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在材料科学数据领域，存在模式增殖和创建过程复杂等问题。研究人员开展了基于结构和上下文感知推荐的异构材料数据模式半自动构建系统研究。结果显示该系统提升了模式创建效率、减少了模式增殖，对材料科学数据管理意义重大。
在材料科学蓬勃发展的当下，数据驱动的研究范式正逐渐成为主流。借助机器学习和大数据技术，科研人员能够从海量材料数据中挖掘出有价值的信息，推动材料科学的创新发展。然而，在数据的海洋中，数据出版和异构数据处理却面临着重重挑战。
材料科学数据种类繁多，属性复杂，且具有高度专业性，不同研究人员对数据的需求和使用方式也各不相同。为了满足这些个性化需求，各类材料科学数据平台纷纷允许用户自定义数据模式（schema）。比如 Materials Data Facility（MDF）、National Institute of Standards and Technology（NIST）Materials Data Curation System（MDCS）等平台，都赋予了研究人员定义特定数据模式的权力。但这种灵活性也带来了新的问题，其中最突出的就是数据模式的增殖和创建过程的复杂性。
由于不同背景的用户对数据表示的需求和偏好差异巨大，导致数据模式的多样性不断增加。就像 “Ni - based superalloy composition data schema”，不同研究人员构建的方式大相径庭，这使得标准化模式难以建立，数据的一致性和准确性也难以保障，在数据分析时容易引发混乱和错误。此外，传统的手动创建数据模式的方法效率低下，用户常常受限于知识、经验不足以及操作失误等问题，严重阻碍了半结构化数据模式的定制。
为了解决这些棘手的问题，北京科技大学的研究人员开展了一项极具意义的研究。他们提出并实现了一种基于结构和上下文感知推荐的半结构化异构材料数据模式半自动构建系统（DSCS）。该研究成果发表在《Scientific Data》上，为材料科学数据管理带来了新的曙光。
研究人员在开展这项研究时，运用了多种关键技术方法。首先，定义了模式片段（Schema fragment）的概念，将半结构化数据模式分解为具有灵活性、独立性、可重用性、可扩展性和完整性的片段，以简化数据处理。其次，引入了模式片段树（Schema Fragment Tree，SFT）结构来表示数据模式，这种结构能够清晰地展现数据的层次和嵌套关系。然后，基于 SFT 结构设计了数据模式推荐算法，通过计算模式片段树的编辑距离（SF - TED）来衡量模式之间的相似性，为用户推荐相关的模式片段。同时，利用片段索引和语义搜索技术，快速筛选出候选模式片段，提高推荐效率。
研究结果
- 系统架构：DSCS 系统由模式处理、模式相似性比较和模式片段推荐三个模块组成。模式处理模块收集并处理来自 NMDMS 平台的大量模式数据集；相似性比较模块运用 SF - TED 算法计算模式片段树的相似性；模式片段推荐模块根据相似性得分向用户推荐最相关的模式片段123。
- 系统功能：该系统提供了在线创建、上传和导出模式的功能。用户可以通过拖拽模式字段类型、输入字段名称和选择推荐的模式片段来设计个性化的数据结构。系统会根据用户输入的上下文信息，实时推荐相关的模式片段，用户可根据需求选择是否导入，还能随时保存和导出创建的模式45。
- 性能验证：研究人员使用 NMDMS 提供的材料科学数据模式数据集对 DSCS 系统进行了验证。结果表明，该系统在推荐模式片段方面表现出色。与传统的 TF - IDF 和 BM25 算法相比，SF - TED 算法在精度、召回率和 F1 得分上都有显著提升。当推荐的模式片段数量 K = 3 时，系统性能最佳，此时召回率增长最快，F1 得分达到最大值。同时，使用推荐功能创建模式的工作量平均减少了 50.5%，模式增殖程度降低了 16.5%。此外，片段索引和语义搜索模块的引入，使候选检索的处理时间平均减少了 95.8%678。
研究结论与讨论
这项研究成功开发了适用于材料科学领域的半自动模式构建系统，通过引入推荐驱动的模式片段框架，大大简化了数据模式的创建过程，提高了效率，降低了半结构化数据管理的复杂性。与基线方法相比，模式创建效率提高了 50.5%，模式片段检索时间减少了 95.8%。
然而，研究也存在一些有待进一步探索的地方。例如，模式分区规则的灵活性还有提升空间，目前的方法虽有效，但探索其他分区策略可能会带来更好的标准化和可扩展性。另外，系统目前主要基于上下文推荐，未来需要拓展其功能，融入用户特定特征等，以提高推荐准确性，同时还要解决冷启动和异常检测等问题。随着模式数据库的不断扩大，将机器学习算法集成到推荐模块中，有望进一步优化系统性能，提高推荐的准确性和速度。
总的来说，该研究成果为材料科学数据管理提供了创新的解决方案，对推动材料科学的发展具有重要意义。并且，研究人员设想该系统未来能够应用于更多领域，为解决半结构化数据管理难题贡献力量。
