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[期刊] 情报理论与实践  [作者] 余传明  胡莎莎  叶鹏昊  安璐  
文章在传统的伪相关反馈基础上引入深度强化学习的查询扩展方法来改善信息检索中由词不匹配造成的检索效果不佳问题。选择eBay于2017年发布的用户查询与商品名称作为实验数据,利用深度学习框架抽取词的抽象特征,并把召回率作为奖励,使用强化学习方法对扩展词进行选择。当使用召回率、精度和平均精度均值三个指标对模型进行评价时,文章提出的基于深度强化学习的查询扩展方法明显优于基线方法(原始查询、基于TF-IDF的查询扩展、基于余弦相似度的查询扩展和基于深度学习的查询扩展),扩展后的查询检索效果在召回率上比原始查询高1.32%。实验结果表明基于深度强化学习的查询扩展模型能够改善词不匹配带来的问题,提高系统检索效果。
[期刊] 情报学报  [作者] 余传明  蔡林  胡莎莎  安璐  
通过在查询扩展中引入深度学习框架,并结合局部和全局查询扩展模型,从而解决查询扩展中伪相关反馈引起的查询漂移问题。选择eBay于2017年发布的查询短语和商品名称作为实验数据,在伪相关反馈的基础上提出基于深度学习的查询扩展模型(deep learning based query expansion model,DLQEM),以实现更准确有效的查询扩展,并将其应用到信息检索任务中。实验结果表明,DLQEM的precision@10值在伪相关反馈(PRF)的基础上分别提高了3.5%和3.7%,验证了本文所提出假设(通过概念相关扩展词与反馈信息扩展词取交集能够有效地控制反馈相关扩展词造成的查询漂移)的有效性。深度学习能够解决监督学习在短文本集上难以获得好的分类效果的问题,将其与传统查询扩展模型进行结合,解决了传统查询扩展中需要用户参与和检索速度迟缓两大弊端,控制了查询漂移。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 何燕  
文章在分析传统查询扩展方法不足的基础上,提出了基于用户反馈的查询扩展方法,结合WordNet和概念相似性方法为用户提供用于查询扩展的候选集,最后用户从中挑选出扩展检索词用于查询扩展,从而为用户返回更加准确的检索结果。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 黄名选  严小卫  
本文主要研究了查询语义树的生成策略、用户查询语义的提取机制,以及查询语义树中语义边界的确定方法。通过查询语义树产生候选扩展词,再计算候选扩展词与所有查询项在初检局部文档集合中的共现度,用以评估扩展词质量,使得扩展词与用户查询所蕴涵的主题具有较强的语义相关性。实验结果表明,与传统向量空间模型检索算法比较,查询性能有明显的改善。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 秦春秀   吕树月   王玉龙   马续补   李凡  
[目的/意义]为改善检索系统中伪相关反馈对初检文档集过度依赖和生成式模型未考虑相关文档中潜在扩展项等问题,提出一种基于生成式模型和伪相关反馈的查询扩展模型。[方法/过程]综合生成式模型和伪相关反馈两种方法的优势,分别采用查询生成模型和伪相关反馈生成候选扩展词集,将两种候选扩展词集合并得到最终扩展词集,实现查询扩展。最后,以NQ和TriviaQA两个标准开放域问答数据集为实验语料,基于密集检索验证所提出查询扩展方法的有效性。[结果/结论 ]实验结果表明,所提出模型检索结果 Top-k的检索准确率和EM均高于基准方法;另外,测试伪相关反馈查询词数量、生成式模型上下文类别以及问题类别对模型性能的影响,实验结果验证了所提出方法的有效性。所提出方法能够提高查询扩展词质量,改善信息检索性能。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 黄伟群  
传统的查询扩展方法,不能从根本上消除用户查询意图与检索结果之间的语义偏差和用户查询的歧义性问题,而交互式查询扩展可以有效地帮助用户更快捷、精确地从海量的网络资源中找到所需信息,为用户提供更满意的搜索结果。综合运用文献调研和问卷调查法,从用户使用及需求情况、使用原因、评价及建议等维度对交互式查询扩展进行实证分析。提出操作方式简单化、查询扩展个性化、交互显示人性化、检索结果精确化、检索环境移动化是交互式查询扩展的研究重点和主要发展方向。
[期刊] 情报学报  [作者] 黄名选  
