检索结果-内蒙古大学图书馆

数据分析与知识发现 2018年第1期2卷 29-40页

作者：王婷婷韩满王宇华侨大学统计学院厦门361021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心厦门361021

【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转... 详细信息

【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转化为聚类效果评价问题,以内部指标伪F统计量作为目标函数,计算主题聚类数目的最优解,并对新旧两种模型的主题识别效果进行比较。【结果】经自适应聚类得出最优主题数量为33,且新模型的困惑度得分始终低于传统模型,主题识别效果对比显示新模型具有更好的凝聚性。【局限】在实证语料选取上获取单一主题下的科技文献,数据量不大。【结论】新模型具有更理想的主题识别能力,并能够自主计算最优主题数目。该模型作为对传统LDA模型的改进,可以应用于各领域的大规模语料中。

关键词：主题模型词嵌入自适应聚类困惑度

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基于关联挖掘的图情类主要期刊参考文献分析

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情报科学 2019年第6期37卷 87-95页

作者：李海林叶益杨丽彬华侨大学工商管理学院福建泉州362021 华侨大学应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

【目的/意义】鉴于参考文献在期刊论文发表过程中的重要性,提出基于关联规则的期刊论文参考文献分析研究,探究图书情报学领域学科结构现状及参考文献选择路径中的潜在知识信息。【方法/过程】以图情学领域八种主要期刊为研究对象,获取其... 详细信息

【目的/意义】鉴于参考文献在期刊论文发表过程中的重要性,提出基于关联规则的期刊论文参考文献分析研究,探究图书情报学领域学科结构现状及参考文献选择路径中的潜在知识信息。【方法/过程】以图情学领域八种主要期刊为研究对象,获取其2012-2016年刊发的全部论文作为样本,结构化处理数据后运用关联规则挖掘方法,从参考文献作者相关性分析、主题分析和来源期刊相关性分析三个方面展开研究,探究其参考文献引用过程中隐藏的关联规则并加以横向对比分析。【结果/结论】通过研究发现:参考文献作者同被引现象很大程度上受到合著关系的影响,但同被引相关性与合作强度不成正比,合作关系普遍存在小团体现象,且不具对称性;参考文献标题中提取的特征关键词与目标期刊论文关键词之间存在一定的相关关系,同时通过对图情类期刊的热点关键词分析可得,国内图书馆学和情报学虽然融合趋势明显,但研究领域并没有很好地结合,研究对象和主题也不尽相同;来源期刊之间存在较强的相关关系,会随着时间阶段产生一定的变化。

关键词：图情期刊关联规则参考文献 Apriori算法来源期刊

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基于近邻传播的限定簇数聚类方法研究

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电子科技大学学报 2018年第5期47卷 733-739页

作者：李海林魏苗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

针对传统近邻传播聚类算法不能进行限定类簇数目的聚类缺陷,提出一种三阶段的改进聚类方法。该方法通过近邻传播聚类从数据集中获得中心代表点集合,利用K-means算法对中心代表点集合进行指定类簇数目的聚类进而获得初始训练集,结合改进... 详细信息

针对传统近邻传播聚类算法不能进行限定类簇数目的聚类缺陷,提出一种三阶段的改进聚类方法。该方法通过近邻传播聚类从数据集中获得中心代表点集合,利用K-means算法对中心代表点集合进行指定类簇数目的聚类进而获得初始训练集,结合改进的K最近邻算法实现数据的聚类分析。采用人工仿真数据及UCI数据集进行对比实验,实验结果分析表明,与近邻传播聚类算法和传统限定类簇数目的聚类算法相比,新聚类算法具有更好的聚类效果。

关键词：近邻传播聚类算法类簇数目数据挖掘 K均值聚类

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青年幸福感及影响因素研究——基于CGSS2015的实证分析

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调研世界 2019年第12期 27-33页

作者：徐福芝陈建伟华侨大学统计学院圣地亚哥州立大学华侨大学现代应用统计与大数据中心

本文以18-44岁的青年群体作为研究对象,利用中国综合社会调查2015年(CGSS2015)的数据,分析了青年幸福感的影响因素。在总结现有研究的基础上,首先构造了包含个人特征、经济状况等7个模块,性别、年龄等27个因素的青年幸福感影响因素体系... 详细信息

