检索结果-内蒙古大学图书馆

情报杂志 2025年第3期44卷 107-118页

作者：王楠杜豪谭舒孺李海荣姜家慧吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林财经大学大数据与交叉科学研究院长春130117 桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541006 新疆理工学院信息工程学院阿克苏843100

[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文... 详细信息

[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文本,提出基于等级掩码注意力的事件描述特征提取模型HMA_EV,生成事件描述特征;对于事件评论文本,使用最新的事件评论特征提取模型NL2ER-Transformer,生成事件评论特征;将提取的事件描述特征和事件评论特征进行融合,生成完整的事件特征并用于舆情反转预测。[研究结果/结论]研究表明,基于Doc2EV模型生成的事件特征向量在舆情反转预测任务上取得97.83%的准确率,高于其它基线模型组合。等级掩码注意力机制有利于捕捉不同平台、不同事件文本之间的关联性和重要性,有利于提取到关键性的事件描述特征;不同事件文本特征适用不同特征提取器进行提取,融合后的事件特征更全面准确;Doc2EV模型能够很好地实现舆情反转预测任务。

关键词：舆情事件舆情反转预测深度学习等级掩码注意力事件特征提取异质平台 Doc2EV

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

图书馆虚拟数字人服务功能的需求分析与优化策略

引用

数字图书馆论坛 2025年第2期21卷 47-54页

作者：董泽稼吴菲吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

从用户需求视角出发探讨图书馆虚拟数字人的服务功能优化策略,对于提高图书馆虚拟数字人的利用率、实现服务供给与用户需求匹配具有重要意义。在梳理现有研究的基础上,总结提炼出图书馆虚拟数字人的19项服务功能,分属虚拟宣讲、智能问... 详细信息

从用户需求视角出发探讨图书馆虚拟数字人的服务功能优化策略,对于提高图书馆虚拟数字人的利用率、实现服务供给与用户需求匹配具有重要意义。在梳理现有研究的基础上,总结提炼出图书馆虚拟数字人的19项服务功能,分属虚拟宣讲、智能问答、知识组织、用户培训、阅读推广和人文关怀6个维度。运用KANO模型分析法,结合混合类分析法和Better-Worse满意度系数分析法,识别图书馆虚拟数字人服务功能的需求类别。用户对图书馆虚拟数字人服务功能的需求是分层次的,涵盖7项魅力型需求、1项期望型需求和11项混合型需求。根据用户的分层次需求提出针对性的优化策略,以期推进图书馆虚拟数字人服务应用的高质量发展。

关键词：图书馆虚拟数字人 KANO模型用户需求

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于K-means聚类和BERT模型的新能源汽车用户需求识别及发展趋势分析

引用

中阿科技论坛(中英文) 2025年第4期 52-55页

作者：张柳毕鹤菲陶思予吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117

新能源汽车产业近年来发展迅猛,但同时也面临着诸多挑战。深入研究用户需求及其变化趋势,对于新能源汽车企业的产品优化和产业政策的制定具有重要意义。文章以“汽车之家”网站的新能源汽车用户评论数据为研究对象,通过关键词提取与向... 详细信息

新能源汽车产业近年来发展迅猛,但同时也面临着诸多挑战。深入研究用户需求及其变化趋势,对于新能源汽车企业的产品优化和产业政策的制定具有重要意义。文章以“汽车之家”网站的新能源汽车用户评论数据为研究对象,通过关键词提取与向量化处理,利用K-means聚类算法初步提取用户需求的属性特征,并借助BERT模型对分类结果进行优化,计算各属性的特征值。进一步采用随机森林算法进行特征选择,最终利用Bi-LSTM模型分析用户对不同属性的关注度和情感值变化趋势。研究结果显示,用户对新能源汽车不同属性的需求差异显著。其中,价格属性的重要性最高,情感值呈正向波动上升;续航和操作属性的情感值上升,但关注度下降;空间、动力和装饰属性的情感值则下降。基于上述结论,文章建议新能源汽车企业优先改进用户关注度高且情感需求未得到充分满足的属性,同时建议政府部门在制定产业政策时加大对续航技术研发的支持力度,并引导企业优化定价策略,以推动新能源汽车产业的可持续发展。

关键词：用户需求识别需求趋势分析 K-means聚类 BERT模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于隔离森林的物联网大数据清洗算法

引用

信息记录材料 2025年第1期26卷 154-156,165页

作者：陈虹桥吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117

随着物联网技术的迅速发展,不断生成和传输的大量异构高频数据面临数据质量和可靠性下降的问题,数据清洗是确保物联网大数据质量的重要步骤。针对传统的数据清洗在处理物联网大数据时面临的效率低下和效果不佳问题,本文提出了一种基于... 详细信息

