检索结果-内蒙古大学图书馆

科学学研究 2023年第1期41卷 168-180页

作者：李海林龙芳菊林春培华侨大学工商管理学院福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021 华侨大学商务管理研究中心福建泉州362021

发现协同创新网络类型、分析网络整体结构特征及其创新绩效影响因素,为提高协同合作效率具有重要的现实意义。基于协同创新视角,以新能源汽车技术的共同专利权人为研究对象,用Louvain算法识别协同创新网络。根据网络整体结构特征,用K-me... 详细信息

发现协同创新网络类型、分析网络整体结构特征及其创新绩效影响因素,为提高协同合作效率具有重要的现实意义。基于协同创新视角,以新能源汽车技术的共同专利权人为研究对象,用Louvain算法识别协同创新网络。根据网络整体结构特征,用K-means聚类算法划分协同创新网络类型,并深入分析每种网络。用专利数量和专利质量衡量网络创新绩效,以合作强度和网络整体结构特征为条件属性,网络创新绩效为决策属性,用CART决策树分析创新绩效的影响关系。新方法以数据驱动为视角,借助数据挖掘技术深入剖析网络结构特征、合作强度和创新绩效之间的非线性知识规则。研究结果表明:(1)共有四种协同创新网络,即二元协同创新网络、星型协同创新网络、完全协同创新网络和复杂协同创新网络,不同网络类型的整体结构特征和创新绩效差异化明显,证实了分类讨论的合理性与科学性。(2)二元协同创新网络和完全协同创新网络没有明显的核心成员,星型协同创新网络和复杂协同创新网络存在核心成员。(3)在不受其他因素的共同影响下,复杂协同创新网络和星型协同创新网络的合作强度分别对网络创新绩效具有正向和负向影响;在二元协同创新网络中,过高或过低的合作强度均有助于提升网络创新绩效。(4)对于合作强度较大的协同创新网络,较长的平均路径长度不利于提升网络创新绩效。

关键词：协同创新网络结构合作强度创新绩效 K-means聚类 CART决策树

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热度演化视角下新兴主题识别分析研究

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图书情报工作 2024年第22期68卷 126-138页

作者：万校基李海林何雨晴杨润奇林海龙华侨大学工商管理学院泉州362021 华侨大学东方企业管理研究中心泉州362021 华侨大学现代统计与大数据研究中心厦门361021

[目的/意义]识别领域新兴主题,不仅可为科研人员的科学选题提供意见指导,亦可为战略性新兴产业发展规划的精准制定提供技术支持。[方法/过程]针对新兴主题概念界定不统一、识别时高维数据复杂难处理等问题,提出一种基于主题热度演化的... 详细信息

[目的/意义]识别领域新兴主题,不仅可为科研人员的科学选题提供意见指导,亦可为战略性新兴产业发展规划的精准制定提供技术支持。[方法/过程]针对新兴主题概念界定不统一、识别时高维数据复杂难处理等问题,提出一种基于主题热度演化的新兴主题识别方法。结合关键词重要性、平均相似性系数和近邻传播聚类算法自适应识别领域研究主题。以主题新颖度、主题影响力和主题潜力表征新兴主题,借助天际线算法和主成分分析法获取主题热度排名时间序列,通过主题热度排名的时间演化趋势识别新兴主题。[结果/结论]通过对中国知网2012—2021年供应链领域期刊论文进行数据处理和挖掘,本研究表明,所提出的方法可以有效地识别该领域新兴主题,这为相关科研人员和政府部门的选题和规划制定提供了决策支持。

关键词：新兴主题 AP聚类天际线算法主题热度热度演化

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时间序列数据挖掘中的聚类研究综述

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电子科技大学学报 2022年第3期51卷 416-424页

作者：李海林张丽萍华侨大学信息管理与信息系统系福建泉州362021 华侨大学应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚... 详细信息

鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚类3种,分别从特征表示、相似性度量、聚类算法和簇原型等方面来研究,同时也结合了具体的应用分析。根据时间序列数据挖掘中聚类存在的主要问题,提出了部分未来值得关注和研究的内容和方向,以便更好地促进时间序列数据聚类分析的研究与发展。

