检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2024年第1期35卷 159-184页

作者：窦慧张凌茗韩峰申富饶赵健计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估... 详细信息

神经网络模型性能日益强大,被广泛应用于解决各类计算机相关任务,并表现出非常优秀的能力,但人类对神经网络模型的运行机制却并不完全理解.针对神经网络可解释性的研究进行了梳理和汇总,就模型可解释性研究的定义、必要性、分类、评估等方面进行了详细的讨论.从解释算法的关注点出发,提出一种神经网络可解释算法的新型分类方法,为理解神经网络提供一个全新的视角.根据提出的新型分类方法对当前卷积神经网络的可解释方法进行梳理,并对不同类别解释算法的特点进行分析和比较.同时,介绍了常见可解释算法的评估原则和评估方法.对可解释神经网络的研究方向与应用进行概述.就可解释神经网络面临的挑战进行阐述,并针对这些挑战给出可能的解决方向.

关键词：神经网络可解释性分类深度学习

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稳健的重尾线性赌博机算法

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计算机研究与发展 2023年第6期60卷 1385-1395页

作者：马兰霁弘赵鹏周志华计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

线性赌博机模型是在线学习的基本模型之一,其每个摇臂的平均奖赏可以由线性函数进行参数化.该模型具有坚实的理论保证和良好的实际建模能力,被广泛应用于各个场景.然而在一些现实场景中,数据通常是从开放动态环境中收集得到,因而会存在... 详细信息

线性赌博机模型是在线学习的基本模型之一,其每个摇臂的平均奖赏可以由线性函数进行参数化.该模型具有坚实的理论保证和良好的实际建模能力,被广泛应用于各个场景.然而在一些现实场景中,数据通常是从开放动态环境中收集得到,因而会存在数据不规范的问题,已有算法缺乏对此的稳健性.特别关注2类数据的不规范性:奖励函数的回归参数可能随时间变化,环境噪声可能无界,甚至不服从亚高斯分布.这2类问题分别被称为分布变化和重尾噪声.为了应对这2类不利因素,提出一种基于置信上界的在线算法,该算法使用均值中位数估计器以处理潜在的重尾噪声,同时采用重启机制来解决分布变化问题.在理论上,首先建立了问题的遗憾理论下界,进一步给出了算法的理论保障,所取得的结果可以回退到已有研究中没有分布变化或没有重尾噪声场景线性赌博机的理论结果.此外,针对未知环境设计了实用的在线集成适应技术,并在合成和真实世界的数据集上进行了广泛的实验来验证其有效性.

关键词：机器学习开放环境学习线性赌博机或没有重尾分布变化重尾噪声

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多要素耦合的长江中下游地区地表水体提取与变化分析

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遥感学报 2024年第11期28卷 2815-2827页

作者：郭山川杜培军夏子龙方宏唐鹏飞南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 自然资源部国土卫星遥感应用重点实验室南京210023

全球气候变化和水土资源长期高强度利用背景下,长江中下游地区地表水体变化突显复杂性、极端性、破坏性,加剧了区域地表水资源遥感调查与可持续管理的挑战。针对区域地类复杂、结构破碎、要素特征不一致等因素带来的地表水体遥感提取难... 详细信息

全球气候变化和水土资源长期高强度利用背景下,长江中下游地区地表水体变化突显复杂性、极端性、破坏性,加剧了区域地表水资源遥感调查与可持续管理的挑战。针对区域地类复杂、结构破碎、要素特征不一致等因素带来的地表水体遥感提取难题,研究构建了面向复杂地理条件的多要素耦合和水体大范围精细监测方法。该方法通过挖掘复杂背景不同地物间的关键影像特征,发展了植被—地表水体耦合的增强型遥感水体指数。结合地形、水文、不透水面等基础地理信息数据,构建了多源地理空间数据融合的水体自动分层提取规则。利用地表水体季节变化特征,实现了水体识别频率引导的稳定水体、变化水体分类。利用提出方法和Google Earth Engine(GEE)平台,提取了长江中下游地区1984年—2020年30 m空间分辨率稳定水体与季节水体分布范围,研究并揭示了长江中下游地区地表水体时空分布及其变化趋势特征。面向大范围、长时序的地表水体遥感时序监测方法及数据成果,有助于提高对地表水时空分布、演变过程及其环境效应的认识,可为地表水资源时空调查、配置优化、统筹开发、灾害风险评估及预警提供空间数据和技术支撑。