随着物联网技术的迅速发展,不断生成和传输的大量异构高频数据面临数据质量和可靠性下降的问题,数据清洗是确保物联网大数据质量的重要步骤。针对传统的数据清洗在处理物联网大数据时面临的效率低下和效果不佳问题,本文提出了一种基于隔离森林算法的物联网大数据清洗算法,该算法能够快速识别数据中的异常点,并进行剔除和填补提高数据的整体质量。实验发现:该算法能够有效检测异常数据并完成填补,提高了物联网数据分析的准确性和可靠性。

关键词：物联网大数据异常检测数据清洗隔离森林算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

IP赋能文旅市场的研究——以“雪饼猴”IP为例

引用

电脑知识与技术 2025年第7期21卷 126-128页

作者：张柳毕鹤菲王思懿吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117

在文旅融合不断深入且游客需求日益多样化、个性化的背景下,文章以长春市动植物公园推出的“雪饼猴”IP为例,深入探讨现象级传播IP在文旅融合领域中的表现与价值,聚焦“雪饼猴”IP迅速走红的原因及其对未来沉浸式文旅目的地打造的启发... 详细信息

在文旅融合不断深入且游客需求日益多样化、个性化的背景下,文章以长春市动植物公园推出的“雪饼猴”IP为例,深入探讨现象级传播IP在文旅融合领域中的表现与价值,聚焦“雪饼猴”IP迅速走红的原因及其对未来沉浸式文旅目的地打造的启发。文章一方面为文旅行业从业者提供参考,帮助其优化IP运营策略和提升游客体验;另一方面推动文旅产业在新质生产力驱动下实现高质量发展,以更好契合大众日益多样化、个性化的文旅需求。在研究过程中,运用Python爬取抖音平台和微博平台上“雪饼猴”话题评论数据,借助频次统计和时间排序等工具与方法,进行了基于文本词频、地区热度和时间序列的分析,量化“雪饼猴”IP的热度变化。研究结果表明,文化共鸣与角色魅力、幽默风趣的互动体验、创新的运营模式以及把握时机与有效推广等关键因素促成了“雪饼猴”的成功。对沉浸式文旅目的地打造的具体启示包括融合先进的数字技术与深厚的文化内涵,创新体验方式;在供给侧改革方面,坚持产品供给创新,打造文旅全供给链,以推动文旅产业高质量发展,更好满足大众文旅需求。

关键词：沉浸式体验 IP营销文化旅游社交媒体分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

对偶结构下的多标签半监督课程学习

引用

科学技术与工程 2025年第5期25卷 1980-1987页

作者：谢晓兰谭舒孺王楠桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541004 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室桂林541004 吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

多标签学习是现实应用场景中的一个常见问题。大规模多标签数据集的构建往往意味着高昂的成本,因此出现了半监督学习技术。目前,大多数半监督学习主要用于单标签分类领域,尽管半监督学习在多标签分类领域取得了一些进展,但在训练时间消... 详细信息

多标签学习是现实应用场景中的一个常见问题。大规模多标签数据集的构建往往意味着高昂的成本,因此出现了半监督学习技术。目前,大多数半监督学习主要用于单标签分类领域,尽管半监督学习在多标签分类领域取得了一些进展,但在训练时间消耗、训练效果和标签之间潜在关系的利用方面仍有很大的改进空间。针对上述问题,提出了一种二元结构下的多标签半监督课程学习模式(semi-supervised course learning under dual structure,SSCD)。首先,设计了一种基于对偶差分的课程学习方案,大大减少了训练时间,提高了模型的稳健性;其次,设计了一个单一注意力机制来探索标签之间的潜在相关性。在3个开放测试数据集上评估了SSCD在预测任务中的性能,并与4个基准模型进行了比较,结果表明SSCD的综合指标在各个方面都是最优的;最后,通过结构消融实验验证了所提出的单注意力机制的有效性。

关键词：多标签学习半监督学习自注意力机制课程学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进BERTopic模型的领域主题表征及演化研究

引用

图书情报工作 2025年第3期69卷 78-89页

作者：刘颖于春梅李晓晨李叶赵铭宇吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林省金融科技重点实验室长春130117 吉林省商务大数据研究中心长春130117 大数据与交叉科学研究院长春130117

[目的/意义]瞄准领域前沿范围,预测未来发展研究主题,有助于科研工作者寻找该领域新的学科增长点,优化政府部门资源配置。[方法/过程]运用深度学习预训练模型增强文本的语义表示能力,提出改进BERTopic(SBERT-UMAP-HDBSCAN-TopMine)主题... 详细信息

[目的/意义]瞄准领域前沿范围,预测未来发展研究主题,有助于科研工作者寻找该领域新的学科增长点,优化政府部门资源配置。[方法/过程]运用深度学习预训练模型增强文本的语义表示能力,提出改进BERTopic(SBERT-UMAP-HDBSCAN-TopMine)主题表征模型,以期丰富和完善主题表征与主题演化方法。首先,使用SBERT模型进行句子嵌入,弥补句子向量存在非光滑各向异性,UMAP降维后利用HDBSCAN算法进行主题聚类,为避免主题识别在语义表达上存在盲点,运用TopMine对聚类主题短语抽取进行主题表征;其次,利用WMD计算相邻时间段不同主题间相似度,发现不同时间段领域主题产生、发生和动态关联的过程,并对领域热点主题进行动态演化分析。[结果/结论]以供应链金融领域为例进行实证分析,将供应链金融的研究方向划分为供应链金融风险评估、供应链金融融资模式、现代金融科技赋能和可持续供应链金融4个类别,模型有助于提升供应链金融领域热点主题的可解释性与可识别性,通过动态演化分析发现可持续供应链金融是目前及未来关注的重点。

