数据库知识库(数据库的知识体系)

编程知识 80
本篇文章给大家谈谈数据库知识库,以及数据库的知识体系对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。 如何设计一个 百科知识库的数据库 可以归纳为7点:1、 词条选取:词条内容一定要保证客观。以我个人的经验来说,菜谱类、影视剧类等词条特别不容易评优质,因为在介绍的时候极其容易出现主观描述,比如菜品特点,影片评论等。容易申优的词条以客观事物类为佳,例如诗词类、地点类,或专业名词等。2、 内容表述:词条内容的表述要客观准确,例如一个电影的词条,“本片”“该片”这类指代就不合适,应改为“影片”;尽量不要出现“我”“我们”“本公司”之类的代词;时间上要注意时效性,“今年”“昨日”等词语应替代为具体的日期。

本篇文章给大家谈谈数据库知识库,以及数据库的知识体系对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收藏本站喔。

如何设计一个 百科知识库的数据库

可以归纳为7点:

1、 词条选取:词条内容一定要保证客观。以我个人的经验来说,菜谱类、影视剧类等词条特别不容易评优质,因为在介绍的时候极其容易出现主观描述,比如菜品特点,影片评论等。容易申优的词条以客观事物类为佳,例如诗词类、地点类,或专业名词等。

2、 内容表述:词条内容的表述要客观准确,例如一个电影的词条,“本片”“该片”这类指代就不合适,应改为“影片”;尽量不要出现“我”“我们”“本公司”之类的代词;时间上要注意时效性,“今年”“昨日”等词语应替代为具体的日期。

3、 图片:图片一定要有图注和参考资料,并且图注尽量不和词条名称重复,参考资料的地址要使用图片所在页面的地址,而不要使用图片的直接地址。

4、 标点符号:标点符号要使用全角(一个标点占用两个字符)。

5、 参考资料:每个目录下的内容最后尽量都添加参考资料。参考资料最好来自大型、信赖度高的网站,可在搜索排名考前的结果中选取。另外,尽量不要选择百度相关产品的中的内容作为参考资料,例如百度空间,百度文库等,因为这些产品有免责声明。

6、 网址链接:参考资料、扩展阅读的网址注意避免失效的链接。

  7、 整体检查:词条整体编辑好之后,很多细节的地方我们仍需要认真检查,例如标点的使用是否正确,内链是否有断链、错链,开放分类是否符合词条的性质等。在最终提交最好能够要逐字逐句地检查一遍,我想这既是对百科词条负责,也是对自己的劳动成果负责。 如果无法通过的话,可以找专门编辑百科词条的人士 ,祝您成功!~

文件系统 数据库 知识库 异同

三者相同点:都可以存放数据。

不同点:应用范围不同;

文件系统是操作系统用于明确存储设备或分区上的文件的方法和数据结构;

数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库;

知识库是知识工程中结构化,易操作,易利用,全面有组织的知识集群,是针对某一(或某些)领域问题求解的需要,采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。

2022年国内主流医药数据库有哪些?

目前主要使用的医药数据库分为两大类,一个是免费医药数据库,一个是商业综合类的医药数据库。医药数据库的本质是让用户能在短时间内在一个网站把想要的信息通过检索一览无余,因此,全面性、准确性、及时性是该类数据库的主要指标。

先说免费医药数据库,大大小小的比较多,但真正用户量大,达到一定使用频率的,我们在此推荐三个最全面的:

①:DrugBank数据库,它是加拿大阿尔伯塔大学(University of Alberta)研究人员将详细的药物数据和全面的药物目标信息结合起来,建立的真实可靠的生物信息学和化学信息学数据库。DrugBank包含50万种药物信息,其中包括2653种经批准的小分子药物、1417种经批准的生物技术(蛋白质/肽)药物、131种营养品和6451种实验药物。

②:pharnexcloud,他目前是开放程度高的中文界面医药数据库,包含了全球药品研发管线、审评审批进度、全球临床试验、中国临床试验、药品招投标、集采、一致性评价等大量整合信息。

③:ClinicalTrials,它是一个基于网络的资源,为患者、他们的家庭成员、医疗保健专业人员、研究人员和公众提供了方便地访问关于各种疾病和病症的公共和私人支持的临床研究的信息。该网站由 美国国立卫生研究院的国家医学图书馆(NLM) 维护(NIH),美国国家医学图书馆提供的资源,探索所有 50 个州和 221 个国家/地区的 422,494 项研究。注:所有资料及相关研究仅供参考,未取得相关政府机构评定。

