游客情感计算的文本大数据挖掘方法比较研究

旅游文本大数据以其方便、快捷和低门槛的特点为游客情感计算提供了极大便利,已经成为旅游大数据的主要来源之一。基于大数据理论和情感理论,以文本大数据为数据源,在全面梳理国内外情感计算相关成果的基础上,利用人工智能中的逻辑/算法编程方法、机器学习方法、深度学习方法对旅游文本大数据进行挖掘,探索最佳的基于文本大数据的游客情感计算方法。研究发现：（1）基于情感词典的游客情感计算模型,其核心是构建情感词典和设计情感计算规则,方法简单,容易实现,适用语料范围广。（2）机器学习,用统计学方法抽取文本中的特征项,具有非线性特征,可靠性较线性特征的情感词典方法高。（3）基于深度学习技术的游客情感计算,效果良好,准确率在85%以上。训练多领域的文本语料易于移植,实用性强,且泛化能力好,较适合大数据时代游客情感计算研究。     

基于BiLSTM+Attention的体育领域情感分析研究

针对体育领域情感分析资源不足、分析性能不高的现状,对体育领域的情感分析开展了研究.首先从“新浪体育”和“直播吧”等平台经过人工筛选、标注,构建了中文情感标注语料库CH-SPORT,共标记评论10 000条,其中积极评论5 000条,消极评论5 000条.然后选用了SVM、TextCNN、BiLSTM、RCNN、fast...     

光测设备数据交汇计算方法研究

通过对靶场试验中传统数据交汇计算方法的分析,针对光学装备数据交汇计算中存在的目标在基线附近精度畸变的问题,提出了一种新的数学模型“最短距离法”．该方法与水平投影法和垂直投影法的数据交汇计算方法相比,具有计算精度高和适用范围广等优点,拓展了采用光学装备进行测量的适用范围,大大提高了测试装备布站的灵活性．     

基于大数据技术的水情云数据中心设计与研究

随着浙江省水情信息化的不断推进,水情数据种类、结构和数据量不断丰富和发展,传统的单结构化数据存储管理方式已不适合当前信息化社会的应用和服务需求。 本研究采用先进的分布式数据采集、智能数据过滤、大数据存储等技术,构建基于大数据云平台技术的浙江省水情云数据中心,对各类分散的多源异构数据进行全面整合。实现了水情大数据的质量管控、深度挖掘和高效共享,丰富了水情信息的资源样本,拓展了服务深度和广度,提升了数据挖掘的服务效率和能力,为水利业务和事务的现代化发展奠定了坚实的基础。     

基于排名学习和多源信息的地图匹配方法

融合多源信息能有效提高地图匹配的准确率。已有的地图匹配方法依赖于数学模型,当引入新类型的数据时, 需要重新设计数学模型或调整模型参数。为解决该问题,提出了一种端到端的数据驱动地图匹配方法。该方法不需要建立具体的数学模型,只需从匹配结果已知的数据中学习候选道路的评分函数：选出某GPS点的候选道路,利用评分函数对所有候选道路进行打分,选择分数最高的道路作为地图匹配结果。实验结果表明,该方法能直接利用新类型的数据提高地图匹配的准确率,能在数据缺失时避免准确率急剧降低。此外,具有与基于HMM方法相近的准确率和与基于夹角特征和距离特征方法相当的速度。     

大数据及其科学问题与方法的探讨

大数据的规模和复杂度的增长超出了计算机软硬件能力增长的摩尔定律,对现有的IT架构以及计算能力带来了极大挑战,也为人们深度挖掘和充分利用大数据的大价值带来了巨大机遇.因此,针对网络大数据的共性规律和科学问题,需要研究网络大数据定性定量分析的基础理论与方法.本文重点分析了大数据在数据关联上的复杂性、计算复杂性、系统的复杂性、学习复杂性四个方面的主要研究问题和现状,介绍小结了产业界具有代表性的实际应用IT基础架构,以形成从网络大数据的感知、挖掘获取、质量评估、数据提炼处理到融合表示的综合过程图景,最后对大数据科学、数据计算需要的新模式与新范式（第四范式）等方面的发展趋势和方向进行了展望探讨.     

