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大数据、云计算与用户行为经验分析

信息记录材料 2018年第7期19卷 118-120页

作者：陈硕李晓戈西安邮电大学陕西西安710119

大数据与云计算是目前计算机信息技术领域内的两大研究热点,同时也是目前互联网应用的重要发展方向。本文就针对大数据与云计算在用户行为分析方面所面临的机遇与挑战,并进一步探讨了机遇大数据和云计算背景下的用户行为,主要包括了信... 详细信息

大数据与云计算是目前计算机信息技术领域内的两大研究热点,同时也是目前互联网应用的重要发展方向。本文就针对大数据与云计算在用户行为分析方面所面临的机遇与挑战,并进一步探讨了机遇大数据和云计算背景下的用户行为,主要包括了信息组织规范、信息资源整合、分布式数据挖掘等三方面的内容。

关键词：大数据云计算用户行为分析

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聚硅酸金属盐水处理剂的制备和评价

内蒙古石油化工 2011年第15期37卷 64-66页

作者：李晓戈黄荣中海油能源发展深圳油建广东深圳518067

本文介绍了聚硅酸硫酸铝(PSiAS)絮凝剂的制备工艺,以硅酸钠和硫酸铝为原料,制备了聚硅酸硫酸铝(PSiAS)。应用分光光度计对PSiAS絮凝效果进行了考察,直观的反映了铝硅配比、熟化时间、搅拌时间、投加量等因素对PSiAS絮凝性能的影响。并... 详细信息

本文介绍了聚硅酸硫酸铝(PSiAS)絮凝剂的制备工艺,以硅酸钠和硫酸铝为原料,制备了聚硅酸硫酸铝(PSiAS)。应用分光光度计对PSiAS絮凝效果进行了考察,直观的反映了铝硅配比、熟化时间、搅拌时间、投加量等因素对PSiAS絮凝性能的影响。并与其它无机絮凝相比絮凝效果,核算成本,体现了使用PSiAS的处理水的优点。

关键词：水处理无机高分子絮凝剂聚硅酸硫酸铝

面向属性情感分类的无标签数据增强位置感知网络

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计算机工程 2023年第11期49卷 106-114页

作者：蒋慧凯李晓戈安晓春王甜甜阮桁西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 山东大学管理学院济南250100

在现有的属性情感分类研究中,训练模型时大多完全依赖标签数据或需要引入文本级标签数据作为补充,很少关注无标签数据对模型性能的提升。提出一种基于无标签数据增强的位置感知网络(UDE-PAN)。引入交叉可视训练(CVT)的半监督训练算法,... 详细信息

在现有的属性情感分类研究中,训练模型时大多完全依赖标签数据或需要引入文本级标签数据作为补充,很少关注无标签数据对模型性能的提升。提出一种基于无标签数据增强的位置感知网络(UDE-PAN)。引入交叉可视训练(CVT)的半监督训练算法,使模型能够同时利用无标签数据。CVT算法在标签数据和无标签数据中交替训练模型来提升表征学习能力,使模型在无标签数据中学习到额外知识。此外,基于语义相对距离(SRD)嵌入层和动态特征加权(CDW)层捕获属性词和上下文的关系:SRD嵌入层显式地将位置信息建模成特征向量,使上下文特征包含特定的属性信息;CDW层通过动态设置权重系数来感知上下文中与属性词更密切的部分。在SemEval14的2个公开数据集上的实验结果表明:UDE-PAN的准确率分别达到76.23%、82.47%,Macro-F1值分别达到72.13%、73.97%,优于对比的主流模型,验证了模型的有效性;借助CVT算法,无标签数据的训练对模型的准确率平均提升1%,Macro-F1平均提升2%,验证了无标签数据可以有效增强模型性能。

关键词：属性情感分类无标签数据位置感知交叉视图训练注意力机制

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互信息改进方法在术语抽取中的应用

计算机应用 2015年第4期35卷 996-1000,1005页

作者：杜丽萍李晓戈周元哲邵春昌西安邮电大学计算机学院西安710121 中央民族大学理学院北京100081

为了确定改进互信息(PMIk)方法的参数k取何值时能够克服互信息(PMI)方法过高估计两个低频且总是一起出现的字串间结合强度的缺点,解决术语抽取系统采用经过分词的语料库时由于分词错误导致的某些术语无法抽取的问题,以及改善术语抽取系... 详细信息

