检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第16期60卷 1-18页

作者：苏尤丽胡宣宇马世杰张雨宁阿布都克力木·阿布力孜哈里旦木·阿布都克里木新疆财经大学信息管理学院乌鲁木齐830012

中医诊疗领域正逐步迈向标准化、客观化、现代化与智能化。在此过程中,人工智能的融入极大地推动了中医诊疗、科学研究及中医传承的发展。从人工智能在中医领域的研究现状出发,梳理了从最初的专家系统和规则引擎,到逐渐成熟的传统机器... 详细信息

中医诊疗领域正逐步迈向标准化、客观化、现代化与智能化。在此过程中,人工智能的融入极大地推动了中医诊疗、科学研究及中医传承的发展。从人工智能在中医领域的研究现状出发,梳理了从最初的专家系统和规则引擎,到逐渐成熟的传统机器学习算法,再到如今引领潮流的深度学习三个阶段,人工智能在中医领域的应用发展情况。总结了近年来涌现出的中医知识管理工具和大型模型,这些工具和模型为中医诊疗的智能化提供了坚实的支持。最后针对现阶段人工智能在中医领域中存在的数据公平性、多模态数据理解、模型鲁棒性、个性化医疗及可解释性等多重挑战进行分析。为应对这些挑战,需要持续探索并提出可能的解决方案,以推动中医诊疗智能化的深入发展,更好地满足人民健康需求。

关键词：中医诊疗人工智能中医知识库中医大模型

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社交媒体环境下用户截屏行为模型构建——基于扎根理论的探索

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图书情报知识 2025年第1期42卷 101-112页

作者：热孜亚·艾海提郑小川李珊珊范昊新疆财经大学信息管理学院乌鲁木齐830012 武汉大学信息管理学院武汉430072

[目的/意义]社交媒体环境下用户截屏行为与个人数字资源管理、社会信任构建息息相关。本文旨在对截屏行为进行系统聚焦与整合性探讨,以构建社交媒体环境下用户截屏行为理论模型。[研究设计/方法]采用扎根理论,对22份访谈材料和爬取的68... 详细信息

[目的/意义]社交媒体环境下用户截屏行为与个人数字资源管理、社会信任构建息息相关。本文旨在对截屏行为进行系统聚焦与整合性探讨,以构建社交媒体环境下用户截屏行为理论模型。[研究设计/方法]采用扎根理论,对22份访谈材料和爬取的681条微博帖子进行三阶段编码,构建了社交媒体环境下用户截屏行为模型。[结论/发现]社交媒体环境下用户截屏行为主要受到信息、动机、用户、技术及环境因素的影响,同时从截屏频率、工具和类型三方面揭示了截屏行为特征,截屏行为异化结果主要表现为数字囤积、社会交往隐患和知识产权风险。[创新/价值]从信息资源管理学科角度出发,将截屏行为作为社交媒体环境下的重要用户信息行为之一,探讨其产生机制、行为特征和异化结果,为社交媒体用户、平台服务提供改进建议,帮助抑制截屏异化行为结果。

关键词：截屏行为社交媒体影响因素扎根理论行为异化

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直播电商下厂家、MCN机构及主播动态运营策略

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管理工程学报 2024年第6期38卷 275-289页

作者：郭文强梁蕴泽雷明新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012 北京大学光华管理学院北京100871

直播电商的营销模式在激活消费市场、推动经济增长等方面具有重要作用。本文综合考虑主播影响力和消费者参考质量效应的影响,针对由厂家、网红孵化机构(multi-channel network,MCN)及主播构成的直播电商体系,分别从参考质量效应、观众... 详细信息

直播电商的营销模式在激活消费市场、推动经济增长等方面具有重要作用。本文综合考虑主播影响力和消费者参考质量效应的影响,针对由厂家、网红孵化机构(multi-channel network,MCN)及主播构成的直播电商体系,分别从参考质量效应、观众打赏、MCN机构补贴以及电商平台补贴角度构建5种决策模型,并对比分析其动态均衡策略及绩效水平。研究结果表明:消费者参考质量效应有利于提高直播电商体系成员的相关努力程度和绩效水平;观众打赏能够在一定程度上激励主播相应努力水平,进而推动直播电商体系整体利润的提高;MCN机构对主播提供补贴的先决条件取决于双方的边际收益和主播所获的观众打赏情况,满足其先决条件后能够在一定程度上消除双重边际效应从而实现直播电商体系的Pareto改善;此外,来自电商平台的补贴能够实现直播电商体系的完全协调,且补贴比率受成员博弈地位、收益情况及观众打赏的共同影响。

