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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
魏巍 魏蕾如 郑杜
[目的/意义]构建了一个利用文本分类方法从社交媒体数据中自动识别药物不良反应(ADR)信息的预警模型,可以帮助食品药品监管部门和制药公司识别社交媒体上可疑的ADR消息。[方法/过程]该模型包含3个重要组成部分:降维机制,自动扩充训练数据以及由此产生的分类器,该分类器可以有效地从健康相关的社交媒体中提取用药者评论的药物不良反应相关贴文。将LDA模型作为一种降维方法解决社交媒体分析中面临的高维问题,并将学习过程建模为一个半监督分类问题,帮助检索更多相关的未标记贴文。[结果/结论]本文提出的方法能够在低维空间特
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
牟冬梅 王萍 黄丽丽 靳春妍 邵琦
[目的/意义]研究旨在基于虚拟健康社区的自由文本数据,构建药物不良反应事件探测模型。从而为政府监管部门、医疗卫生机构和医药公司提供知识支撑,减少药物不良反应事件的发生。[方法/过程]首先梳理了主题相关的研究现状,然后搭建药物不良反应事件探测模型的整体架构,并深入阐述各层模型的基本要素及逻辑关系。以DIKW体系为模型设计逻辑框架,从数据获取层、自然语言处理层、语义分析层、关系抽取层和事件探测层,探测非结构化自由文本数据中蕴含的药物不良反应事件。[结果/结论]研究结果揭示了虚拟健康社区数据从数据到信息,再到知识,进而升华为智慧的传递和增值过程,为基于虚拟健康社区的非结构化文本数据的知识发现奠定了理论和实践基础。[局限]对于部分虚拟健康社区用户非规范化的用药经验表述的识别具有一定的局限性。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
肖永红 侯芳 王进 颜青 孙自镛 吕晓菊 杨莉 郑迎东
目的:研究抗菌药物不良反应所造成的社会经济负担。方法:应用文献检索与现场调查相结合的方式,对我国抗菌药物不良反应进行调查。结果:我国抗菌药物使用以及不良反应的发生占所有药品的1/3以上,抗菌药物综合不良反应发生率为10.0%～20.0%;我国每年因抗菌药物不良反应需要住院或延长住院时间的患者为55.0万～263.4万人次,门诊中重度抗菌药物不良反应发生为1473.8万人次,抗菌药物不良反应导致约15.0万人死亡;每年用于抗菌药物不良反应处理费用为29.1亿～139.3亿元,导致社会生产力损失3.4亿～16.2亿元。结论:抗菌药物不良反应占我国药物不良反应比例高,所致后果严重,大部分与不合理用药有关,提倡合理使用抗菌药物具有重要社会经济意义。
关键词：
抗菌药物 药物不良反应 社会经济影响
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
张黎明 张俊 周冰 白剑 刘克军 王梅
加替沙星于1999年获得美国FDA批准上市,2003年在中国上市,是喹诺酮类抗菌药的第四代新产品,其抗菌谱广,不但对于革兰氏阴性菌作用强,而且对于革兰氏阳性菌、非典型和厌氧菌感染的抗菌作用也等于和优于同类药
[期刊] 淡水渔业
[作者]
刘衍鹏 刘天强 黄冠军 张小维 肖丹
以草鱼(Ctenopharyngodon idellus)肝细胞为研究对象,以过氧化氢刺激肝细胞,建立抗氧化活性药物体外筛选模型。结果显示:过氧化氢的最佳使用浓度为10 mmol/L,对草鱼肝细胞的作用时间为2 h。使用建立的模型测定了维生素C和两种药物在不同浓度下的抗氧化作用,结果表明维生素C和两种药物均具有一定的抗氧化能力。
[期刊] 情报科学
[作者]
温亮明 余波 张妍妍 郭蕾
