社交媒体数据中水灾事件求助信息提取模型

由于社交媒体平台上所发布的非结构化信息存在数据不一致、重要程度不同等问题,使自动准确抽取所需信息并标注受灾级别成为一个有挑战性的工作。因此,结合形式概念分析(FCA)、词共现关系和上下文语义信息构建了水灾事件知识体系。利用所构建的知识体系,基于TencentPretrain框架对大规模语言预训练模型(LLM)进行指令微调,构建了ChatFlowFlood信息抽取模型,可以在少量人工标记情况下,准确自动抽取被困情况、紧缺物资等信息;在信息抽取模型的基础上,通过模糊层次分析法(FAHP)和CRITIC法(CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation)主客观结合评定求助信息的救援优先级,帮助决策者理解灾情紧急程度。实验结果表明,在中文社交媒体数据上,与ChatFlow-7B模型相比,ChatFlowFlood模型的FBERT指标提升了73.09%。

支持热力图等级偏好的路径规划算法

热力图以颜色直观地反映人群密度、空间质量等特征的空间分布规律。现实应用中存在避开空气质量差或人群密度大等热力图等级偏好的路线需求,文中提出了支持热力图等级偏好的路径规划问题,规划出一条从起点到终点的路径,该路径花费的成本代价不超过给定的路径成本预算,且满足避开热力图等级偏好的路段(命名危险路段)长度最小化。首先提出一种两阶段的危险网格替换算法,第一阶段规划出一条从起点到终点的最短路径,第二阶段对最短路径中不支持热力图等级偏好的危险网格进行替换。为简化路径搜索过程,提出一种基于危险区域规避图路径查询算法,将热力图中的危险区域近似成矩形结构,生成危险区域规避图,在图上进行路径查询。最后,在真实的数据集上进行充分的测试,验证了所提出算法的有效性。

空间众包中隔离敏感的任务匹配算法

随着移动互联网接入普及和共享经济的增长,空间众包平台得到广泛普及。存在一类众包应用尽量使得众包任务在空间局部范围内完成,即在执行空间任务时减少人员在空间区域间的流动。基于此需求,提出了空间隔离敏感的任务匹配问题,给定具有所属空间区域位置的工人集和任务集,在所有任务均可完成的前提下,使得所有匹配任务的工人移动所产生的跨区域代价之和最小。在线平台中高效的空间隔离敏感的任务匹配算法是研究目标。提出了基于空间层次合并分组的匹配算法,将分布在空间区域中的任务与工人转换到区域邻接图节点,提出了δ-clique概念用于将区域节点分组,对分组的节点进行整体匹配,较大程度上提高了匹配算法的效率。在真实数据集上进行充分对比实验,结果表明,与现有的算法相比提出的空间层次合并分组的匹配算法在跨区域代价方面平均减少近16%,在匹配效率方面平均提升近5倍,验证了所提出算法的有效性。

支持城市功能街区划分的有序语义聚类算法

城市中的功能大都分布在沿街道的两侧建筑,表现为线性街区,识别城市街区功能划分的特征可为城市空间结构及资源的全面规划、合理配置、统筹安排等提供帮助。传统线性语义聚类算法可用于划分单功能城市街道区,但城市街区不仅包括单一功能分区,还包括混合功能区。本文提出一种支持城市功能街区划分的有序语义聚类算法,在发现单一功能区的同时,也发现混合区并定义了一种新的度量混合功能区的方法。提出的算法基于层次聚类思想,具体算法分为两阶段,第一阶段为层次树生成,采用凝聚的方法将相邻的相似分段合并,得到层次树;第二阶段为功能区提取,进行单一功能区与混合功能区识别,获取给定街区的线性功能区。在真实数据集上的实验结果表明,所提出的算法可以有效发现混合功能区。

一种基于划分的孤立点检测算法

孤立点是不具备数据一般特性的数据对象.划分的方法是通过将数据集中的数据点分布的空间划分为不相交的超矩形单元集合,匹配数据对象到单元中,然后通过各个单元的统计信息来发现孤立点.由于大多真实数据集具有较大偏斜,因此划分后会产生影响算法性能的大量空单元.由此,提出了一种新的索引结构——CD-Tree(celldimensiontree),用于索引非空单元.为了优化CD-Tree结构和指导对数据的划分,提出了基于划分的数据偏斜度(skewofdata,简称SOD)概念.基于CD-Tree与SOD,设计了新的孤立点检测算法.实验结果表明,该算法与基于单元的算法相比,在效率及有效处理的维数方面均有显著提高.

