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基于时间序列异常检测的热点事件发现

数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 131-142页

作者：杨欣谊马海云朱恒民南京大学信息管理学院南京210023 江苏省数据工程与知识服务重点实验室南京210023 南京邮电大学管理学院南京210003

【目的】研究发现信息话题并找到激发公众讨论的现实事件。【方法】构建共词网络检测社团表示话题,基于文档词与话题社团词的重合度计算文档话题向量并依据文档时间计算话题热度时间序列,借助STL分解时间序列并利用3σ原则检测异常,结... 详细信息

【目的】研究发现信息话题并找到激发公众讨论的现实事件。【方法】构建共词网络检测社团表示话题,基于文档词与话题社团词的重合度计算文档话题向量并依据文档时间计算话题热度时间序列,借助STL分解时间序列并利用3σ原则检测异常,结合异常时点话题的高频词与高相关文档发现激发讨论的现实事件。【结果】以新浪微博河南暴雨的相关发帖为例,发现涉及灾情态势、应急管理以及社会响应等方面的话题。异常检测与分析表明,灾情态势类话题的公众关注度最高,雨情预警及相应防汛行动等是热点事件;应急管理中的抢险救援工作与事故调查情况能够激发讨论;在社会响应方面,受灾者互救事迹、公益捐赠事迹易引发关注。【局限】数据集较小,因而在异常时点检测的阈值判断中使用人工观察设定阈值的方式,在面对较大数据集时需要使用自动阈值确定方法。【结论】话题热度时间序列的异常检测能够发现社平台的热点事件,且在舆情响应中,管理部门需要从救援、预防和恢复三方面出发,及时发布预警信息,公开救灾情况及事故调查情况等回应公众关切,并通过救援、互助、捐赠等事迹的宣传引导积极健康的舆论走向。

关键词：异常检测话题热度时间序列社团检测在线社交平台

中国华东地区旅游交通碳排放测度与驱动因素分析

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环境科学研究 2024年第3期37卷 626-636页

作者：刘俊豪刘榆欣黄蕾南京大学环境学院污染控制与资源化研究国家重点实验室江苏南京210033 南京大学(苏州)高新技术研究院江苏苏州215123

不同于以往旅游业是绿色环保产业的固有认识,旅游业中交通部分的碳减排也成为实现“双碳”目标的重要组成.基于华东地区六省一市面板数据,提出分时段的不同交通方式碳排放系数,采用“自下而上”替代式系数法准确测度了华东地区各省份的... 详细信息

不同于以往旅游业是绿色环保产业的固有认识,旅游业中交通部分的碳减排也成为实现“双碳”目标的重要组成.基于华东地区六省一市面板数据,提出分时段的不同交通方式碳排放系数,采用“自下而上”替代式系数法准确测度了华东地区各省份的旅游交通碳排放量;构建了包括出行距离和旅游资源禀赋度的驱动因素研究框架,并运用两级LMDI加法分解模型分析了10个驱动因素的影响效应.结果表明:①2001−2021年华东地区的旅游交通碳排放年均增速为2.94%,大致可分为2001−2012年的快速增长阶段、2013−2015年的转型调整阶段、2016−2019年的稳步发展阶段、2020−2021年的剧烈下降阶段.②华东地区旅游交通碳排放总量呈现北高南低的特征,人均旅游交通碳排放量呈中间高、南北低的特征;江苏省为第一大旅游交通碳排放区域,碳排放总量达35978.82×10^(4)t.③旅游规模是首要正向驱动因素,能源效率是首要负向驱动因素;2011年前后10年驱动因素影响效应变化趋势也间接揭示了人民群众的旅游目标从单景点目标转向多元散点的变化趋势.研究显示,华东地区旅游交通碳减排应聚焦在游客出发地与旅游目的地之间以及在旅游目的地期间的全过程,通过结构优化、技术创新和区域协作等方式共同推进节能减排提效.

