基于对象行为的情报关注模型研究

情报关注模型的构建是实施网络科技信息结构化监测的前提,在网络科技信息情报价值判断、科技动态监测中发挥着重要的作用。本文以能源科技领域监测动态快报为基础,对情报人员关注的网络科技信息的特征进行分析,发现对象及其行为在情报价值判断中具有重要的作用,对象及其行为具有机构特殊性,领域重要机构的数量具有收敛性。在此基础上构建基于对象行为特征的情报关注模型,该模型不但关注对象本身,而且关注对象的行为以及行为背后的事件。对情报关注模型应用效果进行的评测和分析的结果表明,该模型可以有效提高网络科技信息情报价值判断的准确性和精细化程度。

主题关注模型下的影响最大化算法研究

目前,社会网络大多以社交关系为基础进行信息传播,影响最大化是信息传播领域挖掘有影响力的顶点集的热点.随着大型社交网络的兴起,将主题偏好作为网络中实体的属性进行研究的影响最大化研究越来越多,较为缺少主题关注模型(融合社交关系和主题关注关系的新型社交网络模型)上的影响最大化研究.针对这种情况,本文在此模型基础上,首先,在集对联系度基础上,结合随机游走计算各步内顶点主题偏好度,得到候选种子集;其次,在候选种子集上,基于贪心策略挖掘有影响力顶点;最后,在豆瓣数据集上,实现算法TA_CELF,L_GAUP和CELF,从ISST,ISRT,ISRNT三个指标评价实验结果,实验结果表明,基于主题关注模型下进行的算法TA_CELF影响范围有较好的表现.

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响,该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域(maximally stable extremal region, MSER)结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图,并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图;然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行;最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明,该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.

基于改进的视觉关注模型和MVSC的图像拼接算法

图像拼接的实质是将针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片拼结成大幅的、宽视角的、与原始图像接近且失真小、没有明显的缝合线的高分辨率图像。本文首先概述了图像拼接方法中四类典型的方法,并分析各自的特性;介绍了传统视觉关注模型,并进行了改进,利用改进的视觉关注模型算法获取图像的具有重复的显著区域;利用图像配准算法对重复的显著区域进行匹配,并确定源克隆域和目标克隆域;利用均值无缝克隆(MVSC)算法对源克隆域和目标克隆域进行融合;最后,利用基于改进的视觉关注模型和MVSC的图像拼接算法完成图像拼接。实验结果表明:该算法不仅自动准确地获取显著区域,而且降低了图像配准的复杂性,提高了图像拼接的质量。

基于空间线索时域梯度的音频关注度计算模型

虚拟现实中方位快速变化的音频信号应当具有较高的关注度,但现有自底向上音频关注度计算模型提取底层音频特征如能量、基音、过零率等,无法有效表达该类信号引起的音频关注度,有可能造成漏检。针对此问题,基于空间信息对关注产生影响的心理学原理,引入空间线索短时变化梯度,用以度量单声源空间方位快速变化引起的关注。计算由各子带空间线索纽成的空间线索矢量的短对变化均值作为空间线索变化梯度,建立基于空间线索变化梯度的音频关注度模型。与当前音频关注度计算模型相比,关注音频的检出率提高了4.5个百分点。

乡村教师何以“留得住、教得好、有发展”?人力资源双重关注模型的跨层次效应研究

教育振兴是乡村振兴的基石,而乡村教师的发展则是教育振兴的关键。因此,如何打造“留得住、教得好、有发展”的高素质乡村教师队伍已经成为了目前的核心管理议题。然而,少有实证研究从组织层面探究人力资源管理系统对乡村教师工作结果和职业生涯的影响。基于资源保存理论,本文探讨了人力资源双重关注模型对乡村教师离职意向、工作绩效和职业成长的影响以及工作繁荣的中介作用。通过对51所学校和690位乡村教师的匹配数据进行跨层结构方程模型分析,研究发现:维持导向人力资源实践对乡村教师的离职意向有显著负向影响、对工作绩效有显著正向影响,对职业成长的影响不显著;绩效导向人力资源实践对乡村教师离职意向有显著负向影响、对工作绩效和职业成长均有显著正向影响;工作繁荣在人力资源双重关注模型与离职意向和工作绩效之间发挥着中介作用,工作繁荣在人力资源双重关注模型与职业成长之间没有发挥中介作用。本研究结果有助于优化乡村教师队伍的管理路径,激发乡村教师专业发展的内源性动力,完善乡村学校的人才培养模式。

互联网关注力的模型分析

随着基于互联网的社会媒体及其应用的迅速发展,互联网用户的"关注"对建立在其基础上的"虚拟经济"具有越来越重要的意义,通过把人看作是传播的内容,把信息资源看作是对象,互联网可以被看作是一个人类关注力在信息资源之间分配和流动的网络.利用搜集和分析互联网用户行为的数据,构建了基于互联网的关注力转移网络,给出了一个描述互联网用户关注力的动力学模型.实验结果表明,相比Web 1.0站点而言,Web 2.0站点更受关注,网站的关注力增长小于流量增长,存在着"规模不经济"的现象,相比搜索引擎和广告联盟,广告网络和垂直网络更受关注.