关键词：亚热带遥感水资源水体提取时序分析 Google Earth Engine 长江中下游

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基于多维视角的社交媒体平台政策传播特征研究——以微博为例

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现代情报 2025年

作者：王焘张诗莹李阳南京大学数据智能与交叉创新实验室南京大学信息管理学院

[目的/意义] 社交媒体在政策的宣传、推广、反馈等过程中发挥着愈加重要的作用，探究社交媒体平台上的政策传播特征，有助于拓展政策网络传播研究，获悉政策传播态势，以推动政策传播深入化。[方法/过程] 以微博社交媒体平台为例，采用... 详细信息

[目的/意义] 社交媒体在政策的宣传、推广、反馈等过程中发挥着愈加重要的作用，探究社交媒体平台上的政策传播特征，有助于拓展政策网络传播研究，获悉政策传播态势，以推动政策传播深入化。[方法/过程] 以微博社交媒体平台为例，采用描述性分析、主题分析、情感分析等方法，对社交媒体上传播的政策基本态势、信息表达以及传播力等进行深入剖析，从多维视角刻画政策网络传播。[结果/结论] 首先，从时间尺度看，政策近年来得到了社交媒体用户的持续关注和讨论，且总体呈增长态势，相关政策多集中在社会治理、公共卫生、经济发展等领域。其次，党政部门、普通用户等信息表达主体在政策传播中发挥着协同效应，信息表达大多呈积极情绪，不同政策主题的情感呈现差异性。最后，马太效应在政策传播中显著存在，不同领域的高传播力政策具有持续型和临时型的差异化特征。研究从社交媒体信息传播的多维视角刻画了政策传播的基本特点和效应，为政策网络传播规律的理解与传播力的提升提供了有益参考。

关键词：社交媒体政策传播微博传播特征多维视角

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跨区域协同发展政策对科技创新质量的影响研究——基于长江经济带的准自然实验

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现代情报 2025年

作者：李晓妍南京大学数据智能与交叉创新实验室南京大学信息管理学院

[目的/意义] 采用双重差分法评估跨区域协同发展政策的创新效应，为区域科技创新政策的改进提供科学依据，进一步提升区域创新质量。[方法/过程] 选取2014年长江经济带的跨区域协同发展政策作为准自然实验，探究跨区域协同发展政策对区... 详细信息

[目的/意义] 采用双重差分法评估跨区域协同发展政策的创新效应，为区域科技创新政策的改进提供科学依据，进一步提升区域创新质量。[方法/过程] 选取2014年长江经济带的跨区域协同发展政策作为准自然实验，探究跨区域协同发展政策对区域科技创新质量的影响及其内在机制。基于2003—2021年我国332个地级市的面板数据，首先运用修正的偏移—份额法测算区域动态创新质量结构，聚焦创新结构对增长的贡献份额。在此基础上，使用倾向得分匹配与双重差分法进行实证分析。[结果/结论] 结果表明，跨区域协同发展政策显著提高了区域科技创新质量，且经过一系列稳健性检验后，该结论依旧成立。机制分析表明，跨区域协同发展政策主要通过加大研发投入、鼓励人才集聚和促进技术研发项目立项3条途径作用于科技创新质量。异质性分析的结果表明，该政策对东、中部地区创新质量的效应更高。此外，研究还发现跨区域协同发展政策具有一定的普惠性，体现在其对非重点城市创新质量的促进作用更大。

