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日本开放数据利用模式分析及其启示

现代情报 2022年第3期42卷 95-101页

作者：梅傲柯晨亮西南政法大学国际法学院重庆401120

[目的/意义]日本在开启开放数据战略后短时间内成功建立了公益性与商业性兼具的数据利用模式,其经验对我国开放数据战略的展开具有借鉴价值。[方法/过程]对日本开放数据战略全过程中颁布的法律与政策进行规范分析以探究其制度基础,对日... 详细信息

[目的/意义]日本在开启开放数据战略后短时间内成功建立了公益性与商业性兼具的数据利用模式,其经验对我国开放数据战略的展开具有借鉴价值。[方法/过程]对日本开放数据战略全过程中颁布的法律与政策进行规范分析以探究其制度基础,对日本开放数据实际利用案例进行实证分析以考证其运行效果。[结果/结论]日本政府的政策驱动和数据开放者与利用者间的双向互动模式为其取得成绩的主要原因,启示我国应在政策制定、国家级平台建立、数据利用限制与数据使用者互动等方面加以改进提升。

关键词：开放数据公共数据数据使用者数据治理日本

基于深度学习的英文评论细粒度情感分析算法研究

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基于深度学习的英文评论细粒度情感分析算法研究

作者：徐钦晨南京邮电大学

学位级别：硕士

伴随着信息技术和数字经济的高速发展,互联网中的数据信息呈现飞跃式增长,这在为人们带来便利的同时也引发了数据信息人工处理负担过重等问题。细粒度情感分析作为自然语言处理领域的一项基础性工作,在阅读理解、舆情分析、对话系统等... 详细信息

伴随着信息技术和数字经济的高速发展,互联网中的数据信息呈现飞跃式增长,这在为人们带来便利的同时也引发了数据信息人工处理负担过重等问题。细粒度情感分析作为自然语言处理领域的一项基础性工作,在阅读理解、舆情分析、对话系统等许多下游任务中起到重要作用。尽管当前深度学习算法中的语言模型在一些公开细粒度情感分析数据集上表现优异,但当面对多目标复杂文本的序列预测干扰时,文本的情感分类的精确率和召回率极易受到影响,从而降低模型的情感分析性能。针对上述问题,本文将英文评论文本作为分析对象,以提高细粒度情感分析算法性能为目标展开研究工作,评价对象抽取和评价对象情感极性分析两个子任务着手,通过权重共享、预训练模型和注意力模型三个方面对英文文本细粒度情感分析算法进行改进,旨在优化模型面对多目标复杂场景下序列预测不准确时的F1值。主要内容如下:(1)通过提出了一种基于权重共享的细粒度情感分析模型WSABSA(Weight Sharing Aspect Based Sentiment Analysis),解决了英文文本中因序列预测不准确而导致的情感分类模糊的问题。该模型在联合了注意力核模块和ATAE-GRU网络的基础上,对评价对象抽取和评价对象情感极性分析两个子任务算法的网络层参数进行特征融合权重共享,提升了细粒度情感分析算法的情感分类精确率和召回率。实验结果表明,基于特征融合权重共享的方法在英文文本细粒度情感分析任务中有着良好的表现,相较于传统模型,WSABSA模型在三个英文评论基准数据集上的情感分类性能都有不同程度的提高。(2)通过嵌入任务自适应预训练TAPT网络,提出了TAPT-WSABSA模型(Embedding Task-Adaptive Pretraining into WSABSA),解决了目标任务微调效果不佳的问题。该模型通过在与任务相关的无标注语料上进行继续预训练,然后再对特定任务进行微调的方式,帮助模型更好的理解语言特征,避免灾难性遗忘和过拟合情况的发生,从而改善了目标领域词汇表的覆盖率和下游任务的模型性能。实验结果表明,任务自适应预训练TAPT网络的嵌入可以有效提升模型的特征提取能力和时间利用率,从而优化其情感分类的准确率。(3)通过嵌入分层注意力机制HAN,提出了HAN-TAPT-WSABSA模型(Embedding Hierarchical Attention Networks into TAPT-WSABSA),解决了文本,特别是长文本中语义信息获取效果不佳的问题。该模型通过引入单词和句子的两级注意机制,给予文档中的不同句子和句子中的不同单词不一样权重的方式,对模型进行序列优化和针对性表示,提高了评价对象特征提取的性能。实验结果表明,加入分层注意力机制HAN的WSABSA模型可以有效提升文本语义信息的获取水平。

