基于突发词对主题模型改进算法的微博热点话题发现研究

[研究目的]针对主流话题发现模型存在数据稀疏、维度高等问题,提出了一种基于突发词对主题模型(BBTM)改进的微博热点话题发现方法(BiLSTM-HBBTM),以期在微博热点话题挖掘中获得更好的效果。[研究方法]首先,通过引入微博传播值、词项H指数和词对突发概率,从文档层面和词语层面进行特征选择,解决数据稀疏和高维度的问题。其次,通过双向长短期记忆(BiLSTM)训练词语之间的关系,结合词语的逆文档频率作为词对的先验知识,考虑了词之间的关系,解决忽略词之间关系的问题。再次,利用基于密度的方法自适应选择BBTM的最优话题数目,解决了传统的主题模型需要人工指定话题数目的问题。最后,利用真实微博数据集在热点话题发现准确度、话题质量、一致性三个方面进行验证。[研究结论]实验表明,BiLSTM-HBBTM在多种评价指标上都优于对比模型,实验结果验证了所提模型的有效性及可行性。

敏感指标建立的量化评价体系在脑血管介入治疗护理中的应用

目的探讨质量敏感指标构建的护理干预在脑血管介入治疗护理中的应用。方法选取2018年1月—2019年12月收入医院行介入治疗的200例脑血管病患者为研究对象,按照性别、年龄、病程组间匹配的原则分为对照组和观察组,每组100例。对照组实施常规干预,观察组在对照组基础上实施质量敏感指标构建的护理干预,比较两组患者并发症发生情况及术后生活质量改善情况。结果干预后,观察组脑栓塞、脑积水、过度灌注综合征、皮下血肿总发生率低于对照组(P<0.05);观察组生理机能、生理职能、躯体疼痛、一般健康状态、精神状态、社会功能、情感职能、活力评分均高于对照组(P<0.05)。结论在脑血管介入治疗中实施质量敏感指标构建的护理干预,可有效减少术后并发症发生,提高手术效果以及术后生活质量。