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基于Bert-BiLSTM混合模型的社交媒体虚假信息识别研究

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情报科学 2024年

作者：冯由玲康鑫周金娉李军吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林省商务大数据研究中心

【目的/意义】探索信息疫情背景下社交媒体中真伪信息的主题特征，研究社交媒体平台评论信息特征及真伪识别问题，为用户和社交媒体平台信息识别提供参考依据。【方法/过程】针对社交媒体平台上疫情相关多主题数据，以Twitter平台推文... 详细信息

【目的/意义】探索信息疫情背景下社交媒体中真伪信息的主题特征，研究社交媒体平台评论信息特征及真伪识别问题，为用户和社交媒体平台信息识别提供参考依据。【方法/过程】针对社交媒体平台上疫情相关多主题数据，以Twitter平台推文为数据集。运用LDA模型，提取真实信息和虚假信息的主要表述和语义特征。引入Bert预处理方式，融合双向长短时记忆网络算法，构建Bert-BiLSTM混合模型，识别虚假疫情信息。【结果/结论】基于LDA主题模型的对比研究，发现真实和虚假信息在主题和表述特征上存在显著差异。通过与传统机器学习算法进行比较，Bert-BiLSTM模型对虚假疫情信息识别具有显著优势，准确率达到0.960，F1值为0.961。因此，本文构建的Bert-BiLSTM模型将为虚假信息识别提供更精准、高效的解决方案。【创新/局限】以社交媒体平台疫情信息为研究对象，综合运用LDA主题模型探究了疫情信息的特征，在小规模数据集上以较低成本实现了多主题数据的有效识别，为信息疫情治理提供了高效的解决方案。

关键词：社交媒体多主题数据 LDA模型对比研究虚假信息识别 Bert-BiLSTM

认知视角下社交媒体用户隐私关注的潜在类别分析

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情报科学 2024年

作者：相甍甍菅丽云李嵘关希欣吉林省商务大数据研究中心吉林财经大学管理科学与信息工程学院

【目的/意义】探索社交媒体用户隐私关注的认知差异并识别其潜在类别，帮助社交媒体平台深入了解用户隐私关注认知水平及潜在类别特征，使其能更好地为用户提供个性化服务和针对性的隐私保护策略。【方法/过程】结合IUIPC量表、社会认... 详细信息

【目的/意义】探索社交媒体用户隐私关注的认知差异并识别其潜在类别，帮助社交媒体平台深入了解用户隐私关注认知水平及潜在类别特征，使其能更好地为用户提供个性化服务和针对性的隐私保护策略。【方法/过程】结合IUIPC量表、社会认知理论、计划行为理论构建社交媒体用户隐私关注概念模型，通过问卷收集数据，利用潜在剖面分析法从认知视角对社交媒体用户隐私关注水平的差异化及潜在类别进行分析。【结果/结论】社交媒体用户隐私关注的认知水平存在群体差异，结合潜在类别分析可划分为低认知-关心隐私者、中认知-隐私保守主义者、中认知-隐私漠视者和高认知-隐私实用主义者，在分析时发现中认知水平用户群体存在隐私保守主义者和隐私漠视者2类两极分化的群体；性别及学历对用户隐私关注的潜在分类产生影响。【创新/局限】从认知视角构建社交媒体用户隐私关注概念模型并使用潜在剖面分析法对其进行潜在类别划分，探寻群体行为特点。后续研究将引入更多因素针对某一社交媒体平台用户进行潜在类别的深入分析。

关键词：社交媒体隐私关注认知差异潜在类别分析群体差异

基于心理账户的隐私披露决策行为影响因素及仿真研究

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情报科学 2024年

作者：相甍甍高冰王佳栋杨雨函吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林省商务大数据研究中心

【目的/意义】深入了解社交媒体用户隐私披露决策行为的心理机制，探究心理因素作用下用户隐私披露决策行为的特征和规律，为引导用户审慎披露隐私信息，促进社交媒体持续健康发展提供参考与借鉴。【方法/过程】从心理账户视角出发，结... 详细信息

【目的/意义】深入了解社交媒体用户隐私披露决策行为的心理机制，探究心理因素作用下用户隐私披露决策行为的特征和规律，为引导用户审慎披露隐私信息，促进社交媒体持续健康发展提供参考与借鉴。【方法/过程】从心理账户视角出发，结合隐私计算理论构建用户黑箱模型。通过问卷收集数据分析用户行为心理机制，并进一步结合隐私敏感度与效用方程构建基于主体的隐私披露决策行为模型，利用仿真实验对用户心理决策过程进行深入分析，找出用户隐私披露从个体到群体的行为涌现规律。【结果/结论】研究结果表明，心理账户影响用户隐私披露决策行为，其中获得账户正向影响隐私披露决策行为，损失账户负向影响隐私披露决策行为；隐私敏感度通过影响用户的披露效用对用户隐私披露行为产生影响；针对用户心理决策过程及个体行为特征构建小世界网络进行仿真实验，得出用户决策行为的群体特征和涌现规律。【创新/局限】研究主要集中在个体心理账户和短期决策过程上，未来可以考虑深入研究不同人群之间的决策差异，通过跟踪个体决策行为的演变对长期影响和动态变化进行研究。

