检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2020年第1期4卷 63-75页

作者：余传明李浩男王曼怡黄婷婷安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

【目的】从知识网络视角探究如何更好地表示知识对象的语义关系。【方法】在已有网络表示学习算法的基础上,借助于集成学习和深度学习思想,提出组合式知识网络表示学习模型(Combined Knowledge Network Representation Learning,CKNRL)... 详细信息

【目的】从知识网络视角探究如何更好地表示知识对象的语义关系。【方法】在已有网络表示学习算法的基础上,借助于集成学习和深度学习思想,提出组合式知识网络表示学习模型(Combined Knowledge Network Representation Learning,CKNRL)。【结果】在中英文新闻平行语料的知识网络链接预测任务上,CKNRL模型的AUC取值为0.929,高于单一的网络表示算法DeepWalk(0.925)、Node2Vec(0.926)和SDNE(0.899),验证了CKNRL模型的有效性。【局限】实证研究仅建立在共词网络的基础上,尚未检验CKNRL模型在更多类型的知识网络链接预测中的效果。【结论】通过建立融合模型能够更好地表示知识对象之间的语义关系。

关键词：知识表示深度学习网络表示学习链接预测

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基于深度学习的词汇表示模型对比研究

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数据分析与知识发现 2020年第8期4卷 28-40页

作者：余传明王曼怡林虹君朱星宇黄婷婷安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

【目的】系统揭示传统深度表示模型与最新预训练模型的原理,探究其在文本挖掘任务中的效果差异。【方法】采用对比研究法,从模型侧和实验侧分别比较传统模型与最新模型在CR、MR、MPQA、Subj、SST-2和TREC六个数据集上的效果差异。【结... 详细信息

【目的】系统揭示传统深度表示模型与最新预训练模型的原理,探究其在文本挖掘任务中的效果差异。【方法】采用对比研究法,从模型侧和实验侧分别比较传统模型与最新模型在CR、MR、MPQA、Subj、SST-2和TREC六个数据集上的效果差异。【结果】在六个任务中,XLNet模型取得了最高的平均F1值(0.9186),优于ELMo(0.8090)、BERT(0.8983)、Word2Vec(0.7692)、GloVe(0.7576)和FastText(0.7506)。【局限】由于篇幅限制,实证研究以文本挖掘中的分类任务为主,尚未比较词汇表示学习方法在机器翻译、问答等其他任务中的效果。【结论】传统深度表示学习模型与最新预训练模型在文本挖掘任务中的表现存在较大差异。

关键词：词汇表示学习知识表示深度学习文本挖掘

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基于深度学习的热点事件主题表示研究

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数据分析与知识发现 2020年第4期4卷 1-14页

作者：余传明原赛朱星宇林虹君张普亮安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

【目的】探究如何针对热点事件进行主题表示学习,检验主题表示模型在主题分类和主题相关度等任务上的效果。【方法】融合LDA2Vec方法构建主题表示学习模型W-LDA2Vec,通过联合训练初始化后的文档向量和词向量以预测中枢词的上下文向量,... 详细信息

【目的】探究如何针对热点事件进行主题表示学习,检验主题表示模型在主题分类和主题相关度等任务上的效果。【方法】融合LDA2Vec方法构建主题表示学习模型W-LDA2Vec,通过联合训练初始化后的文档向量和词向量以预测中枢词的上下文向量,获得含有主题信息的词表示和包含上下文信息的主题表示。【结果】在热点事件主题分类任务上,本文模型取得了最高的F1值(0.893),较4种基线模型LDA、Word2Vec、TEWV和Doc2Vec分别提升0.314、0.057、0.022和0.013;在热点事件主题相关度任务上,当主题数为10时,本文模型取得了较高的相关性分数(0.462 5),较LDA模型提高0.067 8。【局限】实验语料库仅限于中英文两种语言。【结论】本文方法通过将主题信息嵌入到词表示、文档表示中,能够有效提升在热点事件主题分类和主题相关度等任务上的效果。

关键词：知识表示主题表示主题模型热点事件深度学习

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基于网络表示学习的作者重名消歧研究

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数据分析与知识发现 2020年第2期4卷 48-59页

作者：余传明钟韵辞林奥琛安璐中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073 武汉大学信息管理学院武汉430072

