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1.
[目的/意义] 针对包含单一类型知识单元的知识网络难以全面反映学科知识结构的问题,提出一种从多维度进行知识网络结构融合的方法,为学科领域知识结构挖掘提供借鉴。[方法/过程] 利用LDA及TF-IDF方法抽取学科知识单元,然后运用语义相似度和关键词共现分析方法构建3个学科知识子网络:主题网络、关键词网络和实体网络,并采用空间节点传递对齐方法对齐子网络节点,接着设计基于图卷积操作的自编码模型对知识节点进行表示,最后通过计算余弦相似度重构学科知识网络。[结果/结论] 实验部分以人工智能领域为例,构建融合主题、关键词和实体的学科知识网络并展开分析,实验结果表明,本文所提方法能有效地揭示学科领域研究内容和知识结构,为学科知识发现与组织研究提供有益参考。 相似文献
2.
为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。 相似文献
3.
为制定"邮轮+飞机"合作销售模式下邮轮公司与航空公司合理的收益分配方案,保持合作的稳定性和积极性,构建合作收益模型,求解最优合作收益。考虑风险和资源投入因素,构建基于改进Shapley值的收益分配模型,对最优合作收益进行公平、合理的分配;基于TOPSIS对收益分配方案进行综合优化,以此提供有效的解决方案。算例结果表明:优化后的方案考虑合作成员多方面的贡献,对投入较多的公司进行一定的补偿,具有可行性和公平性。 相似文献
4.
离岸集装箱码头因其岛屿面积限制,难以通过扩建码头内部堆场增加吞吐能力。为解决这个问题,提出一种离岸集装箱码头新装卸工艺模式。新装卸工艺模式是通过在离岸集装箱码头附近的陆域地带建设陆域集疏运堆场,与离岸集装箱码头进行协同装卸作业的模式。陆域集疏运堆场堆存空间分配的目标是满足离岸集装箱码头装卸作业预翻倒要求;单批次输送集装箱的量受到陆岛运输最大通行能力限制。根据上述目标与特点,构建新装卸工艺模式下陆域集疏运堆场堆存空间分配模型,并设计蒙特卡洛树搜索算法进行求解。通过算例分析验证模型的有效性。结果表明该方法能够满足陆域集疏运堆场堆存空间分配需求并提高离岸集装箱码头的吞吐能力。 相似文献
5.
2019年正值新中国成立70周年,我国电视剧创作出产了许多革命历史题材和现实主义电视剧佳作,同时网络剧也开始从边缘走向中心,成为观众喜闻乐见的电视剧形式。通过梳理、概括国内重要的学术期刊、报纸和会议论文中关于电视剧研究的文章,并从内容创作、美学价值、类型特点和女性塑造等几个方面进行解读,可以归纳出本年度电视剧研究的热点和焦点,同时也提出了对电视剧研究新动向的一些看法,以期为电视剧研究和创作提供借鉴。 相似文献
6.
利用核密度分析、巴雷托截取法和多元回归分析等方法,对我国大学生高水平排球队空间分布特征和影响因素进行分析。主要结论有:大学生高水平排球队的数量呈波动上升趋势;在规模结构上,大学生高水平排球队数量规模的省际分布呈现倒“金字塔”结构,而配比规模的省际分布呈现“金字塔”结构,且极不平衡;在空间格局上,具有显著的区域差异,表现出东部区域较多;在集聚特征上,大学生高水平排球队主要分布在直辖市和省会城市,主要集聚在京津翼地区和长江流域,其他地区比较分散;在空间竞技实力上,具有显著的区域不平衡性,呈现“南弱北强”的特征;影响大学生高水平排球队空间分布的主要因素有高校招生条件、本科院校数量、经济发展实力和体育发展水平。 相似文献
7.
因果要素关联视域下社交媒体倦怠用户画像模型构建 总被引:1,自引:1,他引:0
[目的/意义]探究社交媒体倦怠的原因要素和结果要素标签,分析各要素间的相互作用关系,扩展用户信息行为的理论研究范畴,为企业深入了解用户社交媒体倦怠发展态势提供指导。[方法/过程]基于信息生态理论,提取"信息人、信息、信息环境和信息技术"4个信息生态因子维度的社交媒体用户画像标签;根据用户心理特征和行为表现,抽取用户画像情感和行为标签,构建社交媒体倦怠用户画像模型。[结果/结论]透过社交媒体用户消极使用和负面情感变化的典型社会现象,对用户画像模型进行整合分析与关系凝练,证明本研究社交媒体倦怠用户画像模型与S-S-O理论框架具有一致性,并根据实际进行理论上的拓展和应用。 相似文献
8.
[目的/意义]大规模在线开放课程论坛具有丰富的用户评论数据。从大量未区分的评论数据中,自动识别出知识密度较高的探索型对话并挖掘其潜在价值,对于改善教师教学质量以及提高学生知识水平具有重要影响。[方法/过程]首先利用GloVe方法训练词向量,加强对文本语义的理解,然后利用卷积神经网络自动学习文本特征,提出一种基于深度学习的探索型对话自动识别模型,并在学堂在线平台《心理学概论》课程论坛标注数据集上进行实证与对比研究。[结果/结论]实验结果显示,利用GloVe方法预训练词向量以及在训练过程中不断对词向量进行学习修正能够提高模型效果。该模型识别探索型对话的F1值为0.94,相较于传统的朴素贝叶斯方法(0.88)、逻辑斯谛回归方法(0.89)、决策树方法(0.88)以及随机森林方法(0.88)取得较大提升,具有较高的实用性和较低的学习成本。 相似文献
9.
The progressively global, neoliberal, privatised, and digital education environment poses new methodological challenges for educational researchers, prompting a need to innovate. It has been suggested, however, that better commentary and reflection on methodological innovation in education is required. This paper considers the benefits and challenges associated with the use of network ethnography, one methodological approach that has emerged to address new social complexities. We explain the rationale for, and process of, this methodology through reference to an illustrative case: a network ethnography of the outsourcing of Health and Physical Education (HPE) curricular work to external providers. In doing this we map and critique three interrelated activities (i.e. Internet searches, interviews, and network diagram construction) that constituted our network ethnography. The discussion turns to how network ethnography allowed us to access new knowledge about the outsourcing of HPE curricular work to external providers by, for example, facilitating us in asking different questions, and foregrounding various stakeholders, networks and relationships that we may not have discovered had we relied on other approaches. This illustrative case demonstrates the capacity of network ethnography to generate rich data and offers a provocation for educational researchers to consider expanding their methodological repertoire. 相似文献
10.
ABSTRACTThis article suggests that situations in which multiple research teams are convened under similar conditions present an opportunity to discover factors that lead to productive collaboration. It argues that social network analysis of research team outputs becomes more valuable when paired with data about research participant perceptions; and that any variables used as indicators of collaboration need to be calibrated using datasets from multiple studies with cross-team comparisons. The article provides an example of the kind of methodology needed to achieve this, describing a study with data from four research teams based at an Australian university campus, reporting their research performance over four years under conditions in which many variables were controlled and with results augmented by a survey of participant perceptions. Findings from the study indicate that there were exceptions to hypothesized associations between participant perceptions of collaboration and specific social network analysis measures over co-authorship data. The article suggests that, given the methodological challenges of studying research teams in the field, multiple datasets combining findings such as those in the present study are a path towards the development of indicators of productive higher education research collaboration. 相似文献