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[目的/意义]分析信息偶遇相关理论及背景,探索应用心理学眼动实验方法,更客观地揭示不同网络信息组织方式所体现信息偶遇现象的特征及效果。[方法/过程]应用眼动实验法,对40名被试对象进行眼动实验数据采集,选择总注视时间、首次进入兴趣区用时、注视次数、首次注视时间4个眼动实验指标,对相关数据进行独立样本T检验,观察两种信息分类组织方法对眼动指标的差异化影响。随后对同一批被试对象进行跟进访谈,整理被试对象的偶遇体验和经历。[结果/结论]主题导航的信息分类组织方法和分面分类的信息组织法方法在总注视时间和注视次数上存在显著性差异,通过访谈结果进一步分析,发现主题导航的信息分类组织方法更容易产生偶遇效果。利用跨学科的眼动实验捕捉被试对象的眼动数据,通过客观数据与主观访谈相结合的方法,新颖地展开网络信息组织方法的信息偶遇现象的研究。 相似文献
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基于眼动的景观视觉质量评价——以大学生对宏村旅游景观图片的眼动实验为例 总被引：1，自引：0，他引：1
《资源科学》2017,(6)
景观视觉质量评价是旅游资源合理规划和开发的基础,现有评价方法多以主观定性为主,客观定量方法研究较少。本文将眼动分析方法引入景观视觉质量评价中,选择乡村旅游地宏村为研究案例地,通过眼动追踪仪记录大学生被试在观看景观图片时的客观眼动数据,运用美景度和语义变量相结合的方法,计算主观评价下的景观视觉质量,并将客观眼动指标与主观评价下的景观视觉质量进行相关和回归分析。研究结果表明:(1)被试对不同景观具有不同眼动特征,三个眼动指标(注视频率、平均注视时间和眼跳频率)在四类景观上呈现显著差异,注视热点主要集中在景观的主体建筑物、独特的景观元素或景观元素交界处;(2)客观眼动指标注视时间比重、注视频率、平均注视时间及眼跳时间比重与主观调查问卷得出的景观视觉质量具有显著相关性;(3)构建景观视觉质量的眼动评价模型,计算可得宏村四类景观的视觉质量值分别为:聚落景观5.99、生态景观5.98、农业景观5.96、文化景观5.90,模型显示注视频率越大,观看时间越长(注视时间比重越小),则旅游景观视觉质量评价越高。本研究以旅游景观为例,运用实测数据探讨较为客观的评价方式,为景观视觉质量评价提供新思路。 相似文献
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[目的/意义]反讽作为一种隐性而间接的情感表达方式,在社交评论中被广泛使用,正确识别用户的反讽情感对于网络平台和服务商具有重要意义。[方法/过程]文章基于深度学习构建多模态反讽识别模型,以在线旅游评论为例,运用深度学习模型分别提取文本、表情符号和图片的特征向量,通过不同的特征融合方式进行反讽识别。[结果/结论]通过与单模态反讽识别模型进行对比实验,发现文章提出的多模态旅游评论反讽识别模型在准确率、召回率等指标上的结果更优,验证了多模态模型比单模态模型反讽识别效果更佳的结论。 相似文献
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[目的/意义]探究认知风格对消费者网购信息搜寻效率的影响,为电子商务网站信息搜寻系统的个性化设计与优化提供借鉴。[方法/过程]运用E-prime软件和眼动设备开展两组复杂度不同的实验,对眼动参数、正确率、反应时等数据进行处理和分析,验证认知风格和任务复杂度对消费者网购模拟界面信息搜寻效率的影响差异。[结果/结论]任务复杂度对信息搜寻反应时和正确率影响显著;认知风格对信息搜寻反应时影响显著,对正确率影响不显著,且场独立型消费者的平均反应时和平均正确率均低于场依存型消费者;眼动指标中注视点、注视时间和回视次数能辅助解释消费者信息搜寻效率产生差异的原因。 相似文献
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[研究目的]面对海量的专利数据,如何构建有效的专利可转让性评估方法,筛选出具有转让可能性的专利,对于发现潜在高价值专利、提升我国专利成果转移转化效率具有重要意义。为此,提出一种基于机器学习的专利可转让性评估方法。[研究方法]首先利用基于机器学习的指标约减算法对从技术维度、法律维度、经济维度和主体维度构建的专利可转让性评估指标进行约减,以去除掉冗余指标;然后根据约减后得到的评价指标构建机器学习模型,并对专利可转让性进行评估。[研究结论]人工智能领域专利可转让性评估案例结果表明,当剔除掉冗余指标后机器学习模型的预测准确率均值提升了0.56%;基于机器学习的专利可转让性评估模型的分类准确率达到72.36%,可以较好地对专利的可转让性进行评估。案例结果验证了所提出方法的可行性和有效性,该方法为专利可转让性评估提供了新的研究方法。 相似文献
