我国健康传播研究的知识图谱分析
这是一篇关于健康传播,知识图谱,文献分析,网络分析的论文, 主要内容为随着生活水平的提高,人们越来越注重健康,在传媒手段逐渐丰富的今天,健康传播成为人们获取此方面信息的主要渠道。近几年,我国健康传播领域涌现了大量优秀的研究成果,同时健康传播也属于新闻传播学科中很重要的一部分,因此梳理、分析和总结健康传播领域研究文献,无论是针对理论方面还是实践方面,都具有价值和意义。本文以我国健康传播文献中1141个有效文献为研究对象,借助知识图谱工具与方法,分析了健康传播研究的时空分布、领域科研合作情况、热点、特点及建议。梳理和丰富健康传播理论,为健康传播的研究领域提供更广阔的思路,为实践工作者提供参考和借鉴意义。本文主要通过数据和图谱来呈现研究内容,更直观和全面地展示了研究全貌。目前,我国健康传播研究的数量逐年递增,新闻传播学在健康传播领域中也占有重要地位。研究的议题较广泛,聚焦新闻传播、临床医学、社会学等多领域,虽多与时下热点相关,但具有实操意义和预见性的议题并不多,且缺乏实证研究,研究合作有待加强。不容忽视的是,我国健康传播方面的研究起步晚、内容分散、缺少此方面人才和专业机构,不利于该学科的形成和发展。但不容忽视的是,健康传播学未来的发展空间还很大,尤其是健康传播与新媒体的有效融合,使得其作用更加明显。因此,健康传播学的研究要打破传统,突破学科界限,融合多学科、多机构、多地域的力量;注重联系实际和结合新兴技术,总结规律,提出更多有实操性的建议。同时推动专门机构的组织建设,培养核心人才,加大扶持力度,加强专业期刊、杂志、学术论坛的举办和宣传,共同推动我国健康传播研究向更加深入发展。
我国干细胞领域研究状况的计量分析
这是一篇关于我国干细胞,研究状况,科学合作,计量分析,网络分析的论文, 主要内容为干细胞是人体内最原始的细胞,它是人体及其组织细胞的最初来源,是具有高度自我复制、高度增殖和多向分化潜能的细胞,其中蕴涵着人体发育、疾病发生、衰老等奥秘。其在医学、生物技术、基础研究等领域潜在的巨大价值引起了广大科学家们的热切关注,对于干细胞的研究逐渐成为生命科学领域的研究热点之一,也是各国抢夺的生物医学研究的制高点。我国在《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006—2020)》中也明确提出了干细胞作为五项生物技术之一成为未来15年我国前沿技术的重点研究领域。为了明晰我国干细胞领域的研究状况及未来发展趋势,本文以SCI收录的我国干细胞研究成果作为研究对象,对我国干细胞领域的研究发展状况进行科学计量学研究,掌握我国干细胞研究领域的发展脉络,正确看待自身的发展速度和发展趋势,为我国干细胞研究工作人员和相关科技政策制定者提供有价值的量化信息。本文以WOS平台的科学引文索引数据库SCI作为数据的检索源,以“stem cell*”为主题检索词,以“Peoples R China”为地址检索词,对2000-2013年间收录的我国干细胞领域研究成果进行检索整合并构建所需数据库。进而利用Citespace、Bibexcel、Pajek等技术手段和科学计量学方法对我国干细胞研究状况进行探讨,本研究主要对该领域的文献数量、引文情况、学科分布、关键词词频、科学合作等方面做了计量指标分析和知识图谱展示。研究结果表明,2000-2013年间SCI收录我国干细胞领域研究成果数量随着时间的推移不断迅猛增长,呈现出以二次曲线为拟合曲线的态势。根据数据量化表和可视化图谱的展示得到高频关键词EXPRESSION、DIFFERENTIATION、STEM-CELLS、TRANSPLANTATION、IN-VITRO等代表当前我国干细胞研究的热点方向和前沿领域。