基于驾驶员变道意图识别的LDAS GC协调控制策略

基于Car Sim和Lab VIEW RT硬件在环仿真获得了正常变道转向盘角速度阈值,并基于中心区操纵特性设计了驾驶员变道意图识别模块。提出了车道偏离防止系统(LDAS)的分层控制算法,设计了基于保性能(GC)上层控制器和下层后轮制动控制律,其中,上层GC控制器用于产生保证车辆稳定性的转向角补偿和校正横摆力矩。基于车辆稳定性指标设计了监测器以限制后轮制动器的使用。基于Alt3 from FHWA道路模型仿真验证了GC协调控制器在保证LDAS性能的前提下,减少了制动,从而提高了乘坐舒适性。最后对驾驶员因疲劳或注意力不集中没有意识到前方的弯道而导致的车道偏离进行仿真。结果表明,当跨道时间小于设定的阈值时LDAS启动,验证了GC协调控制策略的有效性。

背包旅游与LDAs的经济发展研究——以丽江泸沽湖景区为例

国际旅游常常被政府列为经济发展的发动机,因而,国际旅游中的大众旅游一直是研究者关注的焦点.随着研究的深入,对大众旅游者的划分也越来越细,背包旅游就是其中一个重要的细分市场.

科学文献主题建模方法及其效果评估研究

[背景/意义]研究和对比不同主题建模方法在科学文献主题识别上的应用表现,对于合理选择使用主题建模技术开展科学文献主题挖掘具有重要意义。[方法/过程]通过构建中英文科学文献实验语料,选择3种主题建模方法(LDA、Top2vec、Bertopic)和5种文本特征计算方法(Bag of Words、TFIDF、Doc2vec、MiniLM、SciBert)进行中英文科学文献主题建模实验,并对不同建模结果的主题多样性、主题一致性、主题稳定性和主题离散性指标进行对比分析。[结果/结论]不同建模工具的主题识别结果存在较大差异,其中LDA与Bertopic在英文和中文语料上识别出的主题中具有相似性关系的主题占比相对较高,但也仅为9.81%和7.46%;基于Doc2vec算法的Top2vec模型在主题多样性指标上的表现相对最优;基于文本预训练算法的Top2vec模型和Bertopic模型的主题稳定性和离散性指标优于传统主题建模方法。针对大语言模型技术的快速发展和广泛应用,加快推进科学文献预训练模型研发,并将之应用于科技情报业务实践是当前的重要研究方向。

我国教育元宇宙研究的热点透视与未来路向——基于核心文献的LDA主题模型分析

教育元宇宙作为元宇宙的教育应用前景广阔,对相关文献进行系统分析有助于推进其应用向纵深发展。基于LDA主题模型和人工内容分析对关于教育元宇宙的130篇核心期刊文献进行系统梳理后发现,我国教育元宇宙研究主要围绕基本理论、批判审视、思政教育应用、学习赋能、场景创设、技术支撑、模型构建等7个主题展开,为教育元宇宙建构学理支撑、凝聚理性共识、铺筑可为进路、筑牢技术基座和汇聚多维创想积淀了丰硕成果。基于此,未来教育元宇宙还应从顶层设计、关系廓清、伦理规约、技术向善、场景拓展等5个方面着力:探赜教育元宇宙顶层设计研究,统筹教育元宇宙系统构建;完善教育数字化转型与教育元宇宙逻辑关系研究,驱动两大领域协同演进;深入教育元宇宙伦理规范研究,促进教育元宇宙健康发展;夯实教育元宇宙意识形态属性研究,保障教育元宇宙向善属性;拓展教育元宇宙应用场景研究,牵引教育元宇宙实践落地。

跨界颠覆性创新的早期识别方法及实证检验

[研究目的]数字经济时代,越来越多的企业利用互联网技术开展跨界颠覆性创新。探讨跨界颠覆性创新的早期判断和识别方法,对于打破国外核心技术封锁,抢占科技制高点具有重大意义。[研究方法]根据跨界颠覆性创新的演进特点,从技术和市场两个方面提出识别跨界颠覆性创新的理论框架:首先,基于专利文本,利用LDA主题模型提取跨界技术主题;其次,从成长性、融合性、影响力和引用行业外新知识等四个特征考察技术主题跨界颠覆的技术潜力;最后,基于专利、用户和专家评论数据,借助LDA主题模型与情感分析方法,从易扩散性、需求贴合度与市场吸引力趋势等特征考察技术主题跨界颠覆的市场潜力。[研究结论]以手机定位与导航技术为例,通过考察其跨界颠覆的技术潜力特征和市场潜力特征,验证了跨界颠覆性技术早期识别方法的可用性与有效性,为企业跨界颠覆性创新实践提供借鉴。

