导读:本文包含了发现模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,发现,乳香,主题,社交,冰川,邻域。
发现模型论文文献综述
林丽丽,马秀峰[1]（2019）在《基于LDA模型的国内图书情报学研究主题发现及演化分析》一文中研究指出【目的/意义】为了解近年来图书情报研究的热门主题及其演化趋势,利用LDA模型进行文本挖掘。【方法/过程】选取CNKI作为检索数据库,以2006年至2017年图书情报学领域10本核心期刊中的论文摘要作为研究数据,借助开源工具JGibbLDA构建LDA模型,运用困惑度来确定模型主题数目,根据主题-词项分布文件进行主题标识,根据文档-主题分布文件计算主题强度。【结果/结论】2006年至2017年图书情报学领域有20个研究主题,其中比较热门的主题有7个;8个主题的强度呈上升趋势,9个主题的强度呈下降趋势,3个主题的强度变化幅度较小。(本文来源于《情报科学》期刊2019年12期）
汪雅倩,杨莉明[2]（2019）在《短视频平台准社会交往影响因素模型——基于扎根理论的研究发现》一文中研究指出移动视频社交赋予了用户全新的交流体验,理解用户的互动模式及交往动机对于新技术的把控和优化至关重要。基于准社会交往理论,本文以视频分享平台B站为例,研究了用户产生准社会交往的影响因素及路径。本文运用质性研究方法,通过对18名B站用户的半结构式深度访谈,并结合扎根理论,借助质性分析软件Nvivo11进行了编码分析,从而构建出短视频社交平台用户准社会交往的影响因素模型。研究发现,相似性吸引、可接近性、有用性、情感诉求及平等感知这五大因素共同影响用户的准社会交往。除了国外学者强调的前叁个因素,本文发现,后两个因素,即情感诉求和平等感知对用户产生准社会交往的影响尤为重要。结合中国社交媒体语境及用户属性,本研究对影响因素的内在逻辑进行了深入解读,最终建立了从交往基础到互动模式,到情感连接,再到行为模仿的准社会交往路径,为探讨中国视频社交平台的互动交往模式提供了新思路。(本文来源于《新闻记者》期刊2019年11期）
张梦然[3]（2019）在《海平面上升威胁是此前估计的叁倍》一文中研究指出科技日报北京10月29日电（记者张梦然）英国《自然·通讯》杂志29日发表一项气候学报告，通过最新结合神经网络的模型研究，美国科学家团队认为，海平面上升和海岸洪水对全球海岸线的威胁，是此前估计的3倍。一般认为，由于全球气候变暖、极地冰川融化、上层海(本文来源于《科技日报》期刊2019-10-30）
韩利文,史永平,羊兴爱,孔浩天,夏青[4]（2019）在《基于斑马鱼模型的中药乳香发育毒性的研究及其效应标志物的发现》一文中研究指出乳香是我国传统的活血止痛类树脂类中药材,临床上用途广泛。乳香在祖国医学典籍中一直有"孕妇慎服"的记载,但是对于发育毒性的科学证据并不完善。因此对乳香的发育毒性的研究,揭示其可能导致发育毒性的效应标志物,对传统中药乳香的临床应用提供科学依据非常重要。本文采用模式生物斑马鱼作为发育毒性的研究模型,在显微镜下挑选发育至4hpf的健康AB系斑马鱼胚胎,移入无菌6孔板,进行乳香不同剂量处理,于给药后72 h观察乳香样品对斑马鱼致死、发育畸形的情况,评价乳香的发育毒性。采用60%、80%、100%甲醇提取得到乳香样品,进行分别进行斑马鱼发育毒性的平行比较研究;同时进行HPLC指纹图谱分析,利用灰色关联度分析法将3个提取部位的发育毒性与共有峰的峰面积进行关联,筛选对发育毒性贡献大的效应标志物。选取主要的效应成分,进行斑马鱼模型进行在体的毒性机制研究。结果显示,斑马鱼胚胎模型可实现药物诱导的发育毒性的可视化观察,并且用量少(mg级),可用于乳香发育毒性的跟踪评价。