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[期刊] 图书情报工作
[作者]
宗威 林松涛 刘继昶
[目的/意义]针对当前数据集成场景下,实体识别时未能充分提取文本语义信息导致识别效果不佳以及传统分块方法无法满足高效识别的问题,提出一种考虑语义信息的高效实体识别方法,以提升实体识别的效果与效率。[方法/过程]以需要集成的两个数据集A、B为例,首先,分别对数据集A和B中的所有记录进行分词、去停用词等数据预处理操作,然后基于数据集A中的每一个词,建立数据集A的倒排索引;其次,计算数据集B中记录的每个词在数据集A中的重要度,依据重要度大小选择关键词代表该条记录;最后将关键词与索引词进行比对,基于Sentence-BERT模型依次计算关键词所对应的记录与索引词包含的所有记录之间的相似程度。将超过阈值的记录判定为对同一实体的描述记录,如此往复直至比对完数据集B中的所有记录。[结果/结论]实验结果表明,本文提出的考虑语义信息的高效实体识别方法在精确率、召回率、稳定性和响应时间等评价指标的表现上均优于传统的实体识别方法,为解决数据集成中的实体识别问题提供了方法指导。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
赵希男 欧新煜 奚锦燕
本文依据群体语言评价信息特点,基于二元语义信息处理、理想点评价模型及聚类分析等方法,给出了基于二元语义评价信息并适用于层次结构的个体优势特征识别方法;对某企业的文化优势特征进行识别,演示了方法的使用过程,并说明了所提方法的可行性和有效性。从二元语义的评价信息中,本方法能够比较充分地挖掘和体现被测行为主体的个体优势特征,能够为决策者提供多种维度的决策信息。
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
张永政 耿秀丽 孙绍荣
考虑供应商选择中决策者的风险态度，提出了一种考虑不完全语义决策信息的风险型供应商选择方法。结合二元语义模型和Ｄ数获取并处理决策者给出的不确定性和不完全的供应商评价信息，基于Ｄ数信息融合模型获取集结后的群决策信息。基于累积前景理论对候选供应商进行评价，考虑市场竞争获取前景价值函数，基于综合前景值最大化优化模型获得的指标权重对供应商进行排序。最后以挖掘机救援与现场维修服务供应商的评价与选择为例，验证了所提方法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
宫诚举 易平涛 郭亚军 李伟伟
信息集结方法是群体评价的重要研究内容,针对该问题本文对评价信息满意度进行测度,并基于此对群体信息的集结方法展开研究。该方法根据指标信息的变化赋予评价者不同的权重,以改变现有研究中评价者权重大多固定不变的做法,旨在使群体信息集结的结果更加公正和准确。首先对问题进行界定并给出评价信息满意度的定义;然后分别给出先验信息满意度和评价过程中的信息满意度的确定方法,利用先验信息满意度确定各评价者的初始权重,并利用评价过程中的信息满意度对其修正,从而得到各评价者的权重矩阵。最后,按照各评价者的评价信息满意度对群体评价信息进行集结。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘飞 郑新奇 黄晴
城市群是城市地理学的重要研究领域,对城市群的实体空间进行界定识别是研究城市群的前提和基础。城市群作为众多城镇的集群,前人对城市群的空间识别主要是以城市为单元进行的,缺少对识别单元空间形态的考虑。城市群实体空间的形态具有自相似性,空间分形特征可作为自相似性的表征工具,通过对空间分形特征的分析、识别及提取,可以实现对空间对象基于形态的客观测度。本文借鉴单个城市其边界的相关识别方法,从不同尺度的空间最小可识别单元出发,测度城市群城镇空间形态的分形特征,并据此提出了城市群城镇的客观识别方法。该方法利用城镇的空间分
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王庆人 王银子 仲红 张以文