国家体育旅游示范基地建设的理论探索与实践进路

运用实地调查、访谈、案例分析和隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型等研究方法,探索国家体育旅游示范基地建设的背景、内涵、类型等。基于对我国首批、第2批共61个国家体育旅游示范基地的实地考察,发现国家体育旅游示范基地面临空间布局不均衡性与类型不充分性并存、政策体系针对性与基层政府执行性较弱、体育业态模糊性与运动项目同质性突出、体育人才专业性与运营管理精细性缺失等现实挑战。提出实践进路:加强体育旅游战略性规划,优化空间布局和资源配置;增强政策的针对性和有效性,多措并举提升基层执行力;强化体育新业态融合创新,打造差异化旅游产品体系;培育专业化体育旅游人才,构建精细化运营管理模式。

LDA模型下的高校图书馆微信公众平台阅读推广主题热点及策略研究

[目的/意义]探索高校图书馆微信公众平台阅读推广推文主题及策略,为高校阅读推广建设和发展提供参考。[方法/过程]获取高校图书馆微信公众平台推文信息,采用Python实现LDA主题模型对阅读推广推文进行主题建模分析。[结果/结论]高校图书馆借助微信公众平台开展的阅读推广推文主题可分为5大类,每个主题呈现不同的受欢迎度,并体现5个方面的特征。最后对微信公众平台阅读推广建设提出相应对策,以期为高校图书馆微信公众平台阅读推广建设提供有益启示。

基于文本挖掘的跑鞋用户评价及情感分析

为了挖掘消费者在线购买跑鞋时的关注信息,文章用大数据分析视角,以“京东商城”为例按照销量排序分析了前600款跑鞋品牌定位、价格分布、优惠信息、标签占比,使用LDA模型对10万条跑鞋在线评论进行文本挖掘,对商品评论数据进行词频共现分析、主题聚类与情感分析,从品牌、技术和售后服务的维度分析了问题的原因并提出相关建议。研究表明:国产品牌跑鞋在各价位段布局完整,销量高的跑鞋多使用满减和商品券,自营和优惠券标签对跑鞋购买具较为显著的促进作用;消费者购买跑鞋时主要关注外观细节、功能属性、性价比、穿着感受、服务优惠等方面。

三维框架下我国数据要素政策量化研究

[目的/意义]分析我国数据要素政策在政策工具、政策主题以及政策效力上的合理性和科学性,对于推动数据要素的可持续发展具有现实意义。[方法/过程]从完善数据要素政策的需求出发,以39篇政策文本为样本,通过内容分析法、TF-IDF算法、LDA主题建模和PMC指数模型对其进行分析,并且根据结果提出可行性建议。[结果/结论]我国在数据要素政策工具及其内部子工具的使用上存在不均衡性,总体呈现出重供给、轻需求的特征;政策主题覆盖全面,但存在区域发展不平衡问题;政策效力整体表现良好,但在政策时效、政策性质等指标上的得分仍有提升空间。

民航管制安全风险主题时空分布规律研究

为了探究民航管制安全风险的时空分布规律,基于潜在迪利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型识别出民航管制安全风险主题,定义民航管制安全风险主题强度的定量测度指标,运用全局空间自相关分析和冷热点分析对民航管制安全风险主题的时空分布规律进行研究。结果表明:利用LDA主题模型识别出“管制员指令错误风险”等10个管制安全风险主题;“管制员指令错误风险”主题存在较弱的全局空间自相关性,在2018—2021年,全局Moran’s I总体呈现波动增长的趋势;在2018—2021年,“管制员指令错误风险”主题强度高值聚集的区域由西南向东南转移,高值聚集区域数量变少,且不稳定,低值聚集区域发生转移并在2020年后保持稳定。通过全局空间自相关分析和冷热点分析确定了2018—2021年中国民航不同管制区域的管制安全风险的时空分布格局,为局方进行差异化的安全监管提供决策支持。

