检索结果-内蒙古大学图书馆

情报杂志 2025年第2期44卷 136-143,182页

作者：刘继郭一凡新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012 新疆财经大学新疆社会经济统计与大数据应用研究中心乌鲁木齐830012

[研究目的]在互联网时代,舆情观点演化并非局限于单一网络环境,而是在多个网络环境交织互动中协同演进。分析舆情观点在耦合网络中的演化机制,对提升舆情治理能力具有重要意义。[研究方法]根据社交网络结构特点设计了线上网络为BA无标... 详细信息

[研究目的]在互联网时代,舆情观点演化并非局限于单一网络环境,而是在多个网络环境交织互动中协同演进。分析舆情观点在耦合网络中的演化机制,对提升舆情治理能力具有重要意义。[研究方法]根据社交网络结构特点设计了线上网络为BA无标度网络,线下网络为WS小世界网络的线上线下耦合网络架构。结合影响力与Deffuant模型构建线上观点演化模型,结合影响力和沉默螺旋理论构建线下观点演化模型,基于用户倾向程度构建层间观点演化模型。[研究结果/结论]通过模型参数配置并进行仿真实验,对不同参数配置下的观点演化进行分析。研究结果表明,所构建的观点演化模型能更好地反映线上线下耦合网络中舆情观点演化的复杂特性,为网络舆情演化分析提供有力支持。

关键词：耦合网络网络舆情舆情观点舆情监控演化机制 Deffuant模型

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改进的综合气象干旱指数在新疆的适用性分析

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人民长江 2025年

作者：孟琪琳窦燕昌吉学院数学与数据科学学院新疆财经大学统计与数据科学学院新疆财经大学新疆社会经济统计与大数据应用研究中心

构建有效的干旱指数是识别、评价实际旱情的关键，已有的标准化综合干旱指数（Composite Index， CI）存在对旱情误判的问题。为解决这一问题，以新疆为研究区域，基于降水、气温、土壤含水量数据，参考已有CI指数进行改进，使用逐日降... 详细信息

构建有效的干旱指数是识别、评价实际旱情的关键，已有的标准化综合干旱指数（Composite Index， CI）存在对旱情误判的问题。为解决这一问题，以新疆为研究区域，基于降水、气温、土壤含水量数据，参考已有CI指数进行改进，使用逐日降水加权衰减对降雨量进行非等权处理，依据水平衡模型修正得到一种物理机制清晰、应用简便的综合干旱指数(（New Composite Index ，CIn），进一步评价了该指数在新疆的适用性，检验了该指数表征旱情时空演变全过程特征的能力，并对造成干旱指数变化的驱动因素进行分析。结果表明：（1）新构建的CIn指数解决了CI指数对新疆气象旱情轻判的问题，所显示的干旱历时与干旱强度对干旱事件的评价更为准确，更加适用于新疆的气象干旱情况；（2）基于CIn指数计算出不同时间尺度以及不同干旱等级的气象干旱频率，新疆气象干旱频率表征为春季>夏季>冬季>秋季，且“干旱-湿润”的变化情况占主导地位，干旱情况存在明显的空间异质性；（3）各气象驱动因子对干旱指数存在不同的空间相关性，具备相应的直接或者间接的驱动作用。CIn指数不但克服了综合气象干旱指数出现的低估旱情等级问题，而且对旱情态势走向评价更加准确，可以为气象干旱的防治提供理论依据。

关键词：适用性分析综合气象干旱指数干旱轻判干旱频率新疆

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多模态注意力机制驱动的恶意代码检测方法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：赵学健王文浩王浩然蒋应瑞南京邮电大学现代邮政学院南京邮电大学江苏省邮政大数据技术与应用工程研究中心公安部第三研究所

传统恶意代码检测方法难以应对多样化变体问题.为此，本文提出了一种基于多模态特征融合与注意力机制的恶意代码检测模型.该模型首先将恶意代码样本转化为灰度图像和对应文本表示，充分保留其静态特征.接着，利用卷积神经网络和多头自... 详细信息

传统恶意代码检测方法难以应对多样化变体问题.为此，本文提出了一种基于多模态特征融合与注意力机制的恶意代码检测模型.该模型首先将恶意代码样本转化为灰度图像和对应文本表示，充分保留其静态特征.接着，利用卷积神经网络和多头自注意力机制分别提取图像和文本的多层次特征进行特征级融合，并通过正则化掩码机制区分互补特征与矛盾特征，抑制矛盾特征，减少模型的过拟合现象.随后，采用嵌入注意力机制的深度残差网络对融合特征进行动态加权处理，进一步强化对关键特征的捕捉能力.最后，将融合后的特征向量输入检测模型进行分类训练与优化.实验结果表明，该模型在检测精度方面优于现有主流方法，有效提升了分类效果和模型的泛化能力.

