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数字经济背景下大学生知识付费意愿调查研究——以B站学习为例

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商展经济 2025年第1期 119-122页

作者：蔡赟陈紫柔郭艳珍李好辜子寅常熟理工学院江苏常熟215500

随着数字经济的快速发展,B站作为知名的视频平台,学习资源日益丰富,参与形式不断拓展和创新,在大学生群体中日趋流行。本文从信息价值、互动价值、社会价值、学习满意度、知识付费意愿多个维度设计调查问卷,运用结构方程模型探讨大学生... 详细信息

随着数字经济的快速发展,B站作为知名的视频平台,学习资源日益丰富,参与形式不断拓展和创新,在大学生群体中日趋流行。本文从信息价值、互动价值、社会价值、学习满意度、知识付费意愿多个维度设计调查问卷,运用结构方程模型探讨大学生B站学习感知价值、学习满意度、知识付费意愿相互影响路径。研究结论:信息价值和互动价值均对社会价值和学习满意度产生显著正向影响,社会价值和学习满意度均对知识付费意愿有显著正向影响;虽然互动价值和信息价值对知识付费意愿无直接的显著影响,但通过社会价值作为中介变量对知识付费意愿的间接影响是显著的。

关键词： B站学习感知价值学习满意度知识付费意愿结构方程模型

基于医患互动的在线医疗平台医生的画像构建与优化策略

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现代情报 2025年

作者：何帆赵梦石刘思源范昊华南理工大学工商管理学院武汉大学信息管理学院

[目的/意义] 为了优化在线医疗平台的医患互动质量，解决医患沟通内容不匹配以及医生推荐偏差的问题，本研究旨在通过提取医患沟通中的主题和医生画像特征，提升医患交流的精准性和有效性。精准构建医生画像不仅可以更好匹配患者需求，... 详细信息

[目的/意义] 为了优化在线医疗平台的医患互动质量，解决医患沟通内容不匹配以及医生推荐偏差的问题，本研究旨在通过提取医患沟通中的主题和医生画像特征，提升医患交流的精准性和有效性。精准构建医生画像不仅可以更好匹配患者需求，还能有效提高在线医疗服务整体质量及患者满意度。[方法/过程] 研究对象为好大夫平台上14 422名参与高血压治疗的医生。首先，利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）模型挖掘医患交流中的主要主题。然后，基于问诊记录对医生进行初步分类，结合医生的个人特征、信息行为特征、患者评价特征及医患交流特征4个维度，采用层次聚类法进行二次聚类，构建精细化的医生画像。[结果/结论] 研究发现，核心医生群体在平台上高度活跃，且占据了大量资源。医患交流中的主题存在一定交叉，但部分患者的需求尚未得到充分满足。此外，需要提升患者对无问诊记录医生的信任。为此，建议平台优化推荐策略，深入挖掘非核心医生的潜力，增强医生识别患者特定需求的能力，以进一步提高服务质量和患者体验。

关键词：在线医疗平台医患互动用户画像主题模型知识贡献

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深度学习在液闪探测器中粒子方向重建的应用

核电子学与探测技术 2025年

作者：李典范良前进薛景秦丁雪峰上海理工大学中国科学院高能物理研究所

液体闪烁体（简称“液闪”）探测器因其成本效益高而被广泛应用于中微子探测。液闪探测器利用带电粒子激发的闪烁光来测量粒子的相关信息，并通过粒子径迹推断其运动方向。对于能量较低因而径迹过短的粒子，液闪探测器探测到的闪烁光子... 详细信息

液体闪烁体（简称“液闪”）探测器因其成本效益高而被广泛应用于中微子探测。液闪探测器利用带电粒子激发的闪烁光来测量粒子的相关信息，并通过粒子径迹推断其运动方向。对于能量较低因而径迹过短的粒子，液闪探测器探测到的闪烁光子数量远超切伦科夫光子数量（约高出两到三个数量级），因此利用切伦科夫光确定粒子运动方向极为困难，相关研究多集中于低光产额的液闪实验。对于高光产额的液闪实验，如Borexino、KamLAND和江门中微子实验（JUNO），在这方面的研究较少，尤其是在深度学习的应用方面。因此，探究深度学习在此领域的潜力具有重要意义。本工作开发了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）的深度学习模型CRCP（Cherenkov Ring Center Predictor）用于液闪探测器点粒子运动方向重建，并与基于拟合的方法进行了效果对比。研究表明深度学习算法具有较好的重建方向能力。本工作可用于江门中微子实验、萨德伯里中微子观测站(SNO+)实验和慢液闪方案的锦屏中微子实验，以提高探测器对太阳中微子相关的本底的压低能力。

