他卻對詞的藝術地位進行了提高，這就促進了詞的發展，而蘇軾則在詞中抒發的情懷就重新寫出了他對人生的認識。所以在藝術方面更進一步，詞體形成了一種新的境界，這就展現了當時社會和自身的精神風貌和狀況。

參考文獻：

[1]劉勤慧.在入世與出世之間―――兼談蘇軾詞風為“曠達”而非“豪放”[J].晉陽學刊.1998（02）.

關于蓮的詩句范文第3篇

    在治理易于污染的城區明渠的簡單做法是將其覆蓋,明渠轉暗,從一定意義上講這對改善城市衛生面貌有一定的益處。但在蓋去明渠的同時,也埋葬了一種城里人能體驗到的自然的過程。西方發達國家在經歷了幾十年填埋排水渠的歷史之后,已開始回味明渠的意義,并重新考慮明渠的設計,成為城市難得之景觀(Thayer 1989).

    起灣道排洪渠的南段已覆蓋(圖10),而北段尚為明渠。建議不再覆蓋。在可能的情況下打通已覆蓋的暗渠,使之與現有明渠連為一體。

    (b)節制使用工程措施,還水道以自然本色

    目前,國內對城市河渠的工程處理基本上都是水泥襯底和駁岸,裁彎取直,這似乎對排洪排污有效,但實際上這種工程措施是落后的。目前,國際先進國家已普遍反對河道治理的這種工程措施,包括美國洛杉機河流治理,都強調還河道以自然本色。拓寬河道使之成為一個水-濕地-旱地生境系列綜合體,節制地使用鋼筋水泥,至少有以下幾大好處:

    第一,減少工程投資;

    第二,利用自然的生態過程凈化污水;

    第三,維護城市中難得的自然生境。使垂直的和水平的生態過程得以延續,即可以成為自然水生、濕生和旱生生物的棲息地,也是聯系城市各自然棲息地斑塊以及于城郊自然基質間的生物廊道。

    (c)治理污染,引注清水

    除西河外,上述幾個水系都已遭嚴重污染,主要因為城市生活污水排入其中所造成(圖6)。應設排污管將污水分別處理,同時溝通通水系,引注自然清水,使污水河成為清溪。結合兩岸綠化帶,使河道兩側成為人們消暑納涼,聞花香聽鳥語之好處去,此也是中山市人民之理想(楊桂濂,1996)。

    (2)連接城中殘遺斑塊

    中山市城區目前保留有多個山丘而成為建成環境中的自然殘遺斑塊,并陸續成為公園綠地。這些綠色斑塊象是城市海洋中的孤島,相互之間缺乏聯系(圖1),與城外自然丘陵山地也沒有結構和功能上的聯系,建立這些聯系是中山市整體景觀可望發生重大改觀的一個突破點。

    建立這種景觀聯系,可以通過以下幾個方面來實現:

    (a)水系廊道聯接城中綠色斑塊

    以上述水系網絡結構為聯系,將城中孤立斑塊連為一體,形成一種串珠式結構(圖7),這就要求城市擴展和舊城改造過程中有意識地留出綠化用地,以保持山體與水系之間的空間聯系,這種空間聯系是山、水景觀元素之間自然過程的必然(如水源于山泉),也為生物提供一個連續空間。許多生物需要兩個以上的生物的生存,孤立的山丘就很難滿足這些生物的生存,城中自然就失去"鳥語花香"的生物景觀之美。目前景觀格局下,通過較少的改造就可使員峰山與北部水系相連;葫蘆山、蓮峰山與東部排洪渠綠帶相聯;紫馬嶺、孫文紀念公園及籌建中的體育公園與白石涌相連。這樣,基本上構成城區山水相連的整體景觀格局。

    通過水系還可以把城中孤峰與郊野整體自然山水基質建立聯系。

    (b)城區街道綠化作為聯系通道

    目前城中綠色孤島與主要街道綠化帶缺乏空間聯系,如煙墩與城區主要綠化的街道包括孫文西路,光明路等,僅有幾十米之隔,卻被建筑物團團圍住,缺乏綠色的聯接通道(圖1,5)。綠色被迫退縮到一個令人窒息的極小范圍內。應有意識地設計這些綠色斑塊與主要街道綠地的聯系廊道,并通過主要街道綠地將城區各孤立斑塊聯為一體。如通過湖濱路可以有意識地將員峰山。逸仙湖和煙墩聯為一體,通過延齡路和蓮塘路,又可把蓮峰山一帶與上述綠地系統聯為一體(圖7)。

    這在舊城區改造中顯得尤為重要。舊城區融合了中山市城市歷史的各種文化現象,如建筑、習俗,形成了中山市獨特的傳統文化景觀,在舊城區改造中應審慎地加以保護,使之成為中山市有獨特吸引力的一部分(吳銳成 1996,方敏 1996,林文輝,1996,鮑文莉,1996)。但舊城區的道路、建筑缺乏適于現代化城市發展所需要的合理的規劃,其街道狹窄、綠地空間缺乏。應該在保持舊城區原有的文化景觀風貌的基礎上,擴展舊城區內部的綠地,并通過道路和水系廊道建立舊城區與周圍的生態聯系。通過改造,使舊城區的傳統的文化景觀和自然生態過程都得以保持和恢復。