关键词：聚类分析数据挖掘高维性时间序列时间序列聚类

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基于数据决策分析的科研成果关注度影响因素研究

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情报科学 2022年第7期40卷 27-36页

作者：王正威李海林陈多万校基华侨大学工商管理学院福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建泉州361021

【目的/意义】科研成果关注度是论文价值成果的体现,反映研究者对成果的关注程度,也影响科研成果的转化效率,科研人员可依据关注度确定研究方向与主题。【方法/过程】提出科研成果关注度概念。量化潜在影响科研成果关注度的因素,包括关... 详细信息

【目的/意义】科研成果关注度是论文价值成果的体现,反映研究者对成果的关注程度,也影响科研成果的转化效率,科研人员可依据关注度确定研究方向与主题。【方法/过程】提出科研成果关注度概念。量化潜在影响科研成果关注度的因素,包括关键词、作者地址、基金资助、期刊热度、标点符号吸引力和作者水平。【结果/结论】以影响因素为条件属性,关注度为决策属性,使用CART决策树获得决策规则,研究发现:(1)商业与经济学研究方向中化学、生物、自然等领域的成果更易受关注;(2)关键词对科研成果关注度具有高度影响,其次为期刊热度,而部分因素也对科研成果关注度存在不同程度的影响;(3)基金资助和标题符号吸引力在独立分析中无法证实与科研成果关注度的关系,但在决策过程发现二者没有影响。【创新/局限】本文基于学者的关注度视角,提出了科研成果关注度概念,用机器学习模型进行决策,为进一步评估科研成果提供了理论基础。

关键词：科研成果关注度影响因素近邻传播聚类决策规则

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跨界研发合作网络特征对其颠覆性创新绩效的影响研究

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科研管理 2024年第12期45卷 122-132页

作者：朱晓艳林春培余传鹏廖杨月李海林华侨大学工商管理学院福建泉州362021 华侨大学商务管理研究中心福建泉州362021 福建省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心华侨大学研究基地福建泉州362021 华南理工大学旅游管理系广东广州510006 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

跨界研发合作是实现核心技术突破的新型合作模式,对提升颠覆性创新绩效,保障经济高质量发展具有重要作用。基于社会网络理论,本文以无人机领域联合专利申请信息识别出的290个跨界研发合作网络为研究对象,采用K-Means聚类算法和决策树CAR... 详细信息

跨界研发合作是实现核心技术突破的新型合作模式,对提升颠覆性创新绩效,保障经济高质量发展具有重要作用。基于社会网络理论,本文以无人机领域联合专利申请信息识别出的290个跨界研发合作网络为研究对象,采用K-Means聚类算法和决策树CART算法,分析这些网络的基本特征、区分网络类型并挖掘出不同类型网络的特征变量组合对其颠覆性创新绩效的影响。研究表明:(1)跨界研发合作网络共有三种类型:二元型研发合作网络、网状型研发合作网络和复杂型研发合作网络,并呈现出不同的网络特征;而且,跨界研发合作网络类型主要以“二元型研发合作网络”为主。(2)三种不同类型的跨界研发合作网络的颠覆性创新绩效存在差异;从高颠覆性创新绩效占比来看,网状型研发合作网络占比最高,复杂型研发合作网络占比次之,二元型研发合作网络占比最低。(3)合作强度是影响颠覆性创新绩效的核心因素;在二元型研发合作网络中,合作强度会积极影响其颠覆性创新绩效;对于合作强度较高的网状型研发合作网络而言,保持较低的平均路径长度有助于其颠覆性创新绩效的提升;复杂型研发合作网络的颠覆创新绩效受合作强度、聚集系数与网络中心性的共同影响。本文丰富并拓展了基于社会网络理论视角的颠覆性创新绩效研究,并为各类创新主体通过跨界研发合作方式提高颠覆性创新绩效的实践行动提供了有益指导。

关键词：颠覆性创新绩效跨界研发合作网络特征决策规则聚类分析

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基于多维感知的城市活力空间特征研究

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地球信息科学学报 2022年第10期24卷 1867-1882页

作者：吴莞姝党煜婷赵凯青岛理工大学建筑与城乡规划学院青岛市CIM+城市更新技术创新中心青岛266033 华侨大学建筑学院厦门361021 华侨大学统计学院现代应用统计与大数据研究中心厦门361021

