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1.
针对目前各类负面思想传播多采用定性分析,未能揭示思想传播内在规律的问题,引入病毒传播理论与数学建模的方法,提出了负面思想传播的IHSRI (Ignorant-HiddenSpread-Removed-Ignorant)模型.首先分析系统中无知者(I)、潜伏者(H)、传播者(S)和移出者(R)这四种状态的网民之间的转换关系,接着建立相应的数学传播模型,求得该模型的平衡点,对模型的局部稳定性进行分析并证明,当基本再生数R0小于等于1时,无负面平衡点局部渐进稳定,当基本再生数R0大于1时,负面平衡点渐进稳定.仿真结果表明,潜伏者(H)到移出者(R)的转移速率ε从0.04增加到0.2,可以使基本再生数R0从5.71减小到2.67;比例系数α从0.8减小到0.15,可以使R0从5.71减小到1.07,可知通过增加ε和减小α可以减小R0的取值,可实现模型趋近于无负面平衡点,提出的IHSRI模型能够准确的描述负面思想传播的过程,证明此模型是合理、有效的.  相似文献   
2.
单片机课程具有较强的综合性与实践性,是高校众多专业的必修课之一。针对传统的单片机课程教学的特点,对单片机理论内容进行了重组,提出了实时动态演示教学方法与项目式教学法,实践表明,教学效果良好。  相似文献   
3.
计算机组成原理是一门理论性和实践性较强的学科。针对现代计算机组成原理课程的特点与重难点,深入研究了计算机组成原理这门课程的课堂教学方法,提出了一些培养学生学习兴趣、提高教学效果的途径和方法。实践表明教学效果良好。  相似文献   
4.
针对现阶段对积极思想传播的研究较少运用动力学模型进行分析的问题,提出了一种基于遗忘机制的积极思想传播ISWI模型。利用Hurwitz判据、Lyapunov稳定性定理和LaSalle不变性原理,分析并证明了思想传播平衡点的局部稳定性和全局稳定性,并得出了传播阈值与思想传播的影响因子遗忘率和接触率之间的关系。仿真结果表明:遗忘率降低时,思想传播的范围会扩大;接触率提高时,传播范围也会扩大。遗忘率与传播范围呈负相关,接触率与之呈正相关。  相似文献   
5.
基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%.  相似文献   
6.
黄贤英  范伟  王森 《科技信息》2007,(33):198-198,263
分析了大学生就业难的原因和影响因素,提出了从业力的5个主要因素,最后介绍了提升学生从业力而进行的实践教学改革,尤其是构建校企合作新模式,将有效地缓解学生就业难的问题,并给企业招聘合格的员工提供了一条捷径。  相似文献   
7.
微博言论往往带有强烈的情感色彩,对微博言论的情感分析是获取用户观点态度的重要方法。许多学者都是将研究的重点集中在句子词性、情感符号以及情感语料库等方面,然而用户自身的情感倾向性并没有受到足够的重视,因此,提出了一种新的微博情感分类方法,其通过建模用户自身的情感标志得分来帮助识别语句的情感特征,具体地讲,将带有情感信息的微博语句词向量序列输入到长短期记忆网络(LSTM),并将LSTM输出的特征表示与用户情感得分进行结合作为全连接层的输入,并通过Softmax层实现了对微博文本的情感极性分类。实验表明,提出的方法UA-LSTM在情感分类任务上的表现超过的所有基准方法,并且比最优的基准方法MF-CNN在F1值上提升了3.4%,达到0.91。  相似文献   
8.
针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏以及用户关系衡量不准确的问题,提出了基于用户非对称相似关系的推荐算法.利用用户的潜在特征的样本数量,结合奇异值矩阵分解,计算用户之间非对称的相似度,明确用户间关系.仿真结果表明,随着邻居数量的增加,该算法的平均绝对误差始终优于传统算法,误差值在邻居数量为40~60之间值为最小,约为0.682,传统算法平均绝对误差值约为0.758,可以看出该算法判断用户关系较为准确,预测评分比传统算法更接近实际评分.  相似文献   
9.
层级标签文本分类旨在从具有层级结构的标签集中选择与文本最匹配的标签。现有的文本分类方法,通常使用编码器提取文本特征进行预测,他们忽视了标签语义、标签之间的相关性、文本特征对标签特征的影响。针对以上问题,提出了融合标签结构的层级标签文本分类模型(Label Hierarchical and Semantic Structure Learning,LHSSL)。LHSSL充分利用了标签语义结构与层级结构信息,通过共享参数的图卷积神经网络学习两种结构的相似特征。然后将标签特征与文本特征动态连接,构造标签模拟分布作为soft target。与不考虑标签信息直接使用LSTM、Bert和添加标签平滑后的LSTM、Bert相比,该模型在四个数据集上的准确率都有了一定的提升。  相似文献   
10.
基于改进协同过滤算法的个性化新闻推荐技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统的基于内容协同过滤算法只是依据用户历史访问矩阵向用户做出推荐,存在数据稀疏以及不能及时反映用户兴趣变化等问题,个性化新闻推荐技术在传统的协同过滤算法基础上提出了新闻文本内容相似度的计算方式和时间窗的概念,新闻内容相似度计算中还考虑了特征词的词性和在新闻中的位置的影响,时间窗用来建立适应用户兴趣随时间变化的模型;实验结果表明,改进后的算法有效地改善了新闻用户历史访问数据的稀疏问题,及时捕获用户兴趣,F-measure值相比传统的算法最大提高了11.5%,平均绝对误差值最高下降了8%,显著提高了推荐质量.  相似文献   
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