本文以18-44岁的青年群体作为研究对象,利用中国综合社会调查2015年(CGSS2015)的数据,分析了青年幸福感的影响因素。在总结现有研究的基础上,首先构造了包含个人特征、经济状况等7个模块,性别、年龄等27个因素的青年幸福感影响因素体系。为保证变量选择的客观性,尽可能地减小误差,运用弹性网络方法进行变量选择,从初步构建的影响因素体系中筛选变量,然后构建Orderlogit回归模型进行系数估计和显著性检验。结果发现,7个模块中均有变量被筛选出来,除政府工作满意度外,其余模块均有变量会对青年幸福感产生显著影响。在根据性别、户口类型、年龄和婚姻状态为分组依据进行的分组研究中,发现不同个体特征下的青年幸福感影响因素存在一定差别。

关键词：幸福感青年弹性网络 Order logit模型

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一种结合时空上下文的在线卷积网络跟踪算法

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计算机研究与发展 2018年第12期55卷 2785-2793页

作者：柳培忠汪鸿翔骆炎民杜永兆华侨大学工学院福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021 华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021

基于卷积神经网络提取抽象特征缺乏时空信息的问题,结合时空上下文模型作为卷积神经网络的各阶滤波器,提出一种在线卷积神经网络的视觉跟踪算法.首先对初始目标进行归一化处理并提取目标置信图,跟踪过程中结合时空信息更新得到时空上下... 详细信息

基于卷积神经网络提取抽象特征缺乏时空信息的问题,结合时空上下文模型作为卷积神经网络的各阶滤波器,提出一种在线卷积神经网络的视觉跟踪算法.首先对初始目标进行归一化处理并提取目标置信图,跟踪过程中结合时空信息更新得到时空上下文模型,第1层使用更新后的模型对输入进行卷积,并对卷积结果进行滑动窗口取片,第2层再使用时空模型分别对取片结果进行卷积,提取目标简单抽象特征,然后叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达,最后结合粒子滤波跟踪框架实现目标跟踪.实验表明:结合时空上下文模型的在线卷积网络结构提取的深度抽象特征,保留相关时空信息,提高复杂背景下的跟踪效率.

关键词：视觉跟踪时空上下文卷积神经网络粒子滤波在线更新

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基于关键词重要性和近邻传播聚类的主题分析研究

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情报学报 2018年第5期37卷 533-542页

作者：李海林万校基林春培华侨大学工商管理学院泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心厦门361021

鉴于传统科学计量方法存在共现分析缺少考虑关键词重要性和主题分析手段不能自适应地抽取核心主题等问题,本文提出一种基于关键词重要性和近邻传播聚类的主题分析方法。该方法依据大多数作者的潜在行为会按照与研究内容相关性的强弱顺... 详细信息

鉴于传统科学计量方法存在共现分析缺少考虑关键词重要性和主题分析手段不能自适应地抽取核心主题等问题,本文提出一种基于关键词重要性和近邻传播聚类的主题分析方法。该方法依据大多数作者的潜在行为会按照与研究内容相关性的强弱顺序提供论文关键词,计算关键词在每个文献中的重要程度,构建主要关键词之间的相似性矩阵,结合能够反馈最优簇成员代表性结果的近邻传播聚类实现核心主题的提取与分析。本研究对图书情报类某刊物2012-2016年期间的文献关键词进行数据挖掘,使用新方法实现了基于重要性度量的主要关键词聚类,分析和研究了主要关键词和核心主题的演化趋势。提出的方法不仅能够考虑关键词重要性和自动识别核心主题,还可以为文献主题分析提供新的数据挖掘方法,也能有效提高期刊和学科等相关领域的主题识别效果。

关键词：主题分析关键词重要性近邻传播聚类核心主题

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基于簇中心群的时间序列数据分类方法

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电子科技大学学报 2017年第3期46卷 625-630页

作者：李海林万校基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

分类算法是时间序列数据挖掘中极为重要的任务和技术,该文提出一种基于簇中心群的时间序列数据分类方法。该方法根据时间序列训练数据集中的类别标签进行簇划分,利用近邻传播算法分别对每个簇进行中心代表点选择,构造出各代表点的代表... 详细信息

