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1.
2.
To cope with ambiguous and/or underspecified queries, search result diversification (SRD) is a key technique that has attracted a lot of attention. This paper focuses on implicit SRD, where the subtopics underlying a query are unknown. Many existing methods appeal to the greedy strategy for generating diversified results. A common practice is using a heuristic criterion for making the locally optimal choice at each round. As a result, it is difficult to know whether the failures are caused by the optimization criterion or the setting of parameters. Different from previous studies, we formulate implicit SRD as a process of selecting and ranking k exemplar documents through integer linear programming (ILP). The key idea is that: for a specific query, we expect to maximize the overall relevance of the k exemplar documents. Meanwhile, we wish to maximize the representativeness of the selected exemplar documents with respect to the non-selected documents. Intuitively, if the selected exemplar documents concisely represent the entire set of documents, the novelty and diversity will naturally arise. Moreover, we propose two approaches ILP4ID (Integer Linear Programming for Implicit SRD) and AP4ID (Affinity Propagation for Implicit SRD) for solving the proposed formulation of implicit SRD. In particular, ILP4ID appeals to the strategy of bound-and-branch and is able to obtain the optimal solution. AP4ID being an approximate method transforms the target problem as a maximum-a-posteriori inference problem, and the message passing algorithm is adopted to find the solution. Furthermore, we investigate the differences and connections between the proposed models and prior models by casting them as different variants of the cluster-based paradigm for implicit SRD. To validate the effectiveness and efficiency of the proposed approaches, we conduct a series of experiments on four benchmark TREC diversity collections. The experimental results demonstrate that: (1) The proposed methods, especially ILP4ID, can achieve substantially improved performance over the state-of-the-art unsupervised methods for implicit SRD. (2) The initial runs, the number of input documents, query types, the ways of computing document similarity, the pre-defined cluster number and the optimization algorithm significantly affect the performance of diversification models. Careful examinations of these factors are highly recommended in the development of implicit SRD methods. Based on the in-depth study of different types of methods for implicit SRD, we provide additional insight into the cluster-based paradigm for implicit SRD. In particular, how the methods relying on greedy strategies impact the performance of implicit SRD, and how a particular diversification model should be fine-tuned.  相似文献   
3.
运用文献资料等方法,以乡村振兴战略为背景,以20字总要求为切入点,在解析乡村振兴与体育发展内在关联后,提出新时代我国农村体育发展基本方向与路径。研究认为:实施乡村振兴战略能加快乡村体育的现代化、生活化与产业化节奏,提升乡村体育参与人口增量式发展步伐,实现城乡体育设施一体化布局;发展农村体育事业可优化农村产业结构,提高居民消费水平,刺激乡村经济增长,影响居民生活方式,提升生活质量指数,促进社会群体交流,推动乡风文明建设,提升居民综合素养。建议:乡村振兴战略下农村体育走产业发展方向与产业化路径;生态环保方向走绿色低碳发展路径;乡土民俗方向走文体融合发展路径;社会治理方向走公共服务治理路径;体娱生活方向走健身康体发展路径。  相似文献   
4.
[目的/意义]探讨工作资源对高校图书馆员敬业度的影响与机制,以期为高校图书馆实施人力资源管理和提升图书馆员的敬业度提供参考。[方法/过程]选取湖南各高校图书馆的358名馆员为研究对象,考察工作资源对高校图书馆员敬业度的预测作用以及心理资本与组织承诺在两者之间的中介作用。[结果/结论]描述性统计与差异分析、相关分析和逐步回归分析的结果表明,不同性别的高校图书馆员在组织承诺量表得分上存在显著性差异,男性馆员组织承诺得分显著高于女性,不同性别馆员在其余得分上均不存在显著性差异。不同婚姻、年龄、学历、职位、职称者在各量表得分上均不存在显著性差异。高校图书馆员工作资源、心理资本、组织承诺与敬业度的两两相关都达到统计显著性水平。工作资源对高校图书馆员的敬业度具有正向预测作用,心理资本和组织承诺能够在工作资源对高校图书馆员敬业度的影响中起部分中介作用。丰富高校图书馆员工作资源,增进其组织支持感,增强其心理资本和组织承诺,是促进高校图书馆员敬业度提升的有效路径。  相似文献   
5.