关键词：液体闪烁体探测器粒子运动方向重建深度学习 CNN 机器视觉

基于质量与零售服务投资的制造商入侵和零售商信息共享策略

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系统工程理论与实践 2025年

作者：许明辉袁睢秋秦颖李琳武汉大学经济与管理学院成都理工大学管理科学学院

针对由单个制造商和单个零售商构成的二级供应链,考虑制造商和零售商分别进行质量与零售服务投资,研究制造商入侵和零售商需求信息共享策略.基于入侵和信息共享的不同策略组合构建了四个动态博弈模型,给出了不同博弈情形下最优定价和投... 详细信息

针对由单个制造商和单个零售商构成的二级供应链,考虑制造商和零售商分别进行质量与零售服务投资,研究制造商入侵和零售商需求信息共享策略.基于入侵和信息共享的不同策略组合构建了四个动态博弈模型,给出了不同博弈情形下最优定价和投资水平.通过比较事前期望效用确定了入侵和信息共享条件,利用敏感性分析讨论了模型参数对均衡策略的影响.研究表明:(1)当质量敏感系数较大时,零售商将主动共享信息,且在制造商入侵情形下,当渠道替代水平较高(低)时,其共享意愿随着服务敏感系数增大而降低(提高),当渠道替代水平中等时,则随着服务敏感系数增大呈先降低后提高趋势;(2)当制造商入侵成本较低时,制造商偏好于入侵,且其入侵动机随着质量敏感系数增大而提高,当服务敏感系数和质量敏感系数均较低时,则随着服务敏感系数增大而提高;(3)在一定条件下,制造商可以通过设计补偿支付契约激励零售商共享信息,实现各自利润水平的帕累托改进.

关键词：制造商入侵信息共享质量投资零售服务激励契约

考虑用户行为和排错延迟的多版本软件可靠性增长模型

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系统工程理论与实践 2020年第1期40卷 262-272页

作者：杨剑锋胡文生贵州理工学院大数据学院贵阳550003 贵州理工学院信息网络中心贵阳550003

软件在测试阶段和使用阶段操作环境的差别导致软件测试可靠性和运行可靠性不完全相同.软件在发布后的使用和维护阶段,软件可靠性的增长不仅体现在软件固有故障的排除,而且用户对软件的熟悉程度也会影响软件的可靠性.本文研究了软件固有... 详细信息

软件在测试阶段和使用阶段操作环境的差别导致软件测试可靠性和运行可靠性不完全相同.软件在发布后的使用和维护阶段,软件可靠性的增长不仅体现在软件固有故障的排除,而且用户对软件的熟悉程度也会影响软件的可靠性.本文研究了软件固有故障检测过程、固有故障纠正过程和外在失效过程的特征,建立了考虑用户行为和排错延迟下的多版本软件可靠性增长模型.通过一组来自于开源软件用户缺陷跟踪系统中的真实数据进行数值分析,试验结果表明提出的模型具有较好的效果.

关键词：软件可靠性用户行为排错延迟固有故障外在故障

一种基于元学习的改进YOLO钢管表面缺陷小样本检测模型

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机电工程 2025年

作者：李凌波田彦江旭东董宝力浙江经济职业技术学院图书信息中心网络技术教育研究所浙江工商大学计算机科学与技术学院浙江理工大学机械工程学院

针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题，提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型，用于小样本缺陷检测。首先，为了提高提取全局特征信息的能力，采用了Swin Transformer作为骨干网络模型，引入注意力机制... 详细信息

针对产品表面缺陷样本数稀缺时的深度学习缺陷检测效果不佳问题，提出了一种基于元学习策略的改进YOLO-SBN模型，用于小样本缺陷检测。首先，为了提高提取全局特征信息的能力，采用了Swin Transformer作为骨干网络模型，引入注意力机制提取了特征图的判别能力；然后，为了提高特征融合能力并降低计算复杂度，通过加权双向特征金字塔网络（BiFPN）结构优化了特征提取器的颈部网络，平衡了YOLO-SBN模型的有效性和效率；最后，采用归一化注意力模块(NAM)优化权重调整了模块，增强了浅层缺陷特征的模型表达，并基于这些增强的特征进行了检测。使用金属表面热轧缺陷公开数据集NEU-DET验证了YOLO-SBN模型的算法性能。研究结果表明：对于小样本缺陷检测，YOLO-SBN模型在平均准确率（mAP）方面提高了4.1%；在新类缺陷样本规模数量为50的小样本情况下，改进后的检测模型对新类数据适应性最强。由此可见，该YOLO-SBN模型在提高检测精度和提升模型泛化能力方面具有一定优势。