    (c)從整體景觀格局出發開辟新綠地

    建立城市景觀生態連續體還可以通過有意識地增設園林綠地來實現,這需要規劃師和城市建設決策者從整體景觀格局出發,在關鍵性的局部和聯接點投子,使城市景觀格局形成一盤活棋,在中山市有許多這樣的關鍵性部位,經過全面分析可作為新建綠地的部位,對全局景觀會有重要影響。

    (d)未雨綢繆,在城市擴展中維護景觀生態過程與格局的連續性。

    在城市擴展過程中,應把維護景觀生態過程與格局的連續性作為城市規劃的主要內容。尤其應注重城市邊緣帶的土地利用格局。這就需要分析景觀生態過程,通過其動態和趨勢的模擬來判別對維護景觀生態過程具有重要戰略意義的景觀局部、位置和空間聯系,即景觀生態安全格局(Security patterns) (Yu 1995a-c, 1996,1997)。中山市城區在向東南山地擴展中尤其應注意山地與水系的連續性和完整性。

    作為總結,景觀生態過程與格局的連續性是現代城市生態健康與安全的重要指標。象中山市這樣的園林綠化和城市建設先進城市,下一個目標應該是什麼?不應該僅僅增加一兩個公園或美化一兩條街道,而應把城市放在區域的整體景觀基質中,設計城市的景觀格局,使之成為區域整體景觀生態過程與格局的有機組成部分。

    致謝

    本研究得到建設部城建司園林處李如生、中山市副市長吳銳成、公用事業局局長陳鵬、市建委副主任揚桂濂、規劃局副局長伍瑞家、市園林管理處主任劉炳祥、孫文紀念公園副主任劉錫求等的大力支持,謹表謝意。

    參考文獻

    吳銳成 1996.認清形勢,適應變化,迎接新的挑戰.迎接21世紀的到來專題論文集.中山市城市規劃研究與探索. 2(1-8).

    吳銳成 1996.舊城更新──一個值的關注的課題.中山市城市規劃研究與探索. 1(1-2).

    楊桂濂 1996.創造良好的綜合環境,實現碧水,藍天,綠地花鳥城. 中山市城市規劃研究與探索. 1(69).

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    圖題

    圖1. 中山市現狀景觀格局(概略)

    圖2. 中山市的綠島景觀

    圖3.中山市道路綠化綠之一

    圖4.城市邊緣所反映城市擴展過程中對自然景觀缺乏尊重

    圖5.城中綠島缺乏與外界聯系的生命廊道

    圖6.水系廊道沒有的到維護,生活污水排入

    圖7. 中山市綠色景觀的改進方案之一(概略)

    圖8. 歧江可將郊野景觀引入中山城區

關于蓮的詩句范文第4篇

關鍵詞：關聯數據；知識發現；述評

中圖分類號： G302 文獻標識碼： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016103

Abstract This paper discusses the current status and future directions of the related studies of knowledge discovery technology based on linked data。By Using IEEE，Springer，Google Scholar and other scholarly search engines and collects papers about this subject from related conferences，such as COLD and KIELD，this paper makes a comprehensive study in this subject of research and classifies related papers according to the different knowledge discovery methods. In general，knowledge discovery based on linked data is still in the exploratory stage. There still exists some problems in the knowledge discovery based on linked data， such as the quality problem of linked data；and there is no unified framework for those methods. Getting more convenient knowledge discovery methods based on linked data and building a unified framework for them will be the focus of future research.

Key words linked data； knowledge discovery； review

海量數據與知識貧乏導致了數據挖掘和知識發現研究的出現。知識發現（Knowledge Discovery）源于人工智能和機器學習，是機器學習、 人工智能、數據庫和知識庫等眾多學科相互融合而形成的一門適應性強的新興交叉學科。知識是數據元素間的關系或模式，知識發現就是從大量數據中，特別是從異構的數據平臺中提取出隱含的、未知的、潛在有用的并能被人們理解的規則與模式，并檢查趨勢、發掘出事實的高級處理過程[1]。當前有關知識發現研究主要集中在：粗糙集理論；概念格和形式概念分析；基于分類、關聯規則、領域知識和圖模型等領域[2]。

關聯數據的與應用為知識發現提供了一個新契機，特別是關聯數據預先建立了大量權威、準確的關聯關系，每個數據對象包括多種屬性和特征，從而為實現跨學科領域、跨數據源的精準知識發現提供有效支撐，使得基于關聯數據的知識發現成為研究熱點。

