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[期刊] 情报学报
[作者]
张金柱 李溢峰
为了丰富专利分类的网络和文本语义表示，实现两者更有效的语义融合，提高技术融合预测效果，提出基于专利分类序列和文本语义表示的技术融合预测方法。首先，综合考虑专利分类位置及其上下文语境，直接对专利分类序列进行语义表示，提出基于专利分类序列语义表示的技术融合预测方法；其次，根据专利分类在序列中的重要性排序研究专利分类文本分配方法，形成基于专利分类文本语义表示的技术融合预测方法；在此基础上，设计多种特征融合方法，提出融合专利分类序列结构和文本内容语义表示的技术融合预测方法；最后，基于链路预测的理论和方法对提出的多种技术融合预测方法进行定量评价。在无人机领域的实验证实，专利分类序列语义表示模型的效果明显优于其他网络表示学习方法；依据重要性排序的专利分类文本赋予方式优于文本平均分配方式，基于此的专利分类文本语义表示能更好地进行技术融合预测；“SVM (support vector machine)+哈达玛积”的特征融合方法在所有方法中表现最优，较单一方法均有提高。本文提出的方法能够提高技术融合预测的效果，更好地为技术布局、技术研发提供借鉴和参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王秀红 周曼 金玉成
[目的/意义]专利文献包含着丰富的创新知识信息,是一种重要的知识载体。世界各国专利文献均有统一的内容编排体例,具有专利文献自身的用词特点。[方法/过程]通过构建领域专利知识库,用于计算专利文本词项的专利语义权重,具体过程为:假设两待比对的专利文本为和,首先通过词包法将其表示成实词向量;然后通过构建的领域专利知识库赋以各词项专利语义权重,进一步表示成带有专利语义信息的向量;再结合TF-IDF规则,最后将专利文本表示成带有专利语义权重信息以及词频权重信息的文本向量和。[结果/结论]研究为构建领域专利知识库提供
[期刊] 统计与决策
[作者]
万校基 李海林
文章引入动态时间弯曲方法度量金融多元时间序列数据中特征分量之间的相互关系,提出自适应中心线算法来获取一条综合序列,进而反映金融多元时间序列数据中特征分量之间的异步相关性,有效地实现金融多元时间序列的数据降维和特征表示。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈芬 李小飞
文章在END序列下,利用END序列的Bernstein型不等式,得到了END序列样本分位数的Bahadur表示及其强相合性,推广和改进了已知的一些文献中的相应结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈芬 李小飞
文章在END序列下,利用END序列的Bernstein型不等式,得到了END序列样本分位数的Bahadur表示及其强相合性,推广和改进了已知的一些文献中的相应结论。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
毛雪岷 杨杰
文章讨论了基于分类的SVM非线性回归算法及其在时间序列预测中的应用。与传统SVM回归算法相比,本算法有更强的不敏感性和健壮性、参数值可设定性并可避免过拟合现象。文中提出了一种计算预测模型初始参数值的方法,可以高效地找到较好的模型参数,并通过实验对方法的有效性和可行性进行了验证。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李慧 庞经纬 孟玮
[目的/意义]准确地对技术机会进行预测，能够帮助组织评估和发现具有前景的技术机会，支撑和优化技术研发战略决策与布局，从而提升组织在技术创新领域的竞争优势。[方法/过程]提出一种基于VGAE框架的ss-VGAE技术预测方法。首先，运用生长曲线划分和确定目标领域的生命周期，运用能够兼顾主副IPC的方法在各阶段建立专利知识流网络，并分别提取网络中各个节点的语义特征和结构特征；其次，使用变分图自编码器VGAE学习节点的向量表示；最后，利用重构出的邻接矩阵进行技术机会链路预测。[结果/结论]使用石墨烯专利数据对本文方法的有效性进行验证，结果显示基于ss-VGAE的技术机会链路预测模型取得的AUC、AP均优于其他模型，并在当前石墨烯知识流网络上的技术机会进行预测，验证该模型能够有效地挖掘潜在的技术机会，支撑技术研发战略决策和组织技术竞争力的提升。
[期刊] 统计与决策
[作者]
江雨燕 邵金 陈梦凯 王付宇
由于金融时间序列具有高度非线性、不稳定性等特点，单一预测模型的预测精度受限。文章将集成经验模态分解（EEMD）技术和长短期记忆网络（LSTM）相结合，同时融入麻雀搜索算法（SSA）优化神经网络参数，构建了EEMD-SSA-LSTM混合预测模型。首先将该金融时间序列进行EEMD分解，其次将分解所得的各IMF分量与残差项输入到SSA优化后的LSTM网络进行逐个预测，最后通过累加得到最终预测结果。以上证指数价格为研究对象进行实证分析，结果表明，所提出的混合预测模型的MAPE、RMSE、MAE分别为0.0122、0.3278、0.2681，具有更高的预测精度与适用性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
岳丽欣 刘自强 刘春江 方曙
[目的 /意义]探索融合引用和文本特征的专利技术创新路径识别分析方法，有助于规避技术创新风险、优化选择技术创新路径，对提升创新主体的创新能力，促进现代产业发展，布局科技前沿发展战略等具有重要的意义。[方法 /过程]首先基于Node2Vec模型和Doc2Vec模型将专利引用和文本数据表示学习为可计算的高维向量；然后利用LDA主题模型进行技术主题识别并结合T-SNE算法降维，添加时间维度构建初始技术创新路径；最后，在专利引用和文本特征向量表示结果基础上，开展向量融合拼接从而实现融合引用和文本特征的技术创新路径识别。[结果 /结论 ]通过对超级电容器领域的实证，验证提出的融合引用和文本特征的的技术创新路径识别方法能够从特定领域专利文献中高效、准确地识别专利技术创新路径，证明方法的可行性和有效性。
