水性聚氨酯阻燃纳米复合材料的Click反应制备及性能

以4,4'-二羟甲基-1,4-庚二炔功能单体作为扩链剂制备了端炔基功能化聚氨酯,与叠氮基改性纳米蒙脱土(MMT-N3)、纳米氢氧化铝(ATH-N3)和纳米氢氧化镁(MH-N3)通过Click反应制备了水性聚氨酯(WPU)阻燃纳米复合材料.采用红外光谱(FTIR)、核磁氢谱(1H NMR)和扫描电子显微镜(SEM)对WPU阻燃纳米复合材料的结构进行了表征,对比研究了纳米阻燃剂配比和制备方法对WPU阻燃纳米复合材料的氧指数、动态燃烧行为和热稳定性的影响.阻燃性能研究结果表明,当MMT-N3,MH-N3和ATH-N3的质量分数分别为7%,2%和1%时,采用Click反应制备的复合材料的氧指数比纯WPU高7%,点燃时间从10 s延长到29 s,峰值热释放速率和烟释放速率分别降低了41%和42%.热失重分析结果表明,当MMT-N3质量分数为10%时,与WPU相比,采用Click反应制备的MMT/WPU复合材料在热失重50%时的温度提高了21℃.复合材料断面和燃烧后残渣的SEM分析证明在聚合物基体中Click反应是分散纳米材料的一种有效方法.

不同程度感音神经性听力损失儿童ASSR、click-ABR反应阈与行为听阈的相关性

目的探讨不同程度感音神经性听力损失儿童听性稳态反应(ASSR)、短声听性脑干反应(click-ABR)与行为阈值的相关性及在听障儿童听力评估中的价值。方法回顾性分析2019年1月至2019年12月确诊的46例(92耳)感音神经性听力损失儿童的ASSR、click-ABR及行为听阈结果,其中,轻度听力损失4耳,中度听力损失26耳,重度听力损失33耳,极重度听力损失29耳;分析不同程度听力损失者ASSR、click-ABR反应阈与行为听阈的相关性。结果0.5 kHzASSR反应阈与行为阈值的差值较1、2、4 kHz大,其中轻中度听力损失程度耳0.5 kHzASSR反应阈值与行为阈值的差值最大,为17.67±10.98 dB;不同程度听力损失组各频率ASSR反应阈与行为阈值均存在显著的相关性,相关系数均>0.7;轻中度、重度及极重度听力损失耳2、4 kHzASSR反应阈及行为听阈平均值与click-ABR存在显著的相关性,且ASSR反应阈与click-ABR反应阈相关系数(分别为0.810、0.851、0.870)大于行为阈值与click-ABR反应阈相关系数(分别为0.622、0.746、0.813)。结论本组不同程度感音神经性听力损失儿童ASSR反应阈与行为听阈有显著相关性,ASSR、click-ABR和行为测听联合应用,能更准确地评估婴幼儿听力。

基于用户多类型反馈行为序列的点击率预估模型

在推荐系统中,现有的点击率预估模型通常采用用户近期点击过的行为序列作为模型的输入,这将使模型难以得到全面的用户兴趣表示,导致模型无法获得最优的精度。为了解决这个问题,引入一个基于用户多类型反馈行为序列的点击率预估模型(UMFB)。该模型中多种类型的用户行为序列包括隐式反馈序列和显式反馈序列,并且能够对不同的用户兴趣偏好进行建模。鉴于隐式反馈序列中包含大量的噪声,结合基于傅里叶变换的兴趣去噪层来减轻干扰。此外,为了解决显式反馈序列数据的稀疏性问题,部署基于对比学习的兴趣增强层来提高建模效果。最后采用个性化兴趣融合层对用户的偏好进行建模。为了验证UMFB模型的有效性,在短视频推荐领域的KuaiRand-Pure和KuaiRand-1K数据集上进行了对比实验,结果表明,与DMT基线模型相比,UMFB模型的AUC分别提高了1.07和0.91个百分点。

恶意点击类制造虚假流量行为的刑法治理

恶意点击类制造虚假流量行为系网络黑灰产业链中的一种,其复杂性和关联性使得相关犯罪行为得以通过网络空间肆意传播,不仅具有严重的社会危害性,也增加了相关行为的定性难度,已成为中国刑法理论亟需解决的问题。虽然恶意点击行为的出现对传统罪名的适用提出了一定挑战,但刑法在规制相应犯罪行为时也不应过度“积极”,而应当注意适用的限度。针对恶意点击类制造虚假流量行为,司法应总体把握恶意点击的行为样态,以上下游相结合的方式,对恶意点击行为进行整体评价,既要判断上游行为是否构成侵犯计算机信息系统类犯罪,也要重点审查下游行为是否符合《中华人民共和国刑法》第287条的规定,以实现对恶意点击行为的合理规制。

