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[目的/意义]构建数学模型研究网络话题传播规律建模和预测问题，为深入研究网络话题传播规律提供理论参考。[方法/过程]定性分析网络话题传播的大数据特征、可量化性、可度量周期性、可预测性等特征，通过分析网络话题传播机理，构建网络话题传播规律的常态模型和衍生模型，提出划分网络话题传播阶段的一般方法，并据此研究网络话题传播趋势预测方法。[结论/结果]通过"雾霾"微博话题数据开展实证分析，能够较好地划分传播阶段并预测传播趋势，由此，根据本文构建的数学模型研究网络话题传播规律是可行的。 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]借鉴拉斯韦尔5W传播模型,探讨微博中预置话题与突发话题的特征。[方法/过程]基于因子分析的关键节点影响力评价方法来研究话题节点特征;利用Ward方法对话题博文量曲线进行聚类,并对曲线进行多项式拟合;对话题情感度曲线进行聚类,并对不同类型话题的峰度和整体情感加权平均高峰期进行研究。[结果/结论]话题首节点多是信息分享,其中突发话题的传播多是从事件的客观描述开始;话题微博按博文量可分为前热型、中热型、后热型、爆发型和持续型,其中突发话题比预置话题爆发得更早、持续时间更长;话题出现72小时后公众情感趋于中立,但突发话题情感曲线高峰期比预置话题更集中,整体情感加权平均高峰期更早出现,曲线趋势更复杂。 相似文献
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[目的/意义]面对科技创新演变的加剧和交叉融合加速的大环境，利用情报研究方法及其他学科方法准确识别科技前沿成为获取科技战略情报的重要任务。研究前沿不仅提供了对当前重点和未来趋势的预见，而且为政府决策提供了关键指标。[方法/过程]通过内容分析对当前研究前沿的识别框架、方法以及多元关系、深入内容层面分析方法的应用等现状进行总结，发现目前在研究前沿识别模型和方法中仍存在不足。[结果/结论]针对不足，结合多源数据进行知识融合初步设计了综合宏观和微观的前沿识别模型，将多实体和多关系融合应用到主题关联，利用图模型的社团结构识别和Clique所含信息进行主题表示；划分研究前沿类型并构建前瞻性指标体系，完成科技前沿的识别，以期更准确、高效、全面地识别科技前沿。 相似文献
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[目的/意义] 为降低企业信息泄露的危害,解决信息泄露风险管理问题,进而构建基于风险生命周期的企业反竞争情报机制模型,为企业处理信息泄露问题提供参考。[方法/过程] 通过运用文献研读和理论推演的方法,系统讨论风险生命周期视角下的反竞争情报流和反竞争情报工作过程,构建基于风险生命周期的企业反竞争情报机制模型。[结果/结论] 在风险生命周期各个阶段,反竞争情报能够为信息泄露风险管理提供情报支撑,并有效提高信息泄露风险管理效率,本研究也为未来构建面向企业风险管理知识服务模型与实证研究,提供理论基础和新的研究视角及思路。 相似文献
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[目的/意义]基于我国后人口转变期老龄化、少子化的现实,三孩政策及配套设施的实施受到高度重视,进一步挖掘三孩话题语义、掌握民意对政府决策和舆情防控具有积极意义。[方法/过程]基于传播社会学视角构建政策话题多属性语义分析模型,采用社会网络分析、改进的语义分析、LDA主题模型等方法,从话题、结构和内容多属性挖掘三孩话题语义。[结果/结论]属性之间存在共通性、渐进性,政府和公众主导话题,依据社区分布解构话题为社会、国家、女性、青年四个方面,综合内容分析结果来看,消极和中性情绪在女性和青年角度尤为明显：女性尚存在生育风险、工作与家庭失衡、职场歧视等问题;青年一代面临赡养老人、就业内卷和娱乐至死的压力常态化现状。建议从社会舆论治理、国家政策支持、女性待遇提升、青年解压等方面激发三胎生育潜力。 相似文献
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[目的/意义]本文提出一种适用于国家战略前沿新材料的专利情报的系统研究,基于PEST模型的专利情报分析方法,系统地分析专利技术演化过程,有助于企业进行前沿技术定位和战略方向的把控。同时对目前的科技成果转化有一定的积极意义。[方法/过程]笔者将PEST模型与技术生命周期相结合,构建基于PEST模型的专利情报分析模型,并同时引入专利合作与竞争,动态且多维度地展示了专利技术演化的过程。[结果/结论]基于PEST模型的专利情报分析方法,动态地解读了专利的合作与竞争状态,对石墨烯技术与产业发展具有一定指导意义。 相似文献
