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[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
余传明 龚雨田 赵晓莉 安璐
【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作,提高科研生产率,对金融领域的科研合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络,提出一种新的融合基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型,并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结果】通过对2000年到2014年刊载的68 905篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络,在个人、机构和区域三个层面上,基于特征融合的链接预测方法的AUC值分别为84.25%、87.34%和91.84%,均高于基于邻居
[期刊] 情报学报
[作者]
杨辰 刘婷婷 刘雷 牛奔 孙见山
随着知识爆炸时代的到来,电子文献数据库的负荷将急剧扩大,用户在库中搜寻所需资源也将越发困难。因此,开发电子文献资源推荐系统从而辅助电子数据库的管理受到研究者的广泛重视。协同过滤作为时下数据库的常用推荐技术,由于仅仅考虑了用户对于文章的历史评分的相似度,忽略了用户在语义层面和社交关系的距离等重要因素因而推荐效果有限。为了在推荐系统中融入这些影响因素,本文在基于用户的协同过滤的方法基础上引入了基于主题模型的文本相似度和两种社会化的用户相似度(用户标签相似度与用户群组相似度),运用非监督的融合策略对这些相似度进行了整合。本文提出的融合文本特征与社会化指标的方法在真实数据集上展示了多源信息对于推荐准确度的增强和提升效应,对于电子文献资源的管理和传播具有较强的启示意义。
[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%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王征 谢奉君
用户与资源信息发掘深度不足阻碍了推荐服务在高校图书馆中的应用。针对上述问题,提出了基于多源信息融合的高校图书馆推荐系统的基本原理与结构、组成模块与运行流程,并给出了基于灰色关联度的信息融合与功率谱估计的推荐关键技术与方法。实验结果证明,该系统具有较高的读者覆盖率、准确度以及召回率,为图书馆的网络化与自动化建设提供了新思路。
关键词：
图书馆 数据挖掘 多源信息融合 推荐系统
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
宋雨 刘杨 高强 刘俊杰 李荭娜 吉月辉
为探究不同认知负荷下的人脑活动，设计了三种实验范式（N-Back、心算和Sternberg），采集被试者在三类认知负荷下的脑电图（electroencephalogram， EEG）信号，并对EEG信号进行预处理、特征提取和特征分类。模型设计中，通过相位锁相值（phase locking value， PLV）计算了EEG的功能连接特征，将PLV功能连接矩阵作为脑功能网络的边；以微分熵特征（differential entropy， DE）作为网络的节点信息，实现了EEG频域与空间域特征的融合，利用图注意力神经网络（graph attention networks， GAT）完成了跨任务的认知负荷分类。实验结果表明，提出的模型在跨任务三分类认知负荷识别中取得了57.12%的平均分类准确率；其中，被试依赖三分类平均准确率可达74.47%。同时，基于复杂网络理论，从全局和局部两个层次分析了不同负荷状态下大脑网络结构的变化。结果表明：一方面，随着认知负荷程度增加，theta与alpha频段的全局聚类系数逐渐减小，delta与theta频段的全局效率则有所提高；另一方面，theta频段下的额叶、顶叶与颞叶脑区电极的局部效率呈上升趋势。网络全局与局部的度量变化表明随着人脑认知负荷程度的提高，功能脑网络的拓扑结构在发生改变。
[期刊] 情报学报
[作者]
武帅 杨秀璋 何琳
传统编目分类和规则匹配方法存在工作效能低、过度依赖专家知识、缺乏对古籍文本自身语义的深层次挖掘、编目主题边界模糊、较难实现对古籍文本领域主题的精准推荐等问题。为此，本文结合古籍语料特征探究如何实现精准推荐符合研究者需求的文本主题内容的方法，以推动数字人文研究的进一步发展。首先，选取本课题组前期标注的古籍语料数据进行主题类别标注和视图分类；其次，构建融合BERT (bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型、改进卷积神经网络、循环神经网络和多头注意力机制的语义挖掘模型；最后，融入“主体-关系-客体”多视图的语义增强模型，构建DJ-TextRCNN (DianJi-recurrent convolutional neural networks for text classification)模型实现对典籍文本更细粒度、更深层次、更多维度的语义挖掘。研究结果发现，DJ-TextRCNN模型在不同视图下的古籍主题推荐任务的准确率均为最优。在“主体-关系-客体”视图下，精确率达到88.54%，初步实现了对古籍文本的精准主题推荐，对中华文化深层次、细粒度的语义挖掘具有一定的指导意义。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈添源 梅鑫