网络用户的查询与点击行为研究

本文描述"网络用户搜索中语言使用行为的实验研究"的第二部分工作,包括定性数据处理与分析,网络搜索式的句法、语义和构造,以及用户点击行为中的语言利用问题。在前文所述实验的基础上,使用内容分析法进行定性数据分析。研究结果显示:句法在用户构造检索式时影响较弱;修改与调整、缩检二者是主要的语义调整方法;检索式构造有3种方式,同时又受到既有检索结果的影响;标题、摘要和来源是用户判断网页相关的主要依据。

网络检索用户行为可靠性分析

基于大规模真实网络用户的行为日志,对用户与网络搜索引擎系统的交互过程和用户决策过程展开研究.通过比较具有相关信息的用户点击和普通点击的分布,对用户点击的3类上下文背景特征进行分析,从而实现对用户点击的可靠性评估.实验结果表明,通过对用户点击的上下文背景的特征分析,能够发现用户检索行为中的思维决策过程,并进而对用户点击的可靠性进行有效的评估.

个性化跨语言学术搜索技术研究

学术搜索引擎是一种行业化的搜索引擎,但因其缺乏个性化的服务,使得用户的学术文献检索效率低下,海量的数字学术资源得不到充分利用。本文使用Google翻译,研究基于机器翻译的中、英、俄、法和西班牙等五个语种跨语言学术检索。在跨语言学术搜索的基础上研究个性化检索技术,提出一种基于聚类的个性化信息检索方法：通过观察用户对搜索结果聚类的点击行为,生成并更新用户实时兴趣模型,采用余弦夹角公式计算用户实时兴趣模型与搜索返回结果的相似度,根据相似度大小,为用户提供个性化重排序的搜索返回结果。实验结果证明了提出方法的有效性。

搜索引擎用户点击行为分析

基于大规模分布式搜索引擎系统——北大“天网”的用户点击记录，本文研究发现：用户点击不同URL的数量遵从Heaps定律，点击URL的频度频级服从类Zipf分布，点击URL与页面大小相关，点击URL具有时间局部性，其顺序具有自相似性特征等一些具有普适性的规律。提出了利用点击日志确定相近查询词的一个新的有效算法。这些研究结果对于掌握用户的搜索行为，完善搜索引擎系统的设计，提高检索服务的效率和质量具有重要的意义。

网络教学中学习者行为研究

网络教学摆脱了传统教学时间和地域因素的限制,但是现有的网络教学只是简单地将学习内容进行堆积和罗列,不同学习背景的学习者难以分辨哪一部分是适合自己的学习内容,严重影响了网络教学的效果。本文通过对学习者学习行为的判断,为学习者推荐合适的学习序列,从而达到针对不同学习者的行为,为学习者设计不同学习策略的目的。

基于大规模日志分析的搜索引擎用户行为分析

用户行为分析是网络信息检索技术得以前进的重要基石,也是能够在商用搜索引擎中发挥重要作用的各种算法的基本出发点之一。为了更好的理解中文搜索用户的检索行为,本文对搜狗搜索引擎在一个月内的近5 000万条查询日志进行了分析。我们从独立查询词分布、同一session内的用户查询习惯及用户是否使用高级检索功能等方面对用户行为进行了分析。分析结论对于改进中文搜索引擎的检索算法和更准确的评测检索效果都有较好的指导意义。

两亲性PS-b-PEG嵌段共聚物刷的合成及响应行为

利用原子转移自由基聚合(ATRP)和点击化学(Click)反应,在硅基底上制备了聚苯乙烯-b-聚乙二醇(PS-b-PEG)两亲性嵌段共聚物刷.首先,利用ATRP方法在表面改性的硅片引发苯乙烯单体(St)的聚合,得到PS-Br均聚刷,然后通过叠氮化钠(NaN3)将均聚刷末端功能化为PS-N3,再与炔基聚乙二醇甲醚(Alkynyl-PEG)发生Click反应,得到PS-b-PEG嵌段共聚物刷.通过X射线光电子能谱(XPS)和接触角测量仪表征了聚合物刷的表面化学组成和表面亲疏水性质,证明在硅基底上接枝了嵌段共聚物刷.用原子力显微镜(AFM)观察了PS-b-PEG嵌段共聚物刷在不同溶剂处理后的形态结构变化,研究了其响应行为.

影响搜索引擎营销效果的关键因素分析

此文从消费者的搜索行为入手,对可能产生的搜索结果、屏幕关注度分布和点击行为等展开分析,分析了影响搜索引擎营销效果的主要因素,以及控制和改变这些要素对营销效果的影响.这些要素包括:关键词所反映的搜索动机、信息项出现的位置、前后项关系、以及搜索动机与营销诉求的关联性等.文章采用实证分析方法,模拟用户浏览搜索引擎页面的过程,分析在不同环境下用户的点击行为.研究结果表明,企业的营销诉求与客户搜索目的的关联性、信息项在屏幕页面的排名、前后项的相对位置关系等都对点击率(搜索引擎营销效果)有很大影响.