关键词：区域协同科技创新质量双重差分模型准自然实验偏移—份额法

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用户参与虚假信息社会纠正的行为模式

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图书馆论坛 2025年

作者：曹雅宁柯青李悦陈佳宴张琳依南京大学信息管理学院南京大学数据智能与交叉创新实验室

用户主动纠正虚假信息的社会纠正行为能辅助信息治理。文章探究用户参与虚假信息社会纠正的行为模式。收集微博虚假信息及其对应的转发和评论区评论，通过“人工标注+LLM辅助+人工核验”标注社会纠正和非社会纠正评论；对比用户发布两... 详细信息

用户主动纠正虚假信息的社会纠正行为能辅助信息治理。文章探究用户参与虚假信息社会纠正的行为模式。收集微博虚假信息及其对应的转发和评论区评论，通过“人工标注+LLM辅助+人工核验”标注社会纠正和非社会纠正评论；对比用户发布两类评论的时间差异，挖掘社会纠正评论的内容特征。研究发现，时间维度，两类评论的周期性活跃模式不同且距原帖发布时间存在显著差异，社会纠正评论的发布时间平均晚于非社会纠正评论10-11小时；社会纠正评论类型包括直接型纠正的直接辟谣、阐释型纠正的质疑博文、反驳内容、真相陈述和互动型纠正的互动响应和劝阻博主，用户增强说服性的语言策略包括内容可信度、详尽描述和推理分析；用户通过纠正评论表现负面情绪。文章构建模型并提出用户参与虚假信息社会纠正的行为模式：“接触：识别虚假信息→应对：发布直接型/阐释型/互动型社会纠正评论→策略：增强评论的说服力→情绪：主要产生负面情绪”。

关键词：虚假信息社会纠正虚假信息治理大语言模型社交媒体

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融合学科与主题多样性的数字人文领域跨学科性测度研究

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情报理论与实践 2025年

作者：胡志伟刘江峰裴雷南京大学信息管理学院南京大学数据智能与交叉创新实验室

[目的/意义]对数字人文研究的跨学科性进行探索性测度，呈现数字人文领域跨学科生态的演化过程和社群特征，为新兴交叉领域的跨学科性测度与评价工作提供参考。[方法/过程]以Scopus收录的数字人文相关期刊论文为样本，在设计针对性学科... 详细信息

[目的/意义]对数字人文研究的跨学科性进行探索性测度，呈现数字人文领域跨学科生态的演化过程和社群特征，为新兴交叉领域的跨学科性测度与评价工作提供参考。[方法/过程]以Scopus收录的数字人文相关期刊论文为样本，在设计针对性学科分类体系的基础上开展作者所属机构学科标引和主题探测工作，并融合学科和主题两类多样性，从科学合作和研究内容两个维度进行跨学科性测度、分类与分析。[结果/结论]数字人文领域的跨学科性呈现上升趋势，主要体现为从早期相近学科之间的对话转向后期非相近学科之间的交叉融合，形成了以人文学科为核心、技术型学科为辅助、社会科学为连接的学科角色分化格局。以图书情报学为代表的相关学科应充分关注学科话语体系差异对合作效率和可持续性造成的消极影响，形成学术体系建设合力，以跨界合作实现自身身份标识的建构与宣传。

关键词：跨学科性数字人文学科多样性主题多样性跨学科合作学科分类

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基于策略多样性熵指标的无人机群智系统激发-汇聚程度度量方法研究

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中国科学：技术科学 2023年第4期53卷 547-564页

作者：王文汪亮吴俊锋陶先平胡昊南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

新一代无人机群系统的重要特征是具有群体智能,是一类典型的群智激发汇聚系统.目前,多智能体强化学习技术展现出较强优势,是构建新一代自主智能无人机群系统的重要方法.但多智能体强化学习的训练过程尚处于“黑盒”状态,缺乏对群体智能... 详细信息

