【摘 要】
：
[目的]构建基于项目类别的神经网络与模糊聚类混合时序预测模型,结合用户兴趣波动幅度的趋势以提升推荐准确度.[方法]对不同幅度的兴趣波动分别采用神经网络和模糊聚类的方法构建趋势预测模型.本文采用神经网络对小幅波动序列数据进行滑动特征提取并预测,而大幅波动序列数据则通过模糊聚类的隶属度划分模糊关系.[结果]通过4组数据的仿真实验,结果表明针对不同幅度兴趣波动的数据特征提取可以获得更准确的预测效果,较其他时序推荐对比算法,RMSE最大降低了 19.18％,Hit Ratio最大提高了45.78％.[局限]由于兴
【机 构】
：
南京大学信息管理学院 南京210023;南京大学政务信息资源研究所 南京210023;南京财经大学信息工程学院 南京210023;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院 北京100191
论文部分内容阅读
[目的]构建基于项目类别的神经网络与模糊聚类混合时序预测模型,结合用户兴趣波动幅度的趋势以提升推荐准确度.[方法]对不同幅度的兴趣波动分别采用神经网络和模糊聚类的方法构建趋势预测模型.本文采用神经网络对小幅波动序列数据进行滑动特征提取并预测,而大幅波动序列数据则通过模糊聚类的隶属度划分模糊关系.[结果]通过4组数据的仿真实验,结果表明针对不同幅度兴趣波动的数据特征提取可以获得更准确的预测效果,较其他时序推荐对比算法,RMSE最大降低了 19.18％,Hit Ratio最大提高了45.78％.[局限]由于兴趣波动的趋势分析依赖用户历史数据,当历史数据量过于稀疏时需采用额外的冷启动算法对数据进行预处理.[结论]本文方法对兴趣波动特征的泛化能力更强、运行速度快、波动分析和推荐预测更准确,有助于优化个性化信息服务.
其他文献
任务型语言教学法源自交际法,并建立在扎实的第二语言习得理论和研究基础上,自20世纪80年代以来对外语学习和教学产生了重要影响.Rod Ellis与Peter Skehan教授领衔,汇集该领域专业学者的集体智慧,于2020年推出了最新力作《任务型语言教学:理论与实践》.该书回顾了任务型教学法的背景,归纳其主要理论视角、教学视角和研究现状,回应来自不同学者的批评,并指明了未来研究的方向.本书涵盖任务型教学和基于任务的研究两大领域,注重教学与研究的紧密相关和互为补充,具有很高的理论和实践价值.
本文重点探讨政治语言学的研究现状与发展趋势.对国内外现有文献进行分析后发现,政治语言学研究主要涉及了微观层面上的政治话语分析以及宏观层面上的语言政策、语言规划、语言教育等研究;政治语言学研究正从聚焦微观走向微观与宏观共同发展,从借鉴单一学科走向多学科共同参与,学科内涵不断丰富,学科外延持续拓展.未来还有必要进一步深化政治语言学的学科研究,不断拓展其研究方向、完善其学科知识体系,进一步关注宏观层面上的政治语言学研究,推动该学科实现更大发展.
本文在考察系统功能语言学视阈下意义表达内涵的基础上,阐释了整体外语教学中意义表达活动的本质及过程,针对如何开展意义表达活动的教学提出了建议.具体建议为:依据语篇的语类特征,按照“语篇初创”、“师生互评”和“作品展示”三个环节开展意义表达活动.学生在此过程中学会从社会语境出发,依据该类语篇的交际目的 、具体的情景语境选择适切且富有新意的意义表达方式,匹配适宜的语言形式,最终获得运用语言表达意义的能力.