关键词： BERTopic 领域主题主题表征动态演化多源数据

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合情景和社会网络的数字资源服务推荐算法

引用

江苏海洋大学学报(自然科学版) 2025年第1期34卷 62-70页

作者：张龙昌白静宿迁学院信息工程学院江苏宿迁223800 东北财经大学管理科学与工程学院辽宁大连116025

异构环境下,为进一步提高基于用户的数字资源服务协同过滤推荐精准度和缓解冷启动、数据稀疏对推荐质量的影响,提出融合读者情景和社会网络的数字资源服务协同过滤推荐方法。该方案设计融合评分相似度计算、情景相似度计算、邻居信任度... 详细信息

异构环境下,为进一步提高基于用户的数字资源服务协同过滤推荐精准度和缓解冷启动、数据稀疏对推荐质量的影响,提出融合读者情景和社会网络的数字资源服务协同过滤推荐方法。该方案设计融合评分相似度计算、情景相似度计算、邻居信任度计算的读者近邻相似度综合计算方法,提出基于读者近邻相似度综合计算的评分预测和服务推荐方法,基于迪杰斯特拉思想设计了信任度计算算法,求解读者邻居信任度。通过在真实数据集上验证,所提出的方法在一定程度上改善了基于用户协同过滤推荐的精准度,并且一定程度上缓解了冷启动、数据稀疏对推荐质量的影响。

关键词：情景社会网络数字资源服务协同过滤相似度计算

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

老年人购物类APP的隐私披露意愿研究

引用

知识管理论坛 2025年第1期 79-96页

作者：孙笑刘东昕吉林财经大学管理科学与信息工程学院

[目的/意义]关注老年人网购中存在的隐私泄露风险，旨在提高老年人隐私保护意识，帮助他们更好地适应网购时代，保障个人信息安全。[方法/过程]以老年人使用购物类APP为研究对象，以隐私披露意愿为研究目的，基于隐私计算和信任理论，... 详细信息

[目的/意义]关注老年人网购中存在的隐私泄露风险，旨在提高老年人隐私保护意识，帮助他们更好地适应网购时代，保障个人信息安全。[方法/过程]以老年人使用购物类APP为研究对象，以隐私披露意愿为研究目的，基于隐私计算和信任理论，建立结构方程模型，通过问卷调查法收集数据，运用SPSS26.0和Amos24.0软件进行数据分析，验证假设路径系数是否成立。[结果/结论]个性化推荐、商品价格差异、平台信任和售后服务信任等因素都会影响老年人网购中的隐私披露意愿，感知收益和感知风险是决定老年人是否愿意在购物类APP中披露个人隐私的关键因素。

关键词：老年人隐私计算理论信任理论问卷调查结构方程模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度集成学习的类极度不均衡数据信用欺诈检测算法

引用

计算机研究与发展 2021年第3期58卷 539-547页

作者：刘颖杨轲吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林财经大学税务学院长春130117

信用欺诈数据分布极度不均衡时,信息失真、周期性统计误差和报告偏倚所产生的噪声错误对训练模型干扰凸显,且易产生过拟合现象.鉴于此,提出一种深度信念神经网络集成算法来解决类极度不均衡的信用欺诈问题.首先,提出双向联合采样算法克... 详细信息

信用欺诈数据分布极度不均衡时,信息失真、周期性统计误差和报告偏倚所产生的噪声错误对训练模型干扰凸显,且易产生过拟合现象.鉴于此,提出一种深度信念神经网络集成算法来解决类极度不均衡的信用欺诈问题.首先,提出双向联合采样算法克服信息缺失和过拟合问题;然后,构造2阶段基分类器簇,针对支持向量机(support vector machine,SVM)对不均衡数据分布所表现的分类超平面向少数类偏移问题,利用增强(boosting)算法生成SVM与随机森林(random forest,RF)结合的基分类器簇;利用深度信念网络(deep belief network,DBN)整合基分类器簇的多元预测,输出分类结果.考虑传统精度评价指标过度关注多数类样本,忽视信用欺诈存在违约损失高于利息收益事实,引入成本-效益指数兼顾正类和负类样本的识别能力,提高模型对少数类样本预测精度.通过对欧洲信用卡欺诈数据检测发现,相比于其他相关算法成本效益指数均值提高3个百分点,同时,实验比较样本不均衡比例对算法精度影响,结果表明在处理极端不均衡数据时所提算法效果更优.

关键词：信用欺诈类极不均衡深度信念神经网络支持向量机成本-效益指数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：