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新浪微博的数据采集和推荐方案研究

新浪微博的数据采集和推荐方案研究

作者：俞忻峰南京理工大学

学位级别：硕士

新浪微博作为一种新型的社交应用平台,经过多年的发展,已经成为社交应用的主流。随着“信息爆炸”时代的到来,人们不可能关注所有的微博信息,推荐系统可以发现用户兴趣,针对用户进行个性化推荐。传统的微博推荐系统主要从社交网络的拓... 详细信息

新浪微博作为一种新型的社交应用平台,经过多年的发展,已经成为社交应用的主流。随着“信息爆炸”时代的到来,人们不可能关注所有的微博信息,推荐系统可以发现用户兴趣,针对用户进行个性化推荐。传统的微博推荐系统主要从社交网络的拓扑结构和用户注册信息的方向来考虑,生成相应推荐结果。通常这样给出的结果与用户的兴趣相似度不高。本文主要从用户兴趣的角度出发,分析用户自身发表过的所有微博记录来预测用户兴趣,并给出推荐结果。这样的推荐结果用户针对性更强,更加能满足用户兴趣需求。本文对微博推荐系统的实现过程进行了深入的研究,核心的工作主要分为三个部分：第一部分是新浪微博的数据采集：通过新浪API和网络爬虫这两种方式采集新浪微博的数据,把采集的结果数据作为训练模型的语料库,同时也作为推荐信息的基本来源。第二部分主要对用户进行聚类操作,通过分析用户发表的所有微博,提炼出用户主题模型,然后使用k-means算法对所有的用户主题模型进行聚类操作,把用户划分成k类兴趣相似的用户簇。第三部分关于微博推荐列表生成：用户的所有主题词构成一个用户主题向量,用基于word2vec的文本相似性度量算法计算该簇中其它用户发表的微博与该用户主题向量之间的相似性,得到一个相似度列表。对相似度列表进行排序,取出相似度值最大的N个值所对应的微博加入推荐列表,针对用户进行个性化推荐。最后,利用***的express框架和一些前端库,搭建了一个简单的微博推荐系统,该系统基本实现微博个性化推荐的功能。

关键词：微博数据采集推荐系统聚类 word2vec node.js

基于OpenCL的Lammps短程力算法优化研究

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计算机工程与科学 2015年第9期37卷 1614-1620页

作者：赵成龙施慧彬俞忻峰南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

Lammps是用于分子动力学模拟及其相关问题的一款开源软件,可利用其了解固体、液体性质,应用广泛。支持使用CUDA及OpenCL进行GPU加速。因OpenCL具有跨平台特性,将其作为研究重点。总结了OpenCL内核编程中需要注意的设计原则并阐述了一种... 详细信息

Lammps是用于分子动力学模拟及其相关问题的一款开源软件,可利用其了解固体、液体性质,应用广泛。支持使用CUDA及OpenCL进行GPU加速。因OpenCL具有跨平台特性,将其作为研究重点。总结了OpenCL内核编程中需要注意的设计原则并阐述了一种改进的阿姆达尔定律用于衡量异构平台理论加速性能。测试了Lammps短程力计算在Y485P平台下的性能参数。通过对短程力计算中的关键部分如邻接表的建立及短程力计算部分的内核代码进行优化,使其取得了更好的加速效果。

关键词： GPU Lammps OpenCL 分子动力学短程力内核优化

天然黄铜矿催化过硫酸盐降解卡马西平的效能及机理研究

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高校化学工程学报 2024年第1期38卷 152-158页

作者：马翠路忻马攀峰王艳梅华北水利水电大学环境与市政工程学院河南郑州450046 河南省生态环境技术中心河南郑州450001 华北水利水电大学水资源学院河南郑州450046

针对卡马西平(CBZ)制药类废水难降解的问题,采用天然黄铜矿(NCP)活化过一硫酸盐(PMS)对CBZ进行降解处理。实验结果表明,在pH=7的条件下,当CBZ初始质量浓度为5.0 mg·L^(-1)时,在NCP和PMS投加量分别为1.0 g·L^(-1)和0.5 g·L^(-1)条件下... 详细信息