关键词：多模态特征融合残差网络注意力机制

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中国统计学者在国际统计学领域的学术论文发表情况分析

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统计研究 2025年第4期 150-156页

作者：何辰轩王菲菲朱利平袁卫中国人民大学统计与大数据研究院中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院中国调查与数据中心

统计学现已独立于数学和经济学，正式成为一级学科。近20年来我国统计学领域的研究工作飞速发展，我国的统计学者在国际统计学领域参与发表的高水平论文大量涌现。本文从国际统计学领域4个高水平学术期刊的论文发表情况视角，分析过去2... 详细信息

统计学现已独立于数学和经济学，正式成为一级学科。近20年来我国统计学领域的研究工作飞速发展，我国的统计学者在国际统计学领域参与发表的高水平论文大量涌现。本文从国际统计学领域4个高水平学术期刊的论文发表情况视角，分析过去20年我国统计学者的学术文章发表数量、研究主题演变以及合作关系，进而探讨我国统计学者的科学研究情况。与此同时，通过分析世界知名高校统计院系中担任教职的华人学者的教育背景，进一步研究我国统计学领域的人才培养情况。

关键词：统计学史学术论文发表主题模型合作网络

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自适应属性加权近邻传播聚类算法

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电子科技大学学报 2018年第2期47卷 247-255页

作者：李海林魏苗华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

针对多维数据属性对聚类分析结果有不同重要程度影响的问题,提出一种基于自适应属性加权的近邻传播聚类算法。该方法通过考虑多维数据属性权值的重要度,在近邻传播聚类过程中引入属性加权相似性矩阵计算,并根据当前数据聚类划分的结果... 详细信息

针对多维数据属性对聚类分析结果有不同重要程度影响的问题,提出一种基于自适应属性加权的近邻传播聚类算法。该方法通过考虑多维数据属性权值的重要度,在近邻传播聚类过程中引入属性加权相似性矩阵计算,并根据当前数据聚类划分的结果来分析目标评价函数,计算各个属性对当前聚类的贡献程度。随后根据贡献程度的计算结果自适应地更新属性权值,并通过属性加权相似性矩阵来重新计算近邻传播算法中的两种竞争信息,进而提高聚类结果的质量。数值实验结果表明,新方法能够有效实现属性权值的自适应调整,提高近邻传播算法的聚类效果,与其他传统聚类算法相比新方法具有更好的聚类质量。

关键词：自适应聚类近邻传播聚类评价属性加权相似性度量

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基于簇中心群的时间序列数据分类方法

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电子科技大学学报 2017年第3期46卷 625-630页

作者：李海林万校基华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

分类算法是时间序列数据挖掘中极为重要的任务和技术,该文提出一种基于簇中心群的时间序列数据分类方法。该方法根据时间序列训练数据集中的类别标签进行簇划分,利用近邻传播算法分别对每个簇进行中心代表点选择,构造出各代表点的代表... 详细信息

分类算法是时间序列数据挖掘中极为重要的任务和技术,该文提出一种基于簇中心群的时间序列数据分类方法。该方法根据时间序列训练数据集中的类别标签进行簇划分,利用近邻传播算法分别对每个簇进行中心代表点选择,构造出各代表点的代表对象集;然后借助基于动态时间弯曲的均值中心方法对各代表对象集实现中心群计算,结合改进后的K近邻算法实现时间序列数据的分类。数值实验结果表明,与传统方法相比,新方法具有更好的分类效果和计算性能。

关键词：近邻传播分类算法数据挖掘动态时间弯曲时间序列

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LDA模型的优化及其主题数量选择研究——以科技文献为例

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数据分析与知识发现 2018年第1期2卷 29-40页

作者：王婷婷韩满王宇华侨大学统计学院厦门361021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心厦门361021