根据这些领域的集群特征,大多数研究热点属于生命科学范畴,更多集中在细胞生物学、分子生物学、遗传学、神经科学等学科类目。其中Cell Biology、Biochemistry&Molecular Biology等为我国干细胞研究的热点学科,进一步研究发现我国干细胞研究的跨学科特征比较明显,并且多学科交叉研究的影响度越来越大。科学合作研究结果表明,我国干细胞科学合作极为普遍,合著论文占总论文数的98.3%。而且科学合作规模在逐年扩大,机构合作的网络拓扑图展示出明显的地域集群性特征,但国际合作率以及在国际合作中的主导地位有待进一步提高。
基于Eclipse RCP的矿井通风网络分析系统研究
这是一篇关于矿井通风,网络分析,网络解算,Java,Eclipse RCP的论文, 主要内容为矿井通风是矿井的命脉,所以矿井通风的优劣对矿井的生产安全和经济效益有着直接影响。为了使矿井通风信息得到科学的管理,利用通风信息及时发现问题并采取措施,从而预防和减少矿井井下事故发生,本文进行了以下研究。 本文总结了大量的矿井通风网络分析方面的研究成果,得出当前研究存在的不足,针对这些不足,确定了本文研究内容,进而制定了技术路线;对图解法、物理模拟法和数学解析法三类矿井通风网络分析方法进行了概述,指出了各自的优缺点,认为三者在本质上具有一致性,但是只有数学解析法适合系统开发使用,所以本系统采用数学解析法进行开发;分析了Eclipse和Eclipse RCP的体系结构,得出Eclipse RCP的应用主要包括科学计算和信息管理,由于Java和Eclipse RCP都具有很好的跨平台性,所以本系统采用Java语言和Eclipse RCP平台进行开发;分析了系统需求与系统可行性,讨论了本系统开发的目的和原则,对系统的总体功能和主控界面进行了设计,确定了系统开发环境,对系统数据管理进行了设计,即采用Oracle作为数据库,采用Hibernate进行数据持久化处理;以矿井通风网络分析方法和矿井通风网络理论为理论依据,以Java为编程语言,以Eclipse RCP为开发平台,结合系统的分析与设计,开发了包括通风系统图、通风网络图、通风网络计算、系统管理和系统帮助五个子系统的矿井通风网络分析系统,实现了矿井通风系统图的浏览、管理和查询,矿井通风网络图的绘制和查询,以及风网解算和风量调节等功能,具有良好的跨平台性和可扩展性;介绍了本系统在赵固一矿的应用情况,进行了系统基本功能的操作,效果良好。
融合高阶结构信息的图神经网络算法研究
这是一篇关于网络分析,数据挖掘,图神经网络,深度学习的论文, 主要内容为图神经网络作为一种新的深度学习模型,被广泛地运用在了各种图数据和网络分析中,并且推动了推荐系统、知识图谱等相关应用的发展。然而在网络结构方面现有图神经网络算法只利用了成对连接的节点之间的关系,没有注意到现实网络包含大量的高阶结构。这些高阶结构反映了多个节点之间的相似性和连接关系。本文研究了网络中的两种高阶结构并将它们融入图神经网络算法中:(1)本文研究了一种少量节点形成的高阶结构,并提出了一种基于motif的图自动编码器算法MODEL。该算法结合了重新定义的一阶和二阶相似性,并完美得融合了motif结构和自动编码器,同时具有高的可扩展性,适用于任何阶数的motif。在链路预测和弱连接实验中,MODEL表现得优于最新的算法。实验也表明了motif的数量和结构对结果有着重要的影响。(2)本文研究了所有节点的连接规律,并提出了在无标度网络上的图卷积算法CenGCN。该算法首先提出了一种有效的图转换方法来添加中心节点的影响力,之后提出一种中心意识机制来聚合非中心邻居的信息。在节点分类、链路预测、节点聚类和网络可视化中,两个变种CenGCN＿D和CenGCN＿E都优于最新的算法。随着网络层数的提高,这两个变种的优势也在逐渐变大。本文的两个研究表明了网络高阶结构的使用可以极大地提升图神经网络算法的效果和加深神经网络,并揭示了图神经网络算法下一个突破口可以是网络的高阶结构或者其它网络结构特征,比如网状结构等。