针对卡马西平(CBZ)制药类废水难降解的问题,采用天然黄铜矿(NCP)活化过一硫酸盐(PMS)对CBZ进行降解处理。实验结果表明,在pH=7的条件下,当CBZ初始质量浓度为5.0 mg·L^(-1)时,在NCP和PMS投加量分别为1.0 g·L^(-1)和0.5 g·L^(-1)条件下,反应30 min后CBZ的去除率可以高达82.34%。自由基淬灭试验和EPR分析得出NCP/PMS体系中的主要活性物质是硫酸根自由基(SO_(4)ˉ·)、羟基自由基(·OH)和单线态氧(^(1)O_(2)),阐明了NCP/PMS体系降解CBZ的反应机理及降解路径。研究选用天然黄铜矿作为催化材料,其来源广泛,减少了复杂、耗能的制备过程,对催化PMS降解水中有机微污染物的处理具有一定的指导意义。

关键词：卡马西平天然黄铜矿过一硫酸盐氧化降解机理

基于图犹豫不确定语言变量的商品属性分析方法

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控制与决策 2024年第6期39卷 2079-2088页

作者：杨志辉俞弋峰东华理工大学理学院南昌330013

为研究消费者对商品属性的认可度,利用文本情感得分将顾客在线评论转化为图犹豫不确定语言数,基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论构建商品属性分析模型.首先,定义图犹豫不确定语言集、图犹豫不确... 详细信息

为研究消费者对商品属性的认可度,利用文本情感得分将顾客在线评论转化为图犹豫不确定语言数,基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论构建商品属性分析模型.首先,定义图犹豫不确定语言集、图犹豫不确定语言数的运算、得分函数和广义距离测度,提出图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子,并研究该算子的相关性质;然后,针对用户群体权重不完全已知的情况,建立优化模型来确定用户群体权重,并在此基础上,建立基于图犹豫不确定语言广义Shapely-Choquet积分加权平均算子和商品在线评论的商品属性分析模型;最后,将该模型应用于某品牌笔记本电脑的属性分析,验证所提出方法的有效性.

关键词： Choquet积分广义Shapely函数图犹豫不确定语言集多属性决策商品属性分析

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基于OpenCL的双GPU基数排序算法

计算机与现代化 2015年第1期 27-30页

作者：赵成龙施慧彬俞忻峰南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016 南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094

为提高基数排序算法在异构并行平台下的资源利用率和算法加速比,提出基于Open CL的双GPU基数排序算法。通过研究并行基数排序思想,以Y485P作为实验平台,使用Open CL技术首先实现单GPU的基数排序算法,之后实现负载平衡的双GPU基数排序。... 详细信息

为提高基数排序算法在异构并行平台下的资源利用率和算法加速比,提出基于Open CL的双GPU基数排序算法。通过研究并行基数排序思想,以Y485P作为实验平台,使用Open CL技术首先实现单GPU的基数排序算法,之后实现负载平衡的双GPU基数排序。测试结果表明,在使用单GPU时加速比为1.3x,使用双GPU时加速比为2.32x。

关键词：基数排序并行计算负载均衡

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含时间因子的删失面板模型的估计与推断

系统工程理论与实践 2024年第9期44卷 3040-3048页

作者：忻恺周亚虹上海大学经济学院上海200444 上海财经大学经济学院上海200433

本文研究了随机相关下的含时间因子的删失面板数据的估计与推断问题.该模型允许了不可观测的个体效应对潜在结果变量有着时变的影响.在假设误差项是对称且相互独立的条件下,给出了模型中的斜率参数与时间因子的识别与估计.文中给出的估... 详细信息

本文研究了随机相关下的含时间因子的删失面板数据的估计与推断问题.该模型允许了不可观测的个体效应对潜在结果变量有着时变的影响.在假设误差项是对称且相互独立的条件下,给出了模型中的斜率参数与时间因子的识别与估计.文中给出的估计量是√N一致且渐近正态的.此外,文中提出的秩得分检验统计量无需对密度函数进行估计,在相对小的样本下也有着较好的表现.蒙特卡罗模拟和关于女性劳动时间的实证应用的结果验证了估计量的可行性.

