检索结果-内蒙古大学图书馆

吉林大学学报（工学版） 2016年第6期46卷 2074-2079页

作者：韩佳伶赵晓晖吉林大学通信工程学院长春130012 吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

利用图像梯度选择和判断每个像素的梯度趋势,并根据梯度和相邻像素进行预测,采用了基于预测误差的可逆隐藏方法,有效降低了预测误差,增加了算法的隐藏容量。在隐藏过程中,通过调整嵌入规则降低对宿主图像引起的失真,提高了算法的隐蔽性... 详细信息

利用图像梯度选择和判断每个像素的梯度趋势,并根据梯度和相邻像素进行预测,采用了基于预测误差的可逆隐藏方法,有效降低了预测误差,增加了算法的隐藏容量。在隐藏过程中,通过调整嵌入规则降低对宿主图像引起的失真,提高了算法的隐蔽性。仿真实验结果表明:该算法能够获得很高的嵌入率,且具有很好的隐蔽性。

关键词：计算机应用信息安全可逆数据隐藏图像梯度

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基于改进SMOTE算法与集成学习的舆情反转预测研究

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数据分析与知识发现 2021年第4期5卷 37-48页

作者：王楠李海荣谭舒孺吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

【目的】基于网络舆情事件展开分析,确定其属性特征及分类。当出现新的网络舆情事件时,可提前预测该事件是否会发生反转,既能帮助政府及时调整舆论导向,又能防止政府媒体的公信力受到负面影响。【方法】收集近5年发生的具有代表性的网... 详细信息

【目的】基于网络舆情事件展开分析,确定其属性特征及分类。当出现新的网络舆情事件时,可提前预测该事件是否会发生反转,既能帮助政府及时调整舆论导向,又能防止政府媒体的公信力受到负面影响。【方法】收集近5年发生的具有代表性的网络舆情事件,设计改进的SMOTE算法对事件数据集进行平衡分布处理,构建基于神经网络集成学习的舆情反转预测模型,并采用精确率、召回率等指标对模型的预测效果进行评估。选取2020年最新发生的网络舆情事件案例对提出的模型进行测试,进一步揭示所构建的反转预测模型的内在机制。【结果】通过实证研究,构建的神经网络集成学习分类模型准确率达99%,F值和AUC值均为0.99,验证了模型的可行性和较强的泛化性能。【局限】只选取舆情反转事件的部分特征进行研究,对未来发生的舆情反转事件表征不够全面。【结论】所构建的舆情反转预测模型可以提前准确预测舆情事件是否会发生反转。

关键词：舆情反转 SMOTE算法神经网络集成学习实证研究

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国内图书馆知识管理研究热点与前沿分析

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图书馆学研究 2024年第8期 2-9页

作者：王婧美吴心羽吉林财经大学管理科学与信息工程学院

知识管理是信息时代背景下图书馆的重要功能定位。对图书馆知识管理领域相关研究进行热点挖掘与前沿趋势分析,有助于指导未来图书馆知识管理研究发展方向。运用CiteSpace、SATI和VOSviewer分析工具,对1999年至2023年图书馆知识管理领域C... 详细信息

知识管理是信息时代背景下图书馆的重要功能定位。对图书馆知识管理领域相关研究进行热点挖掘与前沿趋势分析,有助于指导未来图书馆知识管理研究发展方向。运用CiteSpace、SATI和VOSviewer分析工具,对1999年至2023年图书馆知识管理领域CSSCI来源期刊的相关文献数据进行主题挖掘和演化分析,同步进行关键词频次分析和聚类分析,归纳出图书馆知识共享、知识与信息服务、知识创新、学科建设服务、信息技术培训5个研究热点。同时,综合分析相关数据和研究成果,指出“大数据环境下的图书馆知识管理”“协同视域下的图书馆知识管理”和“学术研究服务视角下的图书馆知识管理”可能成为未来研究前沿。

关键词：图书馆知识管理研究热点前沿分析

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基于舆情事件演化分析及改进KE-SMOTE算法的舆情反转预测研究

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数据分析与知识发现 2022年第2期6卷 396-407页

作者：王楠李海荣谭舒孺吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林财经大学经济信息管理研究所长春130117 桂林理工大学信息科学与工程学院桂林541006

【目的】当新的舆情事件出现时,准确高效地预测出该事件是否会发生反转。【方法】首先,根据舆情反转事件反转点前的演化特点及演化过程构建事件特征;其次,通过设计聚类中心数自动寻优过程提出改进的KE-SMOTE算法,对正负样本分布悬殊的... 详细信息