关键词：旅游交通碳排放 LMDI分解模型华东地区驱动因素

基于动态知识流动特征的有向技术融合预测方法

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情报杂志 2024年第8期43卷 152-159,41页

作者：陈稳马亚雪巴志超李纲南京大学数据智能与交叉创新实验室南京210023 南京大学数据管理创新研究中心苏州215163 南京大学信息管理学院南京210023 武汉大学信息管理学院武汉430072

[研究目的]基于动态知识流动特征对有向的技术融合关系进行预测,有助于提高企业的研发效率及科技管理部门对科技资源的合理分配。[研究方法]首先,将IPC前4位代码作为技术单元,基于专利中主分类号与副分类号提取技术间的有向知识流动关系... 详细信息

[研究目的]基于动态知识流动特征对有向的技术融合关系进行预测,有助于提高企业的研发效率及科技管理部门对科技资源的合理分配。[研究方法]首先,将IPC前4位代码作为技术单元,基于专利中主分类号与副分类号提取技术间的有向知识流动关系;然后,借鉴关联规则挖掘算法从重要性、强度和依赖度3个维度对知识流动关系进行筛选,将满足指标阈值的知识流动关系作为有向技术融合关系;最后,将有向技术融合关系预测转化为有监督的二分类任务,以机器学习算法为模型基础,结合前两个时期的技术间知识流动特征及其时序变化特征,预测下一个时期内的技术间是否存在技术融合关系。[研究结论]增材制造领域的实证分析结果显示,以代价敏感机器学习算法为预测算法,基于前两个时期的技术间知识流动特征及其时序变化特征可以有效预测下一阶段中的技术融合。随着技术的发展,技术间的单向融合愈发频繁,并逐渐演变为技术双向融合,甚至呈现多技术融合的现象。

关键词：技术融合专利分类号知识流技术预测增材制造机器学习知识流动特征

面向多目标状态感知的自适应云边协同调度研究

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计算机科学 2024年第9期51卷 319-330页

作者：周文晖彭清桦谢磊南京大学软件新技术全国重点实验室南京210000

随着智能城市和工业智能制造的蓬勃发展,从监控摄像头获取详尽信息以进行多目标视觉分析的需求日益突出。现有研究主要关注在服务器上进行资源调度以及改良视觉模型,往往不能很好地应对设备资源状态和任务状态的动态变化。随着边缘端硬... 详细信息

随着智能城市和工业智能制造的蓬勃发展,从监控摄像头获取详尽信息以进行多目标视觉分析的需求日益突出。现有研究主要关注在服务器上进行资源调度以及改良视觉模型,往往不能很好地应对设备资源状态和任务状态的动态变化。随着边缘端硬件资源的升级和任务处理模型的改进,设计一个自适应的云边协同调度模型来满足任务的实时用户需求成为优化多目标状态感知任务的重要方式。因此,在深入分析云边场景下多目标状态感知任务特性的基础上,提出了一种基于深度强化学习的自适应云边协同调度模型ATS-SAC。ATS-SAC通过实时解析多目标状态感知任务的运行时状态,动态给出任务执行的视频流配置、模型部署配置等调度决策,从而显著优化环境不稳定的云边场景下多目标状态感知任务的精度、时延的综合性能质量。同时,还引入了一种基于用户体验极限阈值的动作筛选方法,有助于去除冗余的决策动作,进一步优化模型的决策空间。针对用户对多目标状态感知任务性能结果的不同需求,ATS-SAC模型能提供包括极速模式、均衡模式和精度模式在内的多种灵活的调度策略。实验结果表明,相比其他的任务执行方式,在ATS-SAC模型的调度策略下,多目标状态感知任务在精度质量和处理时延上更能满足用户的体验需求。同时,当实时运行状态变化时,ATS-SAC模型能够动态调整其调度策略,以保持稳定的任务处理效果。

关键词：边缘计算云边协同调度策略多目标状态感知深度强化学习

生成式人工智能(GAI)背景下的数智可供性与认知带宽调节研究

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图书与情报 2024年第1期 110-120页

作者：詹希旎李白杨南京大学数据管理创新研究中心江苏苏州215163 南京大学数据智能与交叉创新实验室江苏南京210023 南京大学数字经济与管理学院江苏苏州215163

随着生成式人工智能与大数据资源的融合应用,可供主体的数智化特性逐渐凸显,在强化AI生成能力的同时拓宽了用户认知边界,为可供思想提供了新的延续支点。文章首先以生成式人工智能背景下的数智可供性理论建构为切入点,从“赋能”属性和... 详细信息

随着生成式人工智能与大数据资源的融合应用,可供主体的数智化特性逐渐凸显,在强化AI生成能力的同时拓宽了用户认知边界,为可供思想提供了新的延续支点。文章首先以生成式人工智能背景下的数智可供性理论建构为切入点,从“赋能”属性和“关系”机制梳理可供条件下数智与认知的逻辑关联;其次,借鉴可供思想的数智化发展机理,结合四种理论模式解构认知带宽的可供特性;最后,围绕生成式环境下认知带宽在“资源-能力-空间”的三重升维机制,探讨数智供给量级优势、技术可供内生潜力、场域自主化发展的实践过程,以期深入理解“数智何以赋能认知”的关键命题。

