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学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。 相似文献
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医学期刊是我国出版阵地的重要组成部分,期刊出版单位必须把期刊的社会效益放在首位,实现社会效益和经济效益相统一。本文以“中国实用”系列医学杂志为例,总结分析医学期刊在舆论导向、提升专业影响力、承担社会责任以及加强期刊队伍建设等方面努力提升期刊社会效益的方法,以期有效推动期刊出版工作高质量发展。 相似文献
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为了了解我国农业科技期刊编辑参与科研活动的现状,本研究在“农业期刊编辑在线”微信群中进行了集中调研,最终回收了215份有效问卷。调查数据显示,农业科技期刊编辑整体学历水平较高,副高级以上职称者占比较高;超7成的编辑认同参与科研活动对期刊发展与个人成长的促进作用。但近5年未发表编辑出版类论文(以第一作者身份)及未参与课题研究的编辑比例偏高,主要原因是业务工作繁重、未掌握论文撰写技巧、研究动力不足等;而参与各类课题研究的编辑发表论文情况相对较好。针对这些阻碍因素,提出了相应的解决措施,如期刊多途径解决人力资源问题,为编辑参与科研活动留出时间;编辑多渠道积累学习资源,掌握论文写作技巧;无研究动力的编辑可借助各种形式的科研活动,激发自身的研究兴趣;希冀能为建设高水平的行业期刊编辑队伍提供借鉴。 相似文献
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[目的/意义]文章对科技政策隐性扩散路径自组织方法进行研究,挖掘科技政策文本包含深层语义信息,将隐性知识显性化,为科研人员拓展和丰富政策扩散路径研究提供参考。[方法/过程]本文结合科技政策篇章文本的形式语义和内容语义两个方面对政策文本结构化处理和深度挖掘,对政策文本资源全解析,抽取科技政策文本中包含的特征,其中包括概念和关系自动获取与标引技术、网络表示学习,挖掘科技政策文本中的隐含结构信息,利用BiLSTM-CRF模型的深度学习方法实现概念的自动获取和自动标引关系。将得到多篇科技政策文本的概念和关系组成概念关系对的形式,借助于表示学习的方法发现每个节点稠密的向量表示。[结果/结论]通过实验验证,证明了本文借助隐性路径特征的科技政策扩散隐性路径自组织方法的有效性,在一定程度上拓展了政策研究的方法,为科研人员在政策扩散研究上提供了参考。 相似文献
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李树凯 《大学图书情报学刊》2022,40(1):109-113
纸电同步是数字化时代出版行业发行业务发展的大趋势,同时,新冠疫情防控要求促使高校图书馆将纸电同步采购提上议事日程,在一定程度上推动了纸电同步出版的发展进程。文章分析了高校图书馆纸电同步采购的必要性,结合辽宁师范大学图书馆开展纸电同步采购的实践经验和遇到的问题,提出纸电同步采购的对策和建议。 相似文献
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[目的/意义]合理预测科研领域的潜在合作关系有助于优化资源配置,提升科研产出效率。从科研网络出发的潜在合作预测研究日益增长,需要系统总结。[方法/过程]在CNKI和Web of Science中检索并筛选出基于科研网络的潜在合作关系预测方法的研究,从年发文量、期刊分布对目标文献集进行统计分析。使用内容分析法,梳理出预测潜在合作关系的一般流程,描述步骤中的方法。[结果/结论]潜在合作关系预测一般流程为网络构建、特征提取与表示、合作预测和预测结果评价,其中构建的网络可分为同质网络、异质网络和二分网络,特征提取和表示可分为节点内容特征和网络结构特征,合作预测的方法主要有基于相似性的方法和基于机器学习的方法,预测结果评价的指标为AUC、Precision和Ranking Score;现有方法的局限性启示了未来潜在合作关系预测的发展方向。 相似文献
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近年来人们对移动无线服务的需求与日俱增,为应对这一挑战,超密集无线网络被认为是下一代无线通信网络的基础设施架构和重要组成部分,基站的密集布置可以减少每个小区的服务用户数量,从而可为网络用户提供高速且低延迟的无线服务。但同时带来的不可避免的问题是用户在选择接入时会触发频繁的网络切换以确保可以接入到服务最佳的网络。用户接入问题往往被建模成在线学习模型。本文旨在寻找一个高效的在线用户接入方案以应对频繁网络切换造成的额外性能损失。通过对多臂老虎机模型的分析,提出基于操作杆淘汰机制的改进算法,并通过严格理论分析及数值仿真实验两个角度论证该算法的有效性。 相似文献
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在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
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