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[期刊] 图书馆学研究
[作者]
唐晓波 叶晨孟
研究旨在探索对互联网新闻文本信息的高效利用。借助自主建立的高频情感词典、领域情感词典,与已有的心理学情感词典作对比,创新性地融合新闻热度和读者态度设计3种情感计算方式:基本权重公式、情感—新闻热度计算公式和情感—读者态度计算公式,进行情感分析;并将该情感分析方法应用于股市预测中,对比了不同情感词典与不同情感计算方法使用支持向量机对股市涨跌的预测能力。实验表明,融合新闻热度和读者态度的情感分析方法比不考虑新闻热度和读者态度的情感分析方法效果更好,并且在实验中使用与领域相关的积极高频词汇进行情感分析取得了更好
关键词：
情感分析 领域词典 读者态度 新闻热度
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
许雪晨 田侃
研究目标:探讨如何对媒体报道、公司新闻等非结构化数据进行文本分析,并应用于股票价格波动预测。研究方法:提出一种基于金融文本情感分析的指数预测模型SA-BERT-LSTM,对沪深300指数的涨跌进行预测。研究发现:情感分析特征能够有效提高模型预测的准确率;相比三种对照模型(BP神经网络、支持向量机、XGBoost),SA-BERT-LSTM模型预测精度更高;该模型同样适用于个股价格预测。研究创新:将BERT模型应用到财经新闻情感分析中,将情感特征与股市行情交易数据结合,有效提高了股指趋势预测的准确率。研究价值:本文将文本情感引入金融市场预测领域的尝试,有助于促进人工智能、机器学习在经济学中的研究与应用,为推进国家人工智能战略落地实施提供参考。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
任红娟
通过对现有知识结构划分方法的梳理,总结了当前的知识结构融合方法,用数据表明了融合文献的内容和引用特征进行知识结构划分的必要性。在此基础上,通过实验证明用最大值函数将文献的标题和摘要内容特征以及文献耦合引用特征融合进行知识结构划分的效果,并将其与现有方法进行对比。结果表明:该融合函数可以提高知识结构划分的精度。
关键词：
知识结构 融合方法 融合函数 内容—引用
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李吉 黄微 郭苏琳
[目的 /意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。
关键词：
相似度 信任度 微博 内容推荐
[期刊] 情报学报
[作者]
陈悦 王康 宋超 左佳 潘云涛 高继平
本文提出了一种用于技术融合与演化路径探测的新方法,即技术群相似度时序分析法,并将其应用于增材制造领域的技术发展路径分析。首先,以增材制造技术专利数据为分析对象,从专利文献记录层面、技术层面和技术域层面,依次对该技术领域整体变化趋势进行测度;再次,基于IPC (International Patent Classification)分类号共现原理,利用社区探测算法识别技术群,并通过余弦相似度关联相邻时间区间的技术群;最后,通过可视化技术展示不同时间区间内技术群之间的融合和扩散演化关系。研究结果表明,增材制造技术处于快速发展期,技术融合能力与继承性逐渐增强,日益成为相对独立的技术领域。增材制造技术融合与扩散演化路径明确,主要包含增材制造材料和工艺、计算机辅助设计和增材制造应用三大主路径。近年来,金属增材制造和电弧增材制造成为技术热点,生物医疗领域、建筑领域和食品领域成为技术重点应用领域。技术群相似度时序分析法是传统IPC共现方法的有益补充,从动态视角展示技术演化路径,为全面探测技术演化路径提供新的视角和技术手段。
关键词：
技术融合 技术群 技术相似度 演化路径
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李纲 刘广兴 毛进 叶光辉
指出情感标签由评价对象和情感词组成,包含评论的关键要素,能清楚地表达评价者的观点意见。提出一种针对产品网络评论的情感标签抽取模型,利用依存句法分析设计情感标签抽取算法,通过情感极性计算对抽取出的情感标签进行过滤。通过放宽的抽取规则与情感极性过滤相结合,以提高情感标签的召回率,实现潜在评价对象的抽取。最后用网络抓取的产品评论语料作为测试数据集对模型进行测试,获得较高的抽取准确率和召回率,并对模型中存在的问题进行总结,作为模型改善的指导。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
徐勇 张慧 陈亮
模糊综合评价方法是一种对定性问题进行定量评价的有效方法，在电子商务、采矿、环境等领域有着广泛的应用。文章针对Ｗｅｂ ２．０环境下文本形式的评价信息用户生成内容（ＵＧＣ），在情感分析的基础上，利用模糊统计方法确定指标权重和模糊综合评价的隶属度，通过比较分析选择适合的模糊合成算子，建立用户生成内容模糊综合评价模型ＦＣｅ。并以淘宝商品文本评价信息为测试数据，对综合评价方法 ＦＣｅ进行了实证分析，证明了ＦＣｅ的有效性。
关键词：
用户生成内容 模糊评价 文本情感分析
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张发明
针对传统信用评价方法多是静态评价的不足,本文提出了一种融合SOM与K-means算法的动态信用评价方法。文章首先对动态信用评价问题进行了介绍,并利用E-TOPSIS方法对单时点下的静态信息进行集结,以确定被评价对象的信用评价值;然后在融合SOM算法和K-means算法各自优势的基础上,提出了SOM-K算法的原理和步骤;最后以SOM-K算法对被评价对象进行聚类,并确定相应信用等级。文章最后进行了实例验证。验证结果表明,该方法能够较好地克服静态信息下由于信息突变造成评价结果失真的问题。
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
吴晓群 温雅丽
一种基于模糊神经网络的信息融合方法 ,在以此构造的基于多源信息融合的分类系统中 ,采用了多层模糊IF/THEN规则进行分类。为了处理模糊语言值 ,提出了一种能够控制模糊输入矢量的神经网络体系结构 ,该方法能够对非线性实间隔矢量和模糊矢量进行分类。实验表明 ,此融合方法是切实可行的。
关键词：
神经网络技术 信息融合