微博关注兴趣模型区间约简限定的社区检测

为解决微博社区发现过程中的检测效果不佳和效率偏低的问题，提出微博关注兴趣模型区间约简限定的社区检测算法。首先，通过参数权值有限约简进行曲线分析，并利用凸优化方法进行优化，对参数最优值区间进行划分：其次，对参数最优值分区进行断点设计和顺序搜索，对参数取值范围进一步进行限定，所有参数均对应唯一约简权值，并可实现并行化多个分区同步参数优化，进而有利于多个分区信息均衡融合：最后，基于新浪微博社区发现数据，通过实验对比验证算法在微博用户社区检测的微博社区发现数量、内聚兴趣均值指标上的优势。

基于IST对FRIS研建中建立用户关注度模型的探讨

伴随社会信息化的发展,林业资源管理也步入了知识管理时代,本文基于信息搜寻理论(IST)对森林资源信息系统(FRIS)研建中建立用户关注度模型进行了初步探讨,并提出注重系统功能同时还要更多地关注提高用户信息处理能力的结论。

基于用户关注空间与注意力分析的视频精彩摘要与排序

文中提出一种基于用户关注空间与注意力分析的视频内容理解方法,该方法可以有效地获得多通道的视频关注信息,并可使用户根据个性化需求定制视频关注内容,实现视频的高效浏览与访问.首先采用基于二叉层次型结构与分类器选择的音频分类算法将视频中的主要声音类型分类,然后将视频中影响用户注意力的视觉、听觉、时序因素定义为用户关注空间,分别使用相应的中层特征在这三个方面对用户注意力进行表示并计算其关注度,从而在音视频底层特征与高层认知之间建立有机过渡.作者设计了顺序决策融合算法来融合视觉与听觉关注度,生成关注度时序变化曲线并获得精彩摘要.最后使用支持向量回归模型并引入相关反馈机制来实现用户个性化的精彩片段排序.该项工作的特点是通过建立符合人类认知规律的关注度模型并结合相关反馈技术,对视频内容进行类人理解.实验证明,该方法对提取与生成符合用户个性化要求的视频摘要及排序结果具有良好的效果.

视觉关注转移的事件检测算法

智能监控系统已广泛应用于银行、超市、公交车等公共场合,监控视频的事件检测已经成为智能监控中的关键技术.提出了一种基于视觉关注转移的事件检测方法,该方法首先分别通过对视频帧进行动态和静态受关注模型的提取得到视觉关注显著图,然后根据视觉关注显著图的时域特性形成视觉关注节奏曲线,根据视觉关注节奏的变化强度选取关键帧,以关键帧形式表示受关注事件的发生.实验结果表明,算法提取的关键帧可以准确地标示监控视频中特征事件的发生,并且可以做到实时地检测事件.

一种基于用户关注的立体图像舒适度评价算法

近年来,立体电视和立体电影的发展掀起了一股"3D"热潮。要让观众享受到高质量的立体内容,首先要解决人们在观看立体视频图像时的不舒适感。以立体图像的视差因素为切入点,结合人眼关注模型,设计并实现了一种立体图像舒适度的客观评价方法。该方法根据人造立体图像的主观实验评价结果,建立了视差—舒适度模型,同时结合图像显著信息,对立体图像的舒适度进行了预测。对比主观评价结果,所提出的立体图像舒适度客观评价方法所获取的评价结果与人眼感受具有较好的一致性。

视频图像关注度区域提取算法研究

人眼视觉具有选择注意特性,视觉场景中不同区域对人眼视觉的刺激不同,利用人眼视觉的这种特性,将视频图像中人眼重点关注的区域提取出来为视觉感知编码奠定基础。本文首先详细介绍了人眼视觉关注度的基本理论及国内外的研究现状,接着,重点分析研究Itti视觉关注度模型及改进模型在视频图像编码中的应用,最后,对视觉关注度模型发展进行分析。

决策过程的追踪：基于眼动的证据

利用过程追踪技术实现对"决策过程"的追踪,或能真正解答"人类是如何做出决策"这一科学问题。在各种过程追踪技术中,眼动技术由于具有无干扰性、适用范围广泛、采集信息多样等独一无二的优势,已被广泛应用于各种决策研究中,为验证和比较不同决策理论的不同假设和预测做出了贡献。本文介绍了眼动技术如何被应用于验证补偿性决策理论与非补偿性决策理论对风险决策过程的不同假设,眼动技术如何用于检验多次决策与单次决策的决策过程差异,以及眼动技术如何用于检验"剔除–关注模型"与"齐当别决策模型"对多属性决策中共享信息发挥作用机制的不同预测。