基于多维感知对城市活力进行综合评价并探索其用地特征,是提升城市智慧化水平、实现精准规划和有机更新的重要基础。本研究以厦门岛为例,基于社交媒体签到数据、夜间灯光影像数据、POI数据和LBS大数据,从社会、经济、文化和空间4个维度... 详细信息

基于多维感知对城市活力进行综合评价并探索其用地特征,是提升城市智慧化水平、实现精准规划和有机更新的重要基础。本研究以厦门岛为例,基于社交媒体签到数据、夜间灯光影像数据、POI数据和LBS大数据,从社会、经济、文化和空间4个维度感知城市活力,使用核密度、数据网格化和最优聚类法,分析城市活力的空间特征,并探讨不同活力区域的土地利用结构、功能多样性和开发强度等用地特征。研究发现:①基于多源数据的城市活力多维感知方法可精准、有效评估城市空间特征和发展动态;②厦门岛社会、经济、文化和空间维度城市活力的空间分布存在一定差异,4类活力区域呈现出西部连绵成带、东部围绕商务区和大型设施集中的特征;③各类活力区域的用地特征存在较大差异。第一类区域的公共管理与公共服务用地占比和第二类区域的商业服务业用地占比最高,均接近20%。集聚可显著提升城市活力,建设用地周边1000 m范围内的功能混合度更为重要。居住和商业服务业设施用地的活力水平随着开发强度的降低而降低,高值区容积率均在2.0以上。

关键词：城市活力多维感知精准感知有机更新空间特征用地特征多源数据厦门岛

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基于实时事件侦测的兴趣点推荐系统研究

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数据分析与知识发现 2022年第10期6卷 114-127页

作者：李治孙锐姚羽轩李小欢湖南机电职业技术学院信息工程学院长沙410151 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心泉州362021 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082

【目的】结合实时事件、合适时机与兴趣点特性三个要素,建立一个基于实时事件侦测的兴趣点推荐系统。【方法】从大量具有地理标记的推文中侦测出实时事件,通过树状卷积神经网络来学习实时事件与时间感知信息的嵌入特征表示;从标注在兴... 详细信息

【目的】结合实时事件、合适时机与兴趣点特性三个要素,建立一个基于实时事件侦测的兴趣点推荐系统。【方法】从大量具有地理标记的推文中侦测出实时事件,通过树状卷积神经网络来学习实时事件与时间感知信息的嵌入特征表示;从标注在兴趣点的文字评论与照片中抓取兴趣点的图文内容感知特征,并通过卷积神经网络学习兴趣点的图文特征向量;使用前K处召回率与排名倒数平均值两种度量指标,通过实验数据比较和评估不同推荐系统的效能。【结果】所提模型在排名倒数平均值(MRR)评估项目的推荐效能上比MP推荐模型提升8.9%,比NMF推荐模型提升57.1%。【局限】兴趣点固有特征仅考虑文字和图像特征,未考虑其他信息。【结论】所提基于实时事件侦测的兴趣点推荐模型比其他推荐方法具有更好的效果,在搜寻、运输和环境监控等基于位置的推荐服务中具有广阔的应用前景。

关键词：实时事件深度学习矩阵分解卷积神经网络推荐系统

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基于同步频繁树的时间序列关联规则分析

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智能系统学报 2021年第3期16卷 502-510页

作者：李海林龙芳菊华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

针对经典算法Apriori和频繁模式增长算法(frequent pattern growth, FP-growth)不能直接对时间序列数据进行关联规则挖掘的问题,提出一种同步频繁树算法(synchronize frequent tree, SFT)。利用时间序列的时间属性具有一维性的特点,定... 详细信息

针对经典算法Apriori和频繁模式增长算法(frequent pattern growth, FP-growth)不能直接对时间序列数据进行关联规则挖掘的问题,提出一种同步频繁树算法(synchronize frequent tree, SFT)。利用时间序列的时间属性具有一维性的特点,定义趋势项-位置表示法表示时间序列数据,将首条时间序列构建成一棵基础树,通过计算树叶子节点与列表项的信息交集,可判断其是否与该树枝中的所有节点构成频繁K项集。在SFT算法中,用趋势项-位置表示的数据内存占用情况要优于原始数据,并且在挖掘过程中不会产生候选频繁项集,使得算法在整个挖掘过程中表现出较好的时间性能。基于商品数据和股票数据的数值实验表明,SFT算法所得结果不仅与其他5种对比算法的结果一致,在各量级的数据和不同的支持度计数中,其时间复杂度都要优于对比算法。