1 研究現狀

1.1 知識發現相關技術

目前的知識發現研究主要有兩大分支，即基于數據庫的知識發現與基于文獻的知識發現。數據庫知識發現主要針對結構化數據， 基于文獻的知識發現主要針對非結構化數據。知識發現的方法有統計方法、機器學習方法與神經計算方法。統計方法除了回歸分析（多元回歸、自回歸等）、判別分析（貝葉斯判別、費舍爾判別、非參數判別等）、聚類分析（系統聚類、動態聚類等）及探索性分析（主成分分析、相關分析）等方法以外，還包括模糊集方法、支持向量機方法、粗糙集等方法。常用的機器學習方法包括規則歸納、決策樹、范例推理、遺傳算法等。常用的神經計算方法包括自組織映射網絡、反傳網絡等[3]。

基于文獻的知識發現按照文獻的相關性分為基于相關文獻的知識發現、基于非相關文獻的知識發現和基于全文獻的知識發現[4]。由于計算機直接從非相關文獻中發現新知識是非常困難的，應由計算機首先把文獻中的知識單元抽取出來，構成知識庫，然后再在知識庫里進行發現。語義網技術通過給文檔添加形式化語義信息的方式解決了計算機理解文獻的問題，而關聯數據是由W3C推薦的語義網最佳實踐。關聯數據將分散領域中的數據通過結構化描述以及數據之間的鏈接關聯起來，形成全球巨大數據空間，即數據網絡。這種數據網絡資源環境為信息的最大限度共享、重用以及發行提供了保障，也為人們的知識發現活動提供了新的機遇[5]。

1.2 基于關聯數據的知識發現研究進展

以“關聯數據”“知識發現”等為關鍵詞在CNKI數據庫中檢索發現，國內基于關聯數據的知識發現研究仍處于起步階段，相關研究數量較少且多屬于理論模型研究。如李楠[6]、李俊[7]等分別總結了基于關聯數據的數據挖掘相關研究，提出了基于關聯數據的知識發現模型；高勁松等[8]在關聯數據的知識發現過程金字塔的基礎上提出了基于關聯數據的知識發現模型；宋麗娜[9]提出了關聯數據環境下基于知識地圖的隱形知識發現模型；劉龍[10]提出了基于關聯數據的知識發現過程模型。

以“consuming linked data”“application of linked data”“Knowledge Discovery”等為關鍵詞在谷歌學術、ScienceDirect和Springer等學術搜索引擎上進行主題檢索，同時總結了COLD、KIELD和LDOW等關聯數據會議中有關知識發現的文獻。相較國內研究，國外基于關聯數據的知識發現方法更為豐富且付諸實踐。根據對關聯數據挖掘層次的區別，本文將基于關聯數據的知識發現技術歸結為3類：（1）間接挖掘，即通過格式轉化將關聯數據轉化或特征提取將關聯數據轉化為適合傳統數據挖掘算法的格式，如Venkata Narasimha等提出的Liddm關聯數據挖掘系統[11]以及Heiko Paulheim等提出的FeGeLOD特征提取器[12]為代表；（2）直接挖掘，利用事務構建、歸納邏輯程序設計（Inductive logic programming，簡稱ILP）等方法直接對RDF數據進行處理，如Reza Ramezani等提出的SWApriori[13]和Gabin Personeni等提出的ILP學習方法[14]是該類的典型研究；（3）鏈接挖掘，即對關聯數據的屬性鏈和節點等結構進行挖掘。如Ilaria Tiddi等提出的Dedalo遍歷系統[15-16]、Xiaowei Jiang等提出的頻繁子圖挖掘方法[17]及Kang Li等提出的深度學習方法[18]最具代表性。

2 間接挖掘

數據挖掘是基于數據庫知識發現的核心步驟之一，傳統數據挖掘技術主要針對關系型數據庫中的數據，而根據關聯數據的定義，關聯數據是采用RDF數據模型并利用URI命名數據實體的數據集合，因此如何將傳統的數據挖掘方法應用于關聯數據成為了一個新的研究熱點。間接挖掘的基本原理是針對不適用于傳統挖掘算法的關聯數據，通過特征提取或格式轉化的方式從關聯數據中提取出數值型特征，實現利用傳統數據挖掘算法對關聯數據進行挖掘分析的目標。

2.1 格式轉化

Venkata Narasimha等提出的Liddm[11]是一個可以與關聯數據有效交互的關聯數據挖掘模型，它支持從不同的數據源檢索、整合數據，為統計分析調整數據格式并支持數據挖掘及成果的可視化。Liddm利用SPARQL查詢從關聯數據云中獲取數據，通過數據預處理、數據輸入準備和數據挖掘等步驟進行關聯數據挖掘。其中，數據查詢結果以包含若干行和列的表格數據表示，行表示檢索到的實例，列表示該實例一個屬性的值。