社会冲突的消解与释放:基于冲突治理结构的分析

目前,我国社会冲突的治理结构是由政府单一主体把控,从中央到地方强调"谁主管,谁负责"的模式,市场与社会力量尚未有效参与到社会冲突治理当中来。这是一种缺乏结构洞、密度极大、群集度极端聚焦的社会冲突治理网络结构,会使处于中心位置的公共部门出现对社会资源的"虹吸现象"。为了有效应对高度复杂的现代社会风险,我们应从注重政府监管转变为注重政府引导,将大部分社会冲突的治理放权给社会组织,从而形成一个饱含结构洞、密度分散、结构扁平的社会冲突治理网络。通过社会组织架设的信息沟通桥梁,促进冲突双方的信息对称性和彼此关注程度,从而引导各群体在社会冲突策略选择中由"对抗策略"或"漠视策略"向"问题解决策略"或"让步策略"转变。

面向刑事侦查的监控视频显著性检测仿真

监控视频被广泛地应用于刑事侦查中,对监控视频进行显著性检测,能够充分挖掘和分析监控视频中的关键刑侦信息。传统的显著性检测方法适用于自然图像和视频,目前并没有面向监控视频的显著性检测方法。监控视频显著性检测作为一个新的应用领域,有许多问题尚待解决,其中最为关键的是如何选取合适的度量突出具有较高刑侦价值的区域。针对上述问题,提出了一种新的基于刑侦关注模型的监控视频显著性检测方法。首先,计算刑侦关注对象的出现概率,作为刑侦关注度的度量,使用该度量计算得到空域显著度图。然后,引入时域的运动信息,融合得到最终的时空域显著度图。实验结果表明,提出的方法能够准确快速地确定监控视频的刑侦关注区域。

基于视频序列的平面海报生成方法

视频摘要是海量视频浏览的重要手段,现有的方法一般生成短帧视频或多帧序列图像以概括原视频,但它们都受限于原有时间序列,难以高效地表达信息.为此,提出了一种视频海报的自动生成方法来制作更为精练的视频摘要.如何提取视频中的关键画面与如何实现海报自动排版是其中的2个核心问题.对现有的视频关键帧提取方法进行扩展,采用综合视觉关注度模型,提出了基于视觉重要性的关键帧排序算法;在现有排版规则基础上,增加了版面位置对视觉心理感知的影响,设计出位置重要性驱动的视频海报自动排版算法.实验结果证明了文中算法的有效性.

媒体信息量异常或有害股票收益

本文借助一个独特的数据样本,运用媒体对股票的剩余关注度模型,实证研究异常媒体信息量与股票收益之间的关系,以期为投资者进行投资决策提供一定的参考和指导。研究发现:异常媒体信息量越大,该股票在下一个月的平均收益率越低,存在"媒体效应";由此所构造的零投资组合经CAPM模型、FF三因素模型和Car-hart四因素模型调整后,均能获取显著的超额收益,结果具有稳健性。此外,实证结果还表明"媒体效应"所带来的超额收益源于媒体信息量异常大的股票组合的显著低收益,本文认为,这种不对称现象产生的原因可能更多的是由投资者情绪导致的股票价格对媒体报道的过度反应,并进而导致较低的期望收益。

基于网络评论的旅游目的地评价研究——以我国31个省市自治区为例

以创新旅游目的地评价方法为目的,基于旅游网络评论数据,从旅游目的地发展规模和质量两个维度构建旅游目的地关注度—满意度分析(ASA)模型.整合国内8大在线旅游平台评论数据,采集全国23 496个景点的1 368 052条有效评论,建立我国大陆31个省市自治区基础数据库.通过模型化和可视化的方法对省域旅游目的地发展水平进行分析,结果显示:1)网络旅游关注度呈现长尾和极化特征,约80%的在线旅游评论集中在10%的核心旅游景点;核心旅游景点空间聚集度呈现出由高到低的"东—中—西"格局;2)不同类型景点在网络关注度和满意度上均有明显差异,且游客对不同类型景点具有不同的正负面情感特征.基于上述特征分析,结合31个省市自治区ASA定位分析结果,提出了我国大陆31个省市自治区旅游发展优化路径.

化工运行装置HAZOP的过程偏差联合分析法

为提升危险和可操作性分析(HAZOP)在化工运行装置中的应用效果,并加以改进,结合现代大型化工装置10年来HAZOP实践经验,提出联合分析方法。首先,研究工艺过程参与者行为因素,建立过程风险关注度模型;然后,提出工艺偏差漏斗,利用数学模型筛选出全系统可能的偏差趋势和风险因素,经过人工进一步确认后列入HAZOP分析重点;最后,综合各专业资源输出HAZOP报告,进而形成人机互补和层层筛选的方法集合。结果表明:联合分析方法可提高HAZOP的可持续性,提升化工运行装置风险辨识的准确性,进而提升企业的安全绩效。