融合美国商业管制清单和专利的技术链关键路径识别研究——以EDA软件领域为例

[目的/意义]在美国对华技术出口管制日益升级的背景下,本研究提出一种在专利引文网络中融合美国商业管制清单数据识别关键路径的方法,尝试寻求技术突破或技术替代方案,该方法具有较高实际应用价值。[方法/过程]在专利引文网络中融合商业管制清单数据,在路径组合权重中引入管制权重以衡量技术受到管制的程度,引入语义权重提高路径技术主题一致性;采用动态规划的广度优先搜索网络获得组合权重最大的路径集合;根据路径上所有专利的平均语义将候选关键路径进行聚类,选择各个类中组合权重最大的路径作为不同技术环节上的关键路径。[结果/结论]在EDA软件技术领域的实证结果表明,该方法能够识别领域内5个不同技术环节上受到管制的关键路径,并通过对比引入管制权重前后的结果探讨管制权重在该方法中的重要作用。

基于小波变换的关联交叉口群关键路径识别方法

为提升关联交叉口群信号控制的性能,针对关联交叉口群各交叉口关联性强的特点,采用小波变换对关联交叉口群各进、出口的交通检测流量数据进行分解、降噪、重构,并利用系统聚类方法识别关联交叉口群的关键路径;最后应用南京市广州路某交叉口群的实测数据对模型的可靠性进行了检验。结果表明:该模型识别的交叉口群关键路径与实际情况相符;该关键路径识别方法受外界干扰小,适用于各种交通状态,拥有较高的运算效率和可靠性,可作为关联交叉口群信号控制优化的基础。

基于FTA-BN的食品安全风险评估与控制模型

为探究食品链中的薄弱环节,控制食品安全风险,提出基于FTA-BN模型的风险分析方法。首先,构建风险因素、风险事件的故障树,并将故障树映射为贝叶斯网络;然后利用贝叶斯正向推理预测食品安全风险发生概率,并结合反向推理对风险事件进行故障排查;最后利用互信息进行敏感性分析,辨识薄弱环节;提出以环节控制为核心,结合最大后验假设问题和最大后验概率的方法逆向识别诱发风险事件的关键线路。以2009—2014年猪肉食品安全为例进行实证研究,结果表明,猪肉食品安全风险概率为2.41%,其中加工环节是引发食品安全问题的高危环节,食品安全监测能力不足、使用不合格原料、销售不合格产品、滥用添加剂等是导致风险事件发生的关键因素。

特定舆情的意见领袖挖掘和关键传播路径预测

【目的】对社交网络进行有效的监管,在一定程度上把控和干预舆情的传播和发展变化。【方法】提出一种综合拓扑势网红度、传播力和关注度的意见领袖挖掘模型OLMT,由此可以从更多的角度、更加客观地进行意见领袖挖掘。此外,对Transformer模型进行改造,构建社交网络传播行为预测模型MF-Transformer,利用其高度并行性和注意力机制,可以更加高效、准确地预测意见领袖的转发行为。【结果】结合意见领袖挖掘结果以及传播行为预测结果,有效预测舆情传播过程中由意见领袖构成的关键传播路径。预测结果的查全率和查准率分别达92.17%和99.07%,明显高于其他方法。【局限】实验主要面向特定舆情事件的新浪微博数据集,没有面向推特等数据集。【结论】本文提出的意见领袖挖掘模型和传播行为预测模型不仅可以更加准确地挖掘出意见领袖,而且可以有效预测舆情传播过程中的关键路径。