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网络舆情衍进指数构建与实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]提出和构建网络舆情衍进指数，以描述网络舆情演化过程中常衍生出新的子话题的现象，对于舆情预警、预测具有重要的理论及实践意义。[方法/过程]以文本聚类结果和文本聚类有效性为依据，提出网络舆情衍进的判别标准和舆情衍进指数的构建过程，并以"教科书老赖"这一事件作为样本数据进行实证分析。[结果/结论]所构建的舆情衍进速率指数可以用于描述舆情衍进。在突发期阶段话题舆情衍进指数最高，此后逐渐下降，这一阶段的舆情衍进最为剧烈，子话题的出现呈现爆发性增长；舆情衍进指数在舆情蔓延期内出现阶梯式下降，此后保持为负值，舆情的子话题开始逐渐减少，舆情内容本身由发散转为收敛；进入消散期后，子话题数量趋于稳定。作为舆情衍进速率的测度和舆情衍进的判别方式，舆情衍进指数为舆情监管和舆情预警提供了全新的角度。 相似文献
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使命驱动型创新是习近平总书记"构建人类命运共同体"思想引领下的一种创新理论的重大转向,是应对社会"大挑战"问题而产生的一种新的创新范式。本文对使命驱动型创新的源起、理论依据、政策逻辑与基本标准等进行了初步的理论探索。使命驱动型创新超越了传统的市场失灵理论,强调创新不仅要有速度,更重要的是还要有战略方向;创新不是简单修复现有的市场失灵,而是要创造新的市场;政府要主动参与和主导整个创新过程;政府应该具有创造市场的"企业家职能",特别是基于国家重大战略和公共利益的创新;政府应主动承担重大创新带来的风险。 相似文献
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基于深度学习的中文专利自动分类方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。 相似文献
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根据政策分析研究的理论范式,通过共词分析法、聚类分析法等研究方法,分析1978—2018年国家层面的172份体育产业政策变迁的历史进程、逻辑和未来发展趋势。研究认为,我国体育产业政策历经改革开放期(1978—1992年)、积极探索期(1993—2001年)、相对停滞期(2002—2009年)、战略发展期(2010—2018年)四个阶段,并呈现阶段性特点。进而总结出我国体育产业政策变迁的历史逻辑(1)政策理念从“政府管理”到“协同治理”理念的转变;(2)政策主体从政府的“一元主体”到“多元主体”的转变;(3)政策过程从“事前控制”到“全过程”的监管;(4)政策工具从“单一运用”到“综合运用”的转变。在此基础上,提出我国体育产业政策的演变趋势(1)继续深化多元协同治理理念;(2)进一步完善政策主体多元协同机制;(3)重点强调政策过程的全过程监管;(4)提高政策工具的合理运用。 相似文献