关键词：细粒度情感分析权重共享预训练模型注意力机制

基于并行计算寻找非线性反馈移位寄存器的方法

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基于并行计算寻找非线性反馈移位寄存器的方法

作者：叶炜晨上海交通大学

学位级别：硕士

在流密码中，非线性反馈移位寄存器（Non-Linear Feedback ShiftRegister，NLFSR）是一种常用的、安全性较高的伪随机序列生成器。目前NLFSR领域一个主要的问题是，没有一种普遍有效的数学算法，能够根据给定的周期，直接推导出符合这... 详细信息

在流密码中，非线性反馈移位寄存器（Non-Linear Feedback ShiftRegister，NLFSR）是一种常用的、安全性较高的伪随机序列生成器。目前NLFSR领域一个主要的问题是，没有一种普遍有效的数学算法，能够根据给定的周期，直接推导出符合这个周期条件的所有NLFSR。为了对问题进行研究，就需要大量指定周期的NLFSR的实验数据作为支持。本文主要提出了两种可以快速获取指定周期的NLFSR的编程算法。这两种算法分别是基于GPU并行计算和MapReduce并行计算来实现的。通过并行计算来寻找NLFSR的方法具有性能上的优势，计算速度快，尤其适用于处理高次数的复杂NLFSR。使用并行计算的方法能够快速大规模地计算出符合条件的NLFSR，能够为未来研究寻找指定周期的NLFSR的数学算法提供大量的实验数据。

关键词：非线性反馈移位寄存器并行计算 GPU MapReduce

观赛旅游者时空行为特征与模式研究 ——以2019年中国网球公开赛为例

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观赛旅游者时空行为特征与模式研究 ——以2019年中国网球公开赛...

作者：杨紫晨陕西师范大学

学位级别：硕士

“体育”和“旅游”均是人类社会发展到一定程度的产物,两者在娱乐性以及限制性条件上表现出高度的统一,体育活动的“参与性”和“观赏性”更是更高级别旅游活动产生和发展必要条件。随着节假日调整、带薪休假制度的完善及人均可支配收... 详细信息

