检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2024年

作者：申彦张彦瑶江苏大学管理学院信息管理与信息系统系江苏大学管理学院

随着图神经网络的发展，各种深度图神经聚类算法持续涌现，但大多数算法主要利用神经网络的提取能力，且在特征提取中也主要依靠图结构信息，对聚类信息及节点属性重视不足。为解决此问题，构建一种基于特征增强表示与可信自监督的图聚... 详细信息

随着图神经网络的发展，各种深度图神经聚类算法持续涌现，但大多数算法主要利用神经网络的提取能力，且在特征提取中也主要依靠图结构信息，对聚类信息及节点属性重视不足。为解决此问题，构建一种基于特征增强表示与可信自监督的图聚类算法。以融合两种自编码器的深度图聚类模块来获取聚类信息，借助可信样本选择机制模块提取高可靠度的伪标签，以辅助自监督模块的学习训练。在3个真实的引文网络数据集上将该算法与8种经典聚类算法进行对比实验分析，结果表明该算法ETDGC在ACC、NMI、ARI和F1等指标上总体优于经典算法。

关键词：图聚类增强特征表示自监督可信样本

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多元异构耦合网络中竞争性舆情信息传播研究

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计算机应用研究 2025年

作者：申彦许严妍江苏大学信息系统与信息管理系统系江苏大学管理学院

针对舆情信息在跨平台交互过程中相互竞争的问题，提出在耦合网络下分析竞争性舆情信息传播规律。在SEIR模型基础上引入观点动力学，加入正、负面信息传播者，基于小世界网络和有向无标度网络搭建符合当下社交特征的耦合网络环境，构建... 详细信息

针对舆情信息在跨平台交互过程中相互竞争的问题，提出在耦合网络下分析竞争性舆情信息传播规律。在SEIR模型基础上引入观点动力学，加入正、负面信息传播者，基于小世界网络和有向无标度网络搭建符合当下社交特征的耦合网络环境，构建多元异构耦合网络中竞争性舆情信息传播模型SEPNCR。在耦合社交网络中仿真分析了单双平台、信息内容、个体异质性等因素的影响，探讨了媒体引导和政府干预措施的作用。仿真结果表明，模型很好地刻画了竞争性舆情信息在耦合网络中的传播过程；与单网络相比，耦合网络中的交互行为显著增强了舆情传播规模和速度，有效提升信息多样化程度，缓解了信息同质化；信息情感色彩和敏感度直接影响舆情信息竞争态势；媒体引导促进了舆情传播，政府把握干预时机对控制舆情传播有显著影响。研究为网络舆情演化分析提供了理论基础，也为舆情引导治理提供了科学的决策参考。

关键词：网络舆情信息传播多主体仿真耦合网络 SEIR模型

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基于Spark的分布式时序分类学习模型

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计算机工程与设计 2023年第4期44卷 1042-1049页

作者：申彦敬露艺张士翔江苏大学信息管理与信息系统系江苏镇江212013 江苏大学管理学院江苏镇江212013

LearnNSE算法保留了所有基分类器进行集成,基分类器权重调整较慢,对长期累积大数据的分类学习效率不高,且仅关注累积大数据,缺乏对短时间内突发产生大数据的关注,为此在所提PFLearnNSE-Pruned-Age算法基础上,研究一种基于Spark的分布式... 详细信息

LearnNSE算法保留了所有基分类器进行集成,基分类器权重调整较慢,对长期累积大数据的分类学习效率不高,且仅关注累积大数据,缺乏对短时间内突发产生大数据的关注,为此在所提PFLearnNSE-Pruned-Age算法基础上,研究一种基于Spark的分布式时序分类学习模型DSCLM-spark。实验结果表明,DSCLM-spark能够取得非常接近、在许多场景下甚至优于LearnNSE的准确率,进一步提高集成分类学习的效率,兼顾短时产生及长时间累积的大数据,适用于对分类挖掘实时性要求较高的场合。

关键词：分类算法大数据挖掘集成学习增量学习非稳定环境分布式系统计算机集群

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基于大语言模型的法律文本的自动摘要方法

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数据分析与知识发现 2024年

作者：朱丹浩黄肖宇李堯霖王东波江苏警官学院刑事科学技术系江苏警官学院计算机信息与网络安全系南京理工大学信息管理与信息系统系南京农业大学信息管理学院

[目的]法律文本自动摘要是法律人工智能领域的重要研究方向。目前，传统的法律文本摘要方法仅关注法律文本的序列化信息，忽视了其中的逻辑结构，处理复杂的法律语言结构和内容时效果有限，准确性和逻辑性无法满足实际工作需求。[方法]... 详细信息