关键词：参考质量效应主播影响力直播电商微分博弈 MCN机构

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面向“一带一路”的低资源语言机器翻译研究

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计算机工程 2024年第4期50卷 332-341页

作者：侯钰涛阿布都克力木·阿布力孜史亚庆马依拉木·木斯得克哈里旦木·阿布都克里木新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012

随着“一带一路”倡议的深入推进,沿线国家和地区之间的跨语言沟通需求日渐增长,机器翻译技术逐渐成为各国之间深入交流的重要手段。然而,这些国家存在大量低资源语言,语料的稀缺性导致其机器翻译研究进展较为缓慢。针对该问题,提出一... 详细信息

随着“一带一路”倡议的深入推进,沿线国家和地区之间的跨语言沟通需求日渐增长,机器翻译技术逐渐成为各国之间深入交流的重要手段。然而,这些国家存在大量低资源语言,语料的稀缺性导致其机器翻译研究进展较为缓慢。针对该问题,提出一种基于NLLB模型改进的低资源语言机器翻译训练方法。首先基于多语言预训练模型提出一种改进的训练策略,该策略在数据增强的前提下,对损失函数进行优化,从而在机器翻译任务中有效提高低资源语言的翻译性能;然后使用ChatGPT以及ChatGLM模型分别评估老挝语-汉语以及越南语-汉语的翻译能力,大语言模型(LLM)已具备一定的翻译低资源语言的能力,而且ChatGPT模型在越南语-汉语翻译任务上已经大幅超越传统的神经机器翻译(NMT)模型,但是在老挝语上的翻译性能还有待进一步提高。实验结果表明,在4种低资源语言到汉语的翻译任务上,相比NLLB-600M基线模型,平均提升了1.33个双语替换测评(BLEU)值以及0.82个chrF++值,从而充分证明了该方法在低资源语言机器翻译任务上的有效性。此外,该方法使用ChatGPT和ChatGLM模型分别对老挝语-汉语以及越南语-汉语进行了初步研究,在越南语-汉语翻译任务中,ChatGPT模型表现出色,远超传统的NMT模型,分别提高了9.28个BLEU值和3.12个chrF++值。

关键词：低资源语言机器翻译数据增强多语言预训练模型大语言模型

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我国碳排放驱动因素分解及脱钩努力效应研究

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环境科学研究 2025年第2期38卷 209-219页

作者：郭文强于忠萍雷明张雯苹高雅琪新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012 北京大学乡村振兴研究院北京100871 新疆财经大学公共管理学院新疆乌鲁木齐830012

准确把握我国整体碳排放发展现状,分析碳排放的驱动因素并探究碳排放脱钩的内在机制演变,对我国节能减排政策的制定具有重要的指导意义。本研究运用GDIM分解模型对我国2000-2022年的整体碳排放进行因素分解,并在此基础上,结合Tapio脱钩... 详细信息

准确把握我国整体碳排放发展现状,分析碳排放的驱动因素并探究碳排放脱钩的内在机制演变,对我国节能减排政策的制定具有重要的指导意义。本研究运用GDIM分解模型对我国2000-2022年的整体碳排放进行因素分解,并在此基础上,结合Tapio脱钩模型构建脱钩努力模型,测度各驱动因素的脱钩努力效应,以评估我国减排政策的有效性。结果表明:①2000-2022年,我国整体碳排放总量逐年上升,由30.03×10^(8)t增至105.77×10^(8)t,累计增加了75.74×10^(8)t,碳减排工作面临较大挑战;空间上,碳排放分布不均,呈现出东多西少、北多南少的特征,且东西差距逐渐缩小。②技术规模是碳排放增加的最大驱动力,同时经济规模、能源规模及人均碳排放因素也有明显贡献,而技术碳强度是降碳的关键因素,其次是经济碳强度、能源消费碳强度。③2012年起,经济增长与碳排放脱钩指数始终保持在-0.3~0.8的范围,以弱脱钩状态为主。④经济碳强度、技术碳强度、能源碳强度及能源强度均可促进碳排放脱钩,其中,尤其显著的是技术碳强度,其脱钩努力指数大于1的频率高达63.64%。但是,在大多数年份下总脱钩努力指数仍为负值,表明总体脱钩努力尚不足以抵消经济效应带来的碳排放增长。因此,为加强我国碳排放治理及脱钩努力效应,应重点关注碳排放控制、绿色低碳技术创新以及碳减排政策的完善与落实。