关键词：隐私披露心理账户仿真模拟用户决策行为社会计算

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基于深度学习的事件特征提取与舆情反转预测

情报杂志 2024年

作者：王楠杜豪谭舒孺李海荣姜家慧吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林财经大学吉林省商务大数据中心桂林理工大学信息科学与工程学院新疆理工学院信息工程学院

[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文... 详细信息

[研究目的]针对目前舆情事件特征构建存在的问题,考虑事件文本差异性,挖掘更加准确合理的事件深层特征,并用于网络舆情反转预测。[研究方法]基于注意力机制和Transformer等深度学习方法构建了一个事件特征提取模型Doc2EV:对于事件描述文本,提出基于等级掩码注意力的事件描述特征提取模型HMAEV,生成事件描述特征;对于事件评论文本,使用最新的事件评论特征提取模型NL2ER-Transformer,生成事件评论特征;将提取的事件描述特征和事件评论特征进行融合,生成完整的事件特征并用于舆情反转预测。[研究结论]研究表明,基于Doc2EV模型生成的事件特征向量在舆情反转预测任务上取得97.83%的准确率,高于其它基线模型组合。等级掩码注意力机制有利于捕捉不同平台、不同事件文本之间的关联性和重要性,有利于提取到关键性的事件描述特征;不同事件文本特征适用不同特征提取器进行提取,融合后的事件特征更全面准确;Doc2EV模型能够很好地实现舆情反转预测任务。

关键词：舆情事件舆情反转预测深度学习等级掩码注意力事件特征提取异质平台 Doc2EV

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局部搜索算法求解最小弱连通支配集问题

软件学报 2024年

作者：李睿智何锦涛欧阳丹彤吉林财经大学管理科学与信息工程学院吉林省商务大数据研究中心吉林大学计算机科学与技术学院

最小弱连通支配集问题是一个经典的NP难问题,在许多领域都有广泛的应用.提出一种高效的局部搜索算法求解该问题.在该算法中,首先采用一个基于锁定顶点和频率反馈信息的初始解构造方法.该方法可以确保将一定处于最优解中的顶点和大概率... 详细信息

最小弱连通支配集问题是一个经典的NP难问题,在许多领域都有广泛的应用.提出一种高效的局部搜索算法求解该问题.在该算法中,首先采用一个基于锁定顶点和频率反馈信息的初始解构造方法.该方法可以确保将一定处于最优解中的顶点和大概率存在于最优解中的顶点添加到初始解中,从而可以得到高质量的初始解.其次,提出基于双层格局检测策略,年龄属性和禁忌策略的方法来避免循环问题.第三,提出扰动策略,使得算法能够有效跳出局部最优.第四,将两个评分函数Dscore和Nscore与避免循环问题的策略相结合,提出有效的顶点选择方法,帮助算法选择适合添加到候选解中或从当前候选解中删除的顶点.最后,与现有的最优启发式算法和CPELX求解器,在4组基准测试实例上对提出的局部搜索算法进行了对比.实验结果表明,该算法在4组经典基准测试实例上表现出更好的性能.

关键词：最小弱连通支配集问题组合优化局部搜索反馈机制扰动策略年龄属性

网络基础设施建设对企业绿色创新的影响与机制研究

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山西大学学报(哲学社会科学版) 2024年第5期047卷 149-160页

作者：闫克远吉林财经大学吉林经济研究中心

立足于环境问题日益严峻及互联网技术驱动的新一轮工业革命这一现实背景，基于2007—2021年中国沪深两市A股上市公司数据，分析了网络基础设施建设对企业绿色创新的影响及作用机制。研究发现，网络基础设施建设对企业绿色创新具有显著... 详细信息

立足于环境问题日益严峻及互联网技术驱动的新一轮工业革命这一现实背景，基于2007—2021年中国沪深两市A股上市公司数据，分析了网络基础设施建设对企业绿色创新的影响及作用机制。研究发现，网络基础设施建设对企业绿色创新具有显著的促进作用，且在考虑内生性、替换关键变量和调整样本之后，结论依然成立。机制检验表明，网络基础设施建设通过提升数字化水平、优化人力资本结构和缓解融资约束促进了企业绿色创新。此外，网络基础设施建设对重污染企业和国有企业的绿色创新影响更为显著。研究揭示了网络基础设施建设在企业绿色创新中的重要作用，丰富并扩展了网络基础设施建设的效应研究，同时对进一步深化数字经济与促进企业绿色创新都具有一定的积极意义。

关键词：网络基础设施绿色创新数字化人力资本融资约束

基于夜间灯光和土地利用的珠江流域城市碳排放估算及其时空动态特征研究

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地球科学进展 2024年第3期39卷 317-328页

作者：张斌卫丹琪丁乙姜洪涛尹剑贵州财经大学西部现代化研究中心贵州贵阳550025 贵州财经大学大数据应用与经济学院贵州贵阳550025 吉林大学东北亚学院吉林长春130012