关键词：生成式人工智能数智可供性认知带宽 AIGC 稀缺资源场域自主化

维普期刊数据库博看期刊

危重症患者肠内营养喂养不耐受风险预测模型的构建及验证

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中华护理杂志 2024年第15期59卷 1877-1883页

作者：卜黎静程飞儿张爱琴赵敏燕张议丹南京大学医学院附属金陵医院/东部战区总医院重症医学科南京市210002 南京大学医学院附属金陵医院/东部战区总医院医学信息数据室南京市210002

目的探究危重症患者肠内营养喂养不耐受的影响因素,并建立风险预测模型,为医护人员尽早识别患者肠内营养喂养不耐受提供工具。方法检索中国知网、PubMed、Web of Science等国内外数据库,并补充检索纳入研究的参考文献和灰色文献,检索时... 详细信息

目的探究危重症患者肠内营养喂养不耐受的影响因素,并建立风险预测模型,为医护人员尽早识别患者肠内营养喂养不耐受提供工具。方法检索中国知网、PubMed、Web of Science等国内外数据库,并补充检索纳入研究的参考文献和灰色文献,检索时间自建库至2022年11月。由2名经过系统培训的研究人员独立筛选、提取资料,并评价文献质量。使用Review Manager 5.4软件进行Meta分析,所得因素综合效应量OR值取自然对数为模型预测公式中各因素的系数,不耐受发生率和未发生率比值的自然对数为公式的常数项。采用便利抽样法,于2022年12月—2023年6月在南京市某三级甲等综合医院ICU收集360例符合纳入标准的患者为模型验证组,将收集的临床资料代入预测模型,以评价模型的区分度和校准度。结果纳入13篇文献,获得7个报告次数≥3次且结果具有统计学意义的影响因素,为年龄[OR=0.97,95%CI(0.94,0.99),P=0.010]、急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ[OR=1.17,95%CI(1.01,1.36),P=0.040]、合并糖尿病[OR=1.21,95%CI(1.05,1.40),P=0.008]、合并神经系统疾病[OR=0.85,95%CI(0.74,0.98),P=0.020]、进行机械通气[OR=3.21,95%CI(1.82,5.66),P<0.001]、使用镇静镇痛剂[OR=2.27,95%CI(1.66,3.10),P<0.001]、使用促胃动力药[OR=0.23,95%CI(0.15,0.36),P<0.001]。肠内营养喂养不耐受的发生率为35.00%。危重症患者肠内营养喂养不耐受风险预测模型为logit(P)=-0.619-0.031×年龄+0.157×急性生理与慢性健康状况评分Ⅱ+0.191×合并糖尿病-0.163×合并神经系统疾病+0.820×使用镇静镇痛剂+1.166×进行机械通气-1.470×使用促胃动力药。该模型的受试者操作特征曲线下面积为0.864,约登指数最大值为0.589,灵敏度为0.922,特异度为0.667,对应的临床诊断阈值为0.536。Hosmer-Lemeshow检验χ2=13.410,P=0.098,Brier得分为0.195。结论该研究构建的危重症患者肠内营养喂养不耐受风险预测模型具有普适性、科学性和实用性,为医护人员识别ICU肠内营养喂养不耐受提供了工具。

关键词：重症监护病房肠内营养 Meta分析预测模型循证护理学

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智慧知识服务评价指标体系构建及质量评价

情报科学 2024年第1期42卷 41-50页

作者：肖倩倩朱学芳南京大学信息管理学院江苏南京210023 南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

【目的/意义】确定智慧知识服务质量评价指标体系,对现有智慧知识服务进行评价,以期提升智慧知识服务质量,为智慧知识服务建设提供参考。【方法/过程】构建智慧知识服务质量评价指标体系,在此基础上采用层次分析法进行不同指标的权重确... 详细信息