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【目的/意义】为推动潜在“精品”文献识别及其在科技文献识别与传播利用领域中的应用。【方法/过程】以
国际顶级期刊Science和Nature期刊出版的论文及其引用分布数据为样本,统计出全部论文的首次响应时间、摘要
长度,总被引频次、资金资助、论文篇幅等特征,构建“精品”论文特征矩阵;然后基于“精品”论文特征矩阵和随机森
林算法进行潜在“精品”论文识别模型的训练与识别应用。【结果/结论】研究结果显示,融合“精品”论文特征矩阵和
随机森林模型能够较好地识别 Science 和 Nature 期刊中的潜在“精品”论文,模型正确识别分类的准确率均值达到
80%以上,其中Nature期刊的“精品”文献识别准确率高出Science期刊的“精品”论文识别准确率2%左右;使用信息
增益方法的模型识别效果比使用基尼不纯度方法的识别效果略好。此外,Science和Nature期刊“精品”论文的首次
被引速度极快,在出版当年即被引用。【创新/局限】“精品”文献特征矩阵和机器学习模型的结合能够较好地应用于
潜在“精品”论文的识别与推荐,然而未来需将模型推广应用于海量文献中“精品”论文的识别检验。 相似文献
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[目的/意义]在阅读文献的过程中,研究流程是研究者需要特别关注的一个重要方面,自动识别学术文本中描述研究流程的段落对辅助文献阅读、学习研究设计等有着重要意义。[方法/过程]文章以自然语言处理领域为例,收集代表性会议论文构建数据集。分别基于传统机器学习模型、神经网络分类工具以及预训练语言模型构建分类器识别研究流程段落,然后对不同模型的分类效果进行评估,确定性能最优的模型。为进一步提升研究流程段落识别效果,在最优模型的基础上,基于ChatGPT进行了数据增强。[结果/结论]实验结果表明,在所有分类器中,SciBERT具有最好的研究流程段落识别效果。基于ChatGPT的数据增强可使SciBERT模型的分类性能进一步提高,最终准确率(Acc)和F1值分别达到了0.9414和0.9409。 相似文献
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基于机器学习算法的研究热点趋势预测模型对比与分析——BP神经网络、支持向量机与LSTM模型 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义]细粒度分析学科领域热点主题发展脉络并对利用机器学习算法对未来发展趋势进行准确预测研究。[方法/过程]提出一种基于机器学习算法的研究热点趋势预测方法与分析框架，以基因工程领域为例利用主题概率模型识别WOS核心集中论文摘要数据研究热点主题并进行主题演化关联构建，然后选取BP神经网络、支持向量机及LSTM模型等3种典型机器学习算法进行预测分析，最后利用RE指标和精准度指标评价机器学习算法预测效果并对基因工程领域在医药卫生、农业食品等方面研究趋势进行分析。[结果/结论]实验表明基于LSTM模型对热点主题未来发展趋势预测准确度最高，支持向量机预测效果次之，BP神经网络预测效果较差且预测稳定性不足，同时结合专家咨询和文献调研表明本文方法可快速识别基因领域研究主题及发展趋势，可为我国学科领域大势研判和架构调整提供决策支持和参考。 相似文献
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[目的/意义]信息搜索过程中,相关信息感知是用户顺利完成任务的前提,也是用户搜索满意度的重要决定性因素;眼动数据为相关信息感知判断提供了客观依据。基于眼动追踪数据预测用户的相关信息感知可为用户提供针对性的信息服务,也可为检索系统或文本阅读辅助系统服务提升提供依据。[方法/过程]采用实验法收集了24名研究生利用目录导航系统完成不同搜索任务过程中的眼动数据,依据用户的眼动状态将用户分为感知用户与未感知用户,并进一步挖掘出表征用户感知状态的眼动行为指标。为探索不同阶段眼动行为指标带来的用户感知预测差异性,利用逻辑回归分析分别建立搜索初始阶段及全过程用户感知预测模型,并基于基线模型评估模型的性能。[结果/结论]用户搜索初始阶段眼动行为与全过程搜索的眼动行为存在差异,且对于简单任务初始阶段眼动数据预测用户感知效果最好,而复杂问题则利用全程数据进行预测效果较优。 相似文献
