检索结果-内蒙古大学图书馆

直播电商弹幕内容与行为特征对消费者购买行为的影响研究——主播与产品关联度的调节效应

数据分析与知识发现 2025年第2期9卷 159-171页

作者：陈婷停丁宏昊周昊宇吴江武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学电子商务研究与发展中心武汉430072

【目的】探讨直播电商中弹幕内容与行为特征对消费者购买行为的影响以及主播与产品关联度的调节效应。【方法】基于详尽可能性模型,利用抖音平台的弹幕数据和灰豚平台的消费数据,结合文本挖掘和零膨胀负二项回归分析,从作为中心路径的... 详细信息

【目的】探讨直播电商中弹幕内容与行为特征对消费者购买行为的影响以及主播与产品关联度的调节效应。【方法】基于详尽可能性模型,利用抖音平台的弹幕数据和灰豚平台的消费数据,结合文本挖掘和零膨胀负二项回归分析,从作为中心路径的弹幕内容特征和作为边缘路径的行为特征两方面探究消费者购买行为的影响因素,并通过分组回归分析主播与产品关联度的调节作用。【结果】信息丰富度、社交互动程度和弹幕数量正向影响购买行为;弹幕情感极性对购买行为的影响呈倒U形;与主播与产品关联度低的直播间相比,主播与产品关联度高的直播间弹幕情感极性对购买行为的正向影响范围更大。【局限】仅选取单一直播电商平台的弹幕,研究结果缺乏普适性。【结论】从弹幕视角分析消费者实际购买行为的影响因素,能够为直播电商模式下商家与消费者之间的有效沟通以及提升带货效果提供参考和建议。

关键词：直播电商购买行为主播与产品关联度弹幕特征详尽可能性模型

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时空关键区域增强的小样本异常行为识别

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计算机学报 2025年第1期48卷 68-81页

作者：肖进胜王澍瑞吴原顼赵持恒陈云华章红平武汉大学电子信息学院武汉430072 广东工业大学计算机学院广州510006 武汉大学GNSS研究中心武汉430072

异常行为识别在维护社会安全稳定方面起着重要的作用,相比于常见的正常行为识别,它是一项更具挑战性的任务。其难点主要体现在:异常行为实际发生的概率较低,因此可用于训练的样本数目相对较少;监控视频中,包含判断性信息的异常行为特征... 详细信息

异常行为识别在维护社会安全稳定方面起着重要的作用,相比于常见的正常行为识别,它是一项更具挑战性的任务。其难点主要体现在:异常行为实际发生的概率较低,因此可用于训练的样本数目相对较少;监控视频中,包含判断性信息的异常行为特征往往只存在于局部的关键区域中;异常行为时空变化复杂,导致连续地定位并利用关键区域特征变得更加困难。为了解决上述难题,本文提出时空关键区域增强的小样本异常行为识别方法,通过学习大规模正常行为数据集中的共性知识实现对数量较少的异常行为的识别,并选取视频中的关键区域对异常行为特征进行增强。特征向量由于其中的信息被压缩,而难以准确地定位关键区域,本文创新性地挖掘特征图中的二维空间信息,以自适应地选取异常行为的关键区域。单个的视频帧很难反映行为的变化情况,因此需要根据时空信息动态地选取关键区域。本文提出在特征图级别将长时间范围内的时序信息和短时间范围内的运动信息进行关联,以使关键区域有效地捕捉异常行为的连续变化。最后提出时空精细化小样本损失函数,以保证模型有效学习到在时间和空间中更精细化等级的特征。本文在HMDB51、Kinetics以及UCF Crime v2数据集上进行了实验,结果证明本文方法识别效果优于其他方法,在异常行为数据集上相对于最强的竞争者准确率提升了0.6%。

关键词：异常行为识别小样本学习关键区域增强时空精细化损失时空关联

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中国信息资源管理学科自主知识体系构建

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图书情报知识 2025年第2期42卷 6-21页

作者：马费成陈帅朴陈景龙武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学大数据研究院武汉430072 武汉大学信息资源研究中心武汉430072

[目的/意义]中国信息资源管理学科自主知识体系的建构不仅是学科发展的内在需求,更是国家战略牵引下的必然选择。系统探讨新时代背景下学科发展的价值逻辑与实践路径,对增强学科自主性、推动理论创新与实践应用具有重要理论价值与现实... 详细信息

