检索结果-南通市图书馆

基于改进DFS算法的关键用户态势感知技术研究

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电工技术 2023年第5期 48-50页

作者：蔡建逸林裕新马思欣吴泽鑫朱俊樾广东电网有限责任公司汕头供电局广东汕头515000

配网调度重点保障重要、关注、敏感、保供电用户等关键用户,大面积停电时,关键用户失压或无法及时复电,将严重影响电网稳定运行和社会影响。目前,态势感知技术已成为发展趋势,但受制于主配图模拼接、配网数据动态变化等原因,涉及大面积... 详细信息

配网调度重点保障重要、关注、敏感、保供电用户等关键用户,大面积停电时,关键用户失压或无法及时复电,将严重影响电网稳定运行和社会影响。目前,态势感知技术已成为发展趋势,但受制于主配图模拼接、配网数据动态变化等原因,涉及大面积停电场景的关键用户态势感知技术研究较少,实现关键用户精准复电的功能实用化存在一定难度。从实用化方向提出改进配网OCS深度优先搜索算法,快速获取主配网数据特征,并建立一套算法,实现配网关键用户态势感知技术,支持快速复电决策,保障电网安全运行和关键用户供电可靠性。

关键词：优先搜索态势感知快速复电关键用户配网

ERP关键用户向实施顾问知识转移影响因素研究

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情报杂志 2009年第11期28卷 139-144页

作者：尹洁葛世伦李锋吴洁施琴芬江苏科技大学经济管理学院镇江212003 南京邮电大学科技处南京210003

有效的知识转移将提高ERP项目的成功率。通过51个制造企业ERP项目的128份有效问卷调查,从知识自身特征、转移情境特征、知识源特征、知识接收方特征四个方面实证研究了ERP实施过程中关键用户向实施顾问知识转移的影响因素。

关键词：知识转移关键用户实施顾问影响因素

基于SNA的事故灾难舆情关键用户识别及治理

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情报学报 2017年第3期36卷 297-306页

作者：谭雪晗涂艳马哲坤中央财经大学信息学院北京100081

基于社会网络分析方法(SNA)研究事故灾难舆情传播的网络结构、节点地位对信息的传播效率的影响等问题,力图提出针对关键节点的网络舆情治理策略。以最近的四件重大事故灾难为例,运用Gephi分析信息传播网络拓扑结构,探究事故灾难舆情在... 详细信息

基于社会网络分析方法(SNA)研究事故灾难舆情传播的网络结构、节点地位对信息的传播效率的影响等问题,力图提出针对关键节点的网络舆情治理策略。以最近的四件重大事故灾难为例,运用Gephi分析信息传播网络拓扑结构,探究事故灾难舆情在网络结构中的相似性,以排除网络结构对舆情传播的影响,进而基于SNA筛选出舆情中的两类关键用户:关键信息发布者、关键事件关注者,并运用武汉大学社会计算平台ROSTCM6分析关键节点及全体网民的情绪演化进程,提出以关键节点为中心的事故灾难舆情治理策略:关键信息发布者ID可作为事故灾难舆情案例库的一项构成成分,进而将舆情治理工作提前到舆情爆发之前,同时,通过其发文内容的情绪控制能够有效引导公众情绪;利用关键事件关注者的情绪预测作用,能够提高网络舆情预警机制的准确度。

关键词：社会网络分析网络舆情关键用户

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利用社会网络关键用户改进协同过滤算法性能

情报杂志 2014年第4期33卷 196-200页

作者：张莉滕丕强秦桃对外经济贸易大学信息学院北京100029

随着在线社会网络的发展以及个性化信息推荐服务的应用,基于社会网络的协同推荐技术得到了发展。将社会网络的关键用户融入到传统的基于用户聚类的协同过滤算法,即通过关键用户改进协同过滤算法,并通过实验验证关键用户对协同过滤算法... 详细信息

随着在线社会网络的发展以及个性化信息推荐服务的应用,基于社会网络的协同推荐技术得到了发展。将社会网络的关键用户融入到传统的基于用户聚类的协同过滤算法,即通过关键用户改进协同过滤算法,并通过实验验证关键用户对协同过滤算法性能的影响。实验结果表明关键用户可以提高协同过滤算法的推荐准确性,这也表明社会网络中用户兴趣与关键用户的兴趣是相关的。

关键词：关键用户社会网络协同过滤聚类

ERP实施顾问向关键用户知识转移影响因素研究——基于制造企业的实证分析

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科学学研究 2011年第1期29卷 112-120页

作者：尹洁李锋葛世伦吴洁江苏科技大学经济管理学院江苏镇江212003 河海大学商学院江苏南京210098 江苏科技大学科技处江苏镇江212003

ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源计划)实施过程,即各参与方的知识转移过程。各参与方知识的不对称带来了合作障碍,知识转移是消除障碍的重要手段。针对参与制造企业已实施上线ERP项目的关键用户收集调查问卷,通过来自15个地... 详细信息

