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[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
钟建法 孟子正
在对智能图书采选模型构建方法进行综述和对相关机器学习算法进行介绍基础上，探索基于RoBERTa和LightGBM构建高校图书馆中文图书采选机器学习模型。分析模型的构建目标和研究框架，从数据来源与清洗、特征筛选与确定、衍生特征构建、基于RoBERTa模型的文本特征构造、数据编码等方面对特征工程进行详细描述，构建基于LightGBM的中文图书采选分类模型并进行模型评估，提出模型应用策略方案和后续研究建议，以期推进机器学习模型的应用发展和图书采选工作的智能化转型。
[期刊] 征信
[作者]
朱磊 应瑛 陈怡桐 聂元清
随着信用拓展成为政府实现社会治理现代化的重要手段，对企业的信用评估预警变得尤为重要。以进入浙江省信用联合惩戒“黑名单”的严重失信企业为预测目标，构建行业通用的企业信用预警指标体系，并使用LightGBM模型进行预测，取得了较好的预测效果。实证表明，企业是否严重失信与企业历史履约情况的相关性最大，其次是行业因素以及企业基本因素，区域因素的影响相对较小。最后，对区域因素、行业因素、企业因素三个维度的重要特征进行分析，进一步解释不同特征下企业失信概率的变化情况。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
马晓君 沙靖岚 牛雪琪
研究目标:在大数据和互联网金融发展的背景下,依据个人信用,有效控制P2P项目的违约率以保证相关金融项目或平台的良好运营。研究方法:本文基于美国P2P平台Lending Club的海量真实交易数据,采用"多观测"与"多维度"两种数据清洗方式,运用2016年微软亚洲研究院提出的机器学习算法LightGBM,兼顾权威性和创新性地对平台内贷款项目的违约风险进行预测,并对不同数据清洗方法的结果进行比较。研究发现:基于多观测的LightGBM算法的预测结果最好,比Lending Club平台历史交易数据算的平均履约率提升了1.28个百分点,可减少约1.17亿美元的违约借款。研究创新:运用不同的数据清洗方式和较为前沿的机器学习算法(LightGBM)预测违约率。研究价值:在LightGBM算法得出违约率影响因素的结果基础上,可以明确Lending Club及广大P2P平台的改进内容和各国在该领域内发展完善的方向。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
庞丽川 阎世竞 魏闻潇
现货选书与书目征订是目前国内大学图书馆中文图书的两种主流采访模式,二者各有优势与不足。因此,应有针对性地制定不同的采选决策,合理进行选书过程中的分工合作,使这两种选书模式扬长避短、有机地结合,形成正确的采选决策,实现既定的图书采选计划和藏书发展目标。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
邓三鸿 傅余洋子 王昊
【目的】利用LSTM模型和字嵌入的方法构建分类系统,提出一种中文图书分类中多标签分类的解决方案。【方法】引入深度学习算法,利用字嵌入方法和LSTM模型构建分类系统,对题名、主题词等字段组成的字符串进行学习以训练模型,并采用构建多个二元分类器的方法解决多标签分类问题,选择3所高校5个类别的书目数据进行实验。【结果】从整体准确率、各类别精度、召回率、F1值多个指标进行分析,本文提出的模型均有良好表现,有较强的实际应用价值。【局限】数据仅涉及中图分类法5个类别,考虑的分类粒度较粗等。【结论】基于LSTM模型的中
[期刊] 中国土地科学
[作者]
黄海 杨清伟
研究目的:构建科学的评价模型,比较土地整理项目不同的规划方案,为规划方案的选择提供依据。研究方法:数据包络分析方法,层次分析法,实例验证法。研究结果:对重庆市偏岩镇土地整理项目3个不同规划方案采用带AHP约束锥的DEA方法计算出其效率值分别为:0.95871、0.96881、1,方案3为相对有效方案。研究结论:带AHP约束锥的DEA方法把传统DEA方法对输入输出数据的客观分析与决策者的主观偏好结合起来,应用于土地整理项目规划方案的比选,是一种可行的方法。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
闫晓慧 张逸勤 杨文霞 巩洪村 邓三鸿
[目的/意义]在“大力推行优秀成果和代表作评价”的背景下，如何科学地遴选学术代表作是摆在所有学者面前的一个重要研究问题，尤其是一般学者的代表作遴选更加值得关注。[方法/过程]在阐述了模型构建基本思想的基础上，文章从期刊影响因子、即时被引频次和内容相似度三个方面构建了适合一般学者代表作遴选的FIS模型。利用陕西省自然科学优秀论文获得者的学术论文进行学术代表作遴选实证研究，并从内部和外部两个方面进行了对比分析。[结果/结论]构建的FIS模型具有一定的比较优势和实际意义，能够更科学地遴选代表作，在一定程度上有助于推动学术繁荣和进步。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