【目的】当新的舆情事件出现时,准确高效地预测出该事件是否会发生反转。【方法】首先,根据舆情反转事件反转点前的演化特点及演化过程构建事件特征;其次,通过设计聚类中心数自动寻优过程提出改进的KE-SMOTE算法,对正负样本分布悬殊的事件集合进行均衡处理;再次,基于均衡处理后的事件集构建以神经网络为基础的集成学习分类模型,实现舆情反转预测;最后,选取2021年发生的30个热点舆情事件对所构建的模型进行验证,并对预测结果与真实结果不符的事件逐一分析错误原因,同时对于如何避免舆情反转现象提出相应的对策建议。【结果】本文构建的集成学习分类模型在测试集上的预测准确率为99.7%,同时,较高的召回率显示所有反转事件均被预测正确,与舆情反转预测任务的要求相符。【局限】随着舆情反转事件从发生到反转之间的时长越来越短,可以获取的数据集也越来越少,所提出的特征和模型是否依然有效值得深入研究。【结论】所构建的基于改进KE-SMOTE算法的舆情反转预测模型可以在事件发生初期较为精准地识别出舆情反转事件。

关键词：舆情反转 KE-SMOTE算法神经网络集成学习对策研究

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基于模糊聚类SVM的混合像元分类方法

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吉林大学学报（理学版） 2014年第4期52卷 763-768页

作者：刘颖毛云舸黄娜赵成丽李慧吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题,提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机(SVM)分类模型.以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能.为验证其有效性,将该模型应用于森林覆盖类别分类... 详细信息

针对遥感影像分类过程中混合像元难判别的问题,提出一种基于Gustafson-Kessel模糊聚类算法的支持向量机(SVM)分类模型.以Gustafson-Kessel算法优选训练样本方式提高支持向量机的分类性能.为验证其有效性,将该模型应用于森林覆盖类别分类,并与标准支持向量机模型分类结果对比.实验结果表明,该方法能提高支持向量机对混合像元划分的精度.

关键词：混合像元 Gustafson-Kessel模糊聚类支持向量机遥感分类

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基于深度学习的学生课堂专注度测评方法

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数据分析与知识发现 2023年第6期7卷 123-133页

作者：王楠王淇吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117 吉林省商务大数据研究中心长春130117

【目的】通过构建有效的专注度表情数据集及设计学生课堂专注度联合评价模型,解决现有学生专注度测评方法存在的缺乏相关表情数据集及模型准确率不高的问题。【方法】基于真实的在线课堂场景进行数据采集,构建适合专注度识别的表情数据... 详细信息

【目的】通过构建有效的专注度表情数据集及设计学生课堂专注度联合评价模型,解决现有学生专注度测评方法存在的缺乏相关表情数据集及模型准确率不高的问题。【方法】基于真实的在线课堂场景进行数据采集,构建适合专注度识别的表情数据集W-AttLe,设计改良的VGG模型对数据集进行评估及专注度表情识别;将表情得分与正脸得分结合构建学生课堂专注度的联合评价模型,计算被检测学生的实际课堂专注度水平得分。【结果】在专注度表情识别上,通过调参优化步骤对识别表情的网络结构进行调整和验证,结果表明所构建的VGG16+Dense+Dropout(lr=1e-5)改良模型在4种对比模型架构中的准确率最高,达到92%以上;在专注度评价上,联合专注度得分较专注度表情单一指标得分对学生专注度的评测更为精准。【局限】在训练模型的过程中没有设计更多的消融研究,未探究更深层次的神经网络。【结论】构建的W-AttLe人脸数据集适用于判别学生课堂专注度;提出的联合专注度评价模型弥补了单一指标模型的不足;提出的知识点测试与理解度自测结合的加权测试方案对联合专注度模型进行了有效验证。

关键词：深度学习专注度测评人脸识别

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一种基于信用评估数据分布特征的GAσFCM算法

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统计与决策 2020年第2期36卷 34-38页

作者：刘颖唐毓蔓吉林财经大学管理科学与信息工程学院长春130117

数据分布特征往往会影响模型的划分结果,聚类分析是获取数据分布情况的有效方法。文章首先比较硬划分聚类、模型聚类、模糊聚类三种聚类算法,寻找适合于信用数据分析的方法;同时,根据变量集中趋势和离散程度利用拉依达准则对数据进行预... 详细信息

数据分布特征往往会影响模型的划分结果,聚类分析是获取数据分布情况的有效方法。文章首先比较硬划分聚类、模型聚类、模糊聚类三种聚类算法,寻找适合于信用数据分析的方法;同时,根据变量集中趋势和离散程度利用拉依达准则对数据进行预处理,采用遗传算法优化模型参数,提出适合于信用评价数据分布特征的GAσFCM算法。所提算法在分类精度上相比于传统FCM算法提高近3个百分点,同时为了避免非均衡样本对聚类算法产生的影响,对正样本选取有一定倾向性。算法对比分析表明,基于GAσFCM模糊聚类算法适用于信用风险评估特征分布,有效提高信用风险评估的准确性,动态灵敏的捕捉上市公司的信用变化,是信用风险管理和控制方法的有益补充。