[目的]法律文本自动摘要是法律人工智能领域的重要研究方向。目前，传统的法律文本摘要方法仅关注法律文本的序列化信息，忽视了其中的逻辑结构，处理复杂的法律语言结构和内容时效果有限，准确性和逻辑性无法满足实际工作需求。[方法]本文提出了一种基于大语言模型微调的法律文本自动摘要方法。主要工作包括：1）构建了一套法律文本摘要指令数据集。2）探索了指令增强和结果增强两种数据增强方式。3）对预训练模型进行领域化微调，并对结果进行了多维度评价。[结果]在CAIL2020数据集上，本文方法在ROUGE-1、ROUGE-2 和ROUGE-L的F1 指标上分别比最好的基准结果增长了13.8、21.3和7.4。在人工评估和智能评估方面的结果也进一步证明了本文方法在各个维度的有效性。[局限]在处理专业术语密集和逻辑结构复杂的法律文本时，生成的摘要在细节和法律条款的准确性上仍存在不足。[结论]基于大语言模型微调可有效提升法律文本的摘要水平。

关键词：法律文本自动摘要技术大语言模型指令数据集领域化微调

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公众期望视角下突发公共卫生事件信息公开质量研究

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图书情报知识 2024年

作者：张书涵李月琳李樵章小童南开大学商学院信息资源管理系南开大学信息行为科学研究中心西南大学商贸学院信息管理与信息系统系

[目的/意义]旨在分析突发公共卫生事件中信息公开质量的公众期望维度和层次特征，提出质量优化策略，更好地应对不确定性环境。[研究设计/方法]基于信息公开质量与公众期望在本质上的可通约性，构建了突发公共卫生事件情境下的信息公开... 详细信息

[目的/意义]旨在分析突发公共卫生事件中信息公开质量的公众期望维度和层次特征，提出质量优化策略，更好地应对不确定性环境。[研究设计/方法]基于信息公开质量与公众期望在本质上的可通约性，构建了突发公共卫生事件情境下的信息公开质量公众期望潜在指标，采用Kano模型结构量表、因子分析和Better-Worse系数分析对信息公开质量公众期望的维度和层次特征进行分析。[结论/发现]突发公共卫生事件信息公开质量公众期望潜在指标中的22个指标可有效表征公众期望，这些指标划分为可用性、可获取性与可信性三个维度，且分属于不同层次；基于公众期望层次与维度的分析，构建了突发公共卫生事件信息公开质量公众期望“维度*层次”模型，提出了突发公共卫生事件信息公开质量“M→O→A→I”优化路径及相应策略。[创新/价值]聚焦于公众期望视角，将Kano模型应用于公众期望研究，并将期望的维度与层次相结合，为突发公共卫生事件信息公开质量提供理论支持与实践指导。

关键词：信息公开质量突发公共卫生事件公众期望魅力质量理论 Kano模型

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时间序列数据挖掘中的聚类研究综述

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电子科技大学学报 2022年第3期51卷 416-424页

作者：李海林张丽萍华侨大学信息管理与信息系统系福建泉州362021 华侨大学应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚... 详细信息

鉴于时间序列数据的高维性和复杂性给数据挖掘带来的困扰以及聚类分析在时间序列数据挖掘领域中的重要性,对目前该领域国内外相关时间序列数据聚类研究的状况进行综述。时间序列聚类总体上可分为整体时间序列聚类、子序列聚类和时间点聚类3种,分别从特征表示、相似性度量、聚类算法和簇原型等方面来研究,同时也结合了具体的应用分析。根据时间序列数据挖掘中聚类存在的主要问题,提出了部分未来值得关注和研究的内容和方向,以便更好地促进时间序列数据聚类分析的研究与发展。

关键词：聚类分析数据挖掘高维性时间序列时间序列聚类

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任务视角下用户单/多模态网络健康信息选择与个性化搜索研究

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图书情报工作 2025年第8期69卷 117-130页

作者：章小童李月琳张书涵李一鸣西南大学商贸学院信息管理与信息系统系重庆402460 南开大学商学院信息资源管理系天津300071 南开大学信息行为科学研究中心天津300071

[目的/意义]探究多元属性任务类型及其分面属性对用户选择不同模态网络健康信息偏好的影响作用,进而为个性化健康信息搜索服务设计,特别是生成式AI技术环境下面向健康任务的个性化信息搜索服务,提供思考路径。[方法/过程]基于任务分面... 详细信息

[目的/意义]探究多元属性任务类型及其分面属性对用户选择不同模态网络健康信息偏好的影响作用,进而为个性化健康信息搜索服务设计,特别是生成式AI技术环境下面向健康任务的个性化信息搜索服务,提供思考路径。[方法/过程]基于任务分面分类理论与模拟仿真工作任务,设计一项准实验,共招募64名参与者,收集3497条有效健康信息数据,采用Fisher精确概率检验分析了用户在执行不同类型健康任务时对单/多模态网络健康信息选择的差异,并采用Z检验进行事后比较分析。[结果/结论]研究发现,用户搜索网络健康信息时倾向选择少数几种单/多模态信息,选择行为具有较强收敛性;不同类型健康任务在文本信息、文本—语音信息、文本—图像信息、文本—图像—视频、文本—视频等单/多模态健康信息选择比例上有显著差异;基于分析结果,研究提出了关于健康任务类型—信息模态偏好初步理论模型。