韩冬丽
对PSOP系统进行评介。PSOP系统是专门为图书馆设立、深入为用户服务的工作平台,使外文图书采访产生较大变革。这个系统满足外文图书采访工作原则、标准、程序、方法等要求,解决外文图书采访难题,是提升外文图书采访品质的新平台。
关键词：
PSOP系统 外文图书 采访 管理
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
蒋婷 孙建军
［目的／意义］术语是本体的重要组成部分，术语自动抽取是本体自动构建的基础，文章采用回归的方法对未登录词进行概率（某个数值（组合）对应的候选词集合中术语的概率）预测，获得该词可能为术语的概率。［方法／过程］文章结合语言学和统计方法，通过构建术语库提取术语抽取模板来抽取候选术语，此外，通过引入回归的方法，将术语抽取问题转化为对词语成为术语的概率的预测问题。［结果／结论］提出的方法最后通过实验验证了其有效性。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
沈立力 姜鹏 王静
Google AI团队发布的BERT模型在多项自然语言处理任务中取得了研究成果，但在中文文献自动分类领域尚有待探索。本文旨在探索BERT_(base)中文基础模型在中文社科、科技期刊文献分类上的实际分类效果，指出模型在实际应用中存在的问题并提出解决方法。本文选取R大类(医药、卫生)、TG大类(金属学与金属工艺)、F大类(经济)、J大类(艺术)共1 745 000条数据作为训练语料，并以另外9 610条数据作为测试样本，利用BERT模型分别对社科、科技期刊文献进行分类研究。测试结果表明BERT模型在社科文献中的四级准确率为76.95%，科技文献为68.55%。之后引入惩罚策略，为实际工作中免检数据阈值的设定提供参考。BERT_(base)模型在《全国报刊索引》实际分类标引工作中有一定可行性，基本满足当前网络环境下中文文献自动分类的需求。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
张计龙 殷沈琴 龙向洋
以复旦大学图书馆2005-2010年的流通数据、复旦大学院系师生人数、2005-2010年新闻出版业出版情况为数据源,通过数据筛选、清洗、处理等方法,建模并进行多元回归分析,从海量实际数据中挖掘出影响采访经费分配的显著变量,确定变量之间的数学关系式,并进行统计校验,由此得出采访经费比例预测模型。
[期刊] 图书馆
[作者]
陈琳 解登峰
分析了目前高校涉海特色资源建设现状和特点,从建立采选原则、拓展采选途径、建立保障机制等方面对涉海特色资源的采选策略作一论述。
关键词：
高校图书馆 海洋 特色资源 采选 策略
[期刊] 浙江金融
[作者]
李艳荣 周蔚龄
近年来我国投连险产品的数量迅速增长,作为一种高风险高收益的保险产品,投保人参加此保险更多地是出于投资目的,因此科学地评价它们的投资绩效就变得越来越重要。以20个投连险账户为研究对象,借助资产组合绩效评价的T-M模型,分别从账户投资风格、牛熊市和不同寿险公司的角度对比研究了我国投连险的选股择时能力。实证结果表明,总体而言我国投连险的具有显著的选股能力,但是不具有择时能力。就投资风格上来看,激进型账户的选股能力表现最好,债券型账户的择时能力好于其他;从牛熊市的比较而言,我国投连险具有显著的选股能力,牛市表现要优于熊市;综合考虑选股能力和择时能力两个方面,平安人寿和太平人寿的投资表现好于其他寿险公司...
[期刊] 情报科学
[作者]
纪娇娇 褚建勋
【目的/意义】在大数据和信息爆炸的背景下,为改善传统中文议题框架分析方法中信效度难以保证、分析效率低下等问题,本文提出基于语义网络和Bag-of–words(BOW)模型两种方法结合的量化模型。【方法/过程】该模型首先利用语义网络分析提取样本的议题框架种类和整体集群分布,然后利用BOW模型对每个分析单元进行议题量化统计分析。最后,以《人民日报》转基因相关报道文本为例,验证量化模型议题分析的可行性和有效性。【结果/结论】结果表明,该方法可高效完成分析,同时保证了议题框架分析的客观性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓玲 何燕
数字图书馆质量评估已经成为图书馆领域研究的热点。QFD是评价服务质量的有效方法,文章以QFD数字图书馆质量评估为基础,利用Kano模型修正用户需求的重要性,通过用户需求、质量特性等搭建质量屋,综合得出数字图书馆服务质量。旨在更好地体现用户需求,更加准确地量化数字图书馆的质量。
关键词：
数字图书馆 质量评价 模型
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文献计量分析
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