免费数据库涉及数据层面的关联性相对单一、数据深度存在一定局限性,毕竟这类数据库没有像商业数据库那样花上足够多的人力成本及时间成本去清洗、整理、维护数据。

商业类医药数据库往往是高价值数据库的代表。商业类医药数据库特点是功能强大不仅能对学术类信息加以融合处理,还能分析药品全生命周期数据,竞品药品销售详细情况、竞品企业招投标、投融资、集中采购信息等;除此之外还能实时跟踪产品管线最新信息,做到实时调整战略方向,防止做无用功浪费企业资源。现在商业类数据库可以说是医药企业必备的数据库。笔者就国内药企主要使用的商业医药数据库(同时对比两个国外数据库)给大家一一列举。

药融云企业版Pharnexcloud

数据全面性:★★★★★

运营企业:药融云数字科技

上线时间:2020年

数据库数量:218个

产品组成:药物研发库群、上市药品库群、药品销售库群、市场信息库群、一致性评价库群、原料药库群、医疗器械库群、生产检验库群、合理用药库群、医药文献等十个版块构成。

数据来源:各国药品监管机构、试验研究、学术会议报告、文献期刊、异构资源、企业公告各国卫生机构、医学新闻杂志、网络资讯、专利、协会学会等。

数据特色:数据采集近80个主流国家,监控全球10万+医药数据信息源,数据放大模型算法涉及人口学、经济学、发病率、医疗资源分布等各类特征参数。

增值服务:①专人对接需求,团队解决问题。②沙龙、巡讲、峰会、项目交易、需求对接等活动支持,能加入他们药融圈生态链。

优点:全面覆盖医药领域全产业链各环节,数据总量大、数据来源、专业报告、数据算法、结果展示都做得非常好。

缺点:相比较于全球顶尖的cortellis、informa等,pharnexcloud的数据展示结果关联性还有明显的进步空间。

pharnexcloud医药数据库后来居上,进步很快,近年来逐步成为国内医药企业选择较多的医药数据库,因其产品功能的全面和数据全面性得到越来越多的认可,希望能保持这个进步速度。

药智

综合性推荐指数:★★★★☆

运营企业:重庆康洲数据

上线时间:2009年

产品组成:由研发、一致性、生产、上市、市场、用药、药化、中药材、器械等九个版块组成。

数据来源:地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、公司年度报告、医疗卫生机构、医学杂志、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊等。

数据库数量:172个

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示:与insight、Pharnexcloud数据库大体一致。

优点:药物综合报告、审评、临床数据都做得相当不错。而且仅此一家推出了化妆品、食品数据库。

缺点:药品销售数据起步阶段暂不够成熟,全球数据相对量少。(药品销售数据对于药品的立项调研、竞品销售分析、销售战略目标制定都是重中之重)。创新药物收录数量有待提高。

医药魔方

综合推荐指数:★★★★☆

运营企业:北京华彬立成

上线时间:2013年

数据库数量:49个

产品组成:资本透视、全球新药、全球临床、基础数据、市场洞察这五个版块构成。

数据来源:实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告等。

产品亮点:资本透视和创新药物版块做得非常不错,在该领域都属于行业佼佼者。

收费:单价在国内偏高

优点:投融资版块、可视化疾病图谱和靶点整合、审评、临床等数据做充分关联、新上线的NextMed板块有一定领先性、其投融资版块做得很好。

缺点:总体数据数量偏少,药物研发也只解读了3万多个药物,比较同类产品丢失部分功能版块,全球数据不够丰富。销售数据模块虽然有,但十分封闭,无任何宣传,对其具体情况业内不了解。

医药魔方作为创新药物和医药投融资数据库目前国内用户沉积多的数据库之一,但其产品功能过于封闭,已成自己的围墙。

药渡

综合推荐指数:★★★☆

运营企业:药渡经纬信息科技

上线时间:2013年

数据库数量:132个

产品组成:由全球药物、全球器械、投资生态、临床研究、专利文献、政策法规、世界药问、数据定制八个版块构成。

数据来源:实验室研究、内部会议、专业报道、专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、在线数据库、在线辞典、电子书库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议等。

优点:其药物研发信息与国内审评、临床等多个库均有不错的关联,层级结构、标签及界面都做得相当不错。对生物药、化学药等细微标签做了单独优化。

缺点:目前没有药品销售数据,临床、上市药品分析等数据采集方面比较弱,总体数据量在业内偏弱。

药渡作为国内老牌医药数据库之一以全球研发数据为核心,重点发展咨询业务。缺少销售数据其核心版块数据,导致其数据业务只是一直低价在为其咨询业务做支撑。

米内

综合推荐指数:★★★★☆

运营企业:广州标点医药信息

上线时间:2010年

数据库数量:72个

产品组成:药品销售(多层格局,医院、零售)、审评进度、上市药品、临床试验、中标数据、全球新药研发、全球专利、项目进度这个七个版块构成

产品特色:国内药品销售数据领头企业,其医院销售数据以“三大终端六大市场”为基础,分层抽样多等级医院放大至全国。城市公立医院、县级公立医院、实体药店、网上药店、城市社区卫生中心、乡镇卫生院等各类维度齐备。