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<正>本实验采用Tobii眼动仪,通过眼动指标对校队足球中场位置运动员和普通大学生眼动特征及场景判断绩效进行比较研究。结果发现,高校中场位置运动员注视时间、注视次数及注视频率方面和普通大学生并无显著差异,在注视分配上也未显示出显著差异,但中场位置运动员的临场决策正确率要高于普通大学生。 相似文献
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【目的/意义】本研究基于个体认知加工的视角,探索消费者对在线评论有用性的感知过程和感知结果,并揭示在线评论影响消费者购买决策的过程机制。【方法/过程】本研究以120名大学生为被试,开展2评论类型(客观VS主观)×2认知需求(高VS低)的眼动实验,探索消费者对于在线评论有用性的感知过程和感知结果。【结果/结论】结果表明:(1)与主观体验评论相比,消费者对客观属性评论的注视时间更长,感知有用性更大,购买意愿也更强;(2)与高认知需求者相比,低认知需求者的注视时间较短,感知有用性较大,购买意愿也较大;(3)认知需求显著调节评论类型对注视时间的影响,但对感知有用性和购买意愿的调节效应不显著。据此,建议相关企业采取个性化匹配的措施,使得评论类型能够切合消费者的认知需求水平,以便提高在线评论的感知有用性和消费者的购买意愿,从而做出更为满意的购物决策。 相似文献
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《技术与创新管理》2017,(3)
教学课件的制作水平对教学效果有一定影响,和谐的文字及背景色彩搭配有利于吸引学生注意力,促进教学信息的传达,有效发挥其辅助引导作用。论文以某高校学生为被试对象,选用多媒体课件中最常使用的白色(255,255,255)、淡蓝色(220,250,252)、黑色(0,0,0)、红色(255,0,0)、深蓝色(0,0,255)等几种颜色进行文字及背景搭配实验,运用Tobii T60XL型眼动仪记录被试的注视次数、注视时间等数据,实验研究教学课件中不同颜色文字与背景的色彩搭配效果。研究结果显示:2种常见白色(255,255,255)和淡蓝色(220,250,252)背景中,深蓝色(0,0,255)字体不易引起视觉疲累,注视时间较长,可以多用;红色(255,0,0)字体注视次数多,认知加工负荷大,易引起视觉疲累,可用于提醒、重点内容标识;黑色(0,0,0)字体在白色背景下易引起注意,在淡蓝色背景下注视时间最短,不宜较多使用。 相似文献
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[目的/意义]针对产品评论中的复合句式，实现特征观点对的语义匹配及提取，并明确评论可信度的识别因素及权重，对产品可信评论进行筛选和分析。[方法/过程]基于特征观点对的语义匹配算法实现评论语义指标的量化计算，并采用模糊层次分析法确定可信度指标权重。[结果/结论]实验表明相较于单句提取特征观点对方法，特征观点对的语义匹配算法在召回率、准确率和F-score等性能方面均有较大优势。依据可信度指标对网站产品评论进行筛选，不仅可以评估产品整体的评论可信度，还可以细化到产品特征级别的可信度分析，为用户筛选可信的评论信息并提升购物决策效率。 相似文献
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[目的/意义]任务难度感知反映了用户健康信息甄别过程中的认知状态。预测用户预期难度到体验难度的感知变化,有助于健康信息平台服务方和管理方为用户提供针对性的服务,提高用户甄别效率及体验。[方法/过程]通过受控实验收集用户健康信息甄别过程中查询、浏览和查看详情三类基本活动下的注视和扫视行为数据,并分别分析预期难度和体验难度下用户视觉行为差异,获取能表征用户感知难易的视觉行为指标,进而借助机器学习方法建立两阶段预测模型实现从预期难度到体验难度感知变化的预测。[结果/结论]健康信息甄别中用户预期难度在查询和浏览活动下的注视行为具有显著差异,而用户体验难度在三类活动下的视觉行为均具有显著差异,据此构建的预测模型方案能够有效预测用户任务难度感知的变化,且对用户任务难度感知增加或持续易时的预测效果最优,准确率超过90%。 相似文献
