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[期刊] 情报学报
[作者]
吴树芳 张雄涛 朱杰
随着移动互联技术的进一步发展,微博检索已成为微博服务的重要组成部分。考虑到微博检索与传统文本检索的不同,提出一个改进的微博检索模型。新模型对传统查询似然模型中的文档先验概率和文档语言模型估计进行了改进。在文档先验概率方面,通过量化用户对博文的兴趣获得用户的兴趣博文库,并在兴趣博文库的基础上计算微博先验概率,使得符合检索用户兴趣的微博具有较高的先验概率;在文档语言模型估计方面,混合内容及用户交互两方面信息获得微博的相关文档集,并将其作为平滑项实现对微博文档语言模型的混合估计,有效缓解了微博短文本的数据稀疏问题。实验采用从新浪微博爬取的真实数据对研究内容的有效性进行验证,结果表明与现有研究中较好的改进查询似然模型相比,新模型在P@15、P@30和MRR上均有一定提高。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 房小可
伴随着微博的日趋流行,对微博信息的检索逐渐成为人们获取第一消息的手段。其中文本聚类和主题发现是信息检索领域的有效方法,采用适当的方法是影响微博短文本信息检索质量的关键因素。文章针对文本聚类和LDA主题模型的互补特征,综合考虑了微博特殊文体和短文本聚类效率问题,提出了基于频繁词集的文本聚类和基于类簇的LDA主题挖掘相融合的微博检索方法,给出了针对微博文体的一种新的主题检索模型。实验表明,该方法不仅能有效地划分微博文本,并且能清晰地挖掘类簇中潜在主题。
关键词：
文本聚类 主题检索 微博
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
乔宁宁
对混合地理加权回归模型,提出新的空间相关性检验统计量,利用三阶矩χ~2逼近方法导出其检验p值的近似计算公式,模拟结果显示该检验统计量在检测空间相关性方面具有满意的功效。为了处理数据中可能同时存在的空间相关性和空间异质性,引入一类新的混合地理加权空间滞后回归模型,模拟结果表明该估计方法具有较高的可靠性和稳健性。与全局空间滞后回归模型比较,混合地理加权空间滞后回归模型在处理空间异质性方面具有更优良的表现。
关键词：
MGWR模型 空间相关性 空间异质性
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡择林 江秉华
文章研究了连续测量数据情况下的混合系数线性模型的参数估计问题。利用压缩估计方法给出了该模型的一类有偏估计,在一定条件下证明了这类估计分别优于最小二乘估计以及岭估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白永娟 李好奇
对于多重列表的开放群体数目估计问题,文章提出了广义混合效应回归模型,估计出了异质性开放群体的规模,并证明了所提出估计量的渐近分布,利用随机模拟说明了所提方法效果良好。
关键词：
随机效应模型 开放群体 多维列表
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蒋青嬗 韩兆洲
在经典随机前沿模型中引入随机效应和空间效应,构建了空间混合效应随机前沿模型。模型考虑了生产单元技术水平的异质性并且可以有效避免忽略内生性问题导致的有偏且不一致估计量,适用性更佳。使用贝叶斯方法估计模型,核心在于推导未知参数的后验分布以及MCMC抽样。相比于其他估计方法,贝叶斯方法简单直观且精度较高,更适合复杂模型的估计。数值模拟结果显示:①贝叶斯估计的精度较高。增加样本容量有助于提高精度。②忽略随机效应,估计精度偏低。数值模拟表明文中模型和方法有存在必要性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘超 桂风云
地理加权似乎不相关模型作为一类半参数时空数据模型,可以有效的同时刻画空间和时间非平稳性。文章主要研究该模型的一类推广形式,即混合地理加权似乎不相关模型的估计问题,基于局部加权最小二乘法提出了两类估计方法,最后通过模拟考察了所提方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
许王莉 李妍文 余味
文章把文献[8]关于含有两个方差分量的线性混合效应模型的谱分解估计推广到一般线性混合效应模型,基本思想是通过把所研究的模型转化为含有两个方差分量的线性混合效应模型。首先研究如何构造含有三个方差分量的线性混合模型的谱分解估计,给出谱分解估计的无偏估计类。然后把所得到的结论推广到一般线性混合效应模型中。
关键词：
线性混合效应模型 方差分量 谱分解估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
周小双
文章讨论了当线性模型有一定的附加信息时,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率问题;在误差矩阵为正定矩阵时,给出了一种新的相对效率,并导出了它的上界。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张香云 宋红凤
文章运用Gibbs抽样方法,推导了正态混合模型参数估计的迭代公式,并且进行了计算机模拟,得到了较好的效果。
关键词：
Gibbs抽样 混合模型 参数估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈丽 王岩 邵德盛
文章综合加权多源观测模型及最小二乘混合模型，组合两种有偏估计算法得到组合有偏估计算法。利用岭估计与Liu估计形成一种新的有偏估计——k-Liu估计，其可以抵抗法方程系数矩阵的病态性，同时可以有效降低参数估值的均方误差。通过构建目标函数导出k-Liu估计在病态最小二乘混合模型中参数的通用解式、均方误差式和协因数的计算式，推导出k-Liu估计中修正因子的计算式，通过广义交叉检核法确定岭参数。最后，通过多种估计法参与算例解算，得出k-Liu估计可以进一步提升混合最小二乘模型的解算精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王小英 李迎华 杨雪梅
混合t-分布模型是分析重尾数据的重要建模工具之一,不易受离群点、异常值点的影响,比混合高斯分布模型具有更好的稳健性。文章研究了两总体一元混合t-分布模型,基于EM算法给出了该模型参数极大似然估计的迭代步骤,并采用k-means方法进行算法初始化,然后分别在三类模拟数据下对比验证了该模型的有效性以及在拟合重尾数据上的优势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢远涛 杨娟 徐梅笛
文章在广义线性混合模型的框架下分析广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计问题。提出的参数估计有以下三个显著特点:其一,充分利用广义线性混合模型参数估计的理论成果,参数估计表达式与6种广义线性混合模型参数估计结果形式相同;其二,该方法可以通过反复调用广义线性混合模型中的参数估计模块来实现;其三,具有渐进正态性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
冯烽
近来,人们对实际数据使用厚尾分布进行建模颇感兴趣。一种流行的考虑就是所谓的广义自回归条件异方差(GARCH)模型。不幸的是,在一些应用中正态新息的GARCH模型的尾部不够厚。文章提出新息为正态方差混合分布的GARCH模型并给出了使用EM算法对模型参数作估计的步骤。结果表明,新息为正态方差混合新息分布的GARCH模型比正态新息的GARCH模型有更厚的尾部,因而更能捕捉实际数据中的厚尾特征。文章还以上证指数为例阐述了这一结论。
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