“体育”和“旅游”均是人类社会发展到一定程度的产物,两者在娱乐性以及限制性条件上表现出高度的统一,体育活动的“参与性”和“观赏性”更是更高级别旅游活动产生和发展必要条件。随着节假日调整、带薪休假制度的完善及人均可支配收入水平的不断提高,人们对旅游的需求不断发生变化,旅游的类型不断丰富,“体育”和“旅游”之间的强烈“默契”使得二者逐渐融合并蓬勃发展,兼具观赏、参与、体验为一体的观赛旅游得以产生。中国网球公开赛是我国乃至亚洲地区级别最高、规模最大的男女合赛网球赛事,办赛之初便成为我国体育旅游发展壮大的重要引擎,故在观赛旅游研究中具有较强的典型性和代表性;近年来,前往中国网球公开赛举办地进行观赛旅游的群体不断壮大,但是在以往的体育旅游研究中却较少关注旅游的行为主体——人,中国网球公开赛观赛群体年均稳定在20万上下,形成了较为稳定的客源市场;同时,观赛旅游者和中国网球公开赛举办方的矛盾日益加深,关注观赛旅游者逐渐成为行业和学界的共同需求。基于此,本文以2019年中国网球公开赛观赛旅游者为研究对象,定量分析与定性研究相结合,首先利用GIS、距离使用曲线、游客集中度系数、市场集中度描述了 2019年中国网球公开赛观赛旅游客源空间分布特征;其次利用数理统计和GIS空间分析对2019年中国网球公开赛观赛旅游者时间行为特征和空间行为特征进行了分析;并结合参与式观察法进一步归纳得出了 2019年中国网球公开赛观赛旅游者的时空行为模式;最后,探讨了基于上述研究结果的中国网球公开赛可持续发展与良性运营对策与建议。主要研究内容与结果如下:(1)基于问卷调查等一手资料,利用SPSS对2019年中国网球公开赛观赛旅游者的人口学统计特征和出游特征进行了描述性统计,统计发现:2019年中国网球公开赛观赛旅游者性别比例差异较大,近一半观赛旅游者收入区间在5000—15000之间,年龄段以20—30岁为主,同时观赛旅游者学历层次也比较高;在出游特征方面,高铁是观赛旅游者从客源地到达目的地的主要交通工具,城市轨道交通成为连接北京市域内各节点的首选交通工具。同时,分析表明观赛旅游者的出游动机不唯一,且重游率较高。利用GIS绘制了 2019年中国网球公开赛客源空间分布图,发现除宁、藏、台、港、澳外,各地均有客源分布;与北京相邻的冀、辽、晋、豫、陕、鲁等省是主要客源地,但远端的沪和粤客源也较多;研究发现,1090千米半径内包含了 49%的样本,此半径内为中国网球公开赛观赛旅游的主要客源地。基于样本绘制了 2019年中国网球公开赛观赛旅游者空间使用曲线,发现2417千米半径内均有观赛旅游者分布;该曲线是基本型、U型和Maxwell-Boltzman三种曲线的复合;同时认为1734千米是2019年中国网球公开赛的引力场半径。2019年中国网球公开赛观赛旅游者的游客集中度系数为183.9133、市场集中度为0.3467。(2)基于2019年中国网球公开赛观赛旅游者时间行为和空间行为数据。首先绘制了进出国家网球中心观赛旅游者数量变化图,显示10点为入园高峰;14—15点两条曲线相交,此时园区内观赛旅游者数量最多;20—22点为出园最高峰,且凌晨仍有观赛旅游者离开。其次绘制了观赛旅游者出游时间玫瑰图,表明5天是大部分观赛旅游者的出游时长;同时大部分观赛旅游者在国家网球中心进行观赛的时长在5天以下。其次就住宿地点、到访景点、节点轨迹进行了研究,发现林萃桥是观赛旅游者首选住宿地,住宿地点大都分布在轨道交通站点或交汇点,住宿地点整体呈现“单中心”的“反逗号”形态;在到访景点热度上,国家网球中心到访率最高,其次是故宫、天安门;通过研究其节点轨迹发现,国家网球中心是观赛旅游者的始发节点,且轨迹主要沿北京市中轴线布局。(3)2019年中国网球公开赛观赛旅游者时空行为模式。根据国内外前人研究成果、2019年中国网球公开赛观赛旅游者时空行为特征数据、中国网球公开赛的特殊性归纳了观赛旅游者者时空行为模式。发现次中期时间行为模式为“5-5-4”;短期时间行为模式为“当天进——当天出”和“当天进——第二天出”两类。大尺度空间行为特征为“集聚——北京——扩散”;中尺度空间行为模式包含“单一目的型”、“途中型”、“大本营型”三类;小尺度空间行为模式为“途中型”。本文的主要创新点在于将时间地理学、旅游地理学、行为地理学的理论引入到体育旅游的研究中,并尝试用空间——行为互动理论解释研究结果,丰富了体育旅游研究视角、完善了体育旅游研究内容;尝试用参与式观察法和地理信息系统相结合的混合方法研究网球观赛旅游者空间行为特征,同时归纳总结了其时空行为模式。

关键词：中国网球公开赛观赛旅游者时空行为特征时空行为模式

基于杜邦财务分析的中国移动盈利能力提升策略研究

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基于杜邦财务分析的中国移动盈利能力提升策略研究

作者：崔雨晨长安大学

学位级别：硕士

当今社会,人口红利越发不明显,传统的信息通讯业务在市场中呈饱和状态,给行业造成巨大的竞争压力,电信行业在发展中也遇到瓶颈。近些年来,国家为了推动通信行业的发展,出台了许多相关政策进行改革,还建立了相关的监督机制,例如增加流量... 详细信息

