检索结果-内蒙古大学图书馆

基于超平面-BERT-Louvain优化LDA模型的书法作品价值要素提取及指标体系构建

数据分析与知识发现 2023年第10期7卷 109-118页

作者：潘小宇倪渊金春华张健北京信息科技大学计算机学院北京100192 北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

【目的】针对书法作品价值评估分歧大、标准缺失的难题,借助大数据与人工智能方法高效、准确地识别书法作品价值要素,为各种书法作品交易活动提供技术支撑。【方法】首先,融合超平面算法和BERT模型对书法文献进行停用词剔除与语义扩充,... 详细信息

【目的】针对书法作品价值评估分歧大、标准缺失的难题,借助大数据与人工智能方法高效、准确地识别书法作品价值要素,为各种书法作品交易活动提供技术支撑。【方法】首先,融合超平面算法和BERT模型对书法文献进行停用词剔除与语义扩充,形成高辨识度的优化语料库;其次,构建书法文献复杂语义网络,引入Louvain算法,通过最大化社区网络的模块度确定最优主题数;最终,本文提出一种基于超平面-BERTLouvain-LDA(HBL-LDA)的新方法来高效、准确地构建书法价值评估指标体系。【结果】相比于LDA,HBLLDA模型的主题识别查准率和F值分别提高了45.00个百分点和29.46个百分点,平均主题优质率减少了0.96,识别的优质主题更多。基于代表性书法作品,利用多种回归模型对评估指标体系进行验证,准确率高达84.00%。【局限】只针对书法作品构建了评估指标体系,难以在其他艺术品数据上适配。而且,BERT模型缺乏主题语义信息,使得相似特征词扩充具有一定的局限性。【结论】本文提出一种基于超平面-BERTLouvain组合优化LDA模型,构建书法价值评估指标体系的新模式,为其他领域指标体系的构建提供了新方向。

关键词：价值评估指标体系 LDA 领域停用词 Louvain BERT

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融合情感特征和可解释性的弹幕视频传播效果预测模型

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数据分析与知识发现 2025年第2期9卷 146-158页

作者：倪渊华君鹏张健杨翠芬张腾北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

【目的】在弹幕视频传播效果预测模型中融入情感特征以提升预测效果,利用模型可解释性量化各特征变量的影响。【方法】基于BERT-BILSTM对弹幕视频传播影响因素情感特征进行提取。提出基于PCACVRFE-RF-XGBoost的组合预测模型对弹幕视频... 详细信息

【目的】在弹幕视频传播效果预测模型中融入情感特征以提升预测效果,利用模型可解释性量化各特征变量的影响。【方法】基于BERT-BILSTM对弹幕视频传播影响因素情感特征进行提取。提出基于PCACVRFE-RF-XGBoost的组合预测模型对弹幕视频的传播效果进行预测,基于1 515部文化弹幕视频的传播数据进行实证分析。【结果】挖掘出31个变量覆盖了信息质量、信源可信性和信息传播感知质量三方面特征。在弹幕情感特征提取准确率上,BERT-BILSTM模型在测试集中积极和消极分类的精确率分别达到0.81和0.85,F1值达到0.84。实验结果表明,基于CVRFE-RF-XGBoost构建的弹幕视频传播效果预测结果优于SVR、BP神经网络模型。【局限】弹幕文本情感分析的粒度仍待细化。【结论】所提模型为情感特征复杂、高动态性的弹幕视频传播效果预测提供新方法。通过样本实证结果表明,信源可信度的特征贡献度高于信息质量,这意味着信源可信度对弹幕视频传播效果的影响程度更深,其中,媒介平台口碑、媒介平台专业性、个人影响力、内容发布频次等特征尤为关键。

关键词：传播效果预测情感特征 XGBoost

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多源异构数据融合视角下文化UGC传播效果预测——基于GRA-PSO-WRF的组合建模

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管理评论 2024年第11期36卷 235-247页

作者：倪渊李晓娜张健房津玉李思远北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

有效预测短视频平台环境下文化UGC的传播效果,不仅有利于提升平台对海量视频的运营效率,实现精准推荐服务,对内容资源交易以及高质量UGC创作也具有重要意义。本文根据拉斯韦尔“5W”传播理论,构建文化UGC传播效果预测指标体系,融合运营... 详细信息

有效预测短视频平台环境下文化UGC的传播效果,不仅有利于提升平台对海量视频的运营效率,实现精准推荐服务,对内容资源交易以及高质量UGC创作也具有重要意义。本文根据拉斯韦尔“5W”传播理论,构建文化UGC传播效果预测指标体系,融合运营统计数据、第三方统计数据以及用户评论数据等多源异构数据,提出了一种GRA-PSO-WRF的组合预测模型。模型采用综合灰色关联分析提取融合数据特征,通过粒子群优化加权随机森林算法实现UGC传播效果预测,基于90部文化UGC在四个短视频平台的传播数据进行实证分析。结果表明:基于拉斯韦尔“5W”理论构建的文化UGC传播效果预测指标体系能够系统刻画文化内容资源传播过程的关键因素,具有良好预测适用性;多源异构数据融合的GRA-PSO-WRF模型预测精度明显优于单一RF模型、BP模型,且具备一定的可解释性;不同特征对传播效果影响呈现高、中、低三个层次,传播内容因素与传播渠道因素的最优权重相对更高,是影响文化UGC传播效果的关键所在。本文结论有效补充了组合预测、多源异构数据融合建模、可解释性机器学习的相关技术,对UGC创作及平台内容运营具有一定实践启示。