【目的/意义】确定智慧知识服务质量评价指标体系,对现有智慧知识服务进行评价,以期提升智慧知识服务质量,为智慧知识服务建设提供参考。【方法/过程】构建智慧知识服务质量评价指标体系,在此基础上采用层次分析法进行不同指标的权重确定,并采用模糊综合评价法对现有智慧知识服务质量进行研究,并以线上、线下两种智慧知识服务平台为例进行验证。【结果/结论】知识有用性、知识准确性和知识检索能力是评价智慧知识服务质量的重要因素,用户对现有智慧知识服务质量是满意的,但仍有进步空间。【创新/局限】结合专家意见和用户反馈对智慧知识服务质量评价体系进行构建和验证,但由于当前有关智慧知识服务的研究较少,所构建的评价指标体系可能不够全面。

关键词：智慧知识服务服务质量评价评价指标体系知识服务用户调研

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面向边缘部署场景的轻量神经网络修复算法

计算机学报 2024年第6期47卷 1413-1430页

作者：方毓楚李文中曾曜郑阳胡崝陆桑璐南京大学计算机科学与技术系南京210023 华为技术有限公司可信理论技术与工程实验室广东深圳518129

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能... 详细信息

随着深度学习技术的不断进步,神经网络在各领域得到广泛应用,特别是在边缘计算环境中,例如智能交通和新型电网等典型场景.然而,神经网络的可靠性问题限制了其在真实世界的广泛应用.在复杂的边缘环境中,预训练模型往往因未涵盖所有可能的边缘情况而性能下降.因此,针对部署中的神经网络进行高效修复成为一个关键的研究课题.传统修复方法通常涉及整个模型的重新训练,这在边缘场景中具有诸多局限性.首先,不同地理区域的设备可能面临独特的自然噪声,使得统一模型难以适应所有环境.其次,深度神经网络的大规模参数使得其训练和部署时资源消耗巨大,且更新期间的服务中断将降低系统的可用性.为解决这些问题,本文提出了一种轻量级的补丁式神经网络修复算法.该算法通过引入个性化的补丁来增强神经网络对不同边缘环境中自然噪声和边角案例的鲁棒性.具体的,在故障定位阶段,类比于程序插桩中通过注入代码以检测、改进和分析软件行为,本文提出了神经网络插桩技术.通过将模型探针插桩进神经网络,观测其内部运行情况,实现了对错误样本的故障定位.在故障修复时,通过插入无监督搜索得到的神经网络补丁来纠正原始神经网络的输出.此外,本文提出了故障预测模块以提前预测潜在的错误输出,从而仅在必要时激活补丁.在基于2个数据集、15种噪声以及4个神经网络模型的实验中,与现有修复算法相比,本文方法在修复性能上取得了 6.64%至20.00%的提升.同时,本文方法所需的训练样本量减少了超过90%,而所需更新的参数量最高减少了 91.94%.这种有效且轻量的特性为解决边缘计算环境中神经网络的可靠性问题提供了有效途径.

关键词：神经网络修复深度边缘计算故障定位故障预测神经网络补丁

5G网络环境下我国智慧知识服务体系建设策略探讨

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情报科学 2024年第1期42卷 2-9,50页

作者：朱学芳李川刘子溪南京大学信息管理学院江苏南京210023 南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室江苏南京210023

【目的/意义】5G网络能为知识服务提供高速、低时延、稳定、灵活的技术环境保障,相应环境下我国智慧知识服务体系建设研究对进一步提高知识服务效能、更好地促进智慧社会发展有重要的理论与实践价值。【方法/过程】通过梳理知识服务发... 详细信息

【目的/意义】5G网络能为知识服务提供高速、低时延、稳定、灵活的技术环境保障,相应环境下我国智慧知识服务体系建设研究对进一步提高知识服务效能、更好地促进智慧社会发展有重要的理论与实践价值。【方法/过程】通过梳理知识服务发展演进及趋势、5G环境下知识服务研究现状及应关注的问题,阐述了我国5G环境下知识服务创新的相应机遇,分析了知识服务所面临的理念、技术与管理方面的挑战,进而探讨了5G环境下我国智慧知识服务体系建设策略。【结果/结论】5G网络环境下,我国智慧知识服务体系应以数据关联融合为切入点,以探索智能分析、深度沉浸、精准服务为目标,重点加强以人为本的AI技术应用落地、智慧服务模式构建和智慧知识服务平台设计创新研究。【创新/局限】提出了5G网络环境下利用多平台协作技术和用户流量优势提升传统知识服务机构的用户认可度的观点,以及在智慧知识服务体系建设方面的以人为本和安全绿色策略,但缺乏具体实证层面的研究。

关键词：知识服务智慧服务创新体系建设策略 5G网络