关键词：碳排放因素分解 GDIM Tapio脱钩模型脱钩努力模型

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健康信息偶遇情境下高血压患者信息共享意愿影响因素研究

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情报资料工作 2024年第4期45卷 76-86页

作者：方洁杨轶涵王斐新疆财经大学信息管理学院乌鲁木齐830012

[目的/意义]以健康信息偶遇为研究情境,探索高血压患者健康信息共享意愿的影响因素,丰富高血压患者健康信息行为研究,以期提升患者健康信息分享意愿,为高血压患者的健康管理及社交媒体的运营策略提供有价值的参考。[方法/过程]基于心流... 详细信息

[目的/意义]以健康信息偶遇为研究情境,探索高血压患者健康信息共享意愿的影响因素,丰富高血压患者健康信息行为研究,以期提升患者健康信息分享意愿,为高血压患者的健康管理及社交媒体的运营策略提供有价值的参考。[方法/过程]基于心流模型和任务技术适配模型从高血压患者、社交媒体工具、任务情境三个维度建立健康信息偶遇情境下的信息共享意愿模型,采用问卷调查方法收集到552份有效问卷,使用SPSS26.0和AMOS26.0检验假设及中介效应。[结果/结论]高血压患者的面子需求、健康自我效能、技术特征、隐私保护、感知有用性、任务技术适配和心流体验直接促进健康信息共享意愿;技术特征、放松的任务特征和任务技术适配正向影响偶遇时的心流体验;健康信息偶遇时产生的心流体验在技术特征、任务特征和任务技术适配与健康信息共享意愿之间的中介作用得到验证。

关键词：健康信息共享健康信息偶遇心流体验高血压

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基于知识图谱和对话结构的问诊推荐方法

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计算机应用 2025年第4期45卷 1157-1168页

作者：徐春吉双焱马欢孙恩威王萌萌苏明钰新疆财经大学信息管理学院乌鲁木齐830012

针对现有的问诊推荐方法未能充分利用医患间丰富的对话信息和无法捕捉患者实时的健康需求和偏好的问题,提出一种基于知识图谱和对话结构的问诊推荐方法(KGDS)。首先,构建包含评论情感分析和医学专业知识的医疗知识图谱(KG),增强医生和... 详细信息

针对现有的问诊推荐方法未能充分利用医患间丰富的对话信息和无法捕捉患者实时的健康需求和偏好的问题,提出一种基于知识图谱和对话结构的问诊推荐方法(KGDS)。首先,构建包含评论情感分析和医学专业知识的医疗知识图谱(KG),增强医生和患者的细粒度特征表示;其次,在患者表示学习部分,设计一种患者查询编码器,从词级和句级这2个层面提取查询文本的关键特征,并通过注意力机制加强医患向量间的高阶特征交互;再次,建模诊断对话,充分利用医患间丰富的对话信息增强医患特征表示;最后,设计基于对比学习的对话模拟器,捕捉患者的动态需求和实时偏好,利用模拟的对话表示辅助推荐得分的预测。在真实数据集上的实验结果表明,KGDS相较于最优基线方法在曲线下面积(AUC)、平均值倒数秩(MRR@15)、推荐多样性(Diversity@15)、调和平均值(F1@15)、命中率(HR@15)和归一化折损累计增益(NDCG@15)上分别提高了1.82、1.78、3.85、3.06、10.02和4.51个百分点,验证了KGDS的有效性,且可见情感分析和KG的纳入增强了推荐结果的可解释性。

