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[目的/意义]针对传统企业竞争对手评价研究中数据源单一和评价指标片面性的不足,文章率先提出了基于多源信息融合的竞争对手评价方法。[方法/过程]基于顾客价值领先战略,从企业和消费者的视角出发,选取企业财务报表和电商平台上的消费者评论作为信息源。通过构建财务特征和情感特征,依托BP神经网络,分别建立基于财务特征和综合特征的竞争对手评价模型。[结果/结论]采用仿真实验对提出的方法进行验证,证明基于综合特征建立的模型相比基于单一财务特征的模型更有效。该方法为大数据背景下的企业竞争对手评价提供了一种新的研究思路。 相似文献
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[目的/意义]在学术期刊评价中，不同评价指标之间往往高度相关，产生数据冗余问题，带来信息重叠，会严重影响指标体系多属性评价结果。[方法/过程]本文在理论分析的基础上，提出了一种新的指标独立信息测度方法，并基于中国知网农业期刊数据进行了实证研究。[结果/结论]由于评价指标之间的相关性导致的信息重叠问题必须引起足够的重视；基于回归的独立信息测度方法提供了一种较好的解决思路；独立信息指标是一个反向指标；独立信息指标能够反映原始指标的“元信息”,因此该方法具有一定的推广价值。 相似文献
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[目的/意义]针对学术期刊多属性综合评价中指标权重获取以及评价信息集结的问题,提出一种新的基于差异驱动和GRA-TOPSIS法的学术期刊综合评价模型。[方法/过程]首先,利用基于拉开档次法的差异驱动原理来最大限度地体现各学术期刊之间的整体差异,并据此确定学术期刊的指标权重;然后,分别利用GRA法和TOPSIS法对评价信息进行综合集成,计算两种方法的学术期刊综合评价值;最后,基于组合评价的思想对两种评价结果进行有效结合,以此确定学术期刊的最终评价值并排序。[结果/结论]选取"农业经济"类期刊为研究对象,结果表明,该方法不仅能够充分体现各学术期刊之间的实际差距,还能够同时从数据距离和数据几何形状上反映学术期刊的综合水平,是一种科学合理的学术期刊综合评价方法。 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]在学术期刊评价中，不同类型指标之间往往是相关的，这个问题对评价结果必然产生较大影响，相关研究缺乏。[方法/过程]本文在理论分析的基础上，提出了一种基于拟合优度测度指标独立信息的思路，并基于中国知网的环境科学与技术期刊数据进行了实证。[结果/结论]不同类学术期刊评价指标之间相关具有内生机制；机器分类在学术期刊评价中有时并不适用；不同类评价指标相关会影响期刊评价结果，涉及评价值、权重与结果排序；基于独立信息的修正方法可以有效克服不同类型评价指标的相关问题。 相似文献
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[目的/意义]随着数智时代的到来以及我国高等教育评价事业的不断发展，社会公众对于高等教育评价信息的获取与服务需求已经发生了重大变化，亟需开展更为有效的高等教育评价信息服务。设计面向社会公众的高等教育评价智能信息服务模型，将为数智时代下革新高等教育评价实践提供新的思路，为未来高等教育评价信息的全方位智能服务提供参考。[方法/过程]在数据驱动和智能信息处理的内涵、理论与方法指导下，对社会公众用户需求挖掘、需求—资源映射与总体智能信息服务模型框架开展设计，并运用基于熵权的模糊综合评价法对总体模型进行评价论证。[结果/结论]构建了面向社会公众的高等教育评价信息需求挖掘、需求—资源映射及总体智能信息服务三者的模型框架，提出了具体的高等教育评价信息智能服务方式，并论证了模型的有效性。 相似文献
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[研究目的]工业互联网安全评测是企业网络安全防护的重要环节，如何在有效保护企业隐私信息不泄露的同时，对评测数据进行安全共享是亟需解决的关键问题。[研究方法]构建了一种基于区块链的工业互联网安全评测数据共享模型，设计了链上链下数据协同的评测数据隐私保护和共享流程。为挖掘评测数据价值，提出了基于贝叶斯网络的隐私保护评测结果预测方法，利用分箱技术对评测数据进行分段离散化处理，设计了评测结果预测贝叶斯网络生成算法和隐私保护评测结果预测算法。[研究结论]实验结果表明，当评测结果分为2类或3类、合格判定概率为70%时，预测准确率较高，为工业互联网安全评测数据的安全共享和进一步发挥评测数据的价值探索了新的途径和方法。 相似文献