优点:南方所背景,医院销售数据算法和研发数据都做得非常不错。六大格局在国内首屈一指。近期上线了独家的电商类数据,虽然业界还在争议电商数据可信度,但毕竟先走出了这一步。

缺点:全面性比较弱,销售数据以外的全球数据、研发数据、审批数据相对重视程度很低,版本一直没有大的进展。

米内医药数据库南方所背景其医院销售版块覆盖面最广之一,但其它版块相对薄弱。

丁香园Insight

综合推荐指数:★★★☆

运营企业:杭州观澜网络

上线时间:2013年Insight(2006年总部)

产品组成:临床试验、申报进度、药品库、上市产品、制药企业、招投标、一致性评价、医药新闻、生物制品、全球数据等十个版块构成。

数据来源:内部会议、专业报道、专利、商标、在线数据库、在线词典、电子书库、异构资源共享平台、知识库、地区机构、资讯、企业公告报道、医疗会议、新闻资讯等。

产品特色:其界面小功能开发丰富特别是小图标的应用在国内UI设计上是好的,区别于同类产品。

检索方式、功能点、底层数据架构、界面展示:与药智数据库大体一致。

优点:搜索体验、UI界面小功能、时间轴、注册数据、国内药物审评、上市批文这些国内数据中做得非常不错。

缺点:市场和销售相关数据涉及较少,全球研发数据处于刚起步阶段(全球药物研发数据对于药企来说十分重要可谓是医药行业的风向标,在全球药物格局、药物立项调研、企业发展战略方向制定方面的重要性不言而喻)

Insight作为老牌医药数据库的典型代表,背靠丁香园集团的大树,目前国内用户沉积多的数据库之一,但因其药物研发数据版块、药品市场与销售数据起步晚,影响了其总体优势。

上海医工院PDB

综合推荐指数:★★★

运营企业:上海数图健康医药科技

上线时间:2011年

数据库数量:31个

产品组成:分为药物综合和新药研发监测两个数据库;药物综合数据库包含了国内市场、细分市场、全球市场、国内工业生产、企业经济运行五个版块;新药研发监测数据库包含了全球研发、中国研发、一致性评价、企业竞争,品种筛选分析五个版块。

数据来源:专利、商标、技术实施文件、学术会议、技术报告、科技期刊、文献、教科书、地区机构、资讯、新闻资讯、公司年度报告、pjb等。

优点:工信部背景知名度高国产医药数据库鼻祖,审评、临床等数据有不错的关联展示;新上线的RPDB零售板块有明显的优势提升;RAS医药处方分析系统具备一定独家性。

缺点:数据全面性相对不高,部分工业类数据更新较慢,UI设计过于传统。PDB作为全国老牌医药数据库之一,全球药物研发数据采集处于起步阶段,也许是底层架构设计问题单开了一个CPM(新药研发监测数据库)导致其部分关联性较差。

科睿唯安cortellis

综合推荐指数:★★★★☆

产品组成:Cortellis 数据库包含Cortellis竞争情报、Cortellis早期药物发现、CMC、仿制药、原料药、系统生物学Metacore等等多个模块,主要由竞争信息、疾病简报、监管信息、新闻、药物发现信息这几个版块构成;

数据来源:各大药品监管机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报等。

检索方式、功能点、底层数据架构:这三个维度和informa数据库基本一致,只是样式展示风格不一样。

优点:  在展示结果关联性、专业报告、数据维度方面都做得非常好。

缺点:  缺少系统化药品销售数据,对中国企业管线监控出现不少滞后和少量错误,缺少中国药监局等数据分析。

cortellis医药数据库目前在世界医药领域知名医药数据库之一,因在国内因为其水土不服相比之下使用人群比例不是那么多。

英富曼Informa

综合推荐指数:★★★☆

产品组成:Biomedtracker、Pharmaprojects、Sitetrove、Trialtrave、Datamonitor Healthcare、In Vivo、Medtech Insight、Pink Sheet、Scrip多个版块组成。