关键词：时间因子随机相关模型中位数回归删失模型

供应及需求中断下农产品批发商弹性供应链设计研究

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系统工程理论与实践 2024年第2期44卷 595-611页

作者：李珠月赵培忻山东大学管理学院济南250000

以批发市场为核心的农产品供应链是我国农产品流通的主渠道,在保障城市供应、维持农产品供应方面发挥重要的作用.一些批发市场关停、供应中断等会严重影响批发商的正常经营,因此,如何为批发商设计应对此类中断风险的供应链愈发重要.目... 详细信息

以批发市场为核心的农产品供应链是我国农产品流通的主渠道,在保障城市供应、维持农产品供应方面发挥重要的作用.一些批发市场关停、供应中断等会严重影响批发商的正常经营,因此,如何为批发商设计应对此类中断风险的供应链愈发重要.目前针对农产品批发市场的研究较少,一般的供应链设计问题较难反映批发商的采购特点及其面临的中断风险.基于此,本文以供应链利润最大化为目标,根据批发商的经营过程提出了多源采购、加固供应商、后备供应商、后备需求方弹性策略,构建了同时考虑供应需求中断、产品分级、折扣定价、易腐特性的农产品批发商弹性供应链模型,为批发商选择供应商和分销中心,并确定采购数量和运输方案.本文采用蒙特卡罗抽样和k-medoids聚类生成供应及需求中断场景,并对不同定价方案、需求变化、弹性策略、设施中断、中断强度下的农产品供应链设计结果进行敏感性分析,为批发商的科学决策提供参考.

关键词：批发商供应链设计供应商选择供应链中断弹性策略

浅析鲁特·彼得斯设计视野对当代首饰设计的突破与影响

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文物鉴定与鉴赏 2024年第5期272卷 146-149页

作者：俞忻泽南京理工大学江苏南京210000

回顾传统首饰设计理念,装饰和财富价值一直是客观存在的创作宗旨。然而,随着当代艺术运动的兴起,鲁特·彼得斯也以首饰艺术家的身份加入了这股浪潮。文章对他的创作生涯进行梳理和归纳,从概念、材料、工艺和展示等角度分析其在首饰领域... 详细信息

回顾传统首饰设计理念,装饰和财富价值一直是客观存在的创作宗旨。然而,随着当代艺术运动的兴起,鲁特·彼得斯也以首饰艺术家的身份加入了这股浪潮。文章对他的创作生涯进行梳理和归纳,从概念、材料、工艺和展示等角度分析其在首饰领域中的非凡突破,阐述他是如何构建身体、物体与概念的多元化关系。他对思维创新的努力以及对哲学启发的挖掘皆为后世产生了不容小觑的影响,推动当代首饰形成以智性内涵为核心的思想转化,鼓励当代艺术家进行强烈的自我表达和艺术创作。

关键词：当代首饰鲁特·彼得斯概念主义创新思维

维普期刊数据库博看期刊

基于可解释Transformer网络的多模态医学数据预测与分割研究

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基于可解释Transformer网络的多模态医学数据预测与分割研究

作者：俞泽峰南昌大学

学位级别：硕士

随着医学信息智能化的发展,电子病历和医学影像已成为疾病的核心数据。电子病历记录了结构化诊疗信息,医学影像则提供了非结构化病变信息,互为补充发挥了重要作用。智能化可解决人工决策效率低下、信息过载、个性化诊疗等问题,而现有方... 详细信息