关键词：知识图谱对话结构问诊推荐评论情感分析注意力机制可解释性

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具有网络结构适应性的社交网络影响最大化方法

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计算机工程与科学 2025年第4期47卷 667-676页

作者：汪晓洁侯小静徐春张蕾新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012

影响最大化在社交网络分析和挖掘中得到了广泛的研究,其目的是找到一个具有k个节点的种子集合,使得该节点集合在某种传播模型下影响传播的范围最大。现有研究鲜有考虑网络结构对信息传播的影响,影响最大化算法通常对不同结构类型的网络... 详细信息

影响最大化在社交网络分析和挖掘中得到了广泛的研究,其目的是找到一个具有k个节点的种子集合,使得该节点集合在某种传播模型下影响传播的范围最大。现有研究鲜有考虑网络结构对信息传播的影响,影响最大化算法通常对不同结构类型的网络适应性不强。针对该问题,研究了具有网络结构适应性的影响最大化问题,分析了网络结构对影响传播产生的影响。针对二者的影响关系,提出了3种分配策略以适应不同的网络类型;然后,在社区尺度上对节点影响力进行度量,构建初始种子节点集合;最后,对初始种子节点集合进行调优,进一步提高种子节点的质量。在具有不同结构的真实数据集和合成数据集上的实验表明,提出的算法在各项性能指标上均取得了较好的效果,发现了影响传播与种子节点间的平均距离之间,并不是种子节点间的距离越大,影响传播越好,这改变了在考虑传播重叠问题时对种子节点间平均距离的固有认知。

关键词：社交网络影响最大化网络适应性分配策略社区结构

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基于事理图谱的突发事件网络舆情演化模型构建

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上海理工大学学报 2023年第1期45卷 27-35页

作者：于凯杨富义新疆财经大学信息管理学院乌鲁木齐830012 新疆财经大学公共管理学院乌鲁木齐830012

通过构建突发事件网络舆情事理图谱,揭示舆情事件之间的逻辑关联与演化路径,为突发事件的分析与应对提供参考。首先,基于规则模板提取突发事件网络舆情中的事件逻辑关系,构建事理图谱。其次,将事件向量化表示后进行泛化处理,采用K-Mean... 详细信息

通过构建突发事件网络舆情事理图谱,揭示舆情事件之间的逻辑关联与演化路径,为突发事件的分析与应对提供参考。首先,基于规则模板提取突发事件网络舆情中的事件逻辑关系,构建事理图谱。其次,将事件向量化表示后进行泛化处理,采用K-Means++算法对相似事件进行聚类和抽象以构建网络舆情抽象事理图谱,最后在此基础上对目标事件进行推演和预测。结果表明:突发事件事理图谱中的事件关系类型主要为因果、并列和顺承关系,大部分事件的逻辑链条较短,且与其他事件无明显关联;构建突发事件事理图谱有利于分析事件的演化脉络、把握关键事件节点并预测事件发展方向。

关键词：突发事件网络舆情事理图谱演化路径规则模板

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融合知识图谱和图注意力网络的旅游推荐算法

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计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1420-1427页

作者：徐春王萌萌孙彬新疆财经大学信息管理学院新疆乌鲁木齐830012

为缓解旅游推荐模型面临的数据稀疏和冷启动的问题,提出一种融合知识图谱和图注意力网络的旅游推荐算法KRGAT(knowledge ripple graph attention network)。借助水波网络从用户的历史旅游行为和知识图谱中挖掘用户偏好增强用户特征表示... 详细信息

为缓解旅游推荐模型面临的数据稀疏和冷启动的问题,提出一种融合知识图谱和图注意力网络的旅游推荐算法KRGAT(knowledge ripple graph attention network)。借助水波网络从用户的历史旅游行为和知识图谱中挖掘用户偏好增强用户特征表示,针对当前旅游项目特征学习的方法难以提取节点深层特征的问题,利用图注意力网络聚合相关度更高的邻居节点信息,增强旅游项目特征表示。实验在自建立的旅游数据集上与5个基线方法进行对比,其结果表明,KRGAT的精确率(P)、召回率(R)和AUC值分别提升了5.73%、4.42%和1.42%。

关键词：旅游推荐算法图注意力网络知识图谱水波网络注意力机制大语言模型知识表示学习

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