为了确定改进互信息(PMIk)方法的参数k取何值时能够克服互信息(PMI)方法过高估计两个低频且总是一起出现的字串间结合强度的缺点,解决术语抽取系统采用经过分词的语料库时由于分词错误导致的某些术语无法抽取的问题,以及改善术语抽取系统的可移植性,提出了一种结合PMIk和两个基本过滤规则从未经过分词的语料库中进行术语抽取的算法。首先,利用PMIk方法计算两个字之间的结合强度,确定2元待扩展种子;其次,利用PMIk方法计算2元待扩展种子分别和其左边、右边的字的结合强度,确定2元是否能扩展为3元,如此迭代扩展出多元的候选术语;最后,利用两个基本过滤规则过滤候选术语中的垃圾串,得到最终结果。理论分析表明,当k≥3(k∈N+)时,PMIk方法能克服PMI方法的缺点。在1 GB的新浪财经博客语料库和300 MB百度贴吧语料库上的实验验证了理论分析的正确性,且PMIk方法获得了比PMI方法更高的精度,算法有良好的可移植性。

关键词：术语抽取专业术语知识获取互信息

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定距优化算法仿真实验研究

传感技术学报 2020年第4期33卷 524-528页

作者：穆铮辉陈华东李旭霍瑞坤李晓戈徐磊西安邮电大学计算机学院西安710065 海军工程大学兵器工程学院武汉430000 驻北京地区军事代表局石家庄050003 95985部队河南开封475000

为了实现对运动物体位移的精确测量,使位移测量更加趋向于智能化,利用加速度传感器准确测得运动载体的加速度信号,并深入分析了位移测量控制原理所带来的误差,针对该误差设计了加速度修正算法,使用多项式拟合的方式去除趋势项,利用加速... 详细信息

为了实现对运动物体位移的精确测量,使位移测量更加趋向于智能化,利用加速度传感器准确测得运动载体的加速度信号,并深入分析了位移测量控制原理所带来的误差,针对该误差设计了加速度修正算法,使用多项式拟合的方式去除趋势项,利用加速度常数修正算法对所测加速度进行修正,以数据迭代的方式得到运动物体的位移。利用MATLAB仿真软件对实测数据进行拟合和仿真,实验发现该优化算法定距精度较高,实际平均测量误差为1.40%,可满足工程实际的要求。

关键词：加速度传感器位移控制加速度修正加速度测量

基于深度学习的APP-Store评论情感分析

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计算机与数字工程 2019年第10期47卷 2417-2422,2433页

作者：李鑫李晓戈西安邮电大学计算机学院

网络购物已成为当今一大主流生活方式,使用文本情感分析方法分析购物平台评论数据已经成为发展方向。常用的情感分析方法主要基于传统机器学习方法,依据人工标记好的情感词典,再使用机器学习方法进行情感分析,但情感词典需要人工构建,... 详细信息

网络购物已成为当今一大主流生活方式,使用文本情感分析方法分析购物平台评论数据已经成为发展方向。常用的情感分析方法主要基于传统机器学习方法,依据人工标记好的情感词典,再使用机器学习方法进行情感分析,但情感词典需要人工构建,为了降低对于人工构建情感词典的依赖,使用深度学习方法分析已经成为发展热点。论文应用一种基于长短时记忆神经网络与注意力集中机制结合的文本情感分析方法,研究了字向量和词向量不同粒度的词嵌入输入对于模型性能的影响,通过实验结果表明论文提出的文本情感分类方法,比传统的机器学习方法获得更高的宏平均准确率、宏平均召回率以及F1值。