学术写作通常涉及作者对命题和论点的立场、态度及评价.本研究基于评价系统,通过分析写作文本、访谈及小组讨论记录,考察研究生在小组合作写作中的评价资源运用及其背后的社会互动要素.结果 显示,合作写作文本以鉴赏资源为主导,抑制个人情感表达,同时通过投射外部声音及运用模糊词来扩张潜在对话空间.活动系统分析发现,各级写作共同体能够帮助作者感知文本多声性,写作资源使学生积极应对语类及学科差异,矛盾和冲突的解决利于作者创设恰当的评价理念.总之,学生通过活动系统内的互动和中介效应实现了评价意义主体性及主体间性的双重构建.
动态系统有两个主要特点:构成系统的所有变量相互影响;这种影响不断改变作为整体的系统(de Bot 2005:14).语言作为一个复杂的动态适应系统,影响它的变量有哪些?这些变量如何相互影响并形成语言系统的动态性?2020年牛津大学出版社出版了Schmid的《语言系统的动态性》,在动态系统理论的框架中建构了固化-规约化模型,阐述了规约化和固化过程对结构、变化以及变异的影响,系统论证了语言系统的动态性.
[目的]将国际主流的信息交换标准HL7FHIR核心框架引入医疗领域,使医疗数据类型和疾病术语表达标准化.[方法]提出FHIR框架下医疗领域信息交换方法,阐述FHIR在医疗领域层面的含义和应用,通过本体构建、本体映射与迁移予以实现,并结合疾病本体(Disease Ontology,DO)规范疾病术语的表达.[结果]利用Python爬虫挖掘“医享网”发布的真实电子病历,在本体映射与迁移后,176份患者病例记录实现了 FHIR数据格式的标准化转换以及标准疾病术语编码.[局限]未能实现异源多类型术语的语义标准化.
[目的]为解决开放式创新社区中因信息过载导致用户创意价值未能及时发现的问题,探索用户创意潜在价值早期发现方法,提高社区创新资源的利用效果.[方法]设计用户创意的双重网络结构,构建基于图注意力网络的用户创意潜在价值发现模型,学习表达双重网络的节点特征及网络间映射关系,实现用户创意潜在价值早期发现.[结果]应用典型开放式创新社区数据进行实证研究,结果表明,基于图注意力网络、使用双重网络结构特征的用户创意潜在价值发现模型的准确率为90.49％,高于其他相关基线模型.[局限]仅在魅族社区数据集上验证模型,未来可拓
[目的]梳理和总结自然语言处理和机器学习技术在自动引文分类中的应用现状.[文献范围]在Scopus数据库以citation classification、citation polarity、citation function、feature selection等关键词为基础构建检索策略,筛选出代表性文献共46篇.[方法]从引文分类流程、引文分类任务、技术方法等角度对当前研究进行分析和评述,并探讨研究趋势和挑战.[结果]引文功能分类研究有从多分类向二分类转移的趋势;深度学习模型可以同时实现引文情感和功能分类
[目的]系统揭示知识图谱表示模型的内在原理和影响因素,探究其在特定任务上的效果差异.[方法]面向链接预测任务,采用对比研究方法,比较基于翻译的知识图谱表示模型和基于语义匹配的知识图谱表示模型在FB15K、WN18、FB15K-237和WN18RR这4个数据集上的效果差异.[结果]在Hits@1指标上,TuckER模型在WN18、FB15K-237、WN18RR数据集上取得最优值(分别为0.946 0、0.263 3和0.443 0);ComplEx模型在FB15K数据集上取得了最优值(0.731 4).[
[目的]研究突发事件网络舆情发展趋势的预测问题.[方法]综合考虑多重不确定因素对网络舆情演化的影响,本文基于数据分解的研究思路,利用自适应噪声完备集成经验模态分解、BP神经网络以及相空间重构理论构建基于CEEMDAN-BP的舆情预测方法,并结合多起突发事件案例进行实证研究.[结果]研究结果表明,CEEMDAN-BP模型能够较好地预测突发事件网络舆情的发展趋势,三个案例事件舆情预测的平均绝对误差分别为8.60％、17.98％、11.97％,其模型的预测性能优于CEEMDAN-SVM、EMD-BP、EMD-S