新一代无人机群系统的重要特征是具有群体智能,是一类典型的群智激发汇聚系统.目前,多智能体强化学习技术展现出较强优势,是构建新一代自主智能无人机群系统的重要方法.但多智能体强化学习的训练过程尚处于“黑盒”状态,缺乏对群体智能的激发和汇聚程度的有效度量手段.针对这一问题,从多智能体强化学习中智能体的策略出发,以策略多样性度量无人机群在多智能体强化学习的训练过程中的激发-汇聚程度.为了对策略的多样性进行度量,借鉴物种多样性和信息论中的相关概念,明确了策略多样性的内涵包括丰富和均匀程度两方面,提出了“策略距离二次熵”和“动作分布信息熵”这两种策略多样性的计算方法.设计了无人机群突防场景对本文所提出的策略多样性指标和两种计算方法的有效性和有用性进行了验证,并通过敏感程度分析对两种计算方法进行了对比.实验结果表明这两种计算方法在该场景中均能有效区分策略多样性的变化,且两种计算方法间具有一致性,从而验证了策略多样性指标及其计算方法的有效性.在有用性方面,验证了策略多样性与奖赏之间的关联关系,以及环境的动态改变与策略多样性之间的相互影响和关联关系,体现了策略多样性在认知群智系统,指导群智激发汇聚过程上的潜在有用性.提出的策略多样性及其计算方法,能够为定量认知群智系统激发-汇聚程度,进而对群智系统的学习和训练开展引导和干预提供方法支撑.

关键词：群智激发-汇聚度量策略多样性策略距离二次熵动作分布信息熵无人机群导航

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跨越第二道数字鸿沟：老年人使用短视频平台的技术适配机理研究

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图书馆杂志 2025年

作者：练靖雯李新月赵宇翔朱庆华南京大学信息管理学院南京大学数据智能与交叉创新实验室

近年来，老年人成为抖音等短视频平台的重要用户群体。但与此同时，许多老年人在使用短视频过程中也面临一系列挑战和担忧。本文结合示能性和技术适配理论，以抖音为研究平台，采用关键事件技术法对21名老年人进行半结构化访谈和现场观... 详细信息

近年来，老年人成为抖音等短视频平台的重要用户群体。但与此同时，许多老年人在使用短视频过程中也面临一系列挑战和担忧。本文结合示能性和技术适配理论，以抖音为研究平台，采用关键事件技术法对21名老年人进行半结构化访谈和现场观察，运用主题分析法开展数据分析，从技术使用的过程视角和内在心理需求出发探索老年人的短视频平台使用过程。研究发现，存在多因素在不同阶段影响老年个体对短视频平台的适配或不适配。不适配可分为初始排斥与互动阶段受限，适配则经历了采纳与心理需求满足两个阶段。在此基础上，构建了老年人使用短视频平台的技术适配机理模型。本文有助于丰富老年人的社交媒体使用研究，拓展示能性和技术适配理论的内涵与应用情境，并为短视频平台的适老化设计和老年人数字素养提升提供实践启示。

关键词：老年人短视频平台感知示能性技术适配理论适老化

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基于深度学习的类别增量学习算法综述

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计算机学报 2023年第8期46卷 1577-1605页

作者：周大蔚汪福运叶翰嘉詹德川计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 南京210023

近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演... 详细信息

近年来,深度学习模型在众多领域取得了广泛成功.现有的深度学习模型大多部署在静态环境下,依赖提前收集好的数据集进行离线训练,模型一经确定,便无法进一步更新.然而,现实中开放动态的环境往往存在以流形式不断到来的数据,包括随时间演进不断产生的新类别数据.因此,理想的机器学习模型应能够从流式数据中不断学习新类,从而增强自身的判别能力.这样的学习范式被称作“类别增量学习”(class-incremental learning),且近年来已成为机器学习领域的研究热点.面对流式数据,直接使用新类别样本训练模型会使其遗忘旧类别的数据,造成整体性能的下降.因此,设计增量学习模型时,需确保模型在学习新类的同时也能够抵抗灾难性遗忘.本文从机器学习的三个重要方面(数据层面、参数层面、算法层面)着眼,总结和归纳近几年基于深度学习的类别增量学习算法.此外,本文还在基准数据集上对10种典型算法进行了实验验证,并从中总结出适应类别增量学习的一般性规律.最后,本文对基于深度学习的类别增量学习算法目前存在的挑战加以分析,并展望未来的发展趋势.

关键词：类别增量学习持续学习开放动态环境灾难性遗忘模型复用

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