數據預處理包含數據整合、數據過濾和數據分割等三個步驟。其中，數據整合是指將從多個關聯數據云中多個數據源中檢索的數據進行整合，整合基于每個數據源的共有關聯；數據過濾指通過人工篩選掉不符合數據挖掘需求的實例；數據分割指將不同列數據分為不同的類。在完成了數據的查詢和預處理后，Liddm通過數據輸入準備步驟完成數據格式的轉化。以Weka為例，Weka支持的數據輸入格式為ARFF（Artribute-Relation File Format，屬性-關聯文件格式），因此可將關聯名和屬性轉化為ARFF格式后進行挖掘。

類似的研究還包括Petar Ristoski等提出的基于RapidMiner的關聯數據挖掘方法[19]。與LiDDM相似，RapidMiner也需要終端用戶定義合適的SPARQL查詢來獲取所需數據，并將數據轉化為表格數據后進行挖掘。

2.2 特征提取

Heiko Paulheim等基于關聯數據的特性構建了關聯數據特征提取器FeGeLOD[12]，它可以從關聯數據中提取數值型或二值數據特征并利用這些特征進行數據挖掘。FeGeLOD在Weka的基礎上，針對LOD提出了一系列不同的提取特征方法。特征的提取包含實體識別、實際特征構建、特征選擇等三個步驟，其中第二步實際特征構建是構建關聯數據挖掘特征的核心步驟。目前FeGeLOD采取了6種不同的特征構建策略。第一個構造器為一個實體的每個數據屬性創建了一個特征。數據屬性即元素的值，如城市的名稱或城市的人口數量；第二個構造器僅針對實體本身，即實體有謂詞rdf：type的語句，一個實體可能屬于多個類型或目錄。其余四個構造器考慮了實體與其他實體的關聯數。

2.3 技術分析

截至2016年9月7日，LOD中互相關聯的關聯數據集已達9960個，擁有超過1490億個三元組，這些大量的結構化、語義關聯的數據具有巨大的潛在價值。間接挖掘方法有效利用了關聯數據的關聯發現和數據整合的特性，通過數據集之間的關聯幫助人們更為準確、高效的發現和獲取相關數據。

然而，間接挖掘也存在著一些弊端，首先，間接挖掘需要用戶構建數據查詢，而構建關聯數據的查詢需要用戶事先對關聯數據集、SPARQL查詢以及屬性充分了解；其次，傳統挖掘方法往往只針對特定類型的知識，如LiDDM僅支持關聯規則的發現，由于傳統數據挖掘算法本身的局限性，間接挖掘的方式未能深入挖掘關聯數據內數據對象間的關聯（links）。

3 直接挖掘

相對于間接挖掘，本文將可以直接對關聯數據進行處理的挖掘方法定義為關聯數據的直接挖掘。值得注意的是，雖然關聯數據采用了RDF數據模型，但由于關聯數據的節點都是唯一的，因此并非所有RDF挖掘方法都適用于關聯數據。如圖核方法[20-21]適用于多圖的關聯規則發現，而關聯數據的挖掘屬于Single-graph型模式挖掘型問題。直接挖掘的典型研究包括事務（transactions）構建和歸納邏輯程序設計（Inductive Logic Programming，簡稱ILP）等。

3.1 事務構建

ARM（Association Rule Mining，關聯規則挖掘）等傳統的數據挖掘算法試圖尋找頻繁項集（Large Itemsets），并在此基礎上生成有趣的關聯規則。在關聯數據中進行關聯規則的挖掘存在著以下挑戰：數據結構的異構性、關聯數據不存在準確定義的事務、實體間的關系以及終端用戶在挖掘過程中的角色。為從語義網數據中構建事務，Ziawasch Abedjan等提出利用主語、謂詞和對象三元組中的一項組成事務，用其余兩項的值作為事務項，并從這些事務中進行關聯規則的挖掘[22]（見表1）。

在Ziawasch Abedjan的研究基礎上，MA Nematbakhsh 和Reza Ramezani提出了SWApriori挖掘方法，SWApriori以三元組的方式從語義網數據集中獲取數據并直接從中自動發現關聯規則[13，23]。SWApriori的基本原理是在輸入數據的實例層創建頻繁二項集并將其用于后續挖掘，這些頻繁二項集由實體和關聯組成（實體對應對象，關聯對應謂詞）。

SWApriori的挖掘流程為：首先遍歷統計所有對象出現的頻次，選擇出現在三元組中出現頻次大于一定次數（人工設定的最小置信度）的高頻對象，然后對這些高頻對象兩兩組合直到產生所有長度為二的可能對象集合。如假設Saraee、Nematbakhsh 和IUT為高頻對象，則有{Saraee，Nematbakhsh}、{Saraee，IUT}、{Nematbakhsh，IUT}等組合。隨后，算法核實這兩個對象（及對應的兩個關系）是否被多個公共的主語所參引。因此，主語的數量是最重要的因素，而它們的值則不被考慮。頻繁二項集合構建完成后，采取與Apriori相似的方法生成頻繁多項集和關聯規則。