搜索引擎点击模型综述

搜索引擎用户在与搜索引擎的交互过程中反映出的隐性反馈信息(主要是点击行为信息)是搜索引擎用来改进结果排序的重要影响因素。然而,由于结果位置、展现形式等各种因素的影响,将反馈信息直接应用于搜索排序任务往往难以取得较好的效果。针对这一问题,研究人员提出了构建描述用户点击行为的点击模型,并基于不同的点击模型估计用户对展现结果的浏览概率,进而尝试去除结果展现位置等因素对用户行为的偏置性影响,以达到更好利用隐性反馈信息的目的。作为一种用户交互信息的有效利用方法,点击模型在学术界得到了充分关注,并在工业界得到了广泛的应用。本文是一篇针对点击模型发展过程的综述性文章,对点击模型发展过程中有代表性的多种模型进行了介绍。

查询重构行为与满意度关系研究

对查询重构行为和满意度的关系进行研究,包括查询重构情境、查询间隔时间、查询重构类型、点击网页数量,以及点击网页位置与满意度之间的关系,进而为查询系统优化提供依据。使用屏幕录像软件记录用户查询重构过程,采集实验数据。运用统计学方法分析查询重构行为变量与满意度的关系。结果显示:在原始查询存在满意结果情境下,查询重构满意度更高;查询间隔时间增加,满意度下降;不同查询重构类型下,用户满意度存在一定差异,其中详细化和平行移动查询重构满意度最高;用户点击结果列表页面越多,找到满意结果的概率越低;用户点击网页位置为2时,满意度比例最高,在点击位置大于2后,满意度随点击位置下降。

基于点击流数据的用户近期兴趣视图生成方法

利用点击流数据综合分析用户点击行为,同时考虑用户对所点击页面的浏览行为和具体内容,分别引入操作行为权重和特征词条权重,提出一种基于点击流数据的用户近期兴趣视图生成方法。

基于浏览器收藏夹的用户行为研究

网络用户可以使用浏览器收藏夹收藏网页并快速访问其中内容。基于收藏夹的用户行为研究将对用户个性化、网页质量评估、大规模网页目录构建等方面的工作具有指导意义。该文使用近27万个用户的收藏夹数据,从组织结构、收藏内容和用户兴趣三个方面对用户收藏行为进行了研究。首先,我们提出收藏夹浏览点击模型,分析了收藏夹结构特征和使用效率;其次,通过与PageRank值比较,我们发现用户倾向于收藏质量高的网络资源;最后,我们结合ODP分析了收藏夹用户的兴趣分布特点。

用户行为在信息检索中的研究现状及发展动态评述

用户搜索行为已受到了学者们的广泛研究,并涌现出了许多优秀的研究成果!,本文跟踪国内外重要研究成果,对其研究现状进行了总结和评述,并提出了面临的诸多挑战。研究主要涉及到不同类型的用户、检索行为的类别、主要研究方法、实际应用几个方面。研究结果表明,搜索用户的行为研究更加隐式化和细分化,研究数据收集更加多样科学化,研究方法和模型更加丰富化,实际应用更加广泛化。用户搜索行为中包含着非常重要的隐式信息,借助科学的数据收集和分析方法对其进行充分挖掘和应用将不断改进检索系统的服务能力,提高用户的检索满意度。但由于用户检索行为的随机性、隐含性等特点,目前对检索用户行为的研究还存在许多不足之处,比如研究针对特定实验环境开展而通用性和外效性不强,因为其无法确保抽样数据的充分性和多样性等。

面向用户互联网访问日志的异常点击分析

随着互联网用户人数的日益增长,用户行为分析已经成为互联网技术领域重要的研究方法之一。在日志中去除异常点击,对于准确挖掘用户行为的意图和习惯十分重要。该文采用某公司提供的真实用户互联网访问日志,对日志中的连续点击,单IP多用户以及单用户多IP等可能的异常点击,从访问集中度,用户平均访问量等方面进行了分析。我们认为对于连续点击,用户行为分析研究人员可以分情况滤去多余点击或该用户所有点击,而对于单IP多用户和单用户多IP的点击,我们建议不做处理。

基于点击流的客户行为分析引擎的设计与实现

给出了一个基于点击流的客户分析引擎的设计,通过对ExLF日志文件格式进行扩充,分别利用基于嵌入Session变量的Cookie识别机制和时间窗口模型来对用户及用户访问事务进行识别,同时给出了数据源收集的具体数据库表格。在结合聚类和CLV价值分析识别核心客户后,进一步将点击流会话事务文件与商务网站的内部数据相结合,利用改进的Apriori算法,进行多维关联规则挖掘,从而实现对用户行为和兴趣模式进行分析。

高效识别用户上网行为和提高大数据准确性的研究

针对网络产生的大量用户上网行为记录数据,探讨如何在海量数据中提取有用的信息,为学校领导提供决策支持和科学依据。提出了建立网络行为特征和AC算法检测模型来识别网络用户上网行为的方法,该方法通过检测模型识别服务器响应的content-type类型,判断其是否为提前预设的类型,如果是则将其标注为有效访问。实验结果表明,该方法能够有效识别用户实际点击访问网站行为,为学校大数据分析提供准确的数据来源,进而能够为学校领导者的决策提供有力的支持。