【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转... 详细信息

【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转化为聚类效果评价问题,以内部指标伪F统计量作为目标函数,计算主题聚类数目的最优解,并对新旧两种模型的主题识别效果进行比较。【结果】经自适应聚类得出最优主题数量为33,且新模型的困惑度得分始终低于传统模型,主题识别效果对比显示新模型具有更好的凝聚性。【局限】在实证语料选取上获取单一主题下的科技文献,数据量不大。【结论】新模型具有更理想的主题识别能力,并能够自主计算最优主题数目。该模型作为对传统LDA模型的改进,可以应用于各领域的大规模语料中。

关键词：主题模型词嵌入自适应聚类困惑度

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全球化有助于促进经济增长吗

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统计研究 2017年第7期34卷 71-81页

作者：黄智淋华侨大学统计学院数量经济研究院现代应用统计与大数据研究中心

本文基于93个国家1970—2014年的面板数据,构建具有截面相关的非平行面板数据误差修正模型,考察全球化对经济增长的长期影响效应与短期影响效应。研究结果表明,全球化与经济增长存在长期稳定的协整关系;全球化对经济增长的长期影响效应... 详细信息

本文基于93个国家1970—2014年的面板数据,构建具有截面相关的非平行面板数据误差修正模型,考察全球化对经济增长的长期影响效应与短期影响效应。研究结果表明,全球化与经济增长存在长期稳定的协整关系;全球化对经济增长的长期影响效应显著为正,且长期影响效应随着全球化水平、经济发展水平、人力资本、金融发展水平的提高而增强,而短期影响效应不显著。这意味着全球化在长期有助于促进经济增长,全球化水平、经济发展水平、人力资本、金融发展水平越高,越有利于全球化促进经济增长。

关键词：全球化经济增长截面相关面板数据误差修正模型

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基于近邻传播的限定簇数聚类方法研究

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电子科技大学学报 2018年第5期47卷 733-739页

作者：李海林魏苗华侨大学工商管理学院福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

针对传统近邻传播聚类算法不能进行限定类簇数目的聚类缺陷,提出一种三阶段的改进聚类方法。该方法通过近邻传播聚类从数据集中获得中心代表点集合,利用K-means算法对中心代表点集合进行指定类簇数目的聚类进而获得初始训练集,结合改进... 详细信息

针对传统近邻传播聚类算法不能进行限定类簇数目的聚类缺陷,提出一种三阶段的改进聚类方法。该方法通过近邻传播聚类从数据集中获得中心代表点集合,利用K-means算法对中心代表点集合进行指定类簇数目的聚类进而获得初始训练集,结合改进的K最近邻算法实现数据的聚类分析。采用人工仿真数据及UCI数据集进行对比实验,实验结果分析表明,与近邻传播聚类算法和传统限定类簇数目的聚类算法相比,新聚类算法具有更好的聚类效果。

关键词：近邻传播聚类算法类簇数目数据挖掘 K均值聚类

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标签传播时间序列聚类的股指期货套期保值策略研究

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智能系统学报 2019年第2期14卷 288-295页

作者：李海林梁叶华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

利用时间序列聚类方法进行股指期货的套期保值,关键要选择合适的聚类方法。本文从新的视角来研究并提高时间序列聚类方法在金融数据分析领域的应用性能,提出一种基于标签传播时间序列聚类的股指期货套期保值模型。该模型以动态时间弯曲... 详细信息

利用时间序列聚类方法进行股指期货的套期保值,关键要选择合适的聚类方法。本文从新的视角来研究并提高时间序列聚类方法在金融数据分析领域的应用性能,提出一种基于标签传播时间序列聚类的股指期货套期保值模型。该模型以动态时间弯曲为相似性度量方法来构建现货股票网络空间结构,将每只股票看作一个节点,利用标签传播方法将节点划分到不同的簇中,最终实现股票数据聚类。另外,构建最小追踪误差优化模型来确定每支股票在现货组合中的最优权重,从而得到最优组合。实验分别比较新方法和传统聚类方法确定现货组合的追踪误差,结果表明新方法能够提高现货组合的追踪精度,为丰富金融市场投资和管理方式提供新的研究思路。

关键词：标签传播时间序列聚类动态时间弯曲套期保值

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