假如最終挖掘到的頻繁多項集為{（Nematbakhsh + Knows）、 （IUT + Student at）、 （M.Sc. + Degree）}，其中Nematbakhsh、IUT和M.Sc是高頻對象，Knows、Student at和Degree是其分別對應的關系，生成的關聯規則為：

（1）Student at（IUT），Knows（Nematbakhsh）Degree （M.Sc.）

（2）Knows（Nematbakhsh），Degree（M.Sc.）Student at（IUT）

（3）Student at（IUT），Degree（M.Sc.）Knows（Nematbakhsh）

其中第一條規則表示，一個在IUT學習且知道Nematbakhsh的人一般具有M.Sc學位。

3.2 歸納邏輯程序設計

為解決LOD中大量生物醫學資源缺乏有效挖掘方法的問題，Gabin Personeni等提出利用歸納邏輯程序設計方法對關聯數據進行學習[14]。ILP隸屬于機器學習與邏輯程序設計的交叉領域，它借助邏輯程序設計已有的理論與方法，在一階邏輯的框架下，試圖克服傳統機器學習存在的問題，建立新的機器學習體系，使機器更好地模擬人的思維。ILP想要完成的任務是，讓計算機考察具體的事例，然后概括出能夠刻畫這些事例特有屬性的一般性規則。ILP允許我們從觀察中學習概念的定義，如給定正例集（E+）和負例集（E-）和背景知識（B），目標是生成一系列具有一致性（Y∪B覆蓋或解釋每個正例集）和完備性（Y∩B不覆蓋任何負例集）的規則或理論T。使用ILP進行基于關聯數據的知識發現具有以下優勢：首先，ILP的輸入格式與關聯數據格式相近；其次，領域知識可以添加到輸入數據中并被ILP所學習。

基于ILP的關聯數據挖掘流程分為基于專家的領域數據選擇、數據整合以及基于ILP的關聯數據挖掘等步驟。首先依靠領域專家建立了實體關系（entity-relationship，簡稱ER）模型，確定了待挖掘數據。然后建立LOD與該ER模型之間的映射并利用SPQRQL查詢獲取數據，數據存儲于建立在實體關系模型基礎上的關系數據庫中。完成數據的準備工作后，作者利用Aleph（A Learning Engine for Proposing Hypotheses，ILP學習引擎）完成了ILP挖掘過程。

3.3 技術分析

直接挖掘的優點除了包括利用關聯數據的特點更準確、更有效、更便捷的發現相關數據外，與間接挖掘相比，直接挖掘方法針對關聯數據自身的特點對已有挖掘方法進行了改進和重構，使得這些方法更具有更強的易用性和可拓展性。

直接挖掘方法的缺點與間接挖掘相似，間接挖掘算法可以視為調整關聯數據以適應傳統挖掘算法，而直接挖掘可以視為改進傳統挖掘算法以適應關聯數據，就本質而言，它們的研究主題都是關聯數據的數據資源，并對關聯數據的另一重要主題――關聯數據的鏈接則未做深入的研究。

4 鏈接挖掘

圖是由若干給定的點及連接兩點的線所構成的圖形，這種圖形通常用來描述某些事務之間的某種特定關系，用點代表事務，用連接兩點的線表示相應兩個事務間具有這種關系。關聯數據是一個由RDF三元組構成的有向圖，圖中的點對應每個資源、邊對應每個屬性（鏈接）。因此，本文將針對關聯數據的鏈接這一研究主題的挖掘方法定義為鏈接挖掘。由于圖的搜索空間呈指數級增長，圖的挖掘是一項計算量繁重的任務，如何選擇有效的挖掘策略對于能否從關聯數據挖掘出有效知識的質量至關重要。根據挖掘方法的區別，我們將鏈接挖掘歸結為啟發式關聯遍歷挖掘、頻繁子圖挖掘、深度學習等三種類型并分別進行介紹。

4.1 關聯遍歷檢索

Ilaria Tiddi等提出了Dedalo啟發式關聯數據遍歷挖掘系統，Dedalo可以迭代檢索關聯數據尋找實體的共性（即共同路徑）從而生成解釋[15-16]。Dedalo的基本思想在于：給定一定數量的實體，在關聯數據中尋找這些實體存在共同的路徑（屬性鏈，表示為wι）及終值（屬性鏈終端的特定實體，表示為ei），這些路徑加終值便構成一條簇的解釋（表示為，expi=wι.ei）。基于此思想，Dedalo利用A*算法遍歷關聯數據尋找簇的解釋。

A*（A-Star）算法是一種靜態路網中求解最短路徑最有效的直接搜索方法，也是許多其他問題的常用啟發式算法，對于路徑搜索問題，狀態就是圖中的節點，代價就是距離。一條路徑的代價可以用啟發式的指標f（x）估算，公式為： f（x）=g（x）+h（x），其中g（x）是過去的路徑開銷函數，表示起始節點到當前節點的已知距離，h（x）是未來路徑開銷函數，用來估算當前節點到目標節點的最佳路徑的距離。在關聯數據中，待解釋簇內的項即初始節點，每個解釋expi中的實體ei是目標節點。路徑的開銷通過信息熵估算，熵主要考慮給定路徑的頻率（對應g（x））及其值（對應h（x））的分布。由于在迭代遍歷的過程中，事先不知道目標節點，因此在第n次迭代中將所有距初始節點距離為n的節點都視為目標節點。

