大学生法律援助文化建设与思考

法律援助活动已经在我国各地开展，大学生作为加入到法律援助队伍中的新鲜血液，正在利用其自身的优势建设大学生法律援助文化。为什么会建设大学生法律援助文化以及如何解决所面临的障碍是大学生法律援助文化建设前置问题和重要过程。通过比较和分析，明确大学生法律文化建设的价值，提出解决障碍的方法，才能使大学生法律文化传播的更远。

浅谈地方政府行为在城镇中的体现

目前市场经济体制改革下提及最多的就是政府行为优化此题,在理论的角度上看,此题并不是前沿性话题。在西部生态坏境建设中,政府行为优化此题备受专家关注,是西部生态坏境建设前沿性问题之一。优化地方政府行为的基本前提是施行特色科学的决策。笔者对其进行调查,并且针对调查对地方政府行为优化做出一些意见。

冲破版权产业魔咒

版权之称谓要早于著作权，在我国也有学者将著作权称为版权。版权及版权作品在创作和使用过程中受能源和环境的约束较为有限，具有典型的“薄资产、厚效益”的特征，具有“物质投入少、产出回报高、成果推广快、行业带动广”等特点，且无须依赖过多的物资投入便可产生显著的经济效益，是一种典型的低碳经济和绿色经济。

阜新市被征地农民的个人就业障碍及对策

针对资源枯竭型经济转型试点市——阜新市被征地农民就业面临的困境,运用问卷调查、文献研究等方法探寻被征地农民的个人就业障碍、分析其产生的原因,并在此基础上提出强化被征地农民人力资本的提升,增强政府扶持力度,以期帮助被征地农民群体更好地摆脱个人就业障碍,使被征地农民"以土地换保障"得以真正实现。

初一学生地理学习困难的生成机制及干预对策研究

以湖北师范大学附属渔洋关中学为例,对该中学176名初一学生进行问卷调查。在分析初一学生地理学习困难现状及影响因素的基础上,分析初一学生地理学习困难的形成机制。研究结果表明,初一学生地理学习困难的生成机制比较复杂,包括学生自身、家长、教材、教师等方面的原因。对此,应注重培养学生的地理学习兴趣,引导学生养成良好的地理学习习惯与方法,促进地理学习家校联动,提高地理教师的专业素养。

高等数学教学中基于Matlab的建模思想的探究

随着科学技术的发展,数学软件与高等数学教学适当融合是一种重要的教学手段,在数学建模能力的培养过程中显得尤为重要.本文基于Matlab软件的强大功能,探讨了在高等数学教学中数学建模与教学工具Matlab的有机融合,举例分析了Matlab软件在培养学生建模能力中的辅助作用.

阜新市城市低保边缘户社会救助匮乏问题研究——基于低保群体的对比分析

阜新市经济转型以来,城市低保边缘户大量涌现,该群体是指非农业人口中家庭人均收入高于当地城市低保标准,但由于未充分享受长期性救助政策,实际生活水平低于城市低保对象,处于相对贫困状态的城市居民家庭。中国社科院社会政策研究院研究员唐钧等专家学者已经开始关注和研究城市低保边缘户的相关社会救助问题,但其研究限于宏观层面,对某一地区或城市低保边缘户社会救助匮乏问题的研究还不多见。在阜新市经济转型的大背景下,笔者通过实地调查研究,对阜新市城市低保边缘户社会救助匮乏问题展开研究。

基于LDA主题模型的专利文本分析应用研究

为了解决运用传统的专利文本分析方法中出现的分类粗糙、科学性不强等问题,提出使用基于Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型的专利文本分析方法。以我国转基因玉米育种领域专利文本为研究对象,对专利文本主题进行划分。通过实验表明LDA主题模型对专利文本的划分和热门领域的分类准确、有效。并得出结论:对专利文本使用LDA主题模型建模可以实现对专利文本的分类,可以实现对热门领域主题分类、子领域细分,并对未来发展态势给出意见。

基于主题模型和关联规则的专利文本数据挖掘研究

如何从海量的专利信息中挖掘出不同专利之间隐含的关联关系是很多专利管理系统迫切需要解决的问题.本文从专利文本的摘要出发,提出一种基于Apriori和引入LDA主题模型的专利文本分析方法.首先,采用Apriori算法对数据降维,挖掘关键词和主题词之间的关联规则并根据规则绘制共享主题网络图,然后使用LDA主题模型对离散化的专利-主题词矩阵进一步线性降维,并将主题聚类,得到主题细分下的高频词主题,最后结合两种分析方法的结果对专利文本进一步挖掘分析.本文所使用的方法能够有效地挖掘出专利文本数据间的关联,可以为专利间的关联推荐提供思路和应用参考.

基于主题模型和文本相似度计算的专利推荐研究

如何利用数量庞大的专利并从中找到用户感兴趣的专利进行推荐是很多专利数据库迫切需要解决的问题。文中从专利文本的标题和摘要入手,提出一种基于文本挖掘的专利推荐方法。首先,利用词袋模型将专利文本转化成计算机能够识别的数据;其次,利用文本聚类算法完成专利数据集进行领域划分;再次,结合词频-逆文档频率特征权重计算和余弦相似度来选择合适的发明人进行专利的推荐;最后,以我国物流产业下的专利数据作为数据集完成文中所提方法的验证与分析。实验结果表明,基于文本挖掘的专利推荐研究能够实现对发明人的个性化推荐。

基于文本聚类的特色旅游路线设计——以普洱市为例

如何设计能突出区域特色、带动边缘地区经济、整合周边资源的旅游路线是许多城市迫切需要解决的问题。以普洱市旅游景点作为研究对象,提出一种基于文本聚类的旅游路线设计方法。利用VSM对文本表示,转换成计算机能够识别的格式;利用TF-IDF特征权重挖掘能代表景点特征的词汇;利用LDA对景点主题聚类,获得具有相同特征的景点信息;基于聚类结果,结合景点特色、距离及人文历史等因素,依托旅游核心城市带动边缘城市的理念,设计4条特色旅游路线。结果表明,聚类的平均精确率达77%,可以为具有相同主题特征的景点设计路线。