关键词：时间序列线性分段趋势项-位置事务集表示频繁项集同步频繁树关联规则时间效率

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跨界团队网络特征对其颠覆性创新绩效的影响研究

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情报学报 2024年第4期43卷 391-404页

作者：林春培朱晓艳余传鹏廖杨月李海林华侨大学工商管理学院泉州362021 华侨大学商务管理研究中心泉州362021 福建省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心华侨大学研究基地泉州362021 华南理工大学旅游管理系广州510006 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心厦门361021

跨界团队在企业等创新主体开展颠覆性创新活动中发挥重要作用,而运用机器学习方法识别其网络特征与颠覆性创新绩效之间殊途同归的组态路径是一个亟待解决的重要问题。本文基于Incopat专利检索平台无人机领域139999条专利数据,采用社区... 详细信息

跨界团队在企业等创新主体开展颠覆性创新活动中发挥重要作用,而运用机器学习方法识别其网络特征与颠覆性创新绩效之间殊途同归的组态路径是一个亟待解决的重要问题。本文基于Incopat专利检索平台无人机领域139999条专利数据,采用社区发现算法在专利发明人合作关系数据中识别185个跨界团队,依据社会网络理论遴选跨界团队网络特征变量,利用k-means聚类算法对跨界团队进行类型划分,并运用决策树CART(classification and regression trees)算法挖掘不同类型跨界团队网络特征对其颠覆性创新绩效的影响。研究结果表明,①跨界团队共有二元合作、类完全合作和复杂合作3种合作类型,不同跨界团队类型对颠覆性创新绩效影响具有差异性,即类完全合作团队高颠覆性创新绩效占比最高,二元合作团队高颠覆性创新绩效占比最低;②合作强度具有普适性,它是影响不同跨界团队形成不同水平颠覆性创新绩效的核心因素;③合作强度正向影响二元合作团队颠覆性创新绩效,类完全合作团队的颠覆性创新绩效受聚集系数、合作强度与团队规模的共同影响,而对于合作强度较高的复杂合作团队而言,保持较低的网络密度有利于其提升颠覆性创新绩效。

关键词：颠覆性创新绩效跨界团队网络特征决策规则聚类分析

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基于CPET时序聚类的中长跑耐力运动员选拔方法

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计算机工程 2022年第9期48卷 262-268页

作者：李海林夏燕燕邹金串华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学体育学院福建泉州362021 华侨大学应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

心肺运动试验(CPET)能将人体的呼吸系统、心血管系统等综合为一体,不仅能够体现受试者的有氧运动能力,评估受试者的心肺耐力,而且能以整体整合医学的视角来研究受试者对运动的应激反应。为对CPET数据进行凝聚层次聚类分析,提出一种基于... 详细信息

心肺运动试验(CPET)能将人体的呼吸系统、心血管系统等综合为一体,不仅能够体现受试者的有氧运动能力,评估受试者的心肺耐力,而且能以整体整合医学的视角来研究受试者对运动的应激反应。为对CPET数据进行凝聚层次聚类分析,提出一种基于时间序列形态特征的算法。选取15名业余中长跑运动员的CPET数据作为聚类对象,聚类指标选取了表征有氧能力和心肺耐量的耗氧量、二氧化碳、心率、分钟通气当量、代谢当量、生理死腔与潮气量比值、呼吸商及每搏输出量等8类指标,体现运动员摄取、利用氧的效率、肺循环以及心功能等综合状况。通过聚类分析发现受试者个体差异较大,未出现明显的“群居分布”特征,根据轮廓系数评估可剔除心肺耐量较差的测试者。实验结果表明,该算法在确保聚类准确率的同时能够降低数据压缩率,且对形态特征显著的数据集进行聚类效果更佳。

关键词：时间序列聚类心肺运动试验耐力运动员运动员选拔动态时间弯曲

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