關聯數據的迭代遍歷包含以下3個步驟：（1）URI參引，通過HTTP協議獲取初始節點相關的所有RDF屬性和屬性值；（2）路徑收集，利用URI參引從每個三元組中獲取的新的屬性Pi添加到已有的路徑中去構建新的路徑wι，新路徑將通過信息熵行數進行代價估算；（3）構建簇的解釋，在每一輪迭代之前都進行一次解釋的構建，并通過F值對解釋進行檢驗。

關聯數據鏈接挖掘的相關研究還包括：Vito Claudio Ostuni等提出的基于LOD的SPrank關聯推薦算法[24]以及Tommaso Di Noia等提出的利用LOD支持的關聯推薦系統[25]，它們的共同特點是利用鏈向特定實體的共有路徑發現相關實體。另外，關聯數據的屬性鏈還被應用于語義相似度[26]和語義距離[27]等的計算。

4.2 頻繁子圖挖掘

在圖的集合中發現一組公共子結構，這樣的任務稱作頻繁子圖挖掘（frequent subgraph mining），常用的頻繁子圖挖掘方法包括AGM、AcGM、FSG等遞歸發現頻繁子圖的方法以及gSpan、CloseGraph和FFSM等拓展頻繁邊得到頻繁子圖的方法。由于關聯數據中關聯模式缺乏準確正式的定義和關聯數據圖結構的復雜性，頻繁子圖挖掘方法難以直接應用到關聯數據中。針對這一問題，Xiang Zhang和Cuifang Zhao等提出利用Typed Object Graph（類型化對象圖，簡稱TOG）數據模型簡化關聯數據結構并利用基于gSpan的模式挖掘算法從關聯數據中學習對象的關聯模式[28]。TOG圖通過一定的類檢測策略可以為RDF圖的每個實例賦予類型信息獲取（見圖1）。完成TOG圖的構建后，對TOG圖進行聚類后利用基于gSpan算法進行關聯規則的挖掘。

在Xiang Zhang 等的研究基礎上，Xiaowei Jiang提出了一種TOG圖壓縮策略進行實例層的關聯數據語義挖掘[15]由于關聯數據中存在大量的重復結構和相互依賴結構，因此在挖掘前可以利用這種機構特征進行圖的壓縮。根據關聯數據的結構特征，作者提出了兩種結合重復結構和壓縮互相依賴結構等兩種圖壓縮策略。壓縮的核心思想是利用鏈向TOG中一系列高度相關實例的單個實例代表一個可壓縮的圖結構。在完成了圖的壓縮后，關聯數據內的一些圖結構將變成一些所謂“超節點（hypernode）”實例的內部結構，原始的關聯數據圖也壓縮為較小的“超圖（hypergraph）”。

4.3 深度學習

深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。波爾茲曼機（Boltzmann machine，簡稱BM）是Hinton和Sejnowski于1986年提出的一種根植于統計力學的隨機神經網絡。BM具有強大的無監督學習能力，能學習數據中復雜的規則。但是，擁有這種學習能力的代價是其訓練（學習）過程耗時。此外，BM所表示的分布不僅無法確切計算，得到該分布的隨機樣本也很困難。于是Sejnowski引入了一種受限波爾茲曼機（Restricted Boltzmann machine model，簡稱RBM）。RBM具有一個可見層和一個隱層，層內無連接。RBM具有很好的性質，在給定可見層單元狀態時，各隱單元的激活條件獨立；反之，在給定隱單元狀態時，可見層單元的激活亦條件獨立。這樣一來盡管RBM所表示的分布仍無法有效計算，但通過Gibbs采樣（Gibbs sampling）可以得到RBM所表示分布的隨機樣本。目前RBM已經被成功運用到不同的機器學習問題[29]。

從關聯數據中學習知識的主要挑戰之一是如何在高效利用節點屬性的同時利用關聯數據的關聯抽取有效信息。當前對基于關聯數據的知識發現要么采取人工選擇的拓撲統計表示網絡結構，要么將節點屬性和網絡節點線性映射到一個共享隱含特征空間（shared latent feature space）。但基于統計的方法可能損失網絡結構中的重要模式，基于線性映射的方法可能無法捕捉到節點和關聯的非線性特征。為解決這些問題，Kang Li、Jing Gao利用深度學習理論，構建了基于受限波爾茲曼機對關聯數據進行表征學習的LRBM（Restricted Boltzmann Machines for Latent Feature Learning in Linked Data，學習關聯數據潛在特征的受限波爾茲曼機）模型，LRBM利用對比散度（Contrastive Divergence，簡稱CD）進行模型的訓練避免了大規模的采樣，同時模型可以與傳統RMB進行“疊加”以探索節點的深層特征和節點間的高階交互模式[16]。