我国战略科学家研究的热点透视与未来路向:基于LDA-SARIMA模型的研究

战略科学家是科技人才中的帅才,是支撑我国高水平科技自立自强的重要力量。探索战略科学家研究领域主题存在的取向和呈现的趋向,可为相关科技政策研究和制定工作提供借鉴。本文采用LDA主题建模和SARIMA预测分析方法对战略科学家这一重要研究领域进行主题挖掘与实证分析,抽取与战略科学家相关的6个核心主题,对该领域的研究现状与发展动态进行探讨。研究表明:战略科学家的研究具有显著的周期性特征;研究集中在建设国家战略人才力量层面,强调战略科学家对于承担国家战略任务,推动战略人才体系建设的作用;通过模型的定量预测功能得出培育和使用战略科学家、借助新媒体技术开展科学普及和教育工作是未来研究的趋向。建议在探讨如何完善战略科学家的培养体系时,紧跟时代发展的步伐,培养符合新时代需求的战略科学家。

基于LDA主题模型的“双一流”高校图书馆用户评论文本数据挖掘

[目的/意义]图书馆用户评论中包含用户对图书馆服务和管理意见的重要信息,对用户评论文本进行深度挖掘,旨在探究用户关心主题及其情感态度、隐含诉求,为高校图书馆建设提供理论依据和数据支持。[方法/过程]以“双一流”高校图书馆为研究对象,收集用户在大众点评网上的评论数据,通过LDA主题建模,得到当前用户评论主要集中在信息资源建设、娱乐休闲服务、馆内设施环境三个维度,进而分别分析三个维度下的关键词共现网络和用户情感态度。[结果/结论]用户对高校图书馆的总体情感态度是积极正向的,但在纸质资源管理、社会化服务、馆内人性化服务等方面表现出负面情绪。

LDA模型下的我国图书馆人才队伍建设与管理主题

对我国图书馆人才队伍建设与管理领域进行文本挖掘,揭示该领域研究热点主题。选取中国知网(CNKI)相关文献摘要作为研究语料,运用Python的gensim库构建LDA主题模型,进行文本挖掘,利用困惑度和一致性确定最佳主题数量、计算各主题强度。最终确定10个热点主题数量,其中高校图书馆员培养、图书馆建设与阅读推广、公共图书馆服务、多角度合作、用户需求与满意度这五个主题的主题强度较高,揭示了主题演化趋势。

重大突发事件下网络舆情传播中社会群体主题演化图谱构建研究

研究重大突发事件下网络舆情传播中社会群体主题演化图谱构建,对重大突发事件的应急和维护社会稳定具有重要作用。文章基于LDA主题模型构建社会群体主题演化图谱,基于主题时序统计和主题频次统计构建社会群体主题热度演化图谱,基于JS散度和DFS算法构建社会群体主题路径演化图谱,并给出重大突发事件下网络舆情传播中社会群体主题演化图谱构建过程模型。研究发现:利用构建的模型可以对群体主题特征、主题热度影响因素及主题最优传播路径进行分析,发现重大突发事件下舆情演进态势和识别敏感舆情话题,从而进行正向的舆情引导,为重大突发事件下网络舆情治理提供新的参考视角。

新时代我国青少年体育政策注意力配置及演进——基于LDA主题模型的政策文本分析

青少年体育政策是促进青少年体育事业发展的导向性文件,对中国式现代化“体育强国”的建设具有至关重要的推动作用,党和政府的注意力配置体现了对青少年体育发展的关注程度,其注意力配置的变化会直接引起青少年体育发展重心的变化。研究收集了新时代以来党和政府有关青少年体育政策文本(共计99件),基于注意力理论的指向和强度两个维度,最终生成5个主题。并归纳出两种类别:开展场域类主题(学校体育、竞技体育)和保障类主题(运动项目与组织网络建设、场地设施与组织保障、资金支持)。进一步演化分析得出各主题注意力强度演化特征:①学校体育主题具有较高的注意力强度,且整体呈现出稳定发展后继续明显上升趋势;②竞技体育主题注意力强度逐年提升且受公共卫生事件影响显著;③保障类主题整体注意力强度不高、相对稳定且偶有震荡,易受开展场域类主题影响。研究建议:①完善学校体育政策的顶层设计,提升政策执行效能。②淡化青少年竞技体育“夺金”目标,建立稳定、可持续的竞技体育后备人才培养模式与机制。③提高保障类政策注意力强度,为青少年体育工作高质量发展保驾护航。