[目的/意义]中国信息资源管理学科自主知识体系的建构不仅是学科发展的内在需求,更是国家战略牵引下的必然选择。系统探讨新时代背景下学科发展的价值逻辑与实践路径,对增强学科自主性、推动理论创新与实践应用具有重要理论价值与现实意义。[研究设计/方法]构建“价值驱动—现状解析—实践逻辑”的分析框架,以系统性、层次化的方法论推进学科自主知识体系解析与建构。首先聚焦价值驱动,解析国家战略需求与数智技术变革对学科发展的驱动逻辑;其次展开现状解析,通过历史演进脉络梳理与现实挑战解构,揭示学科发展的实然状态;最后探索实践逻辑,阐明学科自主知识体系的内涵、范畴与原则构建指南,并提出系统化的建构路径。[结论/发现]中国信息资源管理学科自主知识体系的建构需在价值导向、历史积淀与现实挑战的交汇点上寻求突破,其实践逻辑表现为:以学科内涵的系统厘定、研究范畴的科学界定、核心命题的凝练萃取为顶层设计,以原则体系的系统建构为方法论支撑,以建构路径的分层规划为实施手段,最终形成具有中国特色的学科自主知识体系范式。[创新/价值]研究突破传统学科建设路径依赖,构建了中国信息资源管理学科自主知识体系建设的系统分析框架,从而为信息资源管理的学科体系、学术体系、话语体系的未来发展注入创新动能。

关键词：信息资源管理信息资源管理学科自主知识体系基础理论体系

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基于外部学科属性及内部主题演化的学科交叉发展态势分析

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现代情报 2025年第2期45卷 116-132页

作者：陆泉刘可辉武汉大学信息资源研究中心湖北武汉430072 武汉大学大数据研究院湖北武汉430072

[目的/意义]结合外部学科属性及内部主题演化开展学科交叉发展态势分析,有助于捕获领域发展前沿,推进交叉创新发展。[方法/过程]本文基于目标领域的全景与突破性研究,通过构建学科交叉共现网络开展外部学科属性演化分析,依托BERTopic模... 详细信息

[目的/意义]结合外部学科属性及内部主题演化开展学科交叉发展态势分析,有助于捕获领域发展前沿,推进交叉创新发展。[方法/过程]本文基于目标领域的全景与突破性研究,通过构建学科交叉共现网络开展外部学科属性演化分析,依托BERTopic模型挖掘学科交叉内部主题并开展内部主题演化分析,进而开展全景与突破性研究的对比分析。[结果/结论]本文以生物医学工程研究为例,在外部学科属性层面,学科交叉程度日益加强,且突破性研究的关键子网络是全景研究的子集,前者更关注医学而后者更关注工学;在内部主题演化层面,学科交叉演化速度日趋加快,前者演化速度较快而后者演化速度相对稳定,且二者各有不相交的5个和3个前沿主题。基于外部学科属性与内部主题演化揭示全景与突破性研究的学科交叉发展态势有助于促进交叉创新。

关键词：学科交叉学科属性主题演化发展态势生物医学工程

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基于交通转向规则的图卷积神经网络——用于城市路网交通预测

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地球信息科学学报 2025年第3期27卷 653-667页

作者：丁妍马耀红王葭泐栗云昊陈碧宇武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 武汉大学社会地理计算联合研究中心武汉430079

【目的】准确、可靠的交通状态预测信息是智能交通系统(ITS)中许多应用的基础。然而,城市道路网络连接关系复杂,且存在较大的空间依赖性建模挑战。传统的图卷积神经网络(GCN)广泛应用于交通预测中,但其并未专门为交通问题设计,无法充分... 详细信息

【目的】准确、可靠的交通状态预测信息是智能交通系统(ITS)中许多应用的基础。然而,城市道路网络连接关系复杂,且存在较大的空间依赖性建模挑战。传统的图卷积神经网络(GCN)广泛应用于交通预测中,但其并未专门为交通问题设计,无法充分考虑交通网络的特性,如路段的行驶方向、转向规则等。因此,本研究旨在提出一种新的图卷积网络模型,能够有效建模城市交通路网中的转向关系,从而提升交通预测精度。【方法】研究从交通网络的特性出发,考虑到中心路段与其邻居路段的转向关系和相对位置构建了新型的图卷积网络,称为转向图卷积神经网络(Turn-based Graph Convolution Neural Network,TurnGCN)。TurnGCN方法将城市路网建模为异构图,图中的边代表路段间的转向关系。在计算过程中,TurnGCN通过引入转向表来标记邻居节点,并将节点特征映射为欧氏空间的特征栅格后,利用卷积神经网络(CNN)对节点特征进行融合。【结果】在2个现实世界交通数据集上进行了模型的对比实验:韩国首尔的Urban-150数据集和中国上海的SHSpeed数据集。实验结果表明,在多个评估指标上,TurnGCN的预测精度均达到最高,且参数量小于基于空间注意力机制的GCN变体。【结论】TurnGCN为城市路网交通预测提供了一种有效的解决方案,显式地建模了基于转向的空间关系。它有效克服了传统GCN和注意力机制模型的局限,显著提高了预测性能,同时参数共享的机制保持了模型的计算效率。这些优势突出了TurnGCN在智能交通系统中的实际应用潜力,尤其在交通流量优化、拥堵管理和智能导航系统中具有广泛的应用前景。