LRBM不依賴任何主觀選擇的拓撲統計（topological statistics），可以在一個統一框架中同時獲取節點和屬性的特征，并根據這些特征構建節點關聯以及隱藏單元之間的非線性關系。模型的核心在于節點共享隱含特征，這些隱含特征可以用來構建節點、關聯關系和隱含單元的非線性關系。

作者首先用關聯矩陣表示關聯數據集中的節點和關聯關系，定義節點i到節點j的關聯L中節點i定義為關聯的發送者，節點j為關聯的接收者，并將每個節點的隱含表示（latent representation）定義為發送者行為Si和接收者行為Ri兩部分，分別對應節點的入鏈和出鏈。因此，節點i的屬性Ai與其隱含發送者行為Si和接收者行為Ri相關，且Si和Rj決定了節點i和j之間的交互。為將節點屬性A、關聯L和隱含特征表示R和S之間的交互建模，作者利用能量函數建立了一個隱含語義模型（Latent Factor Model，簡稱LFM），利用條件限制波爾茨曼機在模型加入了隱變量h以解決線性映射的問題，同時添加高斯噪聲為關聯關系賦予權重。最終，LRBM模型可關聯數據中提取出節點屬性、隱含特征S和R以及關聯關系的交互特征，并可將其應用到關聯預測、節點分類等知識發現活動中。

4.4 技術分析

在關聯數據集合中，數據集合和數據對象之間是以某種方式關聯的，對象之間的鏈接可能表示某種特定的模式，但這一模式通常很難用傳統的統計模型去獲取，因此，為該挑戰提供解決方案的鏈接挖掘成為了新的研究熱點。這一領域在鏈接分析、超文本和網絡挖掘、關系學習和圖挖掘等相關研究的交叉點上。

關聯遍歷挖掘、頻繁子圖挖掘、LRBM等分別利用了圖的遍歷、壓縮和深度學習的方法對關聯數據的鏈接進行挖掘，為基于關聯數據的知識發現提供了全新的方法和視角，但鏈接挖掘存在的問題是，由于當前研究仍處于探索階段，相關研究相對比較分散，缺少能將相關研究和應用統一到一個框架中的綜合體系，這一問題阻礙了已有研究之間的相互交流以及研究成果的拓展和共享。

5 結語

關聯數據通過數據間的鏈接支持結構化數據的關聯，這種攜帶語義的關聯遍及整個數據網絡，是關聯數據的核心價值。為實現關聯數據的價值，早期研究更多的關注了關聯數據的構建與，而隨著關聯數據資源的快速發展，更多的研究開始關注關聯數據的應用與消費，這些研究往往集中在“關聯數據的數據資源”和“關聯數據的關聯”等兩個主題。本文所介紹的間接挖掘和直接挖掘主要關注“關聯數據的數據資源”，這些研究促進了知識發現與關聯數據領域之間研究體系上的拓展和融合，一方面有助于從數據挖掘和知識發現的角度去發揮關聯數據的潛在價值；另一方面也可以借助數據挖掘和知識發現領域的知識解決關聯數據存在的問題。鏈接挖掘則更多的關注了“關聯數據的關聯”主題，圖論、深度學習等學科的引入為基于關聯數據的知識發現提供了全新的視角與方法，雖然當前的研究仍比較分散缺少統一的綜合框架，但這些方法和理論的引入已經為基于關聯數據的知識發現提供了新的活力和可能。

總體而言，基于關聯數據的知識發現技術仍處于快速發展階段，其作為一種新的知識發現技術已經體現了巨大的價值。隨著關聯數據數量的飛速發展和對關聯數據質量控制的加強，且已經有國內外的研究人員開始著手研究基于關聯數據的知識發現統一框架，未來的研究重點將更加傾向于基于關聯數據知識發現技術本身的豐富和完善。

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關于蓮的詩句范文第5篇

一、競賽時間

寄送作品時間：

啟事公布之日起至2016年3月31日

二、參賽對象

全國各省、市、自治區所屬義務教育小學、初中段學生，全日制普通高級中學學生，職業高中學生。

三、參賽要求

本次競賽以“我與足球的故事”為主題，分為征文競賽和繪畫攝影競賽兩項賽事。

活動一：征文競賽

要求：

1.本次征文競賽不設題目，不限體裁。為了使你的作品能夠脫穎而出，我們提倡你寫真人、記真事、抒真情、表真意。但務必要緊扣主題，思想積極健康，語言流暢。字數2000字以內。

2.也許某場攻防激烈的球賽，讓你領略到團隊協作的精神;也許某個球星的經歷在你心情處于低谷時給了你奮進的力量;也許綠茵場上一個個英姿颯爽的身影和他們永不服輸的精神觸動過你的心弦……喜歡足球，不僅在于足球運動的活力和激情，更在于它所體現出的精神和力量。現在請拿起你手中的筆，記錄下你與足球之間發生的故事吧。可以記敘，也可以抒情，還可以發表議論。