当今社会,人口红利越发不明显,传统的信息通讯业务在市场中呈饱和状态,给行业造成巨大的竞争压力,电信行业在发展中也遇到瓶颈。近些年来,国家为了推动通信行业的发展,出台了许多相关政策进行改革,还建立了相关的监督机制,例如增加流量、提高网速、取消收取漫游费用等。在某种程度上,这些政策似乎缩小了通信企业的利润空间,然而企业的经营发展始终在追求盈利能力的提升,由于近几年市场的不稳定性,通信行业面临着诸多困难,市场倒逼企业让利,使得盈利能力大幅度下降,因此通信企业将主要注意力从市场竞争转移到了数字化驱动发展。本文基于杜邦分析方法理论对中国移动盈利能力进行研究,同时结合了与电信行业公司每股利润和资产周转等各项数据作为研究依据,选取我国通信行业公司从2016年到2020这几年间的财务统计信息作为参考对象,为通信运营商在互联网+、数据运营、跨界发展、智能产业、万物联网等方面的转型发展提供财务分析支撑,同时对比每一份年度报告中的数据,随后评估发现了影响公司盈利能力的问题。主要有:销售净利率稳定性不足、总资产周转率呈现下降趋势、权益乘数仍有增长空间及每股收益整体恢复缓慢,并应用杜邦分析方法理论对问题进行详细的因素分析得出以下主要原因:成本费用的非正常增长未能有效控制、应收账款等资产周转周期较长、财务杠杆贡献度不足、主营业务创收能力有待提高等。结合公司发展现状提出了相应的改善措施,主要建议公司从加强成本费用管理、提高应收账款周转周期、充分利用财务杠杆、合理优化股权结构以及加快数字化转型发展等五个方面改进变革,提高公司盈利能力水平,保障公司在“十四五”阶段高质量发展。

关键词：盈利能力杜邦分析净资产收益率财务比率数字化转型

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基于区块链的应急物资供应链模型建构研究

基于区块链的应急物资供应链模型建构研究

作者：王灵晨中原工学院

学位级别：硕士

近年来,各类突发事件对公众安全和社会稳定造成一定程度干扰。应急物资供给是处置突发事件的物质基础,是保障突发事件应急活动有效展开的必要条件。实践中应急物资供应存在需求难以及时完全满足,应急物资供应储备与需求不匹配;信息沟通... 详细信息

近年来,各类突发事件对公众安全和社会稳定造成一定程度干扰。应急物资供给是处置突发事件的物质基础,是保障突发事件应急活动有效展开的必要条件。实践中应急物资供应存在需求难以及时完全满足,应急物资供应储备与需求不匹配;信息沟通失灵,部分区域物资过度供给,应急物资供应链节点弱经济性等问题。本文为解决应急物资供应链的现实困境,引入区块链技术和思想,建构基于区块链的应急物资供应链模型,给出应急物资供应效率提升的新路径。本文选用耦合关系分析和系统动力学仿真的方法,以应急保障类一般物资供应为研究对象,聚焦于提升应急物资供应链的供应效率为最终目标,引入区块链的思想来优化现有应急物资供应链,建构了基于区块链的应急物资供应链模型,以图解决应急物资供应链存在的问题。论文首先基于国内外文献,对国民经济动员视角下应急物资供应链建构的必要性进行了辨析,接着系统解析了区块链的技术优势以及其和应急物资供应链之间良好的耦合关系,运用博弈方法探究耦合关系的系统动力。然后,从物流、信息流、商流、资金链、价值流五个维度,剖绘了应急物资供应链常规模式和区块链模式的运行机理,并对区块链模式下的应急物资供应链的特征识别和模型建构分析,进而建构出基于区块链的应急物资供应链模型。最后,为验证模型有效性和合理性,选取湖北武汉市“新冠肺炎”突发事件下的应急物资供应相关数据,推演基于区块链的应急物资供应链上各变量间的逻辑关系,刻画因果关系和流图,验证区块链技术对于应急物资供应链的优化效果,分析应急状态下信息延迟和运输延迟对模型的干扰作用。论文研究认为区块链技术和应急物资供应链之间存在较好的耦合关系,区块链思想能够解决应急物资供应链的现实难题,提升其物资供给单位参与意愿,实现应急物资管理质量、物资供应效率提升;基于区块链的应急物资供应链模型,相比较于常规供应链和传统应急物资供应链,能够有效降低应急供应链上各节点的库存以及供应链总库存,明显提高应急物资的供给效率,消除供应链运作上的各类干扰;基于区块链的应急物资供应链模型建构能够为应急物资供给提供新的思路和决策参考。