关键词：交通预测城市路网图神经网络空间相关性异构图异质性转向关系归纳学习

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大语言模型的应急情报生成能力测评基准

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情报理论与实践 2025年第4期48卷 54-63,43页

作者：韩瑞莲安璐周炜武汉大学信息资源研究中心湖北武汉430072 武汉大学信息管理学院湖北武汉430072 武汉大学数据智能研究院湖北武汉430072

[目的/意义]近年来,大语言模型(Large Language Models,LLMs)因其强大的自然语言处理能力而备受关注,为应急情报领域智能决策生成提供了新的技术选择。文章针对LLMs在应急情报领域中的应用潜力,提出并构建一套全面的测评基准,旨在科学... 详细信息

[目的/意义]近年来,大语言模型(Large Language Models,LLMs)因其强大的自然语言处理能力而备受关注,为应急情报领域智能决策生成提供了新的技术选择。文章针对LLMs在应急情报领域中的应用潜力,提出并构建一套全面的测评基准,旨在科学合理地评估LLMs的应急情报生成能力。[方法/过程]利用GPT-4.0自动化构建一个包含自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等26种应急场景的测评数据集,选取国内外8种具备中文处理能力的LLMs作为待评估模型,设置模型生成情报的内容质量、表达质量、可行程度和效用质量等多维度评价标准,采用人工评分与机器评分结合的方法对各模型展开测评。[结果/结论]研究结果表明,Claude 3.5 Sonnet在应急情报生成任务中表现最佳,尤其在处理复杂多变的自然灾害和事故灾难时,该模型生成的情报更为全面且具有高度实操性。国内模型如文心大模型4.0 Turbo和讯飞星火V4.0虽整体测评得分略低于国际顶尖模型,但在特定的应急场景中仍表现突出。相关部门可以根据具体的应急场景,选择相应的LLMs来辅助情报生成,以提高应急处置的精准度和效率。

关键词：大语言模型应急情报大模型测评情报生成能力测评基准

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心理账户视角下在线健康社区用户隐私保护行为的演化博弈分析

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情报科学 2025年第3期 157-164页

作者：沈雨田陆泉武汉大学信息管理学院武汉大学信息资源研究中心武汉大学大数据研究院

【目的/意义】针对在线健康社区用户隐私保护与隐私悖论问题的复杂性，考虑用户认知偏差下的有限理性约束，探讨用户与平台间隐私保护行为的动态演化机制，为有效解决隐私保护困境提供理论支持和实践指导。【方法/过程】基于心理账户理... 详细信息

【目的/意义】针对在线健康社区用户隐私保护与隐私悖论问题的复杂性，考虑用户认知偏差下的有限理性约束，探讨用户与平台间隐私保护行为的动态演化机制，为有效解决隐私保护困境提供理论支持和实践指导。【方法/过程】基于心理账户理论，构建在线健康社区用户与平台间的隐私保护演化博弈模型，从风险感知、损失规避、参考点依赖三个维度分析双方策略选择动机与行为逻辑。通过仿真分析，揭示了成本参考点、风险偏好系数、损失规避系数对演化稳定策略的影响。【结果/结论】研究发现，用户选择“披露隐私”与平台选择“保护隐私”的策略组合可实现系统的最优稳定状态，但实际演化受风险感知敏感度、损失规避等因素共同影响。通过调控用户心理，针对性提升用户信息素养、增强隐私保护意识，强化技术能力与运营管理服务，完善监管机制和隐私保护奖惩机制可有效缓解当前隐私保护中的博弈冲突。【创新/局限】引入心理账户理论，同时，将在线健康社区隐私保护行为视为一个复杂的动态决策过程，构建了考虑用户有限理性的演化博弈模型，为理解用户隐私保护行为提供了新视角。未来研究可考虑进一步对在线健康社区用户在特定情境中的隐私保护行为进行探究。

关键词：用户隐私信息隐私保护在线健康社区心理账户演化博弈

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危机情境下网络意见分歧消解路径研究

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图书情报工作 2025年第6期69卷 85-95页

作者：安璐李吐芬武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学数据智能研究院武汉430072

[目的/意义]探索在用户可接受范围内推荐相异观点,生成网络意见分歧消解路径,减小极化风险。[方法/过程]通过文本聚类和情感分析识别博文观点,综合评价对象、主题和情感判断评论文本是否表示接受,测量用户极性值和接受相异观点的程度,... 详细信息