【目的】消除文献系统中的作者重名歧义,以解决其导致的文献错误聚合问题。【方法】通过结构化文献数据建立作者网络、文献网络以及作者-文献网络,融合不同网络表示学习方法获得文献节点表示,并采用无监督学习方法,将文献节点表示作为特... 详细信息

【目的】消除文献系统中的作者重名歧义,以解决其导致的文献错误聚合问题。【方法】通过结构化文献数据建立作者网络、文献网络以及作者-文献网络,融合不同网络表示学习方法获得文献节点表示,并采用无监督学习方法,将文献节点表示作为特征,使用层次凝聚聚类按照真实作者对文献进行正确划分。【结果】在ArnetMiner、CiteSeerX和DBLP三组数据集上进行实证研究,本文方法在网络稀疏的情况下仍然具有较好的效果,Macro-F1值在次优模型基础上最高提升6%。【局限】仅研究英文情境下的作者重名消歧。【结论】基于网络表示学习的方法能够有效解决作者重名消歧问题,实验结果对于改进科研合作推荐、引文推荐以及知识网络相关研究具有重要意义。

关键词：网络表示学习异构网络作者重名消歧无监督学习

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基于ECM和D&M模型的社区团购用户持续使用意愿研究

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时代经贸 2023年第1期20卷 103-107页

作者：何东辰邓斌刘启川中南民族大学管理学院湖北武汉430074 中南财经政法大学信息安全与工程学院湖北武汉430073

随着价格红利的逐渐消失以及社区团购App同质化问题日益严重,如何提高满意度和持续使用意愿对于社区团购的发展至关重要。通过文献回顾发现,用户对于信息系统的感知会对其持续使用意愿产生影响。为了探究其内在的影响机制,本文根据期望... 详细信息

随着价格红利的逐渐消失以及社区团购App同质化问题日益严重,如何提高满意度和持续使用意愿对于社区团购的发展至关重要。通过文献回顾发现,用户对于信息系统的感知会对其持续使用意愿产生影响。为了探究其内在的影响机制,本文根据期望确认理论和信息系统成功理论,建立基于ECM和D&M的研究模型,检验研究提出的各项假设。研究结果表明,信息质量对满意度和感知有用有显著的正向影响,消费者更能感知到信息质量的差异,对信息质量有着更高要求。研究还发现,消费者在购买社区团购产品前内心对产品有所预期,收到商品后是否满足预期会对持续使用意愿产生影响。

关键词：社区团购持续使用意愿期望确认理论信息系统成功模型

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基于时间特征的可疑资金交易识别研究

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现代计算机 2021年第19期27卷 62-67,74页

作者：丁晓中南财经政法大学信息与安全工程学院武汉430073

洗钱活动是通过资金转移来完成的,如何从海量记录中快速识别出可疑资金交易,是办案人员面临的巨大挑战。交易时间作为资金交易数据中的一个基本特征,能一定程度反映出涉案人员的交易习惯、交易周期等特征。以时间特征为研究对象,将办案... 详细信息

洗钱活动是通过资金转移来完成的,如何从海量记录中快速识别出可疑资金交易,是办案人员面临的巨大挑战。交易时间作为资金交易数据中的一个基本特征,能一定程度反映出涉案人员的交易习惯、交易周期等特征。以时间特征为研究对象,将办案人员的知识固化,设计特定模式的可疑资金交易识别算法,能够从海量数据中自动发现可疑数据。该算法可以推广到其他多种模式的识别,在实际案件侦查中得到应用,推动案件的侦破。

关键词：洗钱可疑资金模式识别

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基于医疗知识图谱的并发症辅助诊断

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中文信息学报 2020年第10期34卷 85-93,104页

作者：刘勘张雅荃中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073

为了实现文本描述中的快速并发症的准确预判,该文结合知识图谱、表示学习、深度神经网络等方法构建了一个并发症辅助诊断模型。该模型首先构建医疗领域的知识图谱,并通过知识表示模型对医疗领域知识进行编码,结合患者主诉文本获取患者... 详细信息