南方春季亚麻研究与开发的浅见

根据亚麻的生物学特性，国内外亚麻的产销概况，我国南方的自然与社会经济条件，以及作者近期的研究实践，对我国南方春季亚麻研究开发的有关问题进行了论述，提出了开发南方冬闲稻田、湖洲荒滩和低海拔山丘区旱地春季亚麻生产的设想。

图数据中Top-k属性差异q-clique查询

紧密子图发现在许多现实世界网络应用中具有重要的研究意义.提出一种新的紧密子图发现问题——Top-k属性差异q-clique查询,找出图中k个节点间属性具有最大差异的q-clique.属性差异q-clique是一种结合图的结构特征和节点属性的紧密子图,在作者合作关系图数据中,该查询可以发现属性(如研究领域或所属单位)上不同的具有紧密合作关系的团队.给出了q-clique的属性差异度量,证明了该问题为NP难问题.采用分支限界策略,提出一种有效求解问题的算法AD-Qclique,同时依照best-first排序思想优化节点访问次序进一步提高算法性能.ACM作者信息数据集上的实验表明,算法AD-Qclique效率远优于基本算法BSL,并且结果中作者皆具有较高的H-index值及广泛的研究领域.

基于XML技术的数据仓库多维数据模型

本文介绍了一种基于关系数据库、利用 XML技术实现多维数据模型方法 .首先讨论了在关系数据库之上构建数据仓库的系统结构 ,利用面向对象的技术构建一个逻辑多维数据模型 ,通过 XML 文档保存多维数据模型的元数据 .配合数据仓库的数据抽取工具、汇总工具可以实现数据仓库的基本功能 .对于实现关系数据库之上 OL AP和数据挖掘有一定的参考价值 .

IncSNN——一种基于密度的增量聚类算法

基于密度的聚类算法是一类重要的聚类算法,能发现任意形状的簇,但由于它的时间复杂度较高,因此设计有效的增量更新算法是一个重要研究方向.在SNN算法的基础上,提出一种基于密度的增量聚类算法-IncSNN.该算法将所更新对象的空间进行划分,定义了基于该划分的最近邻居的概念,进而确定了受影响对象的集合,当算法更新时,只需要对受影响的数据进行处理.由于受影响对象的集合远小于原数据集合,因此显著提高了算法的效率.实验结果验证了IncSNN的有效性.

一种优化的自底向上时间序列分段算法

目的正确衡量分段算法的优劣,提高自底向上算法的分段精度.方法分析现有分段评价标准存在的不足,综合考虑压缩比和精度,提出相同压缩比下的拟合总误差越小算法相对更优的分段评价标准.通过去除原自底向上算法初始分段两两连接的偶数限制,提出新的自底向上算法.结果测试显示新的评价标准能有效避免错误评判.新的自底向上算法的拟合总误差比现有算法减少了一半以上.结论新的评价标准可以更准确地区分算法的优劣,比现有标准更合理.新的自底向上算法具有更高的精度,整体优于原算法.

基于面向对象技术构建多维数据模型

在关系数据库中单表、星型模式或雪花模式之上建立一个逻辑结构 ,把要分析的数据及相关属性抽象成主题、立方体、事实、维、维层次和度量等对象 ,相关的处理过程抽象成对象的行为 .并介绍利用XML文档存储多维数据模型对象的信息的方法及立方体的创建过程 .实现了多维数据模型的对象化 。

社会网络上支持任务分组的团队形成方法

社会网络的团队形成问题已经逐渐成为社会网络分析以及数据挖掘领域的研究热点,现有团队形成问题的目标集中在查询一个成员间沟通代价最小的团队.在实际应用中,对于大规模任务通常需要按照模块进行任务划分,例如大型软件开发、大型科研项目等,因此完成任务的团队也需要进行分组.基于此需求,提出了社会网络上支持任务分组的团队形成问题,即从专家社会网络中查询出满足复杂任务分组且沟通代价最小的专家团队.该问题的查询输入不再是传统团队形成问题中的技能集合,而是输入一个分组任务图,证明了该问题是NP难问题.依据组织行为学中的团队沟通模型,定义了任务分组的团队沟通代价度量,并提出了基于不同贪心搜索策略的算法.采用真实数据集对所提出的算法进行了实验评估,实验结果表明依据不同的贪心策略实现的算法能够适用于不同的沟通代价度量方法,证明了算法的有效性.

基于动态转移图的时间敏感的旅游路线推荐方法

提出了基于动态转移图的时间敏感的旅游路线推荐方法,构建一种基于层次聚类的动态转移图的模式方法,设计了流行序列异常的去除方法,建立稳定的模式规律.模式规律为用户准确地推荐适合其出行时间的最佳旅游线路.通过真实数据的实验验证,与现有工作相比,用户的收益提高了10%以上,验证了提出方法的有效性.

