四大中文数据平台中专利调查分析

以国家知识产权局专利检索及分析系统中井冈山大学2011—2020年产出的专利数据为样本,以“申请（专利权）人”为统一检索入口,从专利检索数量、检索质量、数据加工、数据管理、检索结果导出的便捷性等方面进行调查,利用计量分析法对中国知网、万方、维普经纶知识服务平台、超星发现统一检索平台这四大中文数据平台进行了对比分析,概括出各平台目前存在的主要问题及其原因,可促进数据平台提升一站式服务质量,为用户选择合适的数据平台提供决策参考。     

SQL语言在远程教学平台中的应用

分析SQL语言在现代远程教学平台中的作用,并用实例说明运用SQL语言访问与操作数据库中数据的方法．     

微信平台中的个人信息安全风险及保护对策

微信作为一种新型的即时通信工具,既带来了方便快捷,又在新的交流方式和途径中引发了诸多安全问题。分析了在微信社交平台及微信购物和娱乐平台中引发的个人信息安全风险,针对这些问题提出了相应的保护对策。     

结合词性信息的基于注意力机制的双向LSTM的中文文本分类

基于LSTM的中文文本分类方法能够正确地识别文本所属类别,但是其主要关注于学习与主题相关的文本片段,往往缺乏利用词语其他方面的信息,特别是词性之间的隐含的特征信息。为了有效地利用词语的词性信息以便学习大量的上下文依赖特征信息并提升文本分类效果,提出了一种结合词性信息的中文文本分类方法,其能够方便地从词语及其词性中学习隐式特征信息。利用开源数据并设计一系列对比实验用于验证方法的有效性。实验结果表明,结合词性信息的基于注意力机制的双向LSTM模型,在中文文本分类方面的分类效果优于常见的一些算法。因此识别文本的类别不仅与词语语义信息高度相关,而且与词语的词性信息有很大关系。     

基于贝叶斯网络的企业社交网络招聘风险评价

伴随着社交网络平台的多样化发展,社交网络招聘已成为企业关注的热点.为了有效降低企业社交网络招聘的风险,采用流程图法,结合文献研究结果和专家意见,全面分析了社交网络招聘中的风险因素,进而建立企业社交网络招聘的风险评价指标体系.基于贝叶斯网络方法提出企业社交网络招聘风险的评价模型,将模型应用于企业社交招聘风险评价的实际算例,计算得出社交网络各招聘阶段风险及招聘总风险,按照风险发生概率的大小进行排序,并提出相应的防范对策及建议,验证了评价方法的有效性.     

基于社交网络的定位软件的研究

针对城市社区生活中无识路能力的弱势群体在走失后不能准确描述自己的具体位置,提出了基于社交网络平台的定位系统的总体方案,并设计了该系统的客户端软件和服务器端软件.该系统建立在Android平台上,利用社交网络的开放性、百度地图的定位功能和地图功能以及无线通信网络的便利,实现了跟踪并绘制无识路能力的老人、小孩或者其他弱势群体的运动轨迹,并引导其家人及时发现他们的行踪.经过一系列的测试后,表明该系统具有一定的实用性,可靠性比较高.     

社交网络传播要素分析

社交网络服务是近年兴起的新型网络形式,本文以国内极具代表性的社交网站——“人人网”为例,分析了社交网络传播过程中的传播者、受传者、媒介、讯息以及反馈这五个基本要素。     

基于多头注意力胶囊网络的文本分类模型

文本序列中各单词的重要程度及其之间的依赖关系对于识别文本类别有重要影响。胶囊网络不能选择性关注文本中重要单词,并且由于不能编码远距离依赖关系,在识别具有语义转折的文本时有很大局限性。为解决上述问题,该文提出了一种基于多头注意力的胶囊网络模型,该模型能编码单词间的依赖关系、捕获文本中重要单词,并对文本语义编码,从而有效提高了文本分类任务的效果。结果表明:该文模型在文本分类任务中效果明显优于卷积神经网络和胶囊网络,在多标签文本分类任务上效果更优,能更好地从注意力中获益。     

MVC模式在中小学网络教学平台中的应用

本文探讨了模型-视图-控制器（MVc）设计模式及其在中小学网络教学平台设计中的应用，并结合实例运用Struts进行了实现。     

基于Spark的社交网络特性分析

随着互联网对社会的持续渗透,社交网络得到了迅猛发展,也成为研究的一个热点.在大数据时代,社交网络具有数据量极大的特点,传统的分析技术不能胜任.利用Spark分布式计算系统,进行了社交网络的特性分析.     

社交媒体数据可视化分析综述

社交媒体的出现为人类提供了新的交流方式,同时也产生了大量的数据。这些数据蕴含着丰富的信息,也反映了人类的社会行为。利用可视化分析技术可以对社交媒体数据进行交互式分析,提高人类对抽象信息的理解和综合研判能力。本文首先介绍了可视化分析的步骤。在此基础上,阐述了社交网络可视化、时空信息可视化和文本可视化的实现方式。最后,对可视化分析过程中遇到的问题和挑战进行了讨论。     

微博中个人与非个人用户分类方法研究

分别利用用户名和微博文本对个人与非个人两种用户类型进行判别,并对不同的特征(例如:字特征、词特征等)进行研究分析;其次,在针对用户名和微博文本的两个分类器的基础上,使用贝叶斯融合方法进行分类器融合,充分利用两种文本分类信息同时进行用户类型判断。实验结果表明此方法可以达到较高的识别准确率,并且分类器融合方法明显优于仅利用用户名或者微博文本的分类方法。     

河南大学生使用社交网络情况的调查与分析

本文通过问卷调查与经验取样法相结合,探讨了分析河南部分高校大学生使用社交网络的情况及其对大学生学习生活带来的影响、     

面向大规模社交网络的潜在好友推荐方法

有效的潜在好友推荐是促进社交网络不断增长的重要途径,对于大规模社交网络环境下的复杂计算问题,文章提出了一种适用于大规模社交网络的潜在好友推荐方法,该方法首先将用户的潜在好友划分为"可能认识的"和"可能感兴趣的"2类,然后分别基于用户共同好友关系拓扑图和Profile文本相似性计算模型进行描述,最后基于MapReduce云计算模型对相关方法进行了设计实现。探讨了云计算环境下的潜在好友推荐系统框架设计、大规模用户共同好友关系拓扑图以及Profile文本相似性计算的方法,并通过实验以及应用实例验证了该方法的有效性以及可扩展性。     

不同情境下中文文本分类模型的表现及选择

针对中文文本分类任务中N-Gram,素贝叶斯、K最近邻和TF-IDF等经典而广泛使用的文本分类模型的选择困惑问题,基于万余篇中文新闻文本语料数据,设计了一系列的对比实验,考察了各模型在不同参数、不同训练数据规模、不同训练文本长度、类别是否偏斜等多种情境下分类性能的表现,总结了各模型的特性,为中文文本分类模型的选择和应用提供了实践依据和参考.     

道德推脱对青少年网络欺凌的影响：道德认同的调节作用

采用青少年道德推脱问卷、道德认同问卷和网络欺凌问卷修订版对885名中学生进行调查,考察道德认同在道德推脱和网络欺凌之间的调节作用.相关分析结果显示：道德推脱与道德认同显著负相关,道德推脱与网络欺凌显著正相关,道德认同与网络欺凌显著负相关.调节效应分析显示：道德认同在道德推脱和网络欺凌关系中起调节作用.