【目的/意义】社交媒体时代,用户的信息共享行为呈现多种形式。【方法/过程】分析社交媒体的概念、类型和特征,从任务、技术和行为以获取社交媒体信息共享的特征。基于六度分离理论、自我呈现理论和信息共享理论,整合并拓展原始的技术接受模型,选取用户特质、社会身份、网站类型、信息内容作为影响改进后的技术接受模型影响因素,构建可以解释和预测用户在社交媒体中共享信息的影响因素概念模型。【结果/结论】新模型共有用户特质、社会身份、媒体类型、信息内容、感知易用性、感知激励、感知有用性和信息共享八个变量,期望为社交媒体信息传播
[期刊] 图书情报工作
[作者]
孙悦 黄微
[目的/意义]通过梳理现阶段社交媒体平台用户参与行为研究成果,结合信息生成理论和信息加工理论,建立社交媒体平台用户参与的行为谱,从而构建社交媒体平台用户参与行为层级模型,以发现社交媒体平台用户在面对不同事件类型时可能产生的一种或多种参与行为,为社交媒体平台建立基于用户参与行为的用户画像侧写、识别其对某一类型话题活跃度和参与度以及预测用户参与行为奠定理论基础。[方法/过程]以主流社交媒体平台结构功能为基础,以灵长类动物行为谱制定过程为依据,应用观察实验法,通过邀请有不同学科背景的双观察员形式发现用户在使用社交媒体平台时产生的参与行为,构建包括8个类别、21个特定参与行为的社交媒体平台用户参与的行为谱。[结果/结论]以社交媒体平台用户参与的行为谱为核心,以认知努力量为衡量单位,构建结构为主动参与行为和被动参与行为、积极参与行为和消极参与行为、深度参与行为与浅表参与行为的三因素两水平层级模型。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
马晓悦 薛鹏珍 陈忆金 朱多刚
[目的/意义]基于社交媒体,探索突发事件信息生命周期中不同利益相关者的动态分类及其关注主题的演变规律,为更精准的危机信息监测与动态决策提供依据。[方法/过程]以特定危机事件的事实文本数据为来源,以利益相关者理论和动态主题模型为指导,构建三维动态主题演化模型以对社交媒体危机事件中不同利益相关者的分类与话题关注进行主题挖掘。其中包括时间粒度划分、利益相关者的定量评估、基于时间和主体的危机主题观点识别与刻画,并利用可视化工具对该动态趋势进行表征。[结果/结论]基于三维动态主题演化模型,利益相关者的组成与分类在不同阶段中具有明显的差异性,同时其关注主题与行为特征也体现出不同的偏好性和动态差异性。危机主体的动态与危机主题的动态有效结合,能够更加全面地表达舆情传播的特点和规律。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
徐海玲 张海涛 魏明珠 尹慧子
[目的/意义]基于用户画像创建社交媒体资源聚合模型,为资源的聚合提供参考,丰富和拓展其理论研究体系。[方法/过程]在深度剖析用户画像的内涵、算法的基础上,基于社交媒体分别构建用户画像和资源画像的模型,运用社会化标签系统方法,研究基于社交媒体的用户画像和资源画像之间的映射关系。借鉴领域本体的方法,通过对数据的深层次挖掘,利用资源聚合的原理,构建基于资源画像的社交媒体内部资源聚合模型和外部资源聚合模型。[结果/结论]在大数据时代,基于用户画像和资源画像的相关理论与方法,能够为社交媒体的资源聚合提供新的思路。
关键词：
用户画像 社交媒体 资源画像 资源聚合
[期刊] 中国特殊教育
[作者]
张小将 刘昌
文章简要介绍了干预反应模型的产生背景、操作方法以及研究现状。干预反应模型具有进行早期鉴定、减少错误诊断人数以及为教育干预提供帮助的优点,但其理论基础、干预的实施及干预结果的评估也受到人们的质疑。未来的研究应该构建合理的理论定义,整合干预反应模型与认知能力测验,对干预反应模型的具体步骤进行明确的操作化定义。
关键词：
学习不良 干预反应 鉴定
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
