论文摘要
利用本体支持数据元素的表示,是提升元数据机器可理解性的重要手段。采用生物医学通用数据元素数据库caDSR中的数据,评价相关的数据元素之间的语义异质性,并利用机器学习对元数据可兼容性进行判别。首先,从caDSR中选取60对通用数据元素,涉及人口学、生活方式、既往病史和实验室测量等方面。依据ISO/IEC 111179标准抽提数据元素的必要组分,利用NCIT的本体支持,就每对关联数据元素的相似度进行评价。依据数据元素内部各组分的语义相似度,利用支持向量机,对数据元素间的可兼容性做出预测,其准确度超过80%。研究结果显示,目前在caDSR数据库中,对于元数据的定义存在较大的异质性,这些异质性在数据元素的概念域尤其集中。虽然如此,通过机器学习的方法,还是能够依据现有的数据元素的定义实现数据可兼容性的自动判断。研究所建立的方法,对于优化数据元素构建流程、丰富数据标准化工具具有一定的应用价值。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张璐璐,杨晟,史涪仁,潘虹洁,王志刚,杨啸林
关键词: 元数据,异质性,通用数据元素,本体,支持向量机
来源: 中国生物医学工程学报 2019年03期
年度: 2019
分类: 医药卫生科技,基础科学,信息科技
专业: 生物学,生物医学工程,计算机软件及计算机应用
单位: 中国医学科学院基础医学研究所北京协和医学院基础学院
基金: 中国医学科学院医学与健康科技创新工程项目(2018-I2M-AI-009),国家重点研发计划(2017YFC0908404),“国家人口与健康科学数据共享服务平台基础医学科学数据中心”
分类号: TP311.13;R318
页码: 324-331
总页数: 8
文件大小: 1539K
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