我国三线工业遗产场景感知维度框架建构与提升策略

在城市更新背景下,三线工业遗产的保护与利用亟待寻求新的方法和视角,以解决资源外迁、同质化开发、原住民流失、社会公平失衡等问题。基于场景理论全面整体、多元包容、有机发展的理论内涵,从物质场景、社会场景和文化场景3个维度建立场景感知维度框架,探讨三线工业遗产场景感知特征与提升策略,并以中西部地区4处三线工业遗产为例,利用LDA主题模型分析在线点评数据。结果表明,三线工业遗产主要由建筑景观、配套服务、历史文化、休闲娱乐、管理组织、社交互动、爱国教育、怀旧情感、审美体验9个感知要素构成。在分析文本社会网络、维度频率与情感表达的基础上,提出场景提升策略,以促进三线工业遗产的保护与利用。

基于LDA和Word2Vec模型的学位论文评阅意见主题挖掘与分析

选取某高校部分硕士学位论文评阅意见为研究对象,使用自然语言处理和机器学习技术进行自动化的硕士学位论文评阅意见主题挖掘与分析。首先,采用LDA(latent dirichlet allocation)模型对评阅数据进行主题建模,提取文本中的潜在主题,并将评阅意见转化为主题分布向量;其次,结合Word2Vec模型将评阅意见的关键词转化为向量表达;最后,采用TextRank方法提取关键词,以揭示评阅专家的关注核心主题。实验结果表明,所提方法能为高校管理人员提供切实有效的分析工具,有助于他们更好地分析总结评阅意见,同时也为硕士研究生撰写高质量学位论文提供有益借鉴。

基于LDA-BP神经网络的高校思政课教师数据驱动决策力评价研究

数据驱动决策力为高校思政课教师提供科学合理的教学判断,对数据驱动决策力进行评价研究,有助于提高高校思政课教师的数据决策水平,进而提升思想政治教育教学质量。鉴于传统评测方法缺乏客观性与可重复性,运用LDA-BP神经网络技术构建高校思政课数据驱动决策力的指标体系与评价模型。首先,运用LDA方法对高校思想政治教育相关的政策文本与研究文献进行主题提取,并将主题信息作为指标构建基础;其次,通过研读文献与政策文本,并结合主题分析结果构建高校思政课教师数据驱动决策力评价指标体系;最后,通过对BP神经网络的训练及测试来生成高校思政课教师数据驱动决策力的评价模型。研究表明,高校思政课教师的专业知识、教学水平以及数据分析与解读能力是影响数据驱动决策能力的关键因素,据此,理应从素养提升、文化培育、管理革新、政府支持等方面入手增强数据驱动决策力。

国内数字人文领域文献主题识别及框架研究——基于LDA和Word2Vec的分析

数字人文能够活化中国文化,向世界更好地展示中国声音,讲好中国故事。从数字人文领域研究成果中识别文献主题,能够客观地帮助该领域学者快速了解与掌握国内数字人文研究内容和动向,并形成国内该领域基于文献研究的框架,为相关研究提供理论支撑。以CNKI中数字人文领域的1886篇文献为样本,综合使用LDA、Word2Vec及共现分析等文本计算方法抽取主题,形成以信息技术为驱动,以数字艺术、文化遗产、历史档案等主要研究领域为学科建设突破口,以人才培养为最终目标的国内数字人文领域研究框架。

我国高校心理健康教育政策发展历程与主题演进分析

以1987—2023年国家层面颁布的高校心理健康教育政策文本为研究对象,综合政策效力量化模型和LDA主题模型分别对我国高校心理健康教育政策的演进历程、主题识别及强度演化情况进行分析。研究结果表明:我国高校心理健康教育政策演进历程分为萌芽扎根期、成长探索期、深化发展期等三个阶段,政策体系经历了从无到有的发展过程;政策主题涵盖“思想健康与品德教育”“心理健康知识与技能教学”“青年人才择业心理疏导与服务”“心理咨询服务与队伍建设”“心理健康教育环境与体系构建”“心理卫生工作保健与服务”等六个方面,各主题强度随着政策演进阶段的发展而趋于平衡,政府愈加重视高校心理健康教育工作建设并统筹兼顾其各方面发展。