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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
翟菊叶 张浩
[目的/意义]通过挖掘网络社团及其演化过程,有助于掌握网络用户结构及行为方式,对网络舆情分析具有十分重要的意义,当前的网络社团演化挖掘模型存在着局部最优及抗噪能力差等问题。[方法/过程]通过建立网络社团与主题的对应关系,把社团的识别转化成主题的识别。在OLDA模型的基础上引入用户参数,提出一种主题社团混合模型(OTUCM),该模型把t-1时刻社团后验作为t时刻社团先验,通过建模用户、消息、主题、词汇四者之间的概率依赖关系,生成t时刻消息—主题、主题—词汇、主题—用户三个分布矩阵。通过交叉熵计算t与t-1时刻的主题相似度,得出主题及主题下用户的演化过程。[结果/结论]在实验数据集上验证了OTUCM模型,并与当前流行算法进行对比,实验结果表明OTUCM模型在网络社团演化挖掘方面达到了良好的效果。
[期刊] 商业经济与管理
[作者]
郭恺强 王洪伟 郑晗
在线评论的出现深刻改变着消费者的经济行为模式、企业的赢利性及其定价策略。文章以消费者效用理论为理论基础,以网络零售两阶段销售为背景,建立了一个与在线评论相关的产品定价模型。通过数值模拟发现,在线评论数量越大,则第一阶段产品最优价格越低,第二阶段产品最优价格越高,网络零售商的总利润也越大;第一阶段消费者对产品价值的预期越高,则第一阶段产品最优价格越高,第二阶段产品最优价格越低,而只有当在线评论数量较小时,网络零售商的总利润才随第一阶段消费者对产品价值的预期增加而增加,否则,网络零售商的总利润将随第一阶段消费者对产品价值的预期增加而减少。
关键词：
在线评论 网络口碑 网络零售 定价
[期刊] 统计与决策
[作者]
单锐 刘琛
在规律变化迅速的类似股票的时间序列的预测问题上,传统离线模型无法即时对自身进行调整而导致模型准确度降低,而传统在线模型也会因为异常数据导致模型不稳定,为提高神经网络模型对时间序列的预测准确度和模型的稳定性,文章提出了一种基于后验异常检测的门控循环单元(Gated Recurrent Unit GRU)在线学习模型。该模型在网络在线学习前加入基于贝叶斯的后验异常检测算法,从而避免在线网络模型利用异常值迭代。经过30次实验的平均结果显示,加入后验异常检测的GRU网络在线学习模型要优于离线模型。而没有异常检测算法的模型则在异常值出现后会短期失效,虽然在随后正常数据的到来会逐渐修正模型,但最终的准确度反而不如离线模型,因此模型有效地提高了准确性和稳定性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
殷国鹏 刘雯雯 祝珊
以信息采纳理论为研究框架,探讨消费者在购买决策中采纳与接受在线评论信息(亦即在线评论有用性)的两类影响因素———评论本身特征、评论者要素,并结合社会网络视角构建在线评论有用性影响模型及研究假设。之后,以豆瓣网数据进行理论模型的实证分析。结果表明:评论长度与在线评论有用性为正相关关系,评论星级极端性与在线评论有用性则为负相关关系;评论者中心度与在线评论有用性之间为倒U型关系,评论者历史发表数量、参加群组情况与在线评论有用性之间关系未得到足够的实证支持。
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁杰 位金亮 扎彦春
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏明 李海林 吴立源
上市公司会计舞弊行为破坏了证券市场的公平公正性,阻碍了相关经济金融的健康发展态势,因此建立舞弊识别模型对舞弊审计工作显得尤为重要。文章以深沪两市公开处罚公告的舞弊公司以及非舞弊公司为数据样本,构建会计舞弊识别的指标体系,运用主成分分析方法进行数据降维,提取相应的主成分作为特征变量指标。同时,在BP神经网络的基础上构建神经网络组合模型对会计舞弊进行识别。
[期刊] 水产学报
[作者]
蔡卫明 庞海通 张一涛 赵建 叶章颖
随着人工智能、大数据、机器学习、计算机视觉等技术的发展，卷积神经网络（CNN）越来越多地应用于图像识别领域，图像数据集的丰富性以及多样性对CNN模型的性能和表达能力至关重要，但现有的鱼类图像公共数据集资源较匮乏，严重缺少训练集以及测试集样本，难以满足深度CNN模型优化及性能提升的需要。实验以大黄鱼、鲤、鲢、秋刀鱼和鳙为对象，采用网络爬虫以及实验室人工拍照采集相结合的方式，构建了供鱼种分类的基础图片数据集，针对网络爬虫手段获取到的鱼类图像存在尺度不一、格式不定等问题，采用图像批处理的方式对所有获取到的图像进行了统一的数据预处理，并通过内容变换以及尺度变换对基础数据集做了数据增强处理，完成了7 993个样本的图像采集与归纳；在权值共享和局部连接的基础上，构建了一个用于鱼类识别的CNN模型，采用ReLU函数作为激活函数，通过dropout和正则化等方法避免过度拟合。结果显示，所构建的CNN鱼种识别模型具有良好的识别精度和泛化能力。随着迭代次数的增加，CNN模型的性能也逐步提高，迭代1 000次达到最佳，模型的准确率为96.56％。该模型采用监督学习的机器学习方式，基于CNN模型，实现了5种常见鱼类的鱼种分类，具有较高的识别精度和良好的稳定性，为养殖鱼类的品种识别提供了一种新的理论计算模型。
关键词：
鱼类识别 卷积神经网络 图像识别
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