本文探讨加权关联模式挖掘在越英跨语言查询扩展中的应用。首先提出面向跨语言查询扩展的基于支持度-CPIR(Conditional Probability Increment Ratio)-兴趣度评价框架的加权关联模式挖掘算法(WARM-SCPIRICLQE)以及越英跨语言查询扩展模型,然后提出基于词间加权关联模式挖掘的越英跨语言用户相关反馈查询扩展算法。该算法将越南语查询通过机器翻译系统翻译为英文并检索英文文档,提取前列初检文档进行用户相关性判断得到初检相关文档集,采用WARM-SCPIRI-CLQE算法对
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 白如江  杨振瑜  王效岳  
文章利用KeyGraph算法来对搜索引擎中的长句查询进行处理,抽取其中的关键主题,然后再在KL-divergency、BM25、TFIDF三种不同的检索模型上分别进行实验。研究发现经过KeyGraph关键词抽取技术处理过的长句查询检索效果得到了明显提高,并且在KL-divergency语言模型上的检索效果最好,有效地提高了长句查询的准确率和相关文档的排序。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 田野  杨眉  祝忠明  张静蓓  
[目的/意义]针对当前查询扩展技术面临的瓶颈,提出一种关联数据驱动的查询扩展方法,改善检索系统的查全率、查准率。[方法/过程]将扩散激活理论应用到关联数据集中,使得在输入查询词搜索潜在语义实体时,对提取的查询词的语义特征在知识库中进行有特定机制的扩散和激活,最后对这些语义关联的候补概念进行收集,并利用推理机制进行筛选,得到更优的概念集。[结果/结论]该方法能有效提高检索系统的查全率、查准率,证明了本文提出的技术的可行性、有效性。
[期刊] 数量经济技术经济研究  [作者] 周荣喜  邱菀华  
本文通过引入转移概率参数,证明了短期利率满足的一般动态变化方程,建立了离散形式的利率期限结构模型,讨论求解方法,从而拓展了BDT模型。同时,探讨了模型的理论应用,给出了息票国债与基于息票国债的欧式期权定价公式。最后,对BDT数例进行了校正,并针对息票国债,提出了一种新的定价方法,且进行了实证研究。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 黄名选  
针对情报检索系统中存在的词不匹配问题,提出一种基于相关性-兴趣度架构的关联规则挖掘的局部反馈查询扩展算法,并论述查询扩展基本思想、扩展算法模型以及扩展词权值的计算方法。该算法主要特点是采用支持度-置信度-相关性-兴趣度框架衡量关联规则,避免产生负相关的、虚假的和无兴趣的规则,提高来自于关联规则的扩展词的质量。实验结果表明,该算法能有效地改善和提高信息检索性能,有很高的实际应用价值和推广前景。
[期刊] 自然资源学报  [作者] 刘勇  吴次芳  岳文泽  黄经南  
以杭州市中心城区为研究区,以1991、1996、2000、2005年Landsat TM/ETM+为数据源,通过缓冲区分析、SLEUTH模型等方法,分析杭州市城市扩展情况和预测4种可能方案。SLEUTH模型校正结果最终的Compare和Lee-Sallee值分别为0.95和0.59,与近期城市用地数量和形态较为吻合,但在反映城市波动增长和新组团开发时存在不足。SLEUTH模型生成了现有发展趋势、交通引导、农田适度保护、紧凑城市等4种预测方案。与历史趋势相比,预测方案的面积呈线性增加,扩展热点继续向外围组团转移,扩展阶段为多核心发展。扩展强度空间分布上符合幂函数形式,距CBD12km和距城市边缘...
[期刊] 情报科学  [作者] 唐晓波  王中勤  钟林霞  
【目的/意义】微博话题追踪有利于提高舆情分析系统获取数据的效率和质量,从而为舆情引导等决策提供准确的情报支持。【方法/过程】本文针对微博文本语义稀疏问题和话题漂移问题,构建一个基于维基语义扩展的微博话题追踪模型。该模型首先利用半结构化的维基百科文档构建维基知识库;然后使用维基知识库对微博文本特征向量进行语义扩展,提高微博文本向量的描述能力,降低话题追踪对初始话题数量的敏感度;最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现语义层次上的微博话题追踪,并且在追踪过程中不断更新SV
[期刊] 商业时代  [作者] 李慧燕  
伴随着技术进步,工序分工逐渐成为新型国际分工形态。本文基于GRH(2008)模型工序细分的原则,除劳动力要素外,引入另一生产要素—资本,构建南北国家工序分工模型,从要素禀赋理论和新贸易理论角度出发,揭示了要素禀赋、技术进步、基础设施、距离等因素及规模经济对全球工序分工的影响。
[期刊] 管理科学  [作者] 胡文伟  胡建强  李湛  周剑峰  
配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确
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