关键词：应急物资区块链应急供应链系统动力学

绿色税收对水泥制造企业绿色转型效率的影响研究

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绿色税收对水泥制造企业绿色转型效率的影响研究

作者：岳冬晨安徽财经大学

学位级别：硕士

水泥制造企业是国家基础工业经济发展的基础,同时也是国家经济发展的重要支撑。但是传统水泥制造业在原料矿山开采和加工过程中对环境的破坏、大气污染非常严重。另一方面,绿色转型和发展成为国家要求企业进步和转型的主流概念,迫切要... 详细信息

水泥制造企业是国家基础工业经济发展的基础,同时也是国家经济发展的重要支撑。但是传统水泥制造业在原料矿山开采和加工过程中对环境的破坏、大气污染非常严重。另一方面,绿色转型和发展成为国家要求企业进步和转型的主流概念,迫切要求企业在绿色转型发展的道路上迈出更加坚实的一步。本文以部分上市水泥企业为例,研究绿色税收对水泥制造业企业绿色转型效率的影响。本文主要做了以下研究,通过对相关理论和政策的收集和整理,研究绿色税收的相关概念和发展情况,从直接作用和间接作用两个维度分析绿色税收对于水泥制造业企业绿色转型效率的机理;其次,在综合水泥行业现状和学术研究成果的基础上,本文从投入和产出角度构建水泥制造业绿色转型效率指标评价体系,基于DEA模型测算水泥制造业样本企业绿色转型效率,将部分上市水泥企业的绿色转型效率量化,分析其自身转型的能力水平;最后,以被测度的水泥制造业企业绿色转型效率为被解释变量,以绿色税收为解释变量,并引入相关的中介变量,进行回归分析研究绿色税收对水泥制造企业绿色转型效率的直接影响和间接影响,对最终的数据结果进行分析,从而得出研究结论。通过上述分析,本文得出以下结论,在水泥制造业企业绿色转型的过程中,,水泥企业的绿色化程度是呈现一个上升的趋势。绿色税收政策的发展能够有效的促进企业的绿色转型效率,但是影响程度有限,并结合行业具体情况提出政府建议和企业建议。

关键词：绿色税收水泥制造企业绿色转型效率 DEA模型

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基于数据挖掘的日志审计系统研究与实现

基于数据挖掘的日志审计系统研究与实现

作者：王宗晨清华大学

学位级别：硕士

日志审计作为实现网络信息管理的重要机制之一,对建立完善的信息管理保障体系具有重要的作用,传统的网络管理日志审计系统存在着检测准确率低、检测速度慢、自适应性差和日志格式无法统一等问题。为了解决这些问题,近几年,出现了基于数... 详细信息