［目的/意义］构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签，加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐，对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。［方法/过程］融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架，以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签，采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签，继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后，选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。［结果/结论］实证研究表明，与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比，多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度，有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
汪志兵 韩文民 孙竹梅 潘雪莲
文章从科研合作网络中的作者节点属性出发,提出两种基于合作机构偏好相似性的IDF和ICCR指标,并将其与目前常用的基于网络拓扑结构相似性的CN、AA、LP和Katz指标进行加权融合,构建了8种潜在科研合作关系的预测算法。以化学领域的作者合作网络为研究对象,对8种预测算法的预测效果进行了实证检验,研究发现基于融合性指标的加权预测算法能够达到较好的预测效果,且ICCR指标的表现略优于IDF指标。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
杨爽 陈芬
【目的】为更精确地识别网民态度,监测网络舆情,提出一种基于SVM多特征融合的情感5级分类方法。【方法】从词性特征、情感特征、句式特征、语义特征4个方面,提取动词、名词、情感词、否定词等14个特征,运用SVM方法对微博情感进行5级分类。【结果】实验结果表明,该方法对情感5级分类的准确率为82.40%,召回率为81.91%,F值为82.10%。【局限】训练语料的规模有待进一步提高。【结论】该方法在情感5级分类方面取得较好的效果。
关键词：
微博 情感倾向性 支持向量机 句法分析
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
吴笑鑫 高良 闫民 赵方
花卉种类识别作为植物自动分类识别的重要分支,有着很高的研究和应用价值。针对当前花卉特征描述存在的局限和花卉识别准确率较低的实际情况,以花卉图像为研究对象,首先对复杂背景图像采用基于显著性检测的Grab Cut分割算法进行预处理,得到单一背景图像;然后在提取花卉图像花冠(所有花瓣)颜色和形状特征的基础上,创新性地提取花蕊区域的颜色和形状所包含的特征信息,并将提取到的18个特征融合成单一特征向量。以支持向量机(SVM)算法为基础构建分类器,通过实验确定核函数与最佳参数;对360幅自建花卉样本库(24个种类,每
关键词：
花卉图像 种类识别 特征提取 支持向量机
[期刊] 图书情报工作
[作者]
甘小红 张兆年
提出一种具有特征级别的领域特征集合的情感资源挖掘方法,将基于HowNet词典的分类法构建的情感特征与基于机器学习的特征分类方法中的无内容特征以及领域特征相融合,并将该集合放入支持向量机中进行情感分类实验,实验结果表明,使用抽取模式以及多特征融合的分类方法,可增强中文情感分类效果,验证两种分类方法综合研究的正确性与有效性,弥补目前特征级别的中文情感分类研究的不足。
关键词：
情感分类 情感特征 无内容特征 领域特征
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋武轩 易明 汪玲
[目的/意义]基于社交网络用户短期兴趣和长期兴趣，挖掘用户不同时间窗口下长短期兴趣，能够提高用户兴趣发现的准确性，解决推荐系统不能适应用户兴趣变化的问题。[方法/过程] 通过对社交网络用户兴趣的研究发现，社交网络用户兴趣可以分为短期兴趣和长期兴趣，据此构建融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型。采用时间窗口的方法挖掘用户短期兴趣， 利用遗忘曲线跟踪用户长期兴趣变化。在此基础上对用户进行聚类，根据用户聚类结果为用户推荐兴趣相似用户。并以微博真实数据为例进行实证。[结果/结论]融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型能够较准确的发现用户兴趣漂移特征，满足用户个性化信息需求。[局限]本文仅使用“微博”这一应用广泛的网络社交平台进行实证，未能从多个网络社交平台进一步验证模型的可行性和准确性。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
王晓雪 化柏林
公共文化云发展迅速，公共文化智慧化模式层出不穷，要对公共文化发展的整体现状进行实时的监测扫描与深入的分析挖掘，需要构建领域的主题词表，以增加分析挖掘的准确性以及数据分析结果的可读性。为此，如何基于政策法规、活动报道等文本内容，生成一部能够反映公共文化领域最新最全的词表，是公共文化大数据建设的一项重要内容。本文搜集了公共文化领域政策法律文件和政府公告、各地文化活动数据、学术论文、新闻报刊，通过自动抽取和人工标注获取其中的术语，采用规则方法、K-means、KNN等多种方法对术语分类。这部词典初步收录了公共文化相关的19个大类、约2.8万条词条，后续可继续扩展。
关键词：
公共文化 术语抽取 术语分类 术语词典
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
何桢
2021年经济科学出版社出版的《医患角色融合下基层共享医疗运营模式研究》一书，是河北工业大学吴晓丹教授主持完成的国家社科基金项目（17BGL087）优秀结题研究成果的结晶。2016年，国家卫生健康委员会发布的《健康中国2030规划纲要》，将医疗健康提升至国家战略层面，提出了新形势下“以‘共建共享，全民健康’为主题，以基层为重点”的卫生与健康工作方针。
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