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[目的/意义]随着跨学科研究不断深入,识别并分析跨学科知识生长点的生命周期,对于把握学科发展现状、未来趋势和跨学科规律具有重要意义。[方法/过程]改变以往以文献作者标注关键词、题名摘要抽取关键词为研究对象的方式,通过对目标学科文献与跨学科参考文献进行全文分词,构建跨学科知识生长点识别模型,全面分析知识节点的影响力与共现强度,识别并分析跨学科知识生长点所处生命周期的不同阶段,并以图书情报学“引文分析”领域为例,全文提取2016—2020年研究文献及其跨学科参考文献关键词进行实证分析。[结果/结论]引文分析领域不同生命周期的跨学科知识生长点具有不同特点：形成期不稳定生长;成长期创新发展能力较强,且外来知识主要来源于计算机科学;成熟期合作紧密,其中“社会网络分析”是最稳定的外来知识。 相似文献
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[目的/意义]作为科技创新的重要手段,技术融合预测对于改进技术研发的策略选择具有重要参考和借鉴意义,文章提出一种专利共类与深度学习模型结合的技术融合预测方法,以提高预测结果的准确性和可靠性。[方法/过程]以燃料电池技术为例,首先采用关联规则挖掘算法识别专利数据中具有强关联的IPC频繁项集,计算技术相对相似度,基于AP聚类算法进行技术聚类;然后运用生成式拓扑映射算法识别其中技术融合点,构建训练数据集和测试数据集。最后基于深度学习模型进行学习训练,预测燃料电池技术未来可能出现的技术融合。[结果/结论]这种方法在准确率和召回率上表现优异,可以快速、客观地识别技术融合,为技术创新的智能决策和预测提供支持和帮助。 相似文献
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[目的/意义]旨在基于眼动数据建立机器学习模型以识别出用户购物时的时间压力水平。[方法/过程]共招募了32名被试进行了一项有关购物的眼动追踪实验,让被试在不同的时间压力水平下执行四项任务,选择随机森林、支持向量机、梯度提升树和k近邻等机器学习算法构建识别模型,利用准确率、查全率、查准率、F1值和ROC等指标评估模型。[结果/结论]随机森林有着最好的识别精度,在测试集上的预测准确率达到了87.5%,其中注视持续时间和注视次数等注视类眼动指标为识别模型贡献最大。 相似文献
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[目的/意义]通过技术预测的量化趋势演化模型预测挥发性有机物（VOCs）的新技术和技术发展态势,从而为该领域提供技术路径方案。[方法/过程]文章基于专业术语、高频词、词共现三个维度,分析得到术语集,从新技术发现和领域技术发展态势两个方面,提出了一种基于趋势演化分析的模型。模型包括领域技术主题筛选与处理、领域新技术主题清洗、领域技术主题时序演化趋势三个模块。[结果/结论]实证验证了趋势演化模型的可行性,预测了挥发性有机物(VOCs)治理技术主题主要集中于挥发性有机物催化及催化剂应用研究领域、光催化研究领域、挥发性有机物治理设备及工艺研究领域、污染源控制研究领域和污染源检测/监测研究领域。 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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[目的/意义]基于早期施引文献与科学论文的知识关联对科学论文扩散效果进行预测，有助于从价值反馈角度前瞻性识别高影响力学术论文，为科研人员建立科学研究成果早期学术影响力评估体系提供参考。[方法/过程]测度早期施引文献与目标科学论文在主题、期刊和作者3个层面的关联程度，采用线性回归与负二项回归模型，挖掘3种类型的知识关联度与目标科学论文扩散效果(即扩散速度、广度和强度)的内在关联机制；在此基础上引入机器学习算法对科学论文的扩散效果进行预测，剖析3类知识关联特征在预测任务中的重要性排序。[结果/结论]神经科学领域的实证分析显示，主题关联与目标科学论文的扩散速度呈正相关关系，与扩散广度和扩散强度呈倒U型关系；期刊关联会抑制目标科学论文的扩散速度，但能够正向影响其扩散强度与扩散广度；作者关联仅对扩散强度有稳定的正向影响；基于主题关联与期刊关联可以实现对科学论文扩散速度的有效预测，但难以预测扩散广度和扩散强度。随机森林模型在扩散速度预测中性能最佳，主题关联特征的重要性高于期刊关联。 相似文献