考虑消费者购物篮产品关联结构的仓库储位分配策略优化研究
这是一篇关于储位分配,关联规则,网络分析,仿真的论文, 主要内容为随着电商平台间的竞争加剧,关于如何提升消费者购物体验,特别是解决因物流慢导致的满足感延迟问题,成为电商平台提高运营效率、提升竞争力的关键。由于消费者线上购物产生了海量数据,电商仓储管理实践也开始重视对订单数据的深度挖掘来实现精准补货;同时为提升订单拣选效率的储位分配优化也引起研究者的兴趣。基于关联规则挖掘的储位分配方法,比如ASBH(Association Seed Based Heuristic)方法,提出了将频繁出现在相同订单的产品于仓库靠近放置以便拣选的思路,并通过优化模型的仿真实验证实,该方法相对于传统的不考虑产品关联性的储位分配方法,在拣选效率上具有明显的提升。然而,基于关联规则挖掘的储位分配方法仅考虑购物篮中产品组合间的关联性,没有充分利用产品共购模式形成的复杂的关联结构特征。对此,本研究提出考虑消费者购物篮产品关联结构的仓库储位分配(Product Association Structure Based,PASB)方法。PASB方法整合了数据挖掘、网络分析和优化建模等相关技术和求解算法,以仓库拣选效率优化为目标,实现考虑商品购买模式结构特征的储位分配策略。PASB的步骤如下:(1)以平台销售端的购物篮历史数据为来源,采用关联规则挖掘算法识别产品关联购买模式,构建产品关联网络;(2)采用子图挖掘算法Louvain算法识别产品关联网络中的子图结构,获得具有强关联关系的产品组信息;(3)建立储位分配优化模型,问题被描述为最大化关联指数的0-1规划模型,将产品组信息整合到规划模型,通过优化器求解规划模型,获得储位分配的最终结果。PASB方法的仿真实验以拣选行走距离提升度为评价指标,对比PASB方法、ASBH方法、随机分配方法(Rand)、仅考虑产品购买频率的方法(Freq)等优化效果。实验结果发现:(1)相比随机分配方法、仅考虑产品购买频率的方法,PASB具有明显的优势。(2)相比ASBH方法,PASB的效果受仓库空间约束影响,基于此提出破坏度(Disruption)作为PASB适用性的评价指标,当平均破坏度越低,PASB越具有优势。仿真实验结果显示PASB为解决考虑产品关联性的储位分配问题提供了新思路,具有一定的推广价值和实践意义。
融合高阶结构信息的图神经网络算法研究
这是一篇关于网络分析,数据挖掘,图神经网络,深度学习的论文, 主要内容为图神经网络作为一种新的深度学习模型,被广泛地运用在了各种图数据和网络分析中,并且推动了推荐系统、知识图谱等相关应用的发展。然而在网络结构方面现有图神经网络算法只利用了成对连接的节点之间的关系,没有注意到现实网络包含大量的高阶结构。这些高阶结构反映了多个节点之间的相似性和连接关系。本文研究了网络中的两种高阶结构并将它们融入图神经网络算法中:(1)本文研究了一种少量节点形成的高阶结构,并提出了一种基于motif的图自动编码器算法MODEL。该算法结合了重新定义的一阶和二阶相似性,并完美得融合了motif结构和自动编码器,同时具有高的可扩展性,适用于任何阶数的motif。在链路预测和弱连接实验中,MODEL表现得优于最新的算法。实验也表明了motif的数量和结构对结果有着重要的影响。