［目的 ／意义］作者身份识别是语言文体学的重要研究方向，利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。［方法 ／过程］将复杂网络理论引入该研究领域，在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法，使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合，通过计算文本间风格相似度进行作者识别。［结果 ／结论］基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征，提高识别的精度，与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更．．．
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李晓军 刘怀亮 杜坤
[目的/意义]作者身份识别是语言文体学的重要研究方向,利用文本特征的身份识别也是文本挖掘的重要任务。在开放和虚拟网络环境下海量信息的作者身份或发布者的识别难题和传统作者身份识别方法在处理效率和成本等方面存在的问题有待解决。[方法/过程]将复杂网络理论引入该研究领域,在利用传统文体学特征识别作者身份方法的基础上结合文本词共现网络模型及其指标特征改进相关算法,使用文本文体学特征和文本网络模型度量指标构建作者风格特征集合,通过计算文本间风格相似度进行作者识别。[结果 /结论]基于复杂网络模型的作者身份识别方法可以有效的利用作者风格特征,提高识别的精度,与其他算法的对比试验表明其识别结果的准确性更高。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
李晓飞 许庆 熊辉 王建强 李克强
基于骑车人目标识别的骑车人保护系统是保护道路环境中骑车人的重要手段。该文提出了骑车人目标的候选区域选择方法,并结合基于深度卷积神经网络的目标分类与定位方法,实现了骑车人目标的有效识别。候选区域选择方法可分为3部分:骑车人共有显著性区域检测、基于冗余策略的候选区域生成和基于车载视觉几何约束的候选区域选择。在公开的骑车人数据库上进行的对比试验表明:相对于现有的目标候选区域选择及目标识别方法,该方法显著提升了骑车人目标的识别率及识别精度,进而验证了该方法的有效性。
[期刊] 情报科学
[作者]
张艳丰 李贺 彭丽徽 陈远方
【目的/意义】通过挖掘电子商务平台冗杂的在线评论信息,对在线评论进行效用过滤,将质量高、有用性强的评论呈献给消费者。【方法/过程】从Spearman相关性分析影响在线评论效用高相关因素入手,构建基于模糊神经网络(FNN)的在线商品评论效用模型,提出一种在线评论效用分类方法。【结果/结论】通过对亚马逊电子商务平台手机评论的实例验证,证明本文模型方法能够对在线商品评论效用进行有效区分,提出的在线商品评论分类过滤模型具有较高的准确度和有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
吴江 李姗姗 周露莎 施立 陈君
互联网技术与医疗的融合促进了在线医疗行业的发展,在线医疗社区是在线社区在医疗健康服务领域的细化,用户参与互动并促进朋友关系的形成与演化。本文选择国内最大的糖尿病社区——甜蜜家园为研究对象,采用基于随机行动者模型的社会网络动态分析方法,探究用户个体属性和网络结构属性对用户朋友关系网络动态演化的影响,利用SIENA工具进行模型参数估计和显著性检验。研究结果表明:性别、年龄、疾病类型对用户朋友关系的形成有显著影响,性别相同、年龄相近、疾病类型相同的用户越容易成为朋友;用户的好友数越多、在线时间越长、活跃度越高越
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘嘉宇 李贺 谷莹 袁翠敏 祝琳琳
[目的/意义]立足群体性视角并运用复杂网络领域前沿技术构建社交网络舆情背景下在线群体观点演化机理模型，为观察在线社交网络结构特征、理解网络舆情态势和营造风清气正网络生态提供理论框架。[方法/过程]依照理论基础层、技术支撑层和内容分析层的逻辑架构，在界定在线群体观点演化内涵外延基础上，从认知科学视角探讨了在线群体观点演化过程存在的高阶交互特性，并基于情景意识理论将群体用户在网络交互环境中随着对舆情信息的理解和判断，从而在时间维度上表现出的观点演化周期划分为形成、突变和预测三个阶段。[结果/结论]最终构建的机理模型具有群体观点理论建构、群体交互数据向高阶网络映射及群体观点演化过程分析等功能，为社交网络舆情监测提供了路径指引。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
马涛 郭进利 王福红
文章根据超图对企业中非正式组织进行超网络描述,以非正式组织成员为节点,以非正式组织作为超边,构建基于超图的企业非正式组织超网络拓扑结构,对所建的拓扑结构模型有关统计特征进行计算和分析。社团结构是社会网络中最重要的一种结构特征,文章基于超图的超网络社团结构,根据超边的邻接关系对企业非正式组织超网络进行社团划分,形成不同的社团结构,并将新进入的一批成员与超网络中选定的社团结构中的成员进行择优连接,择优概率取决于原有人员的超度及其与新人员的相似度,新人员的进入也使内部原有人员之间产生一条新的内部超边。文章的研究结果可以帮助理解企业中人员关系密切程度的变化规律,对企业人员关系的研究提供了有益的启示。
关键词：
超图 超网络 非正式组织 社团划分
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