关键词：多模态信息网络健康信息多元属性任务用户选择偏好健康信息搜索

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多元属性任务情境下用户健康信息搜索的交互质量研究

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情报理论与实践 2024年第11期47卷 121-129,80页

作者：章小童李月琳辛然西南大学商贸学院信息管理与信息系统系重庆402460 南开大学商学院信息资源管理系天津300071 南开大学信息行为科学研究中心天津300071 南开大学医学院天津300071

[目的/意义]旨在探究任务类型及其分面属性对用户健康信息搜索时交互质量的影响作用,以揭示任务属性/类型与交互质量间的关系机理,丰富用户健康信息搜索研究领域知识体系,也为信息系统定制面向健康任务的智能化帮助策略提供支持。[方法... 详细信息

[目的/意义]旨在探究任务类型及其分面属性对用户健康信息搜索时交互质量的影响作用,以揭示任务属性/类型与交互质量间的关系机理,丰富用户健康信息搜索研究领域知识体系,也为信息系统定制面向健康任务的智能化帮助策略提供支持。[方法/过程]基于模拟仿真工作任务设计了一项准实验,共招募64名参与者参加实验;采用广义估计方程模型定量分析任务与交互质量的关系,并结合访谈数据对相关问题进行阐释。[结果/结论]研究发现用户健康信息搜索的交互质量受多元属性任务类型及分面属性的显著影响;任务分面属性间的二维/三维交互效应显著影响了用户健康信息搜索中的交互质量;健康话题类型是值得重点关注的任务分面属性变量,此发现可作为后续相关研究的探索方向。

关键词：健康信息搜索多元属性任务交互质量智能化健康信息服务实验研究

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基于在线品牌社区意见领袖的用户关键需求挖掘

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计算机技术与发展 2024年第2期34卷 23-31页

作者：申彦刘春华江苏大学信息管理与信息系统系江苏镇江212013 江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

随着社会的快速发展以及技术的不断进步,人们生活节奏不断加快,对产品的需求也在快速发生着变化。在线评论是目前用户需求表达的重要渠道。为克服不加区分挖掘所有评论的传统用户需求挖掘方法耗时过长,难以聚焦用户关键需求的问题,从用... 详细信息

随着社会的快速发展以及技术的不断进步,人们生活节奏不断加快,对产品的需求也在快速发生着变化。在线评论是目前用户需求表达的重要渠道。为克服不加区分挖掘所有评论的传统用户需求挖掘方法耗时过长,难以聚焦用户关键需求的问题,从用户关键性与需求关键性的双关键性角度出发,研发了一种基于在线品牌社区意见领袖的用户关键需求挖掘方法以快速获取用户重要需求,简称KEY-DEMANDS-OL。该方法依据帕累托法则,依托意见领袖评论大数据,采用优化的情感程度及初始改进率,结合KANO模型对用户关键需求进行挖掘。该方法不仅考虑了程度副词的语义信息,提高了情感分析的准确率,而且能够完成意见领袖的生成内容与KANO模型的自动整合,实现用户关键需求的获取与分类。研究结果表明,与挖掘所有评论的传统方法相比,KEY-DEMANDS-OL可以快速获取用户的关键需求,为企业制定产品优化方案提供辅助决策支持。

关键词：用户需求挖掘在线品牌社区 KANO模型用户评论意见领袖

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社会科学实验在信息行为研究中的应用与发展:实验法的价值探索

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信息资源管理学报 2025年第2期15卷 20-35页

作者：张书涵章小童李月琳南开大学商学院信息资源管理系天津300071 西南大学商贸学院信息管理与信息系统系重庆402460 南开大学信息行为科学研究中心天津300071

实验法已成为信息行为研究中的重要方法,其研究价值得到广泛认可。本研究旨在分析实验法在信息行为研究中的应用特点、不足及发展趋势,为其在该领域的进一步发展提供参考与启示。本研究以图书情报领域SSCI和CSSCI(含扩展版)期刊为考察对... 详细信息

实验法已成为信息行为研究中的重要方法,其研究价值得到广泛认可。本研究旨在分析实验法在信息行为研究中的应用特点、不足及发展趋势,为其在该领域的进一步发展提供参考与启示。本研究以图书情报领域SSCI和CSSCI(含扩展版)期刊为考察对象,获取相关文献180篇,采用内容分析法,从信息行为类型、实验类型、实验过程和研究结果四个方面对其进行分析。研究发现,当前研究涉及的信息行为类型丰富且呈长尾分布,数据收集方法呈现多元化,但同时也存在实验环境和研究对象较为单一的局限。研究构建了实验法在信息行为研究中的应用框架,并探讨了数智时代信息行为实验研究的发展方向。

关键词：实验法信息行为研究内容分析法应用特点发展趋势

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