基于知识图谱的中药材新闻推荐方法研究

中药材新闻推荐是典型的垂直领域新闻推荐问题。为了有效运用领域知识,本文提出一种基于知识图谱的中药材新闻推荐方法。首先,从中药典籍中抽取实体和关系,构建中药材知识图谱;其次,从新闻标题中匹配实体,结合词嵌入和实体嵌入,通过基于注意力机制的知识感知卷积神经网络得到新闻嵌入表示;再次,基于用户历史点击新闻及侧面信息,运用基于知识图谱和注意力网络的中药材新闻推荐模型,生成Top-K推荐列表。在2个真实数据集上的实验表明,本文方法的HR@10指标(0.750、0.788)和MAP@10指标(0.468、0.471)均优于基线方法。本文将知识图谱引入中药材新闻推荐,提升了推荐质量,且具有一定的可解释性。

非酒精性脂肪肝风险人群分层健康管理框架及多维代谢指标数据挖掘方法

非酒精性脂肪肝病(NAFLD)是最常见的慢性肝病,近年来其患病率不断增加。目前临床上针对NAFLD风险人群健康管理策略采用“一体适用”的方法,忽视了不同危险分层患者之间的差异性,为此,提出NAFLD风险人群分层健康管理框架及多维代谢数据挖掘方法。首先,使用动态时间扭曲算法对受检者的多维代谢指标时间序列数据进行相似性度量,并使用相似性网络融合算法对多维代谢指标时间序列相似度矩阵进行融合;其次,构建受检者多维代谢指标社交网络,通过Leiden社区发现算法进行危险分层;再次,基于各个子社区的结构化数值型数据与非结构化文本型数据进行知识发现,挖掘典型模式与TOP-N主题词及健康建议;最后,将该框架应用于真实世界数据集并开发原型系统。实验结果表明,本文提出的NAFLD风险人群分层健康管理框架及方法能够使临床医生更好地了解受检者危险层级及相应特征,从而以分层医学思想实施更精细化的健康管理。

基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一,通常由于时间序列数据的特殊结构,导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进k-均值算法相结合的时间序列聚类算法,该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取,然后利用改进k-均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析,从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性,将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中,取得了较好的数值结果。

求解旅行商问题的一种改进粒子群算法

本文研究了求解旅行商问题的粒子群算法。针对标准粒子群算法在求解旅行商问题过程中容易出现早熟和停滞现象的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。首先,在初始种群的选取过程中,利用改进的贪婪策略直接获得具有较高性能的初始种群以提高算法的搜索效率。其次,通过引入次优吸引子,使粒子在搜索过程中可以更加充分地利用群体的信息来提高自身的性能,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高算法的搜索能力。最后为了验证所提出的方法的有效性和可行性,对TSPLIB标准库中的多个实例进行了测试,并给出了数值结果。

文化组学研究综述

文化组学在定量研究人类文化趋势方面有着重要的作用和意义.首先,简要描述了文化组学的定义、n-gram工具及其使用.然后,统计了国内外近几年有关文化组学文献的基本情况及所涉及学科等问题,按发表时间顺序进行了归总,分别按其不同语料库和不同应用领域进行归类整理,并详细介绍了文化组学在描述社会和自然现象,以及在情感挖掘和医学等方面的应用.最后,在大数据时代背景下,结合云技术提出了一种基于云平台的海量文献数字化处理平台模型,为今后研究中国历史文化信息提供了一种新思路.

一种改进的禁忌搜索算法及其在选址问题中的应用

本文研究了选址问题中无容量限制的p-中值问题,在Rolland等人提出的有效禁忌搜索算法基础上,提出了一种以目标函数变化量作为评价函数的改进禁忌搜索算法,并进行了理论分析,然后将其与有效禁忌搜索算法作了性能比较。通过比较三个公共测试数据集的计算结果,验证了本文提出的禁忌搜索算法的可行性和有效性。

宏观经济预测模型体系研究

针对我国宏观经济管理的实际需要 ,以国家和地区宏观经济中长期预测和规划为研究目的 ,本文建立了一个以投入产出模型和人工神经网络模型为核心 ,结合使用最优化技术的宏观经济预测模型体系。该预测模型体系已应用于某市“十五”时期的宏观经济指标测算中 ,预测结果已被政府计划部门在研究制定“十五”

GMAP:一种基于AP聚类的共词分析方法

文献计量学领域中的共词分析方法主要分为三个阶段:术语收集阶段、共现频率统计阶段以及聚类分析阶段,传统共词分析方法在以上三个阶段存在主观性过强、信息量不足,聚类不稳定、成员划分不合理、类团解释缺少语义分析等问题,导致了领域主题发现容易存在偏差。本文针对传统共词分析方法存在的缺陷提出了一种新的共词分析方法——GMAP共词分析方法,即将g指数、互信息概念以及AP聚类算法融入共词分析方法中。首先,使用g指数确定高频关键词的个数;其次,使用互信息概念对共现矩阵进行包容化处理;最后,使用AP算法进行聚类得出领域主题。为了验证GMAP的可行性和有效性,对中国古村落(传统村落)领域文献进行数值实验,结果显示GMAP共词分析法优于传统共词分析方法,为改进共词分析方法提供了一个新的研究思路。