作为信息抽取的核心任务，命名实体识别能够从文本中识别不同类型命名实体。得益于深度学习在字词表示、特征提取方面的应用，中文命名实体识别任务取得了丰富研究成果。然而，中文命名实体识别任务依旧面临词汇信息缺乏的挑战，主要表现为：1)词汇边界信息和上下文语义信息未充分利用；2)字和自匹配词汇间语义信息未能有效捕获；3)图注意力网络输出信息中不同交互图信息的重要性未被考虑。该文提出一种面向中文的字词组合序列实体识别方法。采用字词组合序列嵌入结构，实现词汇边界信息以及字符与词汇间语义信息的充分捕捉；采用多图注意力融合架构，实现不同图神经网络提取特征重要性的区分。实验表明，相比已有经典方法，该方法在Weibo、 Resume、 OntoNotes4.0及MSRA四个数据集上的F1明显提升，在中文命名实体识别任务上具有可行性。
[期刊] 地理科学进展
[作者]
刘飞 郑新奇 黄晴
城市群是城市地理学的重要研究领域,对城市群的实体空间进行界定识别是研究城市群的前提和基础。城市群作为众多城镇的集群,前人对城市群的空间识别主要是以城市为单元进行的,缺少对识别单元空间形态的考虑。城市群实体空间的形态具有自相似性,空间分形特征可作为自相似性的表征工具,通过对空间分形特征的分析、识别及提取,可以实现对空间对象基于形态的客观测度。本文借鉴单个城市其边界的相关识别方法,从不同尺度的空间最小可识别单元出发,测度城市群城镇空间形态的分形特征,并据此提出了城市群城镇的客观识别方法。该方法利用城镇的空间分形特征识别归属于城市群的城镇,通过空间最小可识别单元的变化得到不同的城镇规模并获取城市群城镇的空间分形特征,再以此为基础对空间分形特征的存在范围进行识别,将其映射于空间最终实现对城市群城镇的识别,进而得到城市群在空间上的分布状况。本文将该方法应用于京津冀城市群,基于2016年Landsat卫星遥感影像,实现了对京津冀城市群构成城镇的识别,为界定城市群的实体空间提供了一次有益尝试。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
乐琦 张磊 张莉莉
针对基于不确定偏好序信息的双边匹配问题,本文提出了一种决策方法。给出了双边匹配和不确定偏好序的相关概念,同时给出了不确定偏好序信息下考虑主体心理行为的双边匹配问题描述;以每个主体给出的临界值作为其参照点,计算了每个主体给出的不确定偏好序相对于参照点的收益或损失;考虑到主体损失规避的心理行为特征,依据TODIM思想计算每个主体对另一方主体的益损值的感知价值;在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的双目标优化模型,使用线性加权法将双目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果;最后,通过IT服务外包中的供给方与需求方的双边匹配实例分析说明了所提方法的有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨宁 张志强
[目的/意义]科学数据已经成为数据驱动型科研的重要资料和产出成果，研究科学数据引用可以帮助追踪数据的使用状况、开展数据计量和评价、加速科研进程。[方法/过程]以生物信息学领域学术论文全文信息作为研究对象，利用规则抽取和人工标注形成了生物信息学引文分类数据集，对比评估6种深度学习模型与3种传统机器学习模型在数据集上的分类和识别效果。[结果/结论]实证研究效果显示，采用考虑语义和上下文特征的深度学习方法在科学数据正式引用识别任务中具有更优效果。[局限]未充分考虑数据类别不均衡问题。
关键词：
科学数据 正式引用 深度学习 识别方法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
任慧 王东宇