乳香60%甲醇提取物、80%提取物、100%提取物在给药浓度为2 mg·L-1下的对斑马鱼胚胎发育的致畸率分别为13.3%、28.9%、45.6%。通过HPLC图谱分析获得为6个共有峰的关联度值,其中11-羰基-β-乙酰乳香酸(AKBA)的关联度值最大(0.82)。进一步对AKBA的发育毒性的研究发现,AKBA可诱导斑马鱼胚胎的发育异常,具体表现为体长缩短、体循环消失、鱼鳔发育异常、躯干弯曲等,同时发现对斑马鱼胚胎的心脏发育有较大影响,引起了心包水肿、心率降低、心包面积增加、血流速度减少。斑马鱼体内总超氧化物歧化酶、过氧化氢酶和谷胱甘肽过氧化物酶活性均降低,丙二醛含量显着升高。Mn-sod,Cat and Gpx等相关基因表达量显着降低。这些结果说明,AKBA导致斑马鱼体内发生了氧化应激。综上,本文利用新型模式生物斑马鱼建立了研究乳香发育毒性的可视化模型,结合灰色关联度分析发现了中药乳香发育毒性的效应标志物,并进一步对其毒性机制进行研究,为中药临床合理应用提供了科学依据。(本文来源于《2019年海峡两岸暨港澳青年科学家毒理学学术交流会论文集》期刊2019-09-17）
刘明明[5]（2019）在《建立决策树模型在社区人群中发现高尿酸血症的危险因素》一文中研究指出目的:建立决策树模型在社区人群中发现发生高尿酸血症的危险因素,为临床预防及治疗提供参考依据。方法:依托中华医学会发起的R EACTION研究,选取年龄≥40周岁的大连社区居民10206例,分为血尿酸正常组(NUA)及高尿酸血症组(HUA),建立决策树模型筛选危险因素并采用R OC曲线进行验证。结果:决策树模型共筛选出2个解释变量,分别为空腹血糖>6.045mmol/L及男性性别。当空腹血糖>6.045mmol/L时,决策树模型预测高尿酸血症的敏感度为99.3%,特异度为21.1%,阳性预测值为87.08%(95%CI 86.69,87.47),阴性预测值为84.91%(95%CI 79.51,89.08)。RO C曲线下面积为0.991(95%CI 98.5,99.7)。结论:空腹血糖大于6.045m mol/L及男性是发生高尿酸血症的预警因素。(本文来源于《第十二次全国中西医结合内分泌代谢病学术大会暨糖尿病、甲状腺疾病高峰论坛论文资料汇编》期刊2019-09-06）
程昳,刘勇[6]（2019）在《基于邻域多粒度粗糙集的知识发现模型》一文中研究指出针对现有邻域多粒度粗糙集的定义及相应知识发现算法的不足,重新建立基于邻域多粒度粗糙集的知识发现模型。首先构建了多邻域半径下的乐观邻域多粒度粗糙集模型和悲观邻域多粒度粗糙集模型,讨论了相关性质;然后定义了邻域多粒度粗糙集的粒度重要性,并构造了粒度约简算法;最后通过实例解释了算法的运行机制,验证了算法的有效性。(本文来源于《计算机科学》期刊2019年06期）
应毅,李晓明,栾晶[7]（2019）在《时间敏感的微博热点爬取与发现模型研究》一文中研究指出社交媒体的发展使传统的舆情热点发现技术面临严峻挑战.结合时间因素,构建了基于微博页面的数据爬取与热点发现模型;通过时间因子修正热度指数,使针对舆情热点重要性的排序更具时效性.依托新浪微博数据的实验表明,时间敏感的微博热点发现算法能更为合理地发现热点话题.(本文来源于《淮海工学院学报(自然科学版)》期刊2019年02期）
