在 COVID-19 相关研究论文中发现关联
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2020-04-08 v1 人工智能
社会与信息网络
摘要
COVID-19 大流行已证明自身是一项全球挑战。它证明了人类是多么脆弱。它也动员了来自不同学科和不同国家的研究者去寻找对抗这种潜在致命疾病的方法。据此，我们的研究使用关联规则文本挖掘分析 COVID-19 及冠状病毒相关研究的论文摘要，一方面找出最具有趣性的词，另一方面找出它们之间的关联。然后，应用一种称为信息制图（information cartography）的方法来从大量关联规则中提取结构化知识。基于这些方法，我们研究的目的是展示研究者在历史上类似的流行病/大流行情况下是如何应对的。
引用
@article{arxiv.2004.03397,
title = {Discovering associations in COVID-19 related research papers},
author = {Iztok Fister and Karin Fister and Iztok Fister},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.03397},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2003.00348