关键词：小样本目标检测表面缺陷元学习特征网络归一化注意力模块平均准确率双向特征金字塔网络(BiFPN)

基于深度学习SuperGlue的图像拼接与实现

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山东理工大学学报（自然科学版） 2025年第2期39卷 10-15,21页

作者：王康涛温州商学院信息工程学院浙江温州325000

针对传统算法在特征匹配模块准确度较低、在纹理差的区域很难识别特征点等问题,提出一种基于深度学习的SuperPoint特征点提取算法与SuperGlue匹配算法相结合、用于图像配准的拼接算法。首先将图像用共享的编码器处理以提取图像深层特征... 详细信息

针对传统算法在特征匹配模块准确度较低、在纹理差的区域很难识别特征点等问题,提出一种基于深度学习的SuperPoint特征点提取算法与SuperGlue匹配算法相结合、用于图像配准的拼接算法。首先将图像用共享的编码器处理以提取图像深层特征,再分别经过特征点和描述子的两个解码器以提取特征点和对应的描述子;然后传入SuperGlue网络中,将提取的特征点和描述子使用SuperGlue算法建立良好的匹配,再通过变换矩阵使待匹配图像变换到统一的坐标下,实现图像重叠区域的对齐;最后通过渐入渐出的加权融合算法对图像进行融合,得到更宽视角和高分辨率的图像。实验证明在特征点提取模块,本文算法比对比SIFT算法、ORB算法和SIFT-FREAK算法的匹配正确率更高,同时得到的拼接效果图质量更优。

关键词：超级点算法超级胶水算法图像融合全景图

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防止暴露位置攻击的轨迹隐私保护

计算机应用 2020年第2期40卷 479-485页

作者：刘向宇陈金梅夏秀峰 Manish Singh 宗传玉朱睿沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136 惠灵顿理工学院信息与商科学院新西兰下哈特5010

为解决移动对象轨迹信息被大量收集所导致的轨迹隐私泄露问题,提出了基于假轨迹的轨迹隐私保护算法。在该算法中,考虑了用户的暴露位置,基于轨迹相似性和位置多样性的综合度量,设计了一种启发式规则来选择假轨迹,从而使得生成的假轨迹... 详细信息

为解决移动对象轨迹信息被大量收集所导致的轨迹隐私泄露问题,提出了基于假轨迹的轨迹隐私保护算法。在该算法中,考虑了用户的暴露位置,基于轨迹相似性和位置多样性的综合度量,设计了一种启发式规则来选择假轨迹,从而使得生成的假轨迹能有效隐匿真实轨迹和敏感位置。此外,还提出了轨迹有向图策略和基于网格划分的地图策略来优化算法的执行效率。基于真实的轨迹数据进行实验测试和分析,实验结果表明所提算法在保持数据可用性的情况下能有效保护真实轨迹。

关键词：轨迹隐私保护假轨迹数据发布匿名化数据可用性

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跨视图对比的时空位置感知推荐方法

太原理工大学学报 2025年

作者：闫宿瑞郝晓丽郑飞虎张泽华太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院)

随着位置感知的社交网络(Location-based Social Networks，LBSN)不断完善，POI(Point-of-Interest)推荐得到发展，为用户推荐下一地点缓解面对各类场所时选择困难问题，被广泛应用在各种商业服务当中。然而LBSN中用户-POI交互数据稀疏... 详细信息

随着位置感知的社交网络(Location-based Social Networks，LBSN)不断完善，POI(Point-of-Interest)推荐得到发展，为用户推荐下一地点缓解面对各类场所时选择困难问题，被广泛应用在各种商业服务当中。然而LBSN中用户-POI交互数据稀疏，严重影响推荐精度。现有研究将空间位置信息整合到时序关系中提升推荐性能，但忽略用户兴趣会随时空信息动态变化，同时空间位置信息与真实路径不符会造成距离偏差。为缓解以上问题，提出一种基于跨视图对比学习的动态时空兴趣点推荐模型（DSTR）。首先，引入不同类型的用户和POI数据，从异质推理视角获取打卡点间加权位置信息，缓解了空间位置混淆造成POI推荐不一致的问题。其次，将GNN(Graph Neural Networks)与Hawkes attention结合，根据衰减因子调整POI的动态时空权重，考虑用户行为的随机性从而提升推荐性能。最后，将不同视图下的推荐行为进行对比学习，调整各视图下的用户兴趣权重实现最终推荐。该模型首次实现动态时空信息与异质推理关系的结合，在公开数据集上的评测结果表明DSTR性能已达到SOTA。

关键词：位置感知距离偏差对比学习异质推理动态时空权重