基于PCA的复杂网络社区结构分析方法

揭示复杂网络的社区结构,对于了解网络结构与分析网络特性有重要意义。将一个网络划分为几个不同的社区,其本质也就是在一定程度上最大化提取网络本身的主要信息,同时略去一些相对次要的信息。主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)方法,正是一种从对象中提取主要信息,而忽略相对次要信息的多元统计分析方法。本文基于PCA的信息压缩思想,提出了一种分析复杂网络社区结构的新方法,并将其应用于分析空手道俱乐部网络(Zachary网络)、海豚网络(Lusseau网络)、政治书籍网络(Krebs网络)等网络的社区结构,并且与基于模块度矩阵的谱方法划分结果进行了比较,数值实验结果表明本文提出的方法是可行且有效的。

预测型数据挖掘中的优化方法

数据挖掘是一个多学科相互交叉融合所形成的具有广泛应用前景的新兴研究领域。本文从最优化 的观点出发,论述了预测型数据挖掘中的优化问题,介绍了支持向量机优化模型与算法在模式分 类和回归问题中的应用。最后指出从海量数据中进行数据挖掘为优化理论与方法带来的机遇和挑 战。

线性支持向量机优化问题的极大熵方法

支持向量机是一种新的机器学习方法,已成功地应用于模式分类、回归分析和密度估计等问题中.本文依据统计学习理论和最优化理论建立了线性支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的近似解法—极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.本文方法特别易于计算机实现,数值实验结果表明了模型和算法的可行性和有效性.

一种改进的禁忌搜索算法及其在连续全局优化中的应用

禁忌搜索算法是一种元启发式的全局优化算法,是局部搜索算法的一种推广,已被成功地应用于许多组合优化问题中。本文针对有界闭区域上的连续函数全局优化问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法,并进行了理论分析和数值实验。数值实验表明,对于连续函数全局优化问题的求解该算法是可行有效的,并且结构简单,迭代次数较少,是一种较好的全局启发式优化算法。

一种基于网络评论的商品特征挖掘方法

商品评论中含有大量的有用信息,这些信息对买方的购买行为和卖方的销售行为都有着显著的影响。商品特征作为网络评论中的关键信息,有重要的实际意义和研究价值。本文提出一种新的商品特征挖掘方法,该方法通过扩充用户词典来提升候选特征的准确性,同时引入同义词表对候选特征有效地剪枝,此外还提出情感指数的概念并以此作为从候选集中选择商品特征的依据,并从电商网站分别获取了手机和数码相机等四种商品的相关评论用于数值实验。实验结果显示该挖掘方法是可行的、有效的,不仅很好地提升现有研究结果的准确性,同时也为商品特征挖掘领域提供了新的研究思路。

干线公路网等级结构优化的目标规划模型及算法

依据制定中长期公路网规划的需要,建立了一个干线公路网等级结构优化的 目标规划模型,并给出了算法及算例.

一类共轭梯度算法的全局收敛性(英文)

本文证明了一类共轭梯度算法的全局收敛性，其中参数βk满足|βk|≤β，并且αk满足放宽了的强Wolfe线搜索（max｛σ1，σ2｝≤1／2）．

基于组合评价方法的关联规则兴趣度评价

关联规则挖掘算法通常生成大量的规则,但由于资源的限制,只有少量规则可能被筛选出来使用。因此关联规则的兴趣度评价成为数据挖掘领域中的一个重要问题。考虑到关联规则兴趣度评价本质上是一个多属性决策问题,本文首先基于关联规则的客观兴趣度度量和用户的主观偏好,建立了关联规则评价指标体系;然后提出一种基于组合评价方法的关联规则评价的框架及其具体实现步骤,以解决多种评价方法评价结果不一致的问题;最后以某超市购物篮数据分析为例,基于整体差异的组合评价方法实现了关联规则的组合评价以验证所提评价方法的可行性和有效性。

区间型符号数据的特征选择方法

对区间型符号数据进行特征选择,可以降低数据的维数,提取数据的关键特征。针对区间型符号数据的特征选择问题,本文提出了一种新的特征选择方法。首先,该方法使用区间数Hausdorff距离和区间数欧氏距离度量区间数的相似性,通过建立使得样本点与样本类中心相似性最大的优化模型来估计区间型符号数据的特征权重。其次,基于特征权重构建相应的分类器来评价所估计特征权重的优劣。最后,为了验证本文方法的有效性,分别在人工生成数据集和真实数据集上进行了数值实验,数值实验结果表明,本文方法可以有效地去除无关特征,识别出与类标号有关的特征。

元决策下的临床路径管理模式研究

互联网信息技术的快速发展使得从大规模的健康医疗数据中挖掘具有"人机交互"的临床路径管理模式成为可能。本文在分析传统临床路径管理模式的基础上,结合互联网医疗发展特点及健康医疗大数据环境,提出了元决策下的临床路径管理模式。并详细论述了元决策下的临床路径管理模式发现过程,基于医患共同决策的临床路径实施过程,元决策下的临床路径管理模式的优越性、适用性及决策过程中的博弈关系,以期推动相关研究探索与实践发展,促进医疗行业的深度变革。

论宏观经济智能预测系统中的综合集成技术应用

社会经济系统是一类开放的复杂巨系统。宏观经济预测研究是社会经济研究的一个重要方面,解决这类复杂问题的一条可行思路是采取定性定量综合集成的研究方法。本文以地区宏观经济预测和规划为实际背景,提出了一个宏观经济智能预测系统的概念模型,给出了组成框架,同时分析了综合集成方法在构建宏观经济智能预测系统中的应用。

修订直接消耗系数的熵优化模型及算法

在投入产出分析中,直接消耗系数的修订具有重要的意义.根据信息论中的最小叉熵原理,按照已知信息的多少,建立了几个可用于修订直接消耗系数的熵优化模型,并给出了求解优化模型的对偶算法和算例.计算实例的结果表明,所建立的模型和给出的算法是可行的、有效的.