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李庆玲 翟凯 郭鸿锐 段晴川
针对迭代最近点（iterative closest point，ICP）算法和正态分布变换（normal distributions transform，NDT）算法实现点云配准误差较大的问题，该文提出了一种NDT-ICP点云配准算法。NDT-ICP算法主要包括NDT粗配准和ICP精配准两个核心环节，NDT粗配准环节得到的位姿变换矩阵作为ICP精配准环节的位姿初始值，ICP精配准环节通过Gauss-Newton法迭代求解目标函数输出最优变换矩阵。实验结果表明，NDT-ICP算法较ICP算法和NDT算法有效降低了绝对位姿误差，提升了点云配准精度。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
王晓松 杨刚
【目的】结合树木图像颜色和纹理特征,融合聚类和分类算法对树木图像进行多目标优化分割,从而提高自然背景下树木图像分割的准确性。【方法】首先,利用MSCC框架理论,解决聚类和分类目标函数同时依赖于聚类中心的问题。然后,分别选定聚类性能评价指标函数和分类性能评价指标函数。最后,采用多目标进化优化方法——NSGA-Ⅱ算法进行优化,得到Pareto前端最优解集,并通过计算聚类有效性指数I的最大值,寻找最优解决方案。选择具有代表性的法国梧桐、侧柏、松树和杏树等自然背景下拍摄的4幅图像作为样本。分别采用Kmeans、Fuzzy C-means、对聚类目标函数进行单目标优化,采用MOPSO方法进行多目标优化,以及NSGA-Ⅱ方法进行多目标优化等5种方法对样本图像进行分割比较。【结果】在聚类中心数量相同、种群大小相同、遗传代数相同的条件下,指数I的值表明本文提出的分割方法优势显著。对于4类不同样本图像分割的指数I值进行对比可知,以HF指数为单目标函数进行遗传优化的结果优于单一使用K-means和FCM算法; MOPSO多目标优化方法分割结果优于单目标优化结果;基于NSGA-Ⅱ优化的多目标函数分割结果又优于MOPSO多目标优化结果。【结论】融合聚类和分类算法构建聚类性能评价指标函数和分类评价性能指标函数,并采用非支配排序遗传算法对多目标函数进行优化,能更好地保留树木图像的颜色和纹理特征,分割准确率显著提高。
关键词：
多目标优化 树木图像 NSGA-Ⅱ
[期刊] 林业经济问题
[作者]
蔡清
基于采集自雅虎图片分享网站Flickr上带有地理标签的森林旅游照片数据,构建游客-景点关系矩阵,运用隐特征分析模型和旅游景点热度分析模型相融合的方法,分析游客对未去森林旅游景点的感兴趣程度,为游客提供一份专属的个性化的森林旅游景点推荐方案。研究结果表明:对于隐特征分析模型的森林景点推荐,正则化参数有效降低森林景点数据稀疏所导致的预测精度下降,同时合理的特征维度有助于提升森林景点评分预测的精度。此外,融合森林景点热度分析的个性化推荐对推荐准确度和新颖性的提升都有积极帮助。因此,提出加强森林旅游个性化推荐算法的优化以及增强森林旅游个性化推荐的新颖性研究的建议。
[期刊] 统计研究
[作者]
黄恒君 高海燕 韩君
大数据和机器学习正在改变经济统计学的研究范式与方法。宏观经济数据作为统计产品，用于描述一定范围内的经济状态或联系。与微观多源异构数据一样，宏观经济数据也具有融合二次开发的潜质，且具备更好的数据质量保障。本文在梳理机器学习数据融合方法的基础上，指出一类宏观经济数据融合任务，提出一种宏观经济数据融合方法，旨在提高预测能力。首先，通过论证经济状态数据、经济关联数据的可融合形式特征，给出提取不同类型数据共同特征的模型化表示方法；进而提出一种数据融合模型，给出模型求解的交替迭代求解算法，该模型可以统一处理数据融合基础上的无监督学习、监督学习和半监督学习任务。并且，本文基于2017年中国统计年鉴、2017年中国投入产出表和2017—2018年中国经济景气月报数据开展数据融合应用，结果表明，与非融合方法相比，数据融合方法提高了预测精度。
关键词：
数据融合 经济状态 经济关联 机器学习
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张敏 李贤均 王瑞琦 张则强
间歇过程数据上呈现出较强的非线性、高维性以及耦合性等特点，故障识别难度较大，而弱故障又具有幅值低，易被噪声干扰的特点，当间歇过程中出现弱故障时，更加大了检测人员对故障识别的困难。为解决该问题，提出一种基于时空融合特征的间歇过程弱故障识别方法，该方法设计一种并行时空特征提取网络对数据进行特征提取，通过对特征进行识别来判断故障类别。并行时空特征提取网络由卷积神经网络(Convolutional Neural Networks， CNN)和长短期记忆网络(Long Short Term Memory， LSTM)并行构成，同步计算，网络的输出端由一定尺寸的卷积核对各网络提取的特征进行深度融合，最后通过一个全连接层将特征输入分类器，进行故障识别。利用青霉素发酵仿真实验数据进行实验，验证了方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
祝娜 尹俊华 翟羽佳
[目的/意义]作为科技创新的重要手段，技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义，文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法，以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例，首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集，计算技术相对相似度，基于AP聚类算法进行技术聚类；然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点，构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练，预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异，可以快速、客观地识别技术融合，为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。
关键词：
技术融合 深度学习 专利共类 预测方法
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