揭示珠江流域碳排放时空演化和空间集聚特征,对推进流域地区低碳可持续发展具有重要意义。耦合夜间灯光数据、土地利用数据和能源消费数据构建碳排放估算模型,从流域、城市和网格尺度分析了珠江流域碳排放空间变化趋势,使用探索性时空... 详细信息

揭示珠江流域碳排放时空演化和空间集聚特征,对推进流域地区低碳可持续发展具有重要意义。耦合夜间灯光数据、土地利用数据和能源消费数据构建碳排放估算模型,从流域、城市和网格尺度分析了珠江流域碳排放空间变化趋势,使用探索性时空数据分析和修正引力模型探讨了城市碳排放时空动态变化和空间关联特征。结果表明:珠江流域碳排放总量从2005年的29497万t增长至2019年的31877万t,东莞、深圳和广州始终是高碳排放城市。网格尺度上高碳排放集聚区以珠江三角洲地区为核心向周边扩张,中上游高碳排放区呈点状分布。珠江流域碳排放存在正向空间相关性,空间交互效应呈下降趋势。时空动态分析显示相邻城市碳排放存在正向协同发展趋势。城市碳排放关联强度均值由5.93增长至18.97,核心节点城市对外辐射能力得到提升,碳排放关联网络结构呈集中化趋势。该方法耦合多源数据开展碳排放估算研究,具有潜在的实用价值,可为碳排放时空动态分析和低碳减排策略制定提供参考。

关键词：土地利用数据珠江流域碳排放遥感估算

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多维度注意力机制下网络舆情视觉情感识别模型及识别效果研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 156-167页

作者：王晰巍王秋月蔡宏天吉林大学商学与管理学院长春130022 吉林大学大数据管理研究中心长春130022 吉林大学网络空间治理研究中心长春130022 吉林大学经济学院长春130022 吉林大软件学院长春130022

【目的】为弥补当前视觉情感分析研究的不足,构建基于ResNet34改进的情感分析模型,分析和提高图像情感分类的精度。【方法】首先基于ResNet34架构建立视觉情感识别模型,然后通过融合CBAM模块和Non-Local模块,对情感特征进行学习、表示,... 详细信息

【目的】为弥补当前视觉情感分析研究的不足,构建基于ResNet34改进的情感分析模型,分析和提高图像情感分类的精度。【方法】首先基于ResNet34架构建立视觉情感识别模型,然后通过融合CBAM模块和Non-Local模块,对情感特征进行学习、表示,最后利用以上模型对情感特征进行分类识别,并且与VGG16和ResNet50模型进行对比以验证构建模型的优越性及精度。【结果】通过实验验证所构建的模型的识别效果,研究结果表明模型的准确率、精确率、召回率和F1值分别达到84.42%、84.10%、83.70%和83.80%。与基线模型进行对比,所提模型的准确率相比于VGG16和ResNet50模型分别提升4.17和3.44个百分点,F1值分别提升4.20和3.30个百分点。【局限】测试的数据集规模相对不大,未采用皮尔曼系数等计算标注的效果,未将基于视觉的情感分类算法进行比较。【结论】从视觉情感分析视角对情感识别模型进行优化,补充了情感计算的分析模态,为舆情信息情感特征提取和分析提供了支撑。

关键词：网络舆情视觉情感识别

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邻域扩展机制增强的图平行聚焦注意力社会化推荐系统

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模式识别与人工智能 2024年第6期37卷 491-512页

作者：李伟玥朱志国董昊高明张俊刘子龙东北财经大学管理科学与工程学院大连116025 东北财经大学辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室大连116025

社会化推荐系统旨在基于用户的评分历史和社交关系,预测其对未交互商品的评分.现有的社会化推荐系统大多基于图神经网络,然而,低效率的注意力机制和过度平滑问题在一定程度上限制评分预测的精准性和可解释性.为此,文中提出邻域扩展机制... 详细信息

社会化推荐系统旨在基于用户的评分历史和社交关系,预测其对未交互商品的评分.现有的社会化推荐系统大多基于图神经网络,然而,低效率的注意力机制和过度平滑问题在一定程度上限制评分预测的精准性和可解释性.为此,文中提出邻域扩展机制增强的图平行聚焦注意力社会化推荐系统.首先,平行图聚焦注意力网络,将用户的整体偏好分解为多方面的细粒度偏好,并引入聚焦注意力机制作为消息传递算法,根据用户-商品交互历史识别最符合用户相应偏好的商品,同时从社交网络中识别用户基于不同偏好的可信朋友.然后,提出邻域扩展机制,建立快捷链接的方式,直接实现中心节点与高阶节点间的消息传递,有效提升图聚焦注意力网络在高阶自我中心网络中捕获社交信息的能力.最后,在3个公开基准数据集上的实验表明文中系统在精准推荐方面的优越性,一系列可视化案例分析展示出其良好的可解释性.代码地址详见:https://***/usernameAI/NEGA.

关键词：社会化推荐系统图注意力网络自我中心网络平行注意力机制

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