数据来源:各国药品监管机构、医疗卫生机构、新闻杂志、网络资讯、文献期刊、学术报告、专利商标、公司年报、搜索引擎、学术会议等。

检索方式、功能点、底层数据架构:这三个维度和cortellis数据库基本一致,只是样式展示风格不一样,更符合国人使用习惯。

优点:可以综合计算药物批准通过率,数据更新历史记录,在新闻数据追溯、展示结果关联性、数据维度方面都做得很好。

缺点:没有销售数据、没有仿制药信息、缺少中国药监局数据解读,中国企业管线跟踪滞后;

Informa医药数据库当前世界主流医药数据库之一,其Pharmaprojects版块Pharnexcloud的’全球药物研发版块’被客户比较得多,因为价格和缺少国内审批等数据因此占有率偏低,目前在国内主要客户人群为高校为主。

一共写了目前国内主要使用9个主流数据库的测评,2个国外医药数据库。每个数据库都各有特色,可以根据自身情况供您选择。

产生式系统如何建立知识库和综合数据库

通过输入或修改规则建立数据库,,设计完后,存入数据库。

生式系统的简要工作原理是: 控制模块首先从综合数据库中选出某个特定的信息,然后从规则库中依次选取产生式与该数据进行匹配,如果两者一致,或者是近似一致且满足相关条件,那么就匹配成功, 则匹配失败,继续调用下一条产生式。

产生式系统一般由: 规则库,总和数据库和推理机(控制模块和推理模块)组成。

计算机常识中知识库与数据库有什么区别和联系

数据管理、信息管理、知识管理间的关系是前者是后者的基础,后者是前者的延伸与发展。数据管理是利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、存储、处理和应用的过程。其目的在于充分有效地发挥数据的作用。实现数据有效管理的关键是数据组织。随着计算机技术的发展,数据管理经历了人工管理、文件系统、数据库系统三个发展阶段。信息管理是为了有效地开发和利用信息资源,以现代信息技术为手段,对信息资源进行计划、组织、领导和控制的社会活动。简单地说,信息管理就是人对信息资源和信息活动的管理。信息管理是指在整个管理过程中,人们收集、加工和输入、输出的信息的总称。信息管理的过程包括信息收集、信息传输、信息加工和信息储存。知识管理就是为企业实现显性知识和隐性知识共享提供新的途径,知识管理是利用集体的智慧提高企业的应变和创新能力。知识管理包括几个方面工作:建立知识库;促进员工的知识交流;建立尊重知识的内部环境;把知识作为资产来管理。

典型机电系统数据库和知识库需要具备哪些主要

先看下三种管理系统的定义:

数据库管理系统(database management system)是一种操纵和管理数据库的大型软件,是用于建立、使用和维护数据库,简称dbms。它对数据库进行统一的管理和控制,以保证数据库的安全性和完整性。用户通过dbms访问数据库中的数据,数据库管理员也通过dbms进行数据库的维护工作。它提供多种功能,可使多个应用程序和用户用不同的方法在同时或不同时刻去建立,修改和询问数据库。它使用户能方便地定义和操纵数据,维护数据的安全性和完整性,以及进行多用户下的并发控制和恢复数据库。

模型库管理系统MBMS系统包括模型属性库管理、模型生成、模型运行三个功能模块。 模型属性库需要提供下列信息:(1)为用户提供有关模型属性的特征信息,便于用户正确地使用模型,对模型的运算结果作出正确的判断;(2)指导用户迅速准确地查找到有关模型,了解模型及其输入输出参数的相关信息;(3)为用户新增模型的源代码和可执行代码的修改和模型的调用提供相关信息。类似于数据库管理,模型属性库的管理包括模型属性的增加、删除、修改、查询以及新库的创建等操作。

知识库(Knowledge Base)是知识工程中结构化,易操作,易利用,全面有组织的知识集群,是针对某一(或某些)领域问题求解的需要,采用某种(或若干)知识表示方式在计算机存储器中存储、组织、管理和使用的互相联系的知识片集合。这些知识片包括与领域相关的理论知识、事实数据,由专家经验得到的启发式知识,如某领域内有关的定义、定理和运算法则以及常识性知识等。

由此可以简单的这样认为:数据库解决的是数据存储的问题、模型库主要解决的是标准的问题,而知识库主要是为了解决现实工作中遇到的问题,下面举个实际知识库管理系统的例子:

kmpro知识管理系统知识库模块功能说明:

1、应用功能

1.1、动态维度管理:系统级自定义维度管理

1.1.1、后台功能:系统管理员或自定义多级知识库和多级级维度

1.1.2、前台功能:授权前台用户情况下,前台用户可自行维护权限范围内维度(增、删、改)

1.1.3、维度权限:由后台系统管理赋予维度访问权限(查看、审核、下载、发布、删除、维度维护、评价及继承父级权限)