随着医学信息智能化的发展,电子病历和医学影像已成为疾病的核心数据。电子病历记录了结构化诊疗信息,医学影像则提供了非结构化病变信息,互为补充发挥了重要作用。智能化可解决人工决策效率低下、信息过载、个性化诊疗等问题,而现有方法面临着精度有待提高、模型可解释性弱、数据不平衡等挑战。同时,基于注意力机制的Transformer网络具有捕捉全局信息和处理长程数据等优势,为医学自动化分析开辟了新途径。本文以脓毒症的电子病历和脑肿瘤的磁共振影像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)为研究对象,提出了3种基于Transformer网络的疾病预后预测和诊断分割方法,采用了可解释方法明确模型与数据的相关性,为临床诊疗提供了定量依据。本文主要研究内容如下:(1)提出基于可解释集成型Transformer与医学电子病历的脓毒症预后预测算法SFormer。首先,采用My SQL关联多参数数据库,依据医学领域知识构建年龄和35个血液检测因子的电子病例库So M;其次,改进过采样SMOTE方法缓解类不平衡;然后,提出融合Transformer的网络提取预测因子特征,经过多层感知机实现预后预测;最后,使用SHapley Additive ex Planations(SHAP)、Pearson相关性矩阵、单双因子预测分布图,从全局指标与局部凝血免疫因子两方面进行可视化解释。本章在电子病历库So M上,将SFormer算法与逻辑回归(Logistic Regression,LR)、决策树(Decision Tree,DT)、随机森林(Random Forest,RF)、长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)和门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit,GRU)等七种对比算法,进行性能评估比较。实验结果表明:SFormer算法的工程特征曲线下的面积(Area Under the Curve,AUC)、准确率、特异性、敏感性和F1指标分别达到了0.930、0.884、0.831、0.935、0.891,相较七种对比算法分别提升了2.09%～19.84%、2.22%～24.34%、1.23%～16.69%、0.37%～33.42%、2.10%～25.32%。由可解释分析可知,SHAP显示了年龄、白蛋白、尿素氮是模型决策的三个主要因素,Pearson相关性矩阵提示了凝血免疫的重要性,单双因子预测分布图表明了凝血因子超过正常区间不利于脓毒症预后。因此,结构化电子病历结合Transformer的模型,能够取得良好的脓毒症预后预测性能,并为决定疾病进展的因素提供可解释依据。(2)提出基于ViT空间金字塔与通道注意力的脑肿瘤影像分割算法AFormer。该方法基于编解码U型架构,引入通道注意力快速定位感兴趣的病灶区域,进一步提出基于Vision Transformer(ViT)与空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)的特征提取模块,扩大感受野覆盖全局特征图,获得多尺度MRI影像特征信息。AFormer使用Generalized Dice Loss解决类别不平衡促进训练数据的收敛,同时采用组归一化规范多模态数据,以减弱数据漂移等对模型稳定性的影响。本章将AFormer应用于Bra TS2020数据集,完成以不同空洞率和不同模块位置为变量的多组消融实验,并采用Grad-CAM注意力图可视化解释网络内部的关键特征。实验结果表明:AFormer在增强区(Enhanced Tumor,ET)、全瘤区(Whole Tumor,WT)和核心区(Tumor Core,TC)上的Dice系数分别达到了0.726、0.891、0.806,较Trans BTS分别提升1.82%、2.06%、4.68%,在WT上的分割性能优于Bra TS2020竞赛前三名算法。因此,非结构化MRI结合ViT和ASPP等结构,充分利用长程捕捉和多尺度提取的能力,削弱病灶形状不规则和类不平衡的影响,尤其提升水肿等大病灶区域的分割精度。(3)提出基于双聚合ViT和卷积注意力的脑肿瘤影像分割算法UFormer,并设计基于Py Qt5和Py Charm UI的PC端多模态脑肿瘤分割系统。在AFormer的基础上,将ViT空间金字塔替换为双聚合ViT,进行全局MRI影像特征的交互建模,提升模型表征能力。将通道注意力替换为卷积注意力,自适应学习通道与空间域的交互性,实现精细化特征提取。将UFormer应用于Bra TS2020数据集,实验结果表明:UFormer在ET、WT和TC上的Dice系数为0.730、0.896和0.810,较AFormer分别提升0.55%、0.56%、0.50%,W

关键词： Transformer 医学影像分割电子病历脓毒症脑肿瘤