(2)本文研究了所有节点的连接规律,并提出了在无标度网络上的图卷积算法CenGCN。该算法首先提出了一种有效的图转换方法来添加中心节点的影响力,之后提出一种中心意识机制来聚合非中心邻居的信息。在节点分类、链路预测、节点聚类和网络可视化中,两个变种CenGCN＿D和CenGCN＿E都优于最新的算法。随着网络层数的提高,这两个变种的优势也在逐渐变大。本文的两个研究表明了网络高阶结构的使用可以极大地提升图神经网络算法的效果和加深神经网络,并揭示了图神经网络算法下一个突破口可以是网络的高阶结构或者其它网络结构特征,比如网状结构等。
融合高阶结构信息的图神经网络算法研究
这是一篇关于网络分析,数据挖掘,图神经网络,深度学习的论文, 主要内容为图神经网络作为一种新的深度学习模型,被广泛地运用在了各种图数据和网络分析中,并且推动了推荐系统、知识图谱等相关应用的发展。然而在网络结构方面现有图神经网络算法只利用了成对连接的节点之间的关系,没有注意到现实网络包含大量的高阶结构。这些高阶结构反映了多个节点之间的相似性和连接关系。本文研究了网络中的两种高阶结构并将它们融入图神经网络算法中:(1)本文研究了一种少量节点形成的高阶结构,并提出了一种基于motif的图自动编码器算法MODEL。该算法结合了重新定义的一阶和二阶相似性,并完美得融合了motif结构和自动编码器,同时具有高的可扩展性,适用于任何阶数的motif。在链路预测和弱连接实验中,MODEL表现得优于最新的算法。实验也表明了motif的数量和结构对结果有着重要的影响。(2)本文研究了所有节点的连接规律,并提出了在无标度网络上的图卷积算法CenGCN。该算法首先提出了一种有效的图转换方法来添加中心节点的影响力,之后提出一种中心意识机制来聚合非中心邻居的信息。在节点分类、链路预测、节点聚类和网络可视化中,两个变种CenGCN＿D和CenGCN＿E都优于最新的算法。随着网络层数的提高,这两个变种的优势也在逐渐变大。本文的两个研究表明了网络高阶结构的使用可以极大地提升图神经网络算法的效果和加深神经网络,并揭示了图神经网络算法下一个突破口可以是网络的高阶结构或者其它网络结构特征,比如网状结构等。
自适应主题模型及其在推荐系统中的应用
这是一篇关于主题模型,推荐系统,嵌入式学习,网络分析,社区发现自然语言处理的论文, 主要内容为在信息产业和互联网蓬勃发展的今天,信息增长率极快,再让消费者自已承担筛选信息的责任显然不能满足当今的需要。为了更好的理解和处理充斥在各个领域的信息膨胀问题,各个领域的研究者们开辟了很多的大的研究方向,如信息过滤,信息检索,信息抽取。本文会集中于两个比较具体的研究点进行研究和探索,一个是表示学习领域下的主题模型与词嵌入学习,另一个是商品推荐问题,并探索这两个研究点间结合的可能。主要工作如下:1.提出了一种新的自适应的主题建模方法HLSM。引入了物理领域复杂网络分析算法的思想,解决了 PLSA和LDA的先验敏感性以及主题数K需要人工选择的问题。并在公开数据集上验证了这个算法的有效性,对比传统的主题模型在主题建模和文本分类两个子任务上均有提高。2.设计并实现了将主题模型以及词嵌入算法和商品推荐系统创新结合的算法框架。本文讨论了将主题模型和词嵌入算法应用到商品推荐领域可解决的问题,分析了在多场景的冷启动问题、长尾数据问题、以及稀疏数据计算和存储规模问题上主题模型和词嵌入算法的优势。并且详细的设计了几种主题模型和词嵌入算法在推荐系统中实际使用的算法算法,最终在真实的工业数据上做了离线实验并最终在真实的商业场景上线了这一算法框架,取得了显著的效果提升。
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