日志审计作为实现网络信息管理的重要机制之一,对建立完善的信息管理保障体系具有重要的作用,传统的网络管理日志审计系统存在着检测准确率低、检测速度慢、自适应性差和日志格式无法统一等问题。为了解决这些问题,近几年,出现了基于数据挖掘的网络管理日志审计系统,数据挖掘是一种新兴的、并且在很短时间内得到了广泛应用的先进的智能化数据分析方法。数据挖掘旨在从大量的数据中提取隐藏的预测性信息,发掘数据间潜在的模式,找出某些常被忽略的信息,以易于理解和观察的方式呈现给用户。本文的主要工作有以下几点:1.学习并研究网络管理、网络安全审计和数据挖掘技术,找出数据挖掘和日志审计在技术上的结合点,建立基于数据挖掘的网络管理日志审计系统;2.重点研究了关联规则算法,学习相应的关联规则算法Apriori和FP-Growth算法,针对这两种算法存在的问题进行研究,并分别从FP树的构造、查找、遍历等几个方面提出了FP二叉树、FP排序树及其改进方法,并最终通过理论分析和实验证明,新算法在时空效率上明显优于现有算法;3.对常见的网络设备的日志格式进行研究和分析,定义了标准事件格式,采集到的所有的日志事件信息都要经过预处理,转换为标准事件,另外,对日志事件进行了分级和丰富,以方便对数据进行数据挖掘和生成报表等操作;4.利用Petri网的理论,给出了网络故障处理的形式化流程定义,为提高故障处理效率,规范化处理步骤提供了一种新的解决方案;5.给出了基于数据挖掘的网络管理日志审计系统的实现方案和系统模型图,将大量的数据挖掘的技术和理论应用于该系统,提高了审计速度及准确性,实现了完整的网络管理日志审计系统。数据挖掘技术和基于数据挖掘的日志审计系统是都是目前研究的热点,本文改进了关联规则算法,并将其应用到基于数据挖掘的日志审计系统中,实践表明改进的算法在时空效率方面优于FP-Growth算法并且具有良好的伸缩性。

关键词：日志审计网络管理数据挖掘关联规则 FP二叉排序树

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基于生成对抗网络的PET图像合成技术研究

基于生成对抗网络的PET图像合成技术研究

作者：肖晨晨桂林电子科技大学

学位级别：硕士

阿尔兹海默症的临床诊断多综合使用脑部磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像和正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography,PET),但同时获取两种模态的图像会花费更多时间和精力。若能通过深度学习技术从MR图像... 详细信息

阿尔兹海默症的临床诊断多综合使用脑部磁共振(Magnetic Resonance,MR)图像和正电子发射型计算机断层显像(Positron Emission Computed Tomography,PET),但同时获取两种模态的图像会花费更多时间和精力。若能通过深度学习技术从MR图像合成所需的PET图像,将会给患者及临床诊断带来很大便利。随着深度学习的发展,生成对抗网络已广泛应用在医学图像合成任务中。因此,本文主要研究基于生成对抗网络的PET图像合成算法,目标是从磁共振图像合成PET图像。针对现有医学图像合成算法存在合成图像模糊、峰值信噪比低的问题,本文的主要工作有以下两个方面:从优化网络结构的角度,设计一种基于改进的pix2pix的PET图像合成算法。将改进的残差初始模块引入到生成器中,通过增加网络深度,提高生成器的特征提取能力。在生成器中引入注意力机制,使生成器更注重图像中的关键特征。采用具有不同感受野的多尺度判别器对合成PET图像进行判别,从而提升生成器的合成能力。最后,在损失函数中融合多尺度结构相似损失,使合成PET图像更接近真实图像。从引入边缘检测器的角度,设计一种基于改进的Ea-GAN的PET图像合成算法。将边缘检测器引入到生成对抗网络中,通过边缘检测器将图像的边缘信息融入到对抗训练中。改进Ea-GAN中的判别器结构,通过缩小判别器的感受野,使判别器更加关注图像中脑组织的细小信息,从而提升生成器的性能。算法还将真实PET图像与合成PET图像的边缘损失融入到损失函数中,进一步提升生成器的性能。ADNI数据集上的对比实验表明,基于改进的pix2pix的PET图像合成算法能很好地学习PET图像的多样性,合成PET图像的MAE、PSNR和SSIM指标都有一定提升。基于改进的Ea-GAN的PET图像合成算法合成的PET图像脑组织结构完整,视觉上十分接近真实图像,合成PET图像的定量指标优于其它算法。

关键词： PET图像合成生成对抗网络残差初始模块多尺度判别器边缘检测器