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[研究目的]在激烈的企业专利竞争中，率先在指定技术领域进行有效的专利组合布局是获取竞争优势的关键，因此专利组合价值的准确评价对现有专利组合布局的有效性判断及未来技术战略的正确制定尤为重要。[研究方法]基于防御战略的视角，在专利组合理论和专利组合布局原理的指导下，对企业的专利实现专利组合划分，从核心技术实力和战略价值两个维度对专利组合价值进行评价，并使用BP神经网络得到最终的评价模型。[研究结论]以寒武纪专利数据为实例的分析表明：由该方案设计得到的专利组合价值评价模型具有一定的可行性和准确性，说明基于防御战略的专利组合价值评价方案可以进一步推广和应用。 相似文献
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[研究目的]引导式主题模型可以引导生成有倾向性的敏感主题，提高网络敏感信息识别性能，对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。[研究方法]针对当前网络敏感信息识别研究构建敏感信息特征不全面和不准确，从而导致识别性能欠佳的问题，提出基于SSI-GuidedLDA模型的引导式网络敏感信息识别方法。首先，从多源网络资源中爬取敏感种子词，并基于词向量模型Word2Vec获得种子词的敏感语义相关词，构建更为完备、准确的敏感特征。其次，将构建的敏感特征融入引导式主题模型，得到改进后的模型SSI-GuidedLDA。最后，基于SSI-GuidedLDA模型获得待识别信息的主题分布，通过主题分布概率判断其是否为网络敏感信息。[研究结论]在新浪微博数据集上的实验结果显示，与已有方法相比，提出的方法在准确率、召回率和F1值上均有一定提高。 相似文献
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[研究目的]综合考虑专利节点度数及其邻域专利节点对(node pair)间的相似程度，定义并计算专利节点在网络中的结构重要性，从网络科学视角完善专利价值评价与核心专利识别方法。[研究方法]基于专利四种基本引用关系构建专利综合引用网络；利用网络节点度数及其邻域节点对的相似度量化表征其局部网络结构重要程度，以此为依据提出专利节点重要性评价指标PNII,进行核心专利识别；从复杂网络视角，利用传染病传播动力学模型(SIR)计算专利节点的实际传播影响力，以此为判据比较PNII和其他网络中心性指标在不同传播概率和不同节点比例下的识别效果。[研究结论]结果表明，基于专利网络节点重要性的PNII指标相较一般的网络中心性指标更加科学，核心专利识别结果更加准确；基于传染病传播动力学模型的评价方法，在一定程度上解决了核心专利识别结果评价难题。 相似文献
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医药卫生领域科研院所作为我国医药研究的重要组成主体,其科技保密工作意义重大.通过阐述医药卫生研究领域的主要涉密范围,分析医药卫生科研院所科技保密管理存在的难点和问题,提出强化科技保密意识、健全科技档案保密管理体系、增强科研院所的网络信息安全水平等解决方法,从而推动科研管理工作有效进行. 相似文献
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[目的/意义]目前各大电子商务网站产生了海量的评论信息，对于消费者而言，查阅和分析这些信息将面临巨大的挑战。因此，有必要对评论的有用性进行综合评价，为消费者过滤出真正有价值的内容。[方法/过程]为此，本文提出并研究了一种在线消费者评论的有用性评价模型，为消费者的网购决策提供支持。该模型主要基于分类算法，识别在线消费者评论的有用性，并按其概率值大小进行排序。根据在线消费者评论的特点，提取了一系列分类特征用于其有用性评价，然后利用支持向量机对评论进行分类并从中识别有用的记录。利用来自B2C电子商务网站的3个在线消费者评论数据集（手机、女鞋、糖果巧克力）对提出的模型进行实证分析。[结果/结论]研究结果显示，该模型能够量化地评价在线消费者评论的有用性并对其进行有效的分类排序。该模型主要依赖语义特征进行排序，而对非语义特征的依赖较少。通过选择合适的概率阈值，能够缩小验证空间，并显著提升分类精确度。 相似文献