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[目的/意义]针对藏医古籍知识组织与开发不足的问题，利用混合深度学习方法构建面向藏医古籍的命名实体识别模型，为藏医古籍知识的深度开发与利用提供方法支持。[方法/过程]根据藏医古籍知识特点，构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型。以《四部医典》为数据集，在人工标注与文本预处理的基础上，进行命名实体识别实验，并将实验结果与其他3种常见模型进行对比分析。[结果/结论]ALBERT-BiLSTM-CRF模型对藏医古籍实体识别效果最好，F1-score达到96.28%,与其他方法相比提升约7个百分点。 相似文献
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[目的/意义]探索社交媒体用户虚假信息识别意向的影响机制，有助于完善我国虚假信息治理的知识体系，为健全虚假信息的社会矫正机制提供参考依据。[方法/过程]基于计划行为理论(Planned Behavior Theory),引入数字素养和风险感知两个变量构建了社交媒体用户虚假信息识别意向模型，分析数字素养、风险感知、识别态度、主观规范和感知行为控制对虚假信息识别意向的影响机理。以371份样本数据为基础，运用结构方程模型进行实证研究。[结果/结论]结果表明，数字素养、感知行为控制正向影响社交媒体用户的虚假信息识别意向，主观规范和识别态度对识别意向影响不显著；感知行为控制不仅直接影响识别态度，且在数字素养和识别意向的关系中起中介作用；数字素养不仅直接影响识别意向，且通过风险感知和感知行为控制间接影响识别意向，是驱动社交媒体用户虚假信息识别意向的最重要因素。 相似文献
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[目的/意义]从研究主题的知识生产与扩散两方面识别学科研究热点,有利于明确学科重点,把握学科发展动向,为预测未来研究趋势提供研究基础。[方法/过程]提出主题动能概念,基于研究主题的生产与扩散指标构建主题动能模型,综合分析某时间段某主题的研究质量(横向热度)与速度(纵向变化),识别学科研究热点;并根据多时间段的动能变化情况划分不同类型的研究热点,描述其动态变化。[结果/结论]选择图书情报领域2017—2021年研究文献与引证文献为例进行实证分析,发现主题动能模型能够有效识别当前阶段的学科研究热点;选择2012—2016年和2017—2021年两个时间段的相关数据分析主题动能变化,能够划分学科“前沿型”“稳定型”“衰退型”三种类型研究热点,实现对学科研究的动态描述。 相似文献
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[目的/意义]构建基于LDA的企业竞争对手识别模型,在海量同领域企业中精准识别竞争对手,剖析其技术发展领域,为企业制定竞争策略提供情报支撑。[方法/过程]首先,根据技术领域与目标企业下载专利数据;其次,将目标企业与相同技术领域企业专利数据合并,对专利摘要进行主题建模并借助LDAvis可视化工具与相对接近度计算识别潜在竞争对手;最后,借助LDA模型、困惑度与主题相似度计算潜在竞争对手技术多样化指数(TD)与技术专业化指数(TS),通过竞争力气泡图识别竞争对手类型,从而完成竞争对手识别模型的构建。[结果/结论]构建的企业竞争对手识别模型可以较好地识别出目标企业的竞争对手,并建议目标企业应积极对标竞争对手的技术领域,制定相应发展战略,从而促进企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。 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]面向大数据研究多个网络传播平台之间网络舆情信息交互模型,能够准确把握大数据环境下网络舆情演化趋势以及网络信息在多个平台之间的传播规律,为政府治理网络舆情提供参考依据。[方法/过程]定性分析大数据环境下网络舆情信息交互机理,通过定义交互系数,基于微分方程理论构建网络舆情信息交互模型,并应用差分回归法对各个媒体平台的网络舆情信息交互趋势开展预测。[结论/结果]经过理论建模和实证分析得出本文构建的信息交互模型及趋势预测方法是可行的,以上理论研究可为政府准确把握大数据环境下网络舆情演化规律,制定网络舆情治理对策提供参考依据。 相似文献