为了实现文本描述中的快速并发症的准确预判,该文结合知识图谱、表示学习、深度神经网络等方法构建了一个并发症辅助诊断模型。该模型首先构建医疗领域的知识图谱,并通过知识表示模型对医疗领域知识进行编码,结合患者主诉文本获取患者症状实体的表示向量,再将患者主诉表示向量和指标表示向量通过CNN-DNN网络对并发症进行辅助诊断。实验选取了糖尿病的3种并发症:高血压、糖尿病肾病和糖尿病视网膜病变作为测试。该文模型的准确率对比支持向量机、随机森林和单独的深度神经网络在高血压、糖尿病肾病和糖尿病视网膜病变上分别提高了5%、5%、14%和27%、6%、9%,说明该文模型能够充分融合医疗知识图谱和深度学习技术,对提高并发症的诊断起到积极作用。

关键词：知识图谱表示学习深度学习辅助诊断

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国内外个人信息价值评估研究述评

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情报科学 2020年第9期38卷 157-165,173页

作者：刘雅琦张梦丹中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073

【目的/意义】个人信息蕴含着巨大的经济与社会价值,分析影响个人信息价值衡量的因素,合理评估个人信息的价值,可以为日后个人信息市场的发展打下坚实的基础,对于充分发挥个人信息价值、加强个人信息保护、维护网络安全以及优化社会资... 详细信息

【目的/意义】个人信息蕴含着巨大的经济与社会价值,分析影响个人信息价值衡量的因素,合理评估个人信息的价值,可以为日后个人信息市场的发展打下坚实的基础,对于充分发挥个人信息价值、加强个人信息保护、维护网络安全以及优化社会资源配置均具有重要意义。【方法/过程】本文以个人信息的价值评估问题为着眼点,从个人估值、个人信息特征、市场环境以及社会环境等多个角度出发,梳理了影响个人信息价值评估结果的因素以及各因素影响下的个人信息价值评估方法。【结果/结论】最后对各影响因素下的个人信息估值做出综合性评述,并对个人信息价值评估的未来发展提出建议,为下一步工作指明方向。

关键词：个人信息个人信息价值影响因素价值评估

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基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判——以“中国大学MOOC”网的在线评论文本为例

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现代教育技术 2020年第9期30卷 56-63页

作者：张新香段燕红中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073

研究在线评论文本,能从学习者角度科学提炼MOOC质量的影响因素,客观评判MOOC的教学效果。基于此,文章提出了基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判新思路:按照MOOC质量评判的流程框架,以“中国大学MOOC”网的在线评论文本为例,基于灰色... 详细信息

研究在线评论文本,能从学习者角度科学提炼MOOC质量的影响因素,客观评判MOOC的教学效果。基于此,文章提出了基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判新思路:按照MOOC质量评判的流程框架,以“中国大学MOOC”网的在线评论文本为例,基于灰色关联分析实施MOOC质量评判,并选取10门案例课程检验评判效果。实验结果表明:“视频制作”、“课程内容”、“知识量”、“教学风格”、“学习感受”这5大主题影响学习者对MOOC质量的评判;基于学习者在线评论文本的MOOC质量评判结果与事实基本相符,具有较好的精确度和可操作性,能合理地对课程质量进行评判和排序,对MOOC课程的建设和改善具有重要意义。

关键词： MOOC 质量评判在线评论文本主题提取灰色关联分析

来源：评论

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中部六省视域下河南省装备制造企业绿色竞争力评价及提升对策

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河南工学院学报 2022年第5期30卷 50-55页

作者：毛强苏梦然徐敏睿王维靖河南工学院管理学院河南新乡453003 中南财经政法大学信息与安全工程学院湖北武汉430073

为测度河南省装备制造企业的绿色竞争力水平,构建了装备制造企业绿色竞争力的评价指标,选取了绿色竞争力评价模型,对中部六省装备制造企业的绿色竞争力进行了评价。对比六省,河南省装备制造企业在转型升级、绿色改造过程存在自主创新能... 详细信息

为测度河南省装备制造企业的绿色竞争力水平,构建了装备制造企业绿色竞争力的评价指标,选取了绿色竞争力评价模型,对中部六省装备制造企业的绿色竞争力进行了评价。对比六省,河南省装备制造企业在转型升级、绿色改造过程存在自主创新能力不强、缺乏资金投入、高层次人才比例较低问题,这要求政府要完善科技创新政策体系,用好财政资金,改善营商环境,健全人才引进、培育制度;企业也要提升创新能力,淘汰落后产能,革新经营理念,大力引进、培育专业人才。

关键词：装备制造企业绿色竞争力河南

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