供应链网络的运输过程是碳排放的主要来源之一,道路拥堵、配送距离和车辆载重等因素会影响碳排放量,本文研究考虑拥堵路况下碳排放的选址-配送集成优化问题。根据车辆行驶状态定义道路拥堵情况,以不同时段下拥堵概率和预期拥堵距离作为路况决定因素,构建碳排放量和经济成本都最小的两目标模型。设计改进的非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解模型获得Pareto解集。以环境问题较重的北京和天津为中心构建供应链网络作为算例,验证了模型和算法的有效性和可行性。实验结果给出了不同偏好下供应链网络的构建方案,并对不同时段下决定路况的拥堵概率和预期拥堵距离以及车辆载重进行灵敏度分析。实验结果表明,相对于高速公路,城市道路不同时段对碳排放量影响更敏感。
[期刊] 统计与决策
[作者]
郭清娥 苏兵 陈光会
通过引入风险偏好因子,文章借鉴DEA交叉评价思想,构建部分权重信息下考虑决策者风险偏好的不确定多属性决策方法。通过风险偏好因子的引入,将区间数决策信息映射为实数决策信息;假设各决策方案均具有"使自身评价值最大化"的特点,求得各自的最优评价值和权重向量;各决策方案按照系统内所有方案的最有利权重进行评价后,将平均交叉评价值作为决策基准。最后通过算例说明了方法的可行性和有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
裘惠麟 邵波
[目的/意义]在科学研究中,从不同来源的科技文献中识别挖掘科研热点对于开展科研工作具有指导意义。旨在通过本研究提出的模型方法,快速准确地识别蕴含在多源文本中的热点主题,为科研创新提供支撑服务。[方法/过程]提出一种基于LDA2vec模型的多源文本下科研热点识别的方法并针对科研热点识别构建模型,该方法融合LDA主题模型对隐含语义挖掘的优势和Word2Vec词向量模型对于上下文关系把握的优势。以机器学习领域的科技文献为例,利用模型困惑度和主题一致性两个指标对LDA2vec的在本领域应用的可行性和有效性进行验证,并与LDA的主题提取效果进行对比。[结果/结论]实验结果表明,提出的方法在面对多源数据情况下,进行科研热点识别挖掘是可行的,且在一定程度上有效果的提升,对利用单一数据源进行主题分析的不足进行补充,对多数据源融合的实践应用进行丰富。
[期刊] 情报学报
[作者]
张亚楠 黄晶丽 王刚
通过为科研人员构建科研行为画像,科研人员能够便捷地使用各种个性化科研服务,促进科研人员提高科研效率。已有的研究往往将画像问题简单地抽象为多分类问题,没有考虑到信息的充分利用和画像更新问题。为此,本研究提出了一种考虑全局和局部信息的科研人员科研行为画像方法,引入深度学习方法,借助深度学习自动从数据中提取高度抽象特征的特点,提取科研人员局部画像,结合全局信息构建科研人员的立体精准画像。最后,使用科研社交平台科研之友上的科研人员科研行为数据,对本研究提出的方法进行验证,证明了本研究提出方法的有效性。
关键词：
科研创新 深度学习 用户画像 主题模型
[期刊] 生态经济
[作者]
杨晓艳 王甜甜
为研究大数据与环境责任对双渠道供应链决策的影响,以单一绿色制造商、零售商以及大数据服务公司构成的双渠道供应链为研究对象,建立集中决策与分散决策两种收益模型,运用Stackelberg博弈得出各模型的最优决策并进行对比分析。研究表明:制造商与零售商进行集中决策时供应链的总需求量与总利润较大,网络渠道与零售渠道的最优价格随着投资大数据成本的增加而增高。当制造商的环境责任程度增强时,零售商的利润增大,制造商的利润减小。当零售商的环境责任成本增加时,制造商与零售商的利润均减小。同时,随着产品的绿色水平越高,制造商与零售商的最优定价与最优利润越高。
[期刊] 情报杂志
[作者]
吴菲菲 陈肖微 黄鲁成 李睿毓 米兰
[目的/意义]基于技术演化路径识别方法研究的现状,提出一种基于语义相似度的有向有权网络技术多主题演化路径识别方法,有助于企业依据自身优势和目标定位,选择研发方向和实现路径。[方法/过程]利用文本挖掘中的主题模型将专利文本向量化,计算具有引用关系专利之间的主题相似度,构造有向有权网络,并利用JAVA编写的遍历算法识别出涵盖特定技术领域的多主题演化路径,供企业把握领域内技术主题的发展变化。[结果/结论]以太阳能电池板为例的研究结果表明,该方法可以有效的识别出太阳能电池板技术围绕五个主题在不断演进的路径。与传统
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