ERP(Enterprise Resource Planning,企业资源计划)实施过程,即各参与方的知识转移过程。各参与方知识的不对称带来了合作障碍,知识转移是消除障碍的重要手段。针对参与制造企业已实施上线ERP项目的关键用户收集调查问卷,通过来自15个地区、45个制造企业ERP项目的152份有效问卷调查,从知识自身特征、转移情境特征、知识源特征、知识接收方特征四个方面,实证研究了ERP实施过程中实施顾问向关键用户知识转移的影响因素。经过统计检验,验证了知识内隐性与因果模糊性、领导重视程度、学习文化、实施顾问沟通编码能力、关键用户沟通解码能力对于实施顾问向关键用户知识转移效果的显著性影响。通过识别、分析关键影响因素,促进ERP实施知识转移效果,提高ERP项目成功率。

关键词：知识转移实施顾问关键用户影响因素

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大规模社交网络中高效的关键用户选取方法

计算机应用 2017年第11期37卷 3101-3106页

作者：郑永广岳昆尹子都张学杰云南大学信息学院昆明650500

针对大规模社交网络及其用户发布消息的历史数据,如何快速有效地选取具有较强信息传播能力的关键用户,提出了一种关键用户选取方法。首先,利用社交网络的结构信息,构建以用户为节点的有向图,利用用户发布消息的历史数据,基于Spark计算框... 详细信息

针对大规模社交网络及其用户发布消息的历史数据,如何快速有效地选取具有较强信息传播能力的关键用户,提出了一种关键用户选取方法。首先,利用社交网络的结构信息,构建以用户为节点的有向图,利用用户发布消息的历史数据,基于Spark计算框架,定量计算由用户活跃度、转发交互度和信息量占比刻画的权重,从而构建社交网络的有向带权图模型;然后,借鉴PageRank算法,建立用户信息传播能力的度量机制,给出基于Spark的大规模社交网络中用户信息传播能力的计算方法;进而,给出基于Spark的d-距选取算法,通过多次迭代,使得所选取的不同关键用户的信息传播范围尽量少地重叠。建立在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法具有高效性、可行性和可扩展性,对于控制不良突发信息传播、社交网络舆情监控具有一定的支撑作用。

关键词：大规模社交网络信息传播能力关键用户 PageRank Spark

基于K核分解的网络知识社区关键用户挖掘研究

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情报理论与实践 2019年第6期42卷 149-153页

作者：王闯王亚民西安电子科技大学经济与管理学院

[目的/意义]为了提升关键用户在知识型社区发展中的知识贡献,对知识型社区情景下的关键用户挖掘方法进行研究。[方法/过程]以CSDN社区用户作为研究对象,分析用户交互行为与发布的文本特征,在K核分解方法的基础上,考虑相邻用户节点的影... 详细信息

[目的/意义]为了提升关键用户在知识型社区发展中的知识贡献,对知识型社区情景下的关键用户挖掘方法进行研究。[方法/过程]以CSDN社区用户作为研究对象,分析用户交互行为与发布的文本特征,在K核分解方法的基础上,考虑相邻用户节点的影响力贡献差异,定义网络边的潜在影响力与边的影响因子,综合考虑用户知识贡献者与传播者双重身份,构建关键用户挖掘模型与排序方法。[结果/结论]结果表明,本文方法能够有效识别现实网络知识社区中的关键用户。

关键词：知识社区关键用户 K核用户影响力挖掘方法

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面向关键用户的查新检索深化服务研究

图书馆学研究 2012年第5期 68-70页

作者：李珑汪华方中国科学院国家科学图书馆武汉分馆

查新检索机构需要对长期积累的用户进行忠诚度和利润分析,找出关键用户,并采取CIO(首席信息官)负责制方式向其开展推送相关情报产业链的服务,为关键用户设计并推送提醒式、关怀式和增值型的信息服务内容。对关键用户资源整合,以达到某... 详细信息

查新检索机构需要对长期积累的用户进行忠诚度和利润分析,找出关键用户,并采取CIO(首席信息官)负责制方式向其开展推送相关情报产业链的服务,为关键用户设计并推送提醒式、关怀式和增值型的信息服务内容。对关键用户资源整合,以达到某种信息服务的目的,实现"用户资源动起来,服务内容动起来,信息人员动起来"。这样不仅实现了用户在研究型图书馆内部的有效流转,还可提升查新检索机构的可持续发展能力。

关键词：查新检索关键用户 CIO深化服务

融合社交网络与关键用户的并行协同过滤推荐算法

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计算机应用研究 2019年第10期36卷 2938-2942页

作者：肖成龙王宁王永贵辽宁工程技术大学软件学院

为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户—项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息... 详细信息

为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户—项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息得出关键用户评分矩阵。利用三大评分矩阵,分配不同的权重比例,共同来预测用户对于目标项目评分。针对海量数据问题,采用Spark分布式集群实现该算法的计算并行化。实验结果表明,该算法能够有效缓解数据稀疏问题,提高处理速度和推荐准确度。

关键词：社交网络并行化关键用户协同过滤大数据电影推荐