基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测

有效预测舆情事件的热点内容有利于提高对舆论导向的把控能力和对公众诉求的预判能力. 然而，现有的舆情预测工作大多关注事件整体趋势指标或情感极性的演变预测，鲜有针对舆情事件热点内容的预测研究. 为解决以上问题，本文提出一种基于时间演化图卷积网络的舆情热点内容预测方法：以舆情事件的热点词作为预测对象，首先，通过演化图卷积网络学习各时间片词语的空间关联关系；然后，使用门控循环单元捕捉各时间片词语特征的时序变化；最后，通过全连接层进行输出，实现对舆情事件热点词的预测. 以微博上两个不同的舆情突发事件的相关文本作为数据集，与两种现有热点词预测方法开展对比实验. 实验结果表明，该方法在两个数据集上的精确率分别达到51.21%和50.98%，召回率分别达到50.17%和48.15%，F1值分别达到50.68%和49.52%，均高于两种对比方法，能够更好地完成舆情事件中热点词的预测.     

旅游业高质量发展的微观机理探析——以旅游性价比为中心

旅游业高质量发展以旅游经济质量的提升为基础，其微观机理亟需探索.基于旅游供需两个方面的基本特征，借鉴奥地利学派的价格形成理论，从旅游者利益最大化视角出发，建构了旅游性价比分析的拓展框架和四种典型类型，并利用收入弹性、价格弹性、交叉弹性等工具，对旅游性价比展开动态分析.结合2013—2019年国民收入按五等份分组的平均可支配收入等统计资料，把国民旅游市场分为价格导向型、偏价格导向型、中间型、偏品质导向型和品质导向型五类，并判断这五类市场的规模占比接近正态分布，由此认为，在未来一段时期内，旅游业高质量发展将表现为产品品质竞争和价格竞争的并存并重.依据帕累托最优原则，进一步分析了提高游客让渡价值的途径，指出发展数字旅游、防止市场垄断和增强公共服务，是充分发挥政府作用、促进旅游性价比提升的主要手段.     

结合主动学习与关系图卷积神经网络的社交机器人检测

社交机器人一直在应用中不断发展，并且为了逃避现有的检测方法，变得更加先进和复杂，较大地影响了原有部分社交机器人检测方法的效果.检测社交机器人成为了一项漫长而又艰巨的工作.在社交机器人检测领域中，目前存在着已公开相关数据集较少的情况，需要人工标注大量的数据.本文提出了一种结合主动学习与关系图卷积神经网络(RGCN)的检测方法——ALRGCN,用以解决人工标注大量数据成本较高的问题.其主要思路是利用主动学习方法来扩充标记数据集，以最大化人工标注的价值.主动学习利用种子选择算法构建初始训练集以及不确定性采样方法筛选出较高信息熵的样本，交由分类模型进行训练，旨在通过专业人员的经验来人工标注一些分类器难以分类的数据.鉴于社交机器人通常以集群的形式出现，本文引入了RGCN来捕捉其网络结构特征.RGCN可以有效地分析节点及其相邻节点的属性，进而帮助该节点进行分类.实验在TwiBot-20数据集上进行，通过对比进行使用的基线实验，ALRGCN在F1上取得了2.83%的提升.实验结果证明，ALRGCN在标注样本更小的情况下可以更有效地检测出社交机器人.     

结合主题模型与自监督学习的可控文本生成技术研究

基于大型预训练语言模型的有监督学习方法在可控文本生成任务上取得了优秀的成果，但这些研究都着重于控制生成文本的高级属性(比如情感与主题),而忽略了泛化性问题.现有的基于自监督学习的研究方法则通过句子级别的训练来使模型获得补全整句的能力，使模型做到单词和短语级别的控制生成，但生成与特定属性强相关句子的能力依旧待提升.所以本文提出了一种单词级别(细粒度)与句子(粗粒度)级别相结合的多粒度训练方式：单词级别的主题模型让模型学习主题层面的语义以获得主题到文本的生成能力，句子级别的自监督训练让模型学习整句的表征以获得补全句子的能力.通过主题模型与自监督学习的结合，使模型在单词与短语级别的可控生成阶段取得了更好的效果.实验表明，本文提出的模型在主题契合度以及常规文本生成指标方面优于现有的基线模型.