3.字跡工整、清晰會讓你的作品給評委留下好的印象。當然，你也可以采用A4紙打印。但無論是手寫稿還是打印稿，都請你在參賽文章的右下角注明詳細的聯系方式（姓名，學校，班級，聯系電話），以班級或學校為單位集體參賽的要注明指導老師的聯系方式，學生單獨參賽的要注明家長的聯系方式。

4.大賽名次固然重要，但誠實才是做人的根本。所以請你千萬不要抱著僥幸的心理抄襲、套作，一旦被評委發現，損失的不僅僅是參賽資格，更是你寶貴的聲譽。

5.組委會有權將所有入選的作品用于活動相關的宣傳、出版、展覽以及其他公益活動，并不另付稿酬。

6.所有入選作品如涉及著作權、版權、肖像權、名譽權或其他合法權利的糾紛，均由作者自行負責。

活動二：繪畫、攝影競賽

（一）繪畫

1.參賽作品必須為原創，已參加過其他比賽或已公開發表的作品不得參加本次競賽。

2.繪畫作品種類包括蠟筆畫、水彩畫、版畫、卡通畫、國畫、油畫、素描、速寫等多種形式。每幅作品最大尺寸不超過100cm×100cm。作品內容要求積極、健康、向上。只接受繪畫作品原件，不接受繪畫作品復印件、打印件以及電子作品，參賽作品無論獲獎與否一概不予退還。

3.參賽者務必在畫紙右下角注明自己的聯系方式（姓名，學校，班級，聯系電話），以班級或學校為單位集體參賽的要注明指導老師的聯系方式，學生單獨參賽的要注明家長的聯系方式。

（二）攝影

1.攝影作品形式不限，彩色、黑白作品，單幅、組照均可。要求均為數碼攝影作品。

2.作品文件格式為JPG格式。攝影作品請以圖片的形式發送到競賽指定的電子郵箱。圖片命名方式：標題――省份+學校+班級+姓名+聯系電話。例：我心飛翔――**省**學校高一年級三班李華139********。

四、參賽辦法

1.此次競賽純屬公益活動，不收取任何費用。

2.以上兩項賽事，可同時參與，也可根據自己的愛好和特長選擇參與其中的一項。

3.此次競賽本著學校和學生自愿參加的原則，既可以由教育教研部門和學校在自愿的基礎上統一組織學生參加，也可由學生自行報名參加。

4.歡迎各省、市、縣（區）教育教研部門及學校統一組織學生參賽。

5.征文、繪畫作品完成后，請將紙質作品寄至本次競賽組委會辦公室。信封上務必標明“‘我與足球的故事’征文（繪畫）競賽**年級組”字樣。集體參賽者請將作品統一寄出。

各年級組參賽紙質作品統一寄至：

山西省太原市壩陵北街盛世華庭A1座21層學習報社“我與足球的故事”競賽組委會辦公室收 郵編：030009

攝影作品投稿郵箱：

競賽組委會聯系電話：

0351―3239660（小學組）

聯系人：王老師

0351―3239655（初中組）

聯系人：王老師

0351―3239630（高中組）

聯系人：李老師

五、獎項設置

1.此次競賽活動由山西省教育學會與學習報社邀請有關專家，聯合組成評審委員會進行評獎。

2.此次競賽分為征文競賽和繪畫、攝影競賽兩項賽事，分別設置獎項。繪畫、攝影比賽統一評獎，不再分別設置獎項。

3.獎項分小學低年級組、小學高年級組、初中組和高中組四個組別。報送作品經初評、復評、終評，確定一、二等獎及優秀獎，并分別頒發獎品和證書（證書將由山西省教育學會與學習報社共同簽章頒發）。

4.本次競賽為表彰積極參賽的學校和教育教研部門，特設立“優秀組織獎”，并頒發獎牌。

5.本次活動將根據學生獲獎等級的評定給輔導老師頒發相應的“優秀輔導獎”。

6.獲獎名單公布時間：2016年5月。

7.獲得優秀組織獎的學校可推薦參與全國教育科學“十二五”教育部規劃課題《以培養學生能力為導向的教學模式研究》和中國教育學會“十二五”科研規劃課題《中小學校園文化建設研究與實踐》。

8.夏令營活動：獲得本次活動一、二等獎的學生，將有機會參加學習報社組織的“足球伴我成長”夏令營活動。具體活動事宜，另行通知。

六、宣傳表彰

獲得本次競賽一等獎、二等獎及優秀獎的選手名單將公布在學習報社網站上。獲得一、二等獎的征文作品將在《學習報》各年級相應的語文學科報紙上開設專欄擇優刊登。此次競賽所有獲得一、二等獎的作品將分類結集出版，具體事宜另行通知。