[目的/意义]探索在用户可接受范围内推荐相异观点,生成网络意见分歧消解路径,减小极化风险。[方法/过程]通过文本聚类和情感分析识别博文观点,综合评价对象、主题和情感判断评论文本是否表示接受,测量用户极性值和接受相异观点的程度,生成网络意见分歧消解路径。[结果/结论]选取微博作为数据来源,提出判断评论文本是否表示接受的规则,F1值达到0.8911。生成的网络意见分歧消解路径能够实现被推荐用户向不同观点的延伸。所提出的网络意见分歧消解策略能够为危机情境下的舆情治理提供参考。

关键词：网络意见分歧相异观点推荐分歧消解观点极化社交媒体危机情境

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网络环境下认知激进化风险评估

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情报杂志 2025年第4期44卷 108-116页

作者：安璐郝阳歧武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学数据智能研究院武汉430072

[研究目的]极端思想的在线传播对构建清朗包容的网络环境形成极大挑战,也为仇恨暴力行动埋下隐患。科学的激进化风险评估有助于预防和打击网络极端主义。[研究方法]从激进化理论和差异交往-强化理论出发,提出基于社交媒体数据的用户认... 详细信息

[研究目的]极端思想的在线传播对构建清朗包容的网络环境形成极大挑战,也为仇恨暴力行动埋下隐患。科学的激进化风险评估有助于预防和打击网络极端主义。[研究方法]从激进化理论和差异交往-强化理论出发,提出基于社交媒体数据的用户认知激进化风险评估方法,从微观、中观、宏观三方面综合考量,进一步划分定义、差异交往、模仿、差异强化等维度,选取关键因素,构建用户激进化风险评估指标体系。采集社交媒体数据,通过指标计算,利用TOPSIS法排序,通过聚类分析划分风险等级和预警级别。[研究结果/结论]实验结果表明,该研究所提出的方法能够有效地评估网络环境下用户激进化风险,有利于提升评估和检测的可解释性,为制定有针对性的风险管理策略提供科学依据和参考。

关键词：社交媒体风险评估评价指标差异交往-强化理论激进化理论 TOPSIS法

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数据与知识协同驱动的知识发现:概念、机理与模型

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情报学报 2025年第3期44卷 282-295页

作者：姚苏梅陆泉武汉大学信息资源研究中心武汉430072 武汉大学信息管理学院武汉430072 武汉大学大数据研究院武汉430072

知识发现是应对海量数据和复杂问题挑战,促进科学研究和技术进步,并提高决策支持能力的重要情报理论。“数据”和“知识”是图书馆学、情报学和档案学的核心命题,数据驱动或知识驱动的知识发现是数据密集型或知识密集型情境下解决情报... 详细信息

知识发现是应对海量数据和复杂问题挑战,促进科学研究和技术进步,并提高决策支持能力的重要情报理论。“数据”和“知识”是图书馆学、情报学和档案学的核心命题,数据驱动或知识驱动的知识发现是数据密集型或知识密集型情境下解决情报学研究问题的重要手段,但普遍存在的缺陷数据和不确定性知识降低了上述方法的有效性。协同驱动则通过数据和知识的交叉互补,为实现新知识发现提供了创新性的解决途径。当前,对于协同驱动方法的全面和深入分析尚显不足。本文主要目的是按照“是什么”“为什么”和“怎么做”的认知逻辑,梳理数据与知识协同驱动知识发现的基本概念、机理和模型3个方面。首先,提出数据与知识协同驱动知识发现的基本概念,剖析作为该概念重要组成部分的缺陷数据和不确定性知识新概念的含义。其次,机理部分探讨了数据融入知识驱动知识发现和知识融入数据驱动知识发现双视角下协同驱动的多途径和多目的,从数据与知识的交叉互补解释协同驱动知识发现功能实现的本质原因与运作机理。最后,提出问题和场景导向的数据与知识协同驱动知识发现基本模型,并从知识驱动为主(构建模式、纠错模式)、数据驱动为主(嵌入模式、纠正模式和引导模式)和其他协同驱动知识发现(混合模式和并发模式)3类重点阐述了协同驱动内部建模的典型模式。数据与知识协同驱动的知识发现和多种协同驱动的模式兼顾了数据与知识的相互补充和协同作用,为知识发现提供了更全面的框架和流程,为信息资源管理学科拓展了方法创新与问题解决思路。

关键词：数据与知识协同驱动缺陷数据不确定知识知识发现协同机理协同模式

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