关键词：文化UGC 传播效果预测综合灰色关联分析粒子群优化算法加权随机森林

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基于Wobert与对抗学习的中文命名实体识别

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计算机工程 2024年第11期50卷 119-129页

作者：倪渊廖世豪张健北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 北京信息科技大学计算机学院北京100192

由于自然语言处理(NLP)将中文命名实体识别(NER)任务建模为序列标注任务,将文本中每个字符映射至一个标签,每个字符相对独立且信息有限,因此在NER领域词汇信息的加入能够解决字符间缺乏联系的问题。针对现有中文NER模型多需要额外构建... 详细信息

由于自然语言处理(NLP)将中文命名实体识别(NER)任务建模为序列标注任务,将文本中每个字符映射至一个标签,每个字符相对独立且信息有限,因此在NER领域词汇信息的加入能够解决字符间缺乏联系的问题。针对现有中文NER模型多需要额外构建词汇表、提取词汇信息方式繁琐、词级嵌入与字级嵌入因来源不同导致信息难以融合的问题,提出一种基于Wobert与对抗学习的中文NER模型ALWAE-BiLSTM-CRF。与传统预训练模型相比,Wobert预训练模型在预训练阶段就已将文本分词,充分学习了词与字两个层次的信息,因此ALWAE-BiLSTM-CRF通过Wobert预训练模型获取字符词向量,再使用Wobert分词器获取预训练模型中已存在的词汇向量,接着使用BiLSTM模型获取两者的时序信息,随后通过多头注意力机制将词汇级别的信息要素融入字符词向量,同时通过对抗学习攻击生成对抗样本以增强模型泛化性,最后使用条件随机场(CRF)层对结果进行约束,获得最佳的预测序列。在Resume数据集与瓷器领域的自建数据集Porcelain上进行对比实验与消融实验,结果表明,ALWAE-BiLSTM-CRF模型的F1值分别达到97.21%与85.7%,证明了其在中文NER任务中的有效性。

关键词：深度学习命名实体识别注意力机制特征融合条件随机场

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碳中和研究热点分析与展望

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世界地理研究 2023年第7期32卷 148-159页

作者：陈啸天王宁北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

实现碳中和是应对气候问题的重要目标,现有研究缺乏对相关研究热点与演化的总结分析。本文基于文献计量分析方法,对中国知网数据库CNKI(3674篇)和外文数据库WoS核心合集(9733篇)中“碳中和”相关主题论文进行分析。研究发现:(1)CNKI高... 详细信息

实现碳中和是应对气候问题的重要目标,现有研究缺乏对相关研究热点与演化的总结分析。本文基于文献计量分析方法,对中国知网数据库CNKI(3674篇)和外文数据库WoS核心合集(9733篇)中“碳中和”相关主题论文进行分析。研究发现:(1)CNKI高被引文献对技术方法类的研究少于WoS文献;(2)中外文献的作者在团队内部合作较多,团队间的合作略少;(3)地理位置较近的机构合作更多,中国的发文机构和发文量最多,但在影响力上不及美国等发达国家;(4)碳排放问题在两类文献中均为热点方向,CNKI文献侧重于碳排放因素分解与核算的研究,WoS文献更侧重于评估减排效果与研究技术方法。最后,对能源效率与能源转型、碳交易与碳税、隐含碳排放等方面的研究进行了展望。

关键词：碳中和碳达峰碳减排研究热点文献计量

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利用集成剪枝和多目标优化算法的随机森林可解释增强模型

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计算机应用研究 2024年第10期41卷 2947-2954页

作者：李扬廖梦洁张健北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

随机森林模型是广泛应用于各个领域的经典黑盒模型,而黑盒模型的结构特征导致模型可解释性弱,需要借助可解释技术优化随机森林的可解释性,从而促进其在可靠性要求较高场景的应用与发展。研究构建了基于集成剪枝和多目标优化算法的规则... 详细信息

随机森林模型是广泛应用于各个领域的经典黑盒模型,而黑盒模型的结构特征导致模型可解释性弱,需要借助可解释技术优化随机森林的可解释性,从而促进其在可靠性要求较高场景的应用与发展。研究构建了基于集成剪枝和多目标优化算法的规则提取模型,集成剪枝在解决树模型规则提取易陷入局部最优的问题上具有代表性,多目标优化在解决规则准确性和可解释性的平衡问题上有多个领域的应用。模型验证结果表明,所构建模型能够在不降低准确性的前提下优化模型的可解释性。本研究首次将集成剪枝技术与多目标优化算法相融合,增强了随机森林的可解释性,有助于推动该模型在可解释性要求较高领域的决策应用。

