基于回归树与衰减函数的在线负面口碑影响力预测

影响力预测是企业在线负面口碑处理的关键环节.论文通过综合考虑信息发布者特征和信息内容特征两个维度形成特征空间,采用影响力衰减函数描述负面口碑影响力的多变趋势,提出了一种基于回归树与衰减函数的IMM-RTDF模型来预测在线负面口碑的影响力.实验结果表明,考虑信息内容特征有助于提高预测精度,同时发现用不同的衰减函数能更好地描述异质负面口碑影响力的变化趋势,进而能提高模型性能.基于此方法的在线负面口碑处理策略为企业进行客户关系管理和资源配置提供了决策支持.     

基于信息传播理论的微博协同过滤推荐模型

高速发展的微博带来信息富余,也带来了信息过载,不断新增的非结构化微博文本内容和复杂的社会网络关系导致个性化推荐难以实施.针对微博网站特征,提出一种基于信息传播模拟的协同过滤推荐模型并给出推荐框架图,解决推荐的数据稀疏性和冷启动问题.首先,通过自然语言处理技术处理非结构化文本内容,获取关键词为推荐对象,构建用户-关键词偏好模型;然后,采用一阶马尔可夫随机游走模拟用户偏好在社会网络中的传播过程,得到用户-关键词偏好矩阵.实验使用来自新浪微博的数据集,采用平均绝对误差、准确率和召回率三个指标评价推荐模型,并与基准模型进行对比.实验结果表明,因整合了社会网络结构信息,基于信息传播的协同过滤推荐模型的效率比基准模型有明显提高.     

长沙市临床护士腰背痛患病率及防护现状

目的了解长沙市临床护士腰背痛患病率及劳动保护现状。方法在长沙市随机抽取三家公立医院的临床护士,调查其腰背痛及职业防护现状。结果共回收有效问卷426份。腰背痛年患病率和1个月患病率分别为81.2%和64.1%,腰背痛对临床护士的生理、心理和生活均产生一定影响,长沙市临床护士腰背痛防护培训率仅为13.8%。结论护士职业的腰背痛发病率较高,加强教育宣传和培训,建立完整的腰背痛防治体系,促进护士职业健康。