红麻及其同属近缘植物韧皮纤维与木质纤维形态结构研究

采用光学与电子显微技术，对红麻近缘植物的韧皮纤维与木质纤维的形态结构进行了比较研究。结果表明，红麻近缘植物韧皮纤维均呈束状结构，以次生纤维较多，单纤维长度为１．００～２．７３ｍｍ，纤维表面有多条明显的纵向突起或沟槽，有多个外交型、内陷型和平滑型结节，并伴有程度不等的裂隙、转折或扭曲，节间长度为１５４．０８～４４９．０１μｍ，胞壁上的孔洞较少较小，纤维表面巨原纤呈圆柱形，趋向纤维轴向排列。木质纤维亦以次生纤维较多，主要呈射线状排列，单纤维长度为０．７０～１．０７ｍｍ，结节、转折和扭曲极少，胞壁上孔洞较多较大，孔径为０．０５～３．５μｍ，纤维表面巨原纤分布较稀少，与纤维轴向的夹角较大。

湖南春季亚麻引种栽培的初步研究

在湖南沅江进行了春季亚麻引种栽培的初步研究。结果表明，“黑亚３号”品种冬末春初播种，５月上、中旬收获，播种量９０ｋｇ／ｈａ，原茎产量１９２６．０－４９８３．０ｋｇ／ｈａ，长麻率２３．５３—２６．３９％，纤维强力１５．３６—２３．６５ｋｇ，与黑龙江省亚麻持平或稍优，具有广阔的开发前景。

社会网络中弱关系团队形成问题研究

随着在线社会网络的迅速发展,社会网络的团队形成问题逐渐成为研究热点。现有的社会网络中团队形成问题目标是寻找一个成员间沟通代价最小的团队。然而,实际应用中团队成员间的不紧密关系使得团队的观点多样化、多角度、无偏见,可以广泛应用于形成专家评审团队、大众评审团等。基于此需求,将社会学的弱关系概念引入团队形成问题中,提出了一种社会网络中弱关系团队形成问题。该问题旨在寻找成员间为弱关系,同时满足技能、经验值要求的一个团队,为NP-hard问题。提出了3类算法解决该问题,分别为贪心算法、精确算法、α-近似算法,每类算法有各自的特点与适用范围。利用ACM和DBLP两类真实的数据集进行实验,综合评估了各类算法的效率与求解质量,证明了提出算法的有效性。

龙舌兰麻类3属11种植物叶纤维细胞形态结构研究

观察龙舌兰麻类３属１１种（含亚种）植物叶纤维细胞形态结构表明，龙舌兰麻类叶纤维细胞端部或尖细或钝圆，部分呈扭曲状，表面凹凸不平，有多条明显纵向突起和沟槽，大多数纤维细胞有一至多个外突型、内陷型或平滑型结节，节距为３７５．５１～８６２．９２μｍ，胞壁上或多或少地存在着圆形或椭圆形孔洞，孔径为０．０５～３．０μｍ，巨原纤呈链条状，直径为０．０６～０．１８μｍ左右，大部分巨原纤趋于纤维轴向排列，但亚洲马盖麻和东一号的纤维局部区域交织成网状结构。

湖南春季亚麻纤维形态、结构与理化特性研究

对湖南产亚麻纤维形态、结构和理化特性进行了观测。结果表明，湖南春季亚麻纤维细胞长度、直径、壁厚分别为48．5mm、32.9μm和8．4μm，纤维素、半纤维素和木质素含量分别为69．10％、15.22％和5．25％，纤维断裂强力21．63kg。

面向“15分钟生活圈”社区结构的表示学习

利用城市大数据发现社区结构是城市计算中重要的研究方向。有效表示面向“15分钟生活圈”社区的结构特征可以细粒度地评价生活圈社区周围的设施情况,有利于城市规划建设,创造宜居的生活环境。首先,定义了面向“15分钟生活圈”的城市社区结构,并采用表示学习方法获取生活圈社区的结构特征;然后,提出了生活圈社区结构的嵌入表示框架,框架中利用居民的出行轨迹数据确定兴趣点(POI)与居民区的关系,构建反映不同时段居民出行规律的动态活动图;最后,对构建的动态活动图采用自编码器进行表示学习得到生活圈社区潜在特征的向量表示,从而有效概括居民日常活动所形成的社区结构。针对生活圈社区便利性评价、相似性度量等应用,利用真实数据集进行了实验评估,结果表明,分POI类别的日周期的潜在表示方法优于星期周期的潜在表示方法,且前者的归一化折损累计增益(NDCG)比后者最少提升了24.28%,最多提升了60.71%,验证了所提方法的有效性。

苎麻嫩苗（枝、梢）扦插繁殖的理论与技术

对苎麻嫩苗、侧枝、茎梢扦插繁殖的水分平衡、营养供应、发粮生长过程等问题进行了探讨，如掐条死亡的原因区别为素质不良型、旱害湿害型、病虫危害型、营养匮之型和机械损伤型共５种基本类型，提出了提高扦插成活率的技术措施。