关键词：随机森林可解释增强集成剪枝规则提取多目标优化算法

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机电系统健康状态预测和维修决策的双向优化方法

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仪器仪表学报 2023年第1期44卷 131-142页

作者：梁思远周金浛高占宝于劲松宋悦张健北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100191 北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

在以机电系统为代表的复杂装备健康管理的应用场景中,健康状态预测与维修决策操作依赖于装备的健康状态演化进程,二者在所依赖的知识上具有明显的耦合性,对应的二元知识也因此具有双向融合的价值。本文从健康状态评估与维修排故二元知... 详细信息

在以机电系统为代表的复杂装备健康管理的应用场景中,健康状态预测与维修决策操作依赖于装备的健康状态演化进程,二者在所依赖的知识上具有明显的耦合性,对应的二元知识也因此具有双向融合的价值。本文从健康状态评估与维修排故二元知识的双向融合出发,提出一种面向机电系统的健康状态预测和维修决策双向优化方法,即定期利用该阶段累积的有限运行记录,在该阶段的健康状态预测和即时维修决策模型上做出优化。最后,本文基于实际机电系统中天线调平系统的仿真实验对本文所提的双向优化方法进行了验证,健康状态预测误差稳定降低到0.002%,维修决策收益稳定提升到93.57,验证了本文提出的健康状态预测与维修决策协同方法的有效性。

关键词：复杂系统健康管理健康状态预测维修决策双向优化

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消费者满意度研究:一种基于在线评论词向量的分析框架

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系统科学与数学 2024年第6期44卷 1570-1585页

作者：樊宇任敏慧张健北京信息科技大学经济管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192 智能决策与大数据应用北京市国际科技合作基地北京100192

消费者满意度水平对企业生产运营至关重要,基于在线评论词向量,构建一种面向消费者满意度研究的分析框架SAFCS.基于BERT词向量,根据对比注意力从在线评论中选择重要名词,并利用UMAP-PCA法进行降维,聚类后获得相应领域消费者满意度维度;... 详细信息

消费者满意度水平对企业生产运营至关重要,基于在线评论词向量,构建一种面向消费者满意度研究的分析框架SAFCS.基于BERT词向量,根据对比注意力从在线评论中选择重要名词,并利用UMAP-PCA法进行降维,聚类后获得相应领域消费者满意度维度;通过依存句法分析获得在线评论中的属性-观点短语,采用预训练语言模型实现属性-观点短语情感分类.采用AT,GRN,LN,TB 4个服装品牌的评论数据进行实验分析,结果表明,消费者对各维度关注度具有明显特点,同时,相较于消极评论,消费者在发表积极评论时更倾向于进行综合性评价.最后结合研究结果,为各品牌的生产运营策略选择提出相应建议.

关键词：在线评论消费者满意度预训练语言模型 BERT词向量依存句法分析

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我国农业机械可靠性演化分析

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中国农机化学报 2023年第8期44卷 47-55页

作者：何琼李其晓绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京市100192 北京信息科技大学经济管理学院北京市100192

农业机械的可靠运行涉及国家粮食安全产业带建设,探析其研究现状和发展趋势,对学科研究及时跟进农业装备工程化发展至关重要。运用Citespace对1980—2021年间我国农业机械可靠性相关文献进行可视化分析,并结合文献研究法对相关文献的具... 详细信息

农业机械的可靠运行涉及国家粮食安全产业带建设,探析其研究现状和发展趋势,对学科研究及时跟进农业装备工程化发展至关重要。运用Citespace对1980—2021年间我国农业机械可靠性相关文献进行可视化分析,并结合文献研究法对相关文献的具体内容进行述评。结果表明:我国农业机械可靠性研究主要有4个角度:可靠性试验、可靠性分析、可靠性设计、可靠性评价。从未来发展趋势来看,可靠性在农业机械领域的研究主要与自动化、信息化相融合,面向研发、制造、服务多元化方向发展。

关键词：农业机械可靠性可视化分析文献研究法研究前沿

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基于超效率SBM模型的公路运输碳排放效率分析

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环境科学与技术 2023年第4期46卷 216-222页

作者：赵庆聪焦佳佳北京信息科技大学信息管理学院北京100192 绿色发展大数据决策北京市重点实验室北京100192

文章基于2010-2019年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型与GML指数,对中国30个省份公路运输碳排放效率进行测度和分析,实证结果表明:2019年中国公路运输的碳排放综合效率整体水平偏低,综合效率存在地区差异,中部>东部>东北>西... 详细信息

文章基于2010-2019年中国省际面板数据,运用超效率SBM模型与GML指数,对中国30个省份公路运输碳排放效率进行测度和分析,实证结果表明:2019年中国公路运输的碳排放综合效率整体水平偏低,综合效率存在地区差异,中部>东部>东北>西部;2010-2019年中国的公路运输碳排放全要素生产率整体呈上升趋势,技术进步变化的降低是阻碍全要素生产率上升的关键因素。

关键词：公路运输碳排放效率超效率SBM模型 GML指数全要素生产率

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