关键词：模糊聚类正态分布噪声遗传算法信用风险

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共生理论视域下突发事件网络舆情反转形成路径研究——基于fsQCA定性比较分析

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情报科学 2024年第6期42卷 74-82页

作者：张柳易思雨王慧相甍甍吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117

【目的/意义】突发事件网络舆情反转现象的频繁发生,为相关舆情管理部门进行舆情治理带来了严峻挑战,掌握网络舆情反转的形成路径可有效提高舆情反转的可预见性,有利于及时实施网络舆情的监管与引导。【方法/过程】本文基于共生理论视角... 详细信息

【目的/意义】突发事件网络舆情反转现象的频繁发生,为相关舆情管理部门进行舆情治理带来了严峻挑战,掌握网络舆情反转的形成路径可有效提高舆情反转的可预见性,有利于及时实施网络舆情的监管与引导。【方法/过程】本文基于共生理论视角,构建突发事件网络舆情反转形成路径分析框架,以30个热点突发事件舆情案例为研究样本,运用模糊集定性比较分析法(fsQCA),提取媒体报道、网民表现、群体压力、政府介入、内容敏感度、信息传播形式、认知偏差7个条件变量,探究网络舆情反转的组合逻辑和形成路径。【结果/结论】结果表明,网络舆情反转的形成更倾向于多元组态影响,依据共生单元,将网络舆情反转路径归纳为网民表现矛盾型、媒体报道偏差型和共同作用型三种组合路径,多因素间彼此作用,共同促成网络舆情反转现象。【创新/局限】揭示网络舆情反转形成路径中各条件变量之间复杂的因果作用关系,有效拓宽了共生理论的研究维度,后续可增加案例选取容量验证研究结果的普适性。

关键词：突发事件舆情反转共生理论形成路径 fsQCA

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网红经济视域下的影响者营销:研究述评与展望

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外国经济与管理 2021年第1期43卷 23-43页

作者：贾微微别永越吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117

本文所说的影响者是指在社会化媒体平台上通过在线分享自己所创作的内容进行自我打造而出名的网络红人,如美食博主、美妆博主、网红主播等,他们建立了自己庞大的粉丝群,并将在线社交活动作为职业,具有巨大的影响力。这些社会化媒体影响... 详细信息

本文所说的影响者是指在社会化媒体平台上通过在线分享自己所创作的内容进行自我打造而出名的网络红人,如美食博主、美妆博主、网红主播等,他们建立了自己庞大的粉丝群,并将在线社交活动作为职业,具有巨大的影响力。这些社会化媒体影响者所提供的信息更容易快速抵达目标受众、更容易被病毒式传播,且往往不会被感知为纯粹受商业利益驱动,容易受到粉丝信任,因此他们天然具有营销优势。近年来,越来越多的企业开始通过这些影响者为其产品或服务背书,希望以此影响消费者的态度和决策,从而形成了影响者营销这种高效的新型营销手段。本文对影响者营销相关研究进行了综述,勾勒了影响者营销研究的发展脉络,分析了影响者营销的概念,介绍了影响者营销的应用领域,梳理了影响者营销作用机制的理论解释模型,并进一步提出了基于准社会关系的整合性研究框架,以期为影响者营销的研究者和实践者提供思路与参考。

关键词：网红社会化媒体影响者主播影响者营销准社会关系

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用户对社交机器人智慧信息服务的感知价值影响机理研究——来自元分析的证据

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情报科学 2023年第4期41卷 72-82页

作者：贾微微李晗别永越张浩瑜吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林长春130117

【目的/意义】从感知价值视角系统解构社交机器人智慧信息服务用户感知利益与感知风险权衡及效应机制,优化社交机器人服务体验,为提升数智赋能中国式现代化智能信息服务水平提供参考依据。【方法/过程】结合媒介等同理论和元分析,对63... 详细信息

【目的/意义】从感知价值视角系统解构社交机器人智慧信息服务用户感知利益与感知风险权衡及效应机制,优化社交机器人服务体验,为提升数智赋能中国式现代化智能信息服务水平提供参考依据。【方法/过程】结合媒介等同理论和元分析,对63篇代表性文献257个效应值进行归纳诠释,解构社交机器人智慧信息服务价值感知路径及服务效果作用机制。【结果/结论】社交机器人信息媒介对服务效果的影响通过双价值路径实现:更高水平拟人化、功能属性、用户媒介关系、社会影响增加感知利益提高服务效果。较低水平用户媒介关系、社会影响增加感知风险降低服务效果。社交机器人类型及应用领域在信息服务价值感知机制中起调节作用。【创新/局限】厘清了社交机器人信息媒介的效应机制,解构了智慧信息服务用户感知价值的内在理论逻辑,后续研究需进一步拓展对智慧信息媒介效应边界的探索。

关键词：社交机器人智慧信息服务拟人化感知利益感知风险

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