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[研究目的]基于专利寿命视角,探究潜在高价值专利识别方法,快速精准识别早期高价值专利。[研究方法]结合已有专利价值评估的相关研究,构建潜在高价值专利评估指标体系;以无线网络通信技术领域为例,构建潜在高价值专利识别指标数据集;采用Lasso回归对指标进行约简,构建潜在高价值专利识别特征集;采用机器学习生存预测算法构建专利生存风险预测模型,根据设置的生存风险评分阈值,实现潜在高价值专利识别。[研究结论]构建了基于专利寿命视角的潜在高价值专利识别模型,并且以无线网络通信技术领域专利数据验证了模型的有效性和可靠性,证明该模型可以较好地识别早期高价值专利,有利于企业和决策部门较早进行高价值专利的定向培育。 相似文献
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【目的/意义】为了支持高价值专利培育工作开展,面向潜在高价值专利预测的需求,提出基于随机森林算法的潜在高价值专利预测方法。【方法/过程】梳理现有研究,选择用于潜在高价值专利预测的指标,构建基于随机森林算法的潜在高价值专利预测模型。使用“语音信号识别”领域的19647条专利进行实证分析,模型预测准确率达96.01%。【结果/结论】目前适于从海量早期申请中发掘潜在高价值专利的方法研究较少,本方法能够在专利申请早期发挥作用,同时具有预测准确率高、处理数据量大、模型可解释性好的优点。 相似文献
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[研究目的]通过从评论文本和评论者两个维度对在线评论的特征进行挖掘,探究电商平台如何有效提高虚假评论识别的准确性,增加用户在线商品评论可信度,为消费决策提供参考。[研究方法]提出一种基于多维特征和SMOTE-RF模型的虚假评论识别方法。首先,通过识别商品虚假评论线索,构建多维特征向量,引入情感极性等特征并进行单调化处理;其次,在评分偏离度中添加了商品得分均值等统计指标来全面刻画虚假评论;最后,针对在线评论数据集中真实评论与虚假评论类不平衡问题,运用SMOTE算法优化随机森林分类模型,从而达到提高虚假评论识别准确性的目的。[研究结论]实验结果显示该方法在正负样本不平衡的虚假评论识别中具有更高的准确率、召回率及F1值。其中评分偏离度特征对虚假评论识别的影响最大,情感极性可作为识别的次要参考特征。因此,综合考虑在线评论多维特征和正负样本不平衡可帮助电商平台对虚假评论进行有效的过滤,为消费者提供更为可靠的评论数据。 相似文献
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[目的/意义]构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签,加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐,对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。[方法/过程]融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架,以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签,采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签,继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后,选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。[结果/结论]实证研究表明,与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比,多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度,有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。 相似文献