杨传春,张冰雪,李仁德,郭强[8]（2019）在《基于LDA模型的网络刊物主题发现与聚类》一文中研究指出随着智能终端的普及,文本的主题挖掘需求也越来越广泛,主题建模是文本主题挖掘的核心,LDA生成模型是基于贝叶斯框架的概率模型,它以语义关联为基础,很好地解决了文本潜在主题的提取问题。对文本聚类过程的核心技术LDA生成模型、数据采样、模型评价等作了较为深入的阐述和解析,结合网络教育平台的2 794篇学习刊物进行了主题发现和聚类实验,建立了包含3 800个词项的词库,通过kmeans算法和合并向量算法(UVM)分两步解决了主题聚类问题。提出了文本挖掘实验的一般方法,并对层次聚类中文本距离的算法提出了改进。实验结果表明,该平台刊物的主题整体相似度比较好,但主题过于集中使得许多刊物的内容不具有辨识度,影响用户对主题的定位。(本文来源于《上海理工大学学报》期刊2019年03期）
高晨翔[9]（2019）在《档案学视角下区域政务微博的知识发现模型研究》一文中研究指出利用政务微博这一社交媒体平台发布区域政务信息、倾听社情民意已成为我国地方国家机关政务信息活动的重要形式,相应地,地方机关通过微博平台提供的政务信息服务使得用户能够迅速知晓、概览本地重要新闻与热点事件,并从中汲取信息、获取知识。伴随着用户的信息阅读方式由全文化转变为碎片化,以从全文中提炼出的信息单元或知识单元为基本要素聚合而成的知识地图在节省读者时间、提高读者知识吸收效率方面具有重要价值。基于以上两点,同时为尊重信息单元与知识单元的来源关系、保证知识组织与知识发现的质量,本文提出了一种档案学视角下的区域政务微博知识发现模型,旨在对具有文件、档案属性的政务信息资源进行知识化开发,方便用户的知识吸收与利用,进而提升地方国家机关的政务信息知识服务水平。首先,本文对区域政务微博、档案信息资源的知识发现、社交媒体文件等核心概念进行了阐释,并对国内外相关研究进行了综述与总结,指出了本文在研究过程中的理论依据与应用的核心技术体系。其次,以档案学应用理论为基础,融合图书情报学的理论成果对经典档案学理论进行了有机整合与六元组形式的描述,阐明了其在知识组织与知识发现过程中的价值。再次,基于整合的档案学理论,借助以LDA主题建模和依存句法分析为核心的自然语言处理技术与以应用本体构建为核心知识组织技术,完成了区域政务微博知识发现模型的构建工作,确立了“原文本数据-聚类数据-信息单元-知识地图”的数据挖掘与知识开发流程。最后,以西安市为区域实例,以“专题-事件”为微博内容类别的划分标准,利用爬虫软件采集相关微博文本进行实证分析,以知识地图作为知识发现的可视化成果,结果表明本文整合、构建的理论与模型在实践层面具有一定的可行性。本文构建的档案学视角下区域政务微博的知识发现模型能够在一定程度上为区域内政务信息资源的整合与开发利用提供帮助,同时帮助用户提高知识识别与利用效率。然而,本文在理论整合的合理性、知识组织与知识发现的精度与深度、实验的信度与效度方面还存在较大的改进与提升空间,以深度学习为基础实现知识的动态表征与推理、增强全模型的智能化水平是其后的主要研究方向。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
董静[10]（2019）在《基于主题模型和聚类算法的网络热点话题发现》一文中研究指出社交媒体的快速发展引发的网络复杂性问题给网络的研究带来了很大挑战,网络中出现的舆情问题此起彼伏,用户可以随时随地发表自己的看法,这就积累了大量用户产生的数据。如:图片、文本、视频等。这些数据中隐藏着很有价值的信息,它反映了当前网民关注的热点话题,但是网络的错综复杂使人们不能及时有效地获取信息,如何准确发现网络中的热点话题成了学者们研究的重点问题。本文采集新浪微博数据,通过对微博文本内容、用户转发、评论等信息以及用户特点相关属性深入分析,主要工作如下:(1)针对传统词对主题模型在短文本处理时对所有词采取同一处理,忽略用户个性化问题,提出基于词对主题模型的话题特征提取方法。