1.1.4、维度展示:可根据不同用户提供不同权限的维度展示,对没有权限访问的维度可做:变灰、不可见,可见不可访问等操作

1.1.5、多维度知识发布:同一条知识可同时发布在不同维度,可对知识附件进行同样可见却有不同操作(只读、编辑、打印、下载)的控制

1.2、维度权限管理:系统级维度访问权限控制

1.2.1、维度管理权限:后台管理员可授权用户对前台维度进行管理操作

1.2.2、知识附件访问权限:知识发布用户可自定义附件访问人或角色的只读、编辑、下载、打印等权限

1.2.3、知识查阅权限:后台管理员可授权用户对前台知识的分类查阅权限

1.2.4、知识发布权限:后台管理员可定义不同用户的知识发布权限

1.2.5、知识审核权限:后台管理员可定义不同用户的知识审核权限

1.2.6、版本管理权限:后台管理员可定义不同用户的新版本知识发布和浏览权限

1.2.7、知识删除权限:后台管理员可定义不同用户在自己的权限范围内的知识删除权限

1.2.8、个人门户权限:后台管理员可定义不同用户的个人知识门户的访问权限权限

1.2.9、学习计划权限:后台管理员可定义不同用户是否有企业学习计划发布或管理权限

1.2.10、公告管理权限:后台管理员可定义不同用户的公告发布管理权限

1.2.11、征询系统管理权限:后台管理员可定义不同用户的问题发布和维度控制权限

1.2.12、问题诊断关联权限:后台管理员可定义不同用户具有不同的知识手动关联权限

1.3、知识地图:展示组织知识结构分布示意图

1.3.1、知识结构地图:图形化展示系统内的知识分布状态和个人在组织内的知识结构存在状况

1.3.2、人力知识地图:图形化展示系统用户架构和某一系统用户的知识范围,体现用户的岗位知识内容

1.4、知识资产统计:分部统计系统内知识知识资料状况

1.4.1、知识资产量统计:分维度统计系统内的知识资产总量

1.4.2、知识使用率统计:分维度统计系统内的知识资产利用率

1.4.3、知识增长率统计:分维度、分时间段统计系统内知识资产增长情况

1.5、平台培训管理:为系统内用户提供必学知识的计划管理

1.5.1、学习计划建立:系统管理员授权后,可建立关于某一主题的学习计划,并可指派某些角色或用户可用

1.5.2、学习计划管理:更改培训对象,增删培训内容

1.6、知识英雄榜:用户发布知识数量排序表

1.6.1、总排行:系统用户在本系统内发布全部知识的排行表

1.6.2、月排行:系统用户在本系统内发布知识按月的排行表

1.6.3、日排行:系统用户在本系统内发布知识按日的排行表

1.7、用户统计:详查用户信息与知识状况

1.7.1、在线用户:显示在线的全部用户,可对在线用户进行发送即时站内信息、查看个人门户、查看个人资料等操作

1.7.2、全部用户:显示系统内全部用户,可对在线用户进行发送站内离线信息、查看个人门户、查看个人资料等操作

1.8、系统工具:系统内的常用工具

1.8.1、发布公告:发布本系统的公告信息,显示在首页的公告栏

1.8.2、公告管理:对公告进行管理,修改和删除

1.8.3、维度管理:对用户有管理权限的维度进行修改、调整

1.8.4、批量转移:本工具提供对有权限的维度内的知识进行批量的转移,转移到其他的维度

1.8.5、问题和建议:本系统提供给用户提交建议和问题的功能,系统管理员会根据问题和建议的情况进行回复

1.8.6、帮助文档:本系统提供用户个性化的帮助文件,由系统管理员发布

1.9、个人知识:用于管理个人在平台里面的所有知识的操作功能

1.9.1、发布新知识:点击发布新知识,进入知识的发布界面.填写知识标题,关键词,正文内容,选择要上传的附件,可连续点击增加附件,添加多个附件。点击上传按钮,选择要上传的文件

1.9.2、已发布知识:个人发布完、经过审核之后的知识列入此栏目

1.9.3、被驳回知识:审核人员核准知识审核不通过的知识

1.9.4、已过期知识:已经过期的知识

1.9.5、已删除知识:已删除的知识列

关于数据库知识库和数据库的知识体系的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

数据库知识库 数据库知识库和模型库的关系数据库知识库和黑板知识库的区别材料设计的数据库和知识库知识库和数据库都是数据库知识库和数据库模型库数据库方法库知识库之间相互关系知识库包括数据库和规则库知识库和数据库的区别知识库和数据库的关系知识库和数据库都是数据库
扫码二维码