孙翌 郑巧英 张晗
机构特色资源的类型呈现多样化发展,与此同时,用户对资源的获取有更多研究性的需求。文章从用户需求角度出发,改变传统的特色资源库建设模式,引用语义网概念,重构了机构特色资源的数据模型,建立Bese Entities和Relationship Entities等诸多实体,以期建设具有语义关联的多种媒体特色资源模型。
关键词：
多种媒体 特色资源 数据模型
[期刊] 消费经济
[作者]
周建大 陈晓红 李健 田勇泉 邓超 彭子晟
论文在问卷调查和药品说明书调研基础上,运用数学模型构建了时间-药效函数、药效-消费额函数、时间-消费额函数,分析了时间、药效和消费额三者之间的关系,基于促进药物消费合理化,提出了强调知晓最佳药物服用时间的重要性,并针对导致最佳药物服用时间知晓率偏低的原因,提出了若干建议。
[期刊] 中国卫生经济
[作者]
汤少梁 许晶晶
文章在构建基本药物系统逻辑模型的基础上,确定了状态变量、速率变量、辅助变量和常量,利用DYNAMO方程式表示变量之间的函数关系,建立了状态方程、速率方程、辅助方程和常量方程,定量描述系统构成、系统行为和系统主体相互作用机制。文章依据各变量在现实系统中的取值情况,对模型中参数进行了假设,进一步对模型进行模拟分析并提出相关干预政策。
关键词：
基本药物系统 SD模型 政策干预
[期刊] 管理评论
[作者]
郑苏晋 郭海若 宋姝凝 胡海涛
巨灾事件的发生日益频繁,社交网络的即时性特点有助于灾情的迅速评估和灾后重建。本文以2019年9号台风"利奇马"为例,在新浪微博平台上收集了2019年8月9日—14日的260万条微博短文本数据,使用机器学习和优化情感词典两种方法分别对微博短文本进行分析。发现在相同的时间成本下,采用机器学习进行自然语言处理的效果远不如情感词典,机器学习的分析精度受主题与语料库的影响很大。在此基础上,本文利用台风主题下的情感词典对微博短文本进行情绪分析,发现灾损严重的省市情绪曲线会出现更大的波动,人身损失造成的情绪波动远大于财产损失造成的情绪波动。在浙江临海事件中,"好"的情绪曲线与"惧"的情绪曲线存在两个小时的时间差,表明"庆幸"的情绪达到峰值预示着未来很快可能有更重大的灾情发生,这其中的时间差为灾情预警提供了新的思路。
[期刊] 情报学报
[作者]
冯立杰 秦浩 王金凤 刘鹏 仵轩 张芷芯
作为推动社会进步与经济发展的重要力量，如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法，是对已有研究理论和方法的重要补充。第一，检索相关领域专利数据，对数据进行划分；第二，基于颠覆性技术的特征，选取与颠覆性技术相关的指标以构建指标体系，并计算其技术影响力；第三，依托Bi-LSTM (bi-directional long shortterm memory)训练专利指标与技术影响力之间的关系，预测出候选颠覆性技术，并结合BERTopic提取技术主题；第四，通过BERTopic主题建模基于社交媒体数据提取出社会主题，并通过关注度和情感倾向对社会主题进行评价；第五，通过语义相似度，将社会主题与技术主题匹配映射，以对技术主题进行分类，进而识别出潜在颠覆性技术；第六，以医疗机器人为例，阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明，Bi-LSTM模型在准确率、精准率、召回率和F1-score上均超过90%，优于其他模型；将医疗机器人领域中的潜在颠覆性技术划分为高关注度-积极态度、低关注度-积极态度与低关注度-消极态度3种类型；识别出的医疗机器人潜在颠覆性技术，能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。
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