分类算法是时间序列数据挖掘中极为重要的任务和技术,该文提出一种基于簇中心群的时间序列数据分类方法。该方法根据时间序列训练数据集中的类别标签进行簇划分,利用近邻传播算法分别对每个簇进行中心代表点选择,构造出各代表点的代表对象集;然后借助基于动态时间弯曲的均值中心方法对各代表对象集实现中心群计算,结合改进后的K近邻算法实现时间序列数据的分类。数值实验结果表明,与传统方法相比,新方法具有更好的分类效果和计算性能。

关键词：近邻传播分类算法数据挖掘动态时间弯曲时间序列

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全球化有助于促进经济增长吗

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统计研究 2017年第7期34卷 71-81页

作者：黄智淋华侨大学统计学院数量经济研究院现代应用统计与大数据研究中心

本文基于93个国家1970—2014年的面板数据,构建具有截面相关的非平行面板数据误差修正模型,考察全球化对经济增长的长期影响效应与短期影响效应。研究结果表明,全球化与经济增长存在长期稳定的协整关系;全球化对经济增长的长期影响效应... 详细信息

本文基于93个国家1970—2014年的面板数据,构建具有截面相关的非平行面板数据误差修正模型,考察全球化对经济增长的长期影响效应与短期影响效应。研究结果表明,全球化与经济增长存在长期稳定的协整关系;全球化对经济增长的长期影响效应显著为正,且长期影响效应随着全球化水平、经济发展水平、人力资本、金融发展水平的提高而增强,而短期影响效应不显著。这意味着全球化在长期有助于促进经济增长,全球化水平、经济发展水平、人力资本、金融发展水平越高,越有利于全球化促进经济增长。

关键词：全球化经济增长截面相关面板数据误差修正模型

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基于分类词典的文本相似性度量方法

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智能系统学报 2017年第4期12卷 556-562页

作者：李海林邹金串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

针对现有基于语义知识规则分析的文本相似性度量方法存在时间复杂度高的局限性,提出基于分类词典的文本相似性度量方法。利用汉语词法分析系统ICTCLAS对文本分词,运用TF×IDF方法提取文本关键词,遍历分类词典获取关键词编码,通过计... 详细信息

针对现有基于语义知识规则分析的文本相似性度量方法存在时间复杂度高的局限性,提出基于分类词典的文本相似性度量方法。利用汉语词法分析系统ICTCLAS对文本分词,运用TF×IDF方法提取文本关键词,遍历分类词典获取关键词编码,通过计算文本关键词编码的近似性来衡量原始文本之间的相似度。选取基于语义知识规则和基于统计两个类别的相似性度量方法作为对比方法,通过传统聚类与KNN分类分别对相似性度量方法进行效果验证。数值实验结果表明,新方法在聚类与分类实验中均能取得较好的实验结果,相较于其他基于语义分析的相似性度量方法还具有良好的时间效率。

关键词：文本挖掘语义分析分类词典关键词提取词语编码相似性度量聚类分类

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基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法

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控制与决策 2017年第3期32卷 451-458页

作者：李海林梁叶华侨大学工商管理学院福建厦门361021 华侨大学应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

针对传统符号聚合近似方法在特征表示时容易忽略时间序列局部形态特征的局限性,以及动态时间弯曲在度量上的优势,提出一种基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法.将时间序列进行符号和形态的特征表示后,提出动态时间弯曲与符... 详细信息

针对传统符号聚合近似方法在特征表示时容易忽略时间序列局部形态特征的局限性,以及动态时间弯曲在度量上的优势,提出一种基于数值符号和形态特征的时间序列相似性度量方法.将时间序列进行符号和形态的特征表示后,提出动态时间弯曲与符号距离结合的时间序列距离度量方法,使所提方法能够较好地反映时间序列数据数值分布和形态特征.实验结果表明,所提出的方法在时间序列数据挖掘中能够得到较好的分类效果,具有一定的优越性.

关键词：符号聚合近似动态时间弯曲数值符号形态特征相似性度量

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