从头计算方法对聚乙炔热异构的研究

用STO-3G从头计算方法对具有准一维链的顺-反式聚乙炔的热异构进行了研究．在总结大量实验事实的基础上,采用热异构的双极缺陷模型,计算了顺-反式C_(10)H_(12)体系绕C=C双键旋转的情况下,体系总能E_(Tot)与旋转角(?)的变化关系,以及这种热异构过程中各种构型的能量值和相对差值．模拟了双极缺陷沿链的移动过程,得到从顺-反式到反-顺式聚乙炔过渡的能垒约0.6eV．从理论上证明了在室温下,仍可通过热激活实现顺-反式到反-顺式再到反式的异构转变,同时也得出当产生一个双极缺陷时,体系的自旋数增加1,很好地解释了电子自旋共振(ESR)实验发现的热异构使聚乙炔自旋增加的事实。     

一种基于V-TGRU模型的资源调度算法

提出了一种在私有云计算环境下基于机器学习V-TGRU模型进行资源预测的算法。通过统计历史记录,将其与当前工作负载下不同任务的先验资源使用情况相结合,同时考虑工作负载特性、主机特征和同一资源池中任务之间的亲和性等因素,动态预测多任务的资源占用情况,并根据预测结果和任务运行现状进行多目标任务优化调度。实验证明,此算法能有效完成对资源的预判选择、减少调度次数、节约调度时间、节省云计算资源和带宽,保障应用任务稳定运行。     

部分遮挡人脸识别的方法综述

通过人脸识别进行身份确认一直以来都是非常活跃的研究主题,在现实环境中,表情变化、光照影响、姿态变化、遮挡等都会对人脸识别任务产生不良的影响,其中部分遮挡问题一直没有得到有效的解决。对部分遮挡人脸识别的稀疏表示法、遮挡字典的处理方法、遮挡的误差编码方法、基于深度学习的方法、基于深度学习与传统算法结合的方法和基于3D的方法进行了总结,阐述了各类方法的基本思想和原理,分析了现阶段存在的问题和未来的研究方向。     

新疆旅游区划初探

本文结合作者近年的实际工作和野外考察,提出新疆旅游区划的五条原则和指标.依照这些原则和指标,将新疆划分为九个旅游功能区,并对每个旅游区的开发主题、开发方式和建设途径做了初步研究.     

运用层次分析法对水利旅游资源进行定量评价

本文通过对水利旅游资源的定性分析,选取重要的评价指标构建层次分析图,运用层次分析法,建立水利旅游资源综合评价体系,统一定量评价水利旅游资源,以便于决策机构科学、有效地开发水利旅游资源。     

篇章中指代消解研究综述

指代消解的基本任务是识别篇章中对现实世界同一实体的不同表达.由于消解不同实体表达是自然语言理解的关键因素之一,因此许多学者在该领域做了大量的研究工作.本文将指代消解领域的经典算法综述为两大类:①基于启发式语言学规则的指代消解方法;②基于数据驱动的指代消解方法.在过去的几十年里,由于标注语料MUC,ACE和OntoNotes的出现,指代消解系统从基于启发性规则的消解方法转向基于数据驱动的消解方法.然而最近两年出现一个比较有趣的现象,只要能获取足够多的表达信息,基于启发性规则的方法也能取得很好的消解效果,基于启发性规则的方法又有兴起的趋势.随着指代消解研究的发展,它在其余自然语言处理技术中得到了广泛的应用,例如:机器翻译、信息抽取和自动文摘等领域.计算模型不精确、篇章知识匮乏以及缺少标注语料是限制指代消解发展的主要因素.未来,候选消解项的识别与抽取、跨文本指代消解、多语言的指代消解和各种深层篇章知识的联合利用将成为指代消解发展趋势.     

运用层次分析法对水利旅游资源进行定量评价

本文通过对水利旅游资源的定性分析 O 选取重要的评价指标构建层次分析图 O 运用层次分析法 O建立水利旅游资源综合评价体系 O 统一定量评价水利旅游资源 O 以便于决策机构科学 R 有效地开发水利旅游资源 P     

推荐系统研究进展与应用

推荐系统一直以来都是很活跃的研究方向。回顾了近5年来推荐系统涉及的数据集、算法、效果评估的研究发展状况,给出了推荐系统在互联网应用场景中的系统架构,从工业知识与经验以及工业生产工艺与工艺参数这两方面对推荐系统工业生产中的最新应用做了介绍。分析了推荐系统中“信息茧房”问题产生的原因,展望了未来推荐系统在“信息茧房”、可解释性、隐私性等方面的研究。