运用文献研究法等,从共生理论视角,分析中国武术节与中国地域武术的共生关系及协同发展路径。在当前举办的中国武术节中,存在3个共生单元:武术节、主办方与地域武术,这三者之间形成了3种不同的共生关系。其中:中国武术节与主办方、中国武术节与中国地域武术形成了"间歇共生组织"和"对称互惠共生行为";而中国地域武术与主办方则形成了"间歇共生组织"和"非对称互惠共生行为"。要实现中国武术节与中国地域武术之间的协同发展,需加强中国武术节节庆制度建设;深化中国武术节与中国地域武术的关联;促进中国地域武术的传承与发展。  相似文献   
6.
以我国316家信息技术业上市公司2014—2018年面板数据作为研究对象,通过运用多元线性回归和调节效应检验研究研发投入与经营绩效的关系及股权结构在二者关系间的调节作用。研究结果表明:第一,研发投入与企业经营绩效正相关,且研发人员投入对企业经营绩效的影响高于研发资金投入;第二,股权集中度、股权制衡度均与企业经营绩效正相关。因此,信息技术企业在提高研发创新能力时不仅需要足够的资金保障,更需要充足的智力支持,且适度提高股权集中度、股权制衡度可在一定程度上提高企业经营绩效。  相似文献   
7.
本文使用文献资料法、综述法、比较法、逻辑分析法等科研方法,针对瑜伽对心理和生理功能的作用和运动员的运动性疲劳两方面进行综述对照研究,探究得出:将瑜伽放松练习运用于田径运动员运动性疲劳恢复中的意义,并且提出将瑜伽练习运用于田径运动员的运动性疲劳恢复训练当中。  相似文献   
8.
针对多旋翼无人机目标的识别问题,提出一种基于伽柏(Gabor)变换的瞬时频率估计与快速傅里叶变换(FFT)相结合的微多普勒特征提取算法。首先建立多旋翼无人机旋翼回波模型,并通过仿真分析叶片数目、旋翼转速和初始相位等参数对微多普勒特征的影响,利用Gabor变换得到时频特征。在此基础上通过瞬时频率极大值法提取微多普勒频率,并对瞬时频率采用FFT提取旋翼数和转动频率,从而获得叶片长度估计值。实测数据验证了该算法较为准确地提取无人机的微多普勒参数。  相似文献   
9.
[目的/意义]基于版权保护的演化博弈分析,有助于探究数字内容产品的原创主体对仿冒行为是否具有容忍度,以及不同仿冒水平下实施版权保护的策略选择,对规范数字内容产品市场主体行为具有一定指导意义。[方法/过程]首先借助演化博弈模型,分析原创主体与仿冒主体的利益演化过程,探究版权保护下原创主体对仿冒水平的容忍行为;然后通过细化博弈双方的利润函数模型,探究原创主体容忍度水平的决定因素。[结果/结论]原创主体对较小的仿冒水平存在一定的容忍度,对较高的仿冒水平零容忍。最大仿冒水平容忍度由仿冒交叉收益系数、收益模型常系数、产品研发成本系数和原创主体的产品研发努力水平倍数4个因素共同决定。  相似文献   
10.
Topic evolution has been described by many approaches from a macro level to a detail level, by extracting topic dynamics from text in literature and other media types. However, why the evolution happens is less studied. In this paper, we focus on whether and how the keyword semantics can invoke or affect the topic evolution. We assume that the semantic relatedness among the keywords can affect topic popularity during literature surveying and citing process, thus invoking evolution. However, the assumption is needed to be confirmed in an approach that fully considers the semantic interactions among topics. Traditional topic evolution analyses in scientometric domains cannot provide such support because of using limited semantic meanings. To address this problem, we apply the Google Word2Vec, a deep learning language model, to enhance the keywords with more complete semantic information. We further develop the semantic space as an urban geographic space. We analyze the topic evolution geographically using the measures of spatial autocorrelation, as if keywords are the changing lands in an evolving city. The keyword citations (keyword citation counts one when the paper containing this keyword obtains a citation) are used as an indicator of keyword popularity. Using the bibliographical datasets of the geographical natural hazard field, experimental results demonstrate that in some local areas, the popularity of keywords is affecting that of the surrounding keywords. However, there are no significant impacts on the evolution of all keywords. The spatial autocorrelation analysis identifies the interaction patterns (including High-High leading, High-Low suppressing) among the keywords in local areas. This approach can be regarded as an analyzing framework borrowed from geospatial modeling. Moreover, the prediction results in local areas are demonstrated to be more accurate if considering the spatial autocorrelations.  相似文献   
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