关键词：
嵌入 主题模型 引用关系 创新路径
[期刊] 统计与决策
[作者]
周德强
DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型都是针对小样本进行预测的方法,文章根据DDGM(1,1)模型和LS-SVM模型结构特点上的相似性,将LS-SVM算法引入DDGM(1,1)模型,构建了一种基于DDGM(1,1)与LS-SVM算法融合的预测模型。该模型基于DDGM(1,1)模型作为建模原型,利用LS-SVM算法优化了DDGM(1,1)模型的参数估计方法,增强模型的推广性。实验表明,新模型充分发挥两种小样本预测技术的各自优势,实现了优势互补,对近似非齐次指数时间序列的预测具有较高精度。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张玉洁 白如江 刘明月 于纯良
[目的/意义]针对SAO结构短文本分类时面临的语义特征短缺和领域知识不足问题,提出一种融合语义联想和BERT的SAO分类方法,以期提高短文本分类效果。[方法/过程]以图情领域SAO短文本为数据源,首先设计了一种包含"扩展-重构-降噪"三环节的语义联想方案,即通过语义扩展和SAO重构延展SAO语义信息,通过语义降噪解决扩展后的噪声干扰问题;然后利用BERT模型对语义联想后的SAO短文本进行训练;最后在分类部分实现自动分类。[结果/结论]在分别对比了不同联想值、学习率和分类器后,实验结果表明当联想值为10、学习率为4e-5时SAO短文本分类效果达到最优,平均F1值为0.852 2,与SVM、LSTM和单纯的BERT相比,F1值分别提高了0.103 1、0.153 8和0.140 5。
关键词：
SAO 短文本分类 语义联想 BERT
[期刊] 图书情报知识
[作者]
李旭晖 吴燕秋 王晓光
作为记录信息的一种重要形式,图像包含了丰富的语义信息。随着图像资源的不断累积,有效的图像语义表示成为了提高图像检索效率的关键。文章梳理了关于图像描述与表示的相关研究,归纳出现有研究仍存在对过程性知识的表示相对不足,反方向的概括关联表示相对薄弱这两项问题。因此为探究自然有效且可计算的图像语义表示方式,我们提出以"演化"的视角来剖析图像的语义表示问题。文章构建了基于表示过程的层次描述框架,深入分析了该表示方式的重点与难点,并以具体案例示例说明。基于演化视角的图像语义表示重视表示结果与过程,符合用户解读习惯,为
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
宋宁远 王晓光
叙事性文本是对现实世界的记录,也是人文学者的研究对象与基础,对叙事性文本的阐释更是人文学术研究的基本任务。随着数字人文的发展,人文学者对远距离阅读与策略型阅读的需求与日俱增。作为构成叙事性文本的基本单元,事件和情节是文本解读的重点。为了更好地适应人文学者阅读需求的转变,建构叙事性文本智慧数据,支撑数字人文研究,以情节为视角,以事件为基础,对广泛存在的叙事性文本进行深层次语义表示与结构化处理显得尤为重要。但现阶段较为成熟的文本表示方法更适用于结构相对清晰、统一的科学文本,不能很好地表示叙事性文本中存在的复杂叙事结构,因此,以知识表示与知识组织为出发点,构建符合叙事性文本特征的语义结构化表示方法具有十分重要的意义。本文在梳理叙事学基本理论与概念,以及事件知识表示、事件本体与叙事本体等理论研究的基础上,对叙事文本中存在的事件、事件间关系进行语义建模与表示,同时完善了对情节的定义,构建了基于事件的情节本体EBPO,提出了叙事性文本的"层次—网络"结构模型,用以实现对叙事性文本的语义结构化表示。初步标注的实验结果表明,借助情节本体及结构模型,可以实现对叙事性文本的语义结构化处理。图8。表4。参考文献61。
[期刊] 情报学报
[作者]
李有梅
本文提出了一种通过构造主题树形结构去衡量文献知识量的一种方法，并给出了测量局部知识量的两个指标，深度和平均宽度。对该方法的实际可能性做了讨论
关键词：
知识量,语义关系,主题树
[期刊] 情报学报
[作者]
易明 刘明 冯翠翠
针对单领域推荐中的数据“稀疏性”和用户“冷启动”问题，提出一种综合利用评分信息和特征信息的跨领域推荐模型。首先，利用异质网络表示学习，针对源领域和目标领域的异质信息网络，通过元路径、DeepWalk算法生成网络表示学习向量，进而利用个性化非线性融合输出源领域和目标领域的物品特征信息向量；其次，利用神经网络模拟CMF (collective matrix factorization)，生成用户和物品的评分信息向量，并通过映射函数MLP (multilayer perceptron)将用户评分信息向量映射到不同领域，以突出用户特征在不同领域的差异性；最后，将评分信息和特征信息有机融合，以损失函数为依据，采用梯度下降的方法学习模型的参数，从而完成评分预测。研究结果表明，在豆瓣网和Amazon数据集上，本文模型均优于其他相关算法；在提升推荐效果方面，目标领域RMSE (root mean squared error)和MAE (mean absolute error)下降了1%～15%，源领域RMSE和MAE下降了1%～19%；在用户“冷启动”方面，目标领域的RMSE和MAE下降了1%～14%。
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