关键词：情感分析词嵌入长短时记忆网络注意力模型

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云南省典型黄烟主产区土壤环境质量评价

西部资源 2021年第2期 190-192页

作者：李晓戈方亮钟磊珠海市高新建设投资有限公司珠海519000 广东大鹏液化天然气有限公司深圳518001 成都华创联投建筑智能工程有限公司四川610102

武定县是云南省重要的黄烟主产区,土壤养分和土壤质量状况是保障黄烟安全的关键。本次通过对武定县1802件表层土壤样品(0~20cm)中8种重金属元素(As、Cd、Hg、Ni、Pb、Zn、Cu、Cr)数据分布研究,根据《土地质量地球化学评价规范》(DZ/T029... 详细信息

武定县是云南省重要的黄烟主产区,土壤养分和土壤质量状况是保障黄烟安全的关键。本次通过对武定县1802件表层土壤样品(0~20cm)中8种重金属元素(As、Cd、Hg、Ni、Pb、Zn、Cu、Cr)数据分布研究,根据《土地质量地球化学评价规范》(DZ/T0295-2016)和《土壤环境质量农用地土壤污染风险管控标准(试行)》(GB15618—2018),对研究区进行了土壤环境质量评价。结果显示:(1)研究区8种重金属含量均高于全国土壤背景值,研究区内pH变化范围在3.88~8.47之间,平均值为5.33,土壤酸化严重,但重金属含量大多低于云南省土壤背景值,重金属基本不超标;(2)农用地土壤环境综合等级结果表明,一等(无风险)、二等(风险可控)、三等(风险较高)土地面积分别占调查区66.03%、32.17%和1.80%,局部风险较高地区与矿区开采有关,生态风险较低。

关键词：土壤养分重金属环境评价黄烟云南省

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基于多注意力长短时记忆的实体属性情感分析

计算机应用 2019年第1期39卷 160-167页

作者：支淑婷李晓戈王京博王鹏华西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室(西安邮电大学) 西安710121 北京小米智能科技有限公司人工智能与云平台北京100085

属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题,提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆(LSTM-MATT-AC)神经网络模型。在双向长短时记忆(LSTM)的不同位置加入不同类型的注意力机制... 详细信息

属性情感分析是细粒度的情感分类任务。针对传统神经网络模型无法准确构建属性情感特征的问题,提出了一种融合多注意力和属性上下文的长短时记忆(LSTM-MATT-AC)神经网络模型。在双向长短时记忆(LSTM)的不同位置加入不同类型的注意力机制,充分利用多注意力机制的优势,让模型能够从不同的角度关注句子中特定属性的情感信息,弥补了单一注意力机制的不足;同时,融合双向LSTM独立编码的属性上下文语义信息,获取更深层次的情感特征,有效识别特定属性的情感极性;最后在Sem Eval2014 Task4和Twitter数据集上进行实验,验证了不同注意力机制和独立上下文处理方式对属性情感分析模型的有效性。实验结果表明,模型在Restaurant、Laptop和Twitter领域数据集上的准确率分别达到了80. 6%、75. 1%和71. 1%,较之前基于神经网络的情感分析模型在准确率上有了进一步的提高。

关键词：属性情感分析多注意力机制上下文语义特征神经网络自然语言处理

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基于多元线性回归的学生成绩分析

计算机与数字工程 2020年第9期48卷 2089-2092,2151页

作者：张晓李晓戈西安邮电大学计算机学院西安710121

数据分析方法能够发现更多潜在规律,数据挖掘技术在各领域的应用取得了巨大的成功。大量文献研究表明,基于数据分析的方法在教学过程和质量管理中显示出巨大的应用适应性。研究数据来源于榆林学院信息工程学院2003-2015年的学生成绩,首... 详细信息

数据分析方法能够发现更多潜在规律,数据挖掘技术在各领域的应用取得了巨大的成功。大量文献研究表明,基于数据分析的方法在教学过程和质量管理中显示出巨大的应用适应性。研究数据来源于榆林学院信息工程学院2003-2015年的学生成绩,首先利用关联规则算法对学生成绩进行挖掘,找到了课程与课程之间的关联。然后利用多元线性回归建立对信息工程学院计算机科学与技术专业的学生成绩的模型,分析了基础课程学习对相关专业课程学习的影响,为教学管理提供了科学的理论依据。

关键词：学生成绩分析关联规则分析多元线性回归