首先,主题建模时引入用户因素,将同一用户产生的所有文本作为一个文档;其次考虑背景词和主题词,删掉无关背景词,引入用户的吉布斯采样对模型参数推导;最后使用JS和余弦相似度联合判断话题是否为同一个分类,从而保证特征提取的准确度。(2)针对萤火虫算法易陷入局部最优,迭代过程中容易跳过最优解的问题,提出动态自适应步长萤火虫算法。迭代初期较大步长保证以较快的速度定位在接近全局最优解的范围内,迭代后期以较小步长在最优解附近寻优,从而增强算法的寻优能力。(3)针对模糊聚类算法(Fuzzy c-means algorithm,FCM)对初始中心点敏感,单纯对距离的聚类不能准确发现网络热点话题的问题,提出基于改进萤火虫算法的模糊聚类方法。通过改进萤火虫算法优化聚类中心,此过程中,话题影响力作为萤火虫相互吸引度,并将其应用到FCM算法中改善适应度函数寻优,依据文本相似度建立萤火虫个体的联系,得到初始中心后使用FCM算法再聚类。对聚类得到的话题根据影响力值高低排序,从而获得准确度高的热点话题。采集新浪微博真实数据,对上述工作进行实验,比较不同条件下各算法性能,实验结果表明本文所提算法的性能要优于其它算法。(本文来源于《河北大学》期刊2019-06-01）
发现模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
移动视频社交赋予了用户全新的交流体验,理解用户的互动模式及交往动机对于新技术的把控和优化至关重要。基于准社会交往理论,本文以视频分享平台B站为例,研究了用户产生准社会交往的影响因素及路径。本文运用质性研究方法,通过对18名B站用户的半结构式深度访谈,并结合扎根理论,借助质性分析软件Nvivo11进行了编码分析,从而构建出短视频社交平台用户准社会交往的影响因素模型。研究发现,相似性吸引、可接近性、有用性、情感诉求及平等感知这五大因素共同影响用户的准社会交往。除了国外学者强调的前叁个因素,本文发现,后两个因素,即情感诉求和平等感知对用户产生准社会交往的影响尤为重要。结合中国社交媒体语境及用户属性,本研究对影响因素的内在逻辑进行了深入解读,最终建立了从交往基础到互动模式,到情感连接,再到行为模仿的准社会交往路径,为探讨中国视频社交平台的互动交往模式提供了新思路。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
发现模型论文参考文献
[1].林丽丽,马秀峰.基于LDA模型的国内图书情报学研究主题发现及演化分析[J].情报科学.2019
[2].汪雅倩,杨莉明.短视频平台准社会交往影响因素模型——基于扎根理论的研究发现[J].新闻记者.2019
[3].张梦然.海平面上升威胁是此前估计的叁倍[N].科技日报.2019
[4].韩利文,史永平,羊兴爱,孔浩天,夏青.基于斑马鱼模型的中药乳香发育毒性的研究及其效应标志物的发现[C].2019年海峡两岸暨港澳青年科学家毒理学学术交流会论文集.2019
[5].刘明明.建立决策树模型在社区人群中发现高尿酸血症的危险因素[C].第十二次全国中西医结合内分泌代谢病学术大会暨糖尿病、甲状腺疾病高峰论坛论文资料汇编.2019
[6].程昳,刘勇.基于邻域多粒度粗糙集的知识发现模型[J].计算机科学.2019
[7].应毅,李晓明,栾晶.时间敏感的微博热点爬取与发现模型研究[J].淮海工学院学报(自然科学版).2019
[8].杨传春,张冰雪,李仁德,郭强.基于LDA模型的网络刊物主题发现与聚类[J].上海理工大学学报.2019
[9].高晨翔.档案学视角下区域政务微博的知识发现模型研究[D].西北大学.2019
[10].董静.基于主题模型和聚类算法的网络热点话题发现[D].河北大学.2019
论文知识图