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[目的/意义]基于信息生态视角评价网络教学信息生态系统，对于信息生态学科的应用研究具有一定的促进作用，对于高校网络教学的监控和发展也具有一定的指导意义。[方法/过程]以信息生态系统概念和网络教学实践为基础，从系统结构、系统功能、系统发展3个准则出发，构建包含目标层、准则层、指标层在内的网络教学信息生态系统评价指标体系；选择具体高校，利用成熟易用的综合评价方法进行实证研究；根据评价结果及相关调研提出高校网络教学信息生态系统优化对策。[结果/结论]结果表明，所依据评价思路、指标体系及评价方法可行，其他高校亦可基于信息生态视角监控网络教学发展，并从网络教学信息生态系统的结构方面选择优化对策。 相似文献
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[目的]为了克服传统视觉词袋方法（Bag-of-Visual-Words）中忽略视觉单词间的空间关系和语义信息等问题。[方法]本文提出一种与视觉语言模型相结合的基于LDA主题模型,并采用查询似然模型实现检索。[结果]实验数据表明,本文所提出的基于LDA的表示方法可以高效、准确地解决蒙古文古籍的关键词检索问题。[结论]同时,该方法的性能比BoVW方法有显著提高。 相似文献
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[目的/意义]在社会化标注系统自组织运行的基础上，构建个性化信息推荐的多维度融合与优化模型，进而在大数据环境下，为用户提供精准的个性化信息推荐服务，从而进一步丰富个性化信息推荐的理论体系以及拓展个性化信息推荐的研究方法。[方法/过程]首先，对每一种个性化信息推荐方法的优点和不足进行深入分析；然后，将基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）3种个性化信息推荐方法进行多维度深度融合，构建个性化信息推荐多维度融合模型；最后，对社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合模型进行优化，从而解决个性化推荐过程中用户"冷启动"、数据稀疏性和用户偏好漂移等问题。[结果/结论]通过综合考虑现有的基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）的个性化信息推荐方法各自的贡献和不足，实现3种方法之间的多维度深度融合，并结合心理认知、用户情境以及时间、空间等优化因素，最终构建出社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型。 相似文献
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[目的/意义]政府开放数据价值实现评价框架的研究，对于推动我国政府开放数据的增值利用具有重要意义。[方法/过程]运用元人种志方法，并基于DPSIR模型确定政府开放数据价值实现的影响因素，利用DEMATEL方法识别出关键影响因素，以此构建政府开放数据价值实现评价框架。[结果/结论]确定了价值感知、数据质量、数据产品研发、政府部门服务目标实现期望以及公众需求满足期望等9个关键影响因素，结合政府开放数据价值实现过程构建评价框架，并深入分析其构成要素、运行机制及应用场景。 相似文献
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[研究目的]缺乏成熟的专利价值评估系统作为参考，是当前高校专利高产出却低转化的重要原因之一。对于非市场基准的专利价值评估方法而言，各项指标对评估模型的影响度不一且没有统一标准。使用深度学习的方法构建专利价值评估体系可以有效降低人为筛选的主观倾向性，从而提升专利价值评估效率。[研究方法]基于锚定效应理论，重点选取专利发明人的历史专利转化特征作为锚定指标，构建了基于注意力机制的深度学习模型，对高校专利价值进行评估和预测。引入的注意力机制可自适应地强调关键指标，一定程度上避免了先前研究中人为筛选的主观因素影响。[研究结论]通过采集1540条电子信息相关方向的高校专利价值数据进行深度学习实验，构建的基于深度注意力机制的模型在测试集上平均预测准确率达96.88%,证实该评估方法具有高准确性和强实用性，且研究发现发明人的历史专利转化价值对于专利价值评估具有显著的信息锚特征。 相似文献