基于知识结构突变的企业舆情风险弱信号识别研究

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作者 杨美芳 杨波 李佳 《情报理论与实践》 北大核心 2025年第9期155-167,共13页

[目的/意义]识别企业舆情风险弱信号有助于及时跟踪企业舆情演化过程中潜在的风险点,为管理者的舆情风险决策与事前预警提供情报支撑。[方法/过程]提出知识结构突变视角下企业舆情风险弱信号识别方法,基于LDA模型初步搜索企业舆情风险... [目的/意义]识别企业舆情风险弱信号有助于及时跟踪企业舆情演化过程中潜在的风险点,为管理者的舆情风险决策与事前预警提供情报支撑。[方法/过程]提出知识结构突变视角下企业舆情风险弱信号识别方法,基于LDA模型初步搜索企业舆情风险弱信号,借鉴图核理论刻画舆情风险弱信号的知识网络结构动态演化特征,运用PageRank算法衡量舆情风险弱信号在知识网络演化过程中的影响力,构建基于结构突变率与影响力增长率的二维舆情风险弱信号特征指标,用于企业舆情风险弱信号识别,并以企业网络舆情事件为例,验证文章提出方法的可行性与有效性。[结果/结论]所提出的研究方法对于短期涌现的高价值舆情风险弱信号表现出较好的敏感度与区分能力。动态结构观视角下的弱信号识别指标有助于加强舆情风险弱信号的定量分析能力,为企业舆情风险早期识别提供了独特视角。 展开更多

关键词 舆情风险 弱信号识别 知识结构突变 LDA模型 图核模型

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融合骨架大核算子和全局上下文信息的图卷积网络

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作者 吴志泽 万龙 +4 位作者 洪芳华 汤正道 孙斐 邹乐 王晓峰 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第11期3604-3616,共13页

目的骨架数据不仅体量轻巧,而且其内在的拓扑结构与图卷积网络(graph convolution network,GCN)高度契合,基于图卷积网络的骨架人体行为识别技术在行为识别领域得到广泛关注。然而,传统图卷积难以有效建模远距离节点关系,从而限制了其... 目的骨架数据不仅体量轻巧,而且其内在的拓扑结构与图卷积网络(graph convolution network,GCN)高度契合,基于图卷积网络的骨架人体行为识别技术在行为识别领域得到广泛关注。然而,传统图卷积难以有效建模远距离节点关系,从而限制了其在复杂动作识别中的表现,针对这一问题,提出一种融合骨架大核算子和上下文信息的骨架图卷积网络(skeleton large-kernel and contextual GCN,SLK-GCN)。方法该方法从两种不同的角度实现空间特征的增强。首先设计一种新颖的骨架大核卷积算子(skeleton-large kernel convolution,SLKC),通过扩大感受野并增强通道适应性,以增强空间特征提取能力。具体而言,SLKC通过引入大核卷积网络,模拟节点之间的远程依赖关系,从而提升模型在处理空间复杂性时的表现。同时,SLKC利用扩展的感受野捕捉更多的全局信息,增强特征提取的深度和广度。此外,引入轻量级的全局上下文建模模块(global context modeling,GCM),该模块能够自动学习和适应骨架拓扑结构,并从全局视角整合上下文特征。GCM通过捕捉不同节点之间的全局关系,进一步提升了模型的表征能力和鲁棒性。结果所提出的SLK-GCN在NTU RGB+D、NTU RGB+D 120和Northwestern-UCLA数据集上的准确率分别为96.8%(最高)、91.0%和96.8%(最高),实验结果表明,SLK-GCN在人体行为识别任务中表现出了显著的优势。结论SLKC与GCM的引入和结合,使得SLK-GCN在处理复杂骨架数据时能够更加有效地提取和利用空间特征。 展开更多

关键词 人体骨架 行为识别 图卷积网络(GCN) 上下文建模 大核卷积

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高校间协同创新网络结构及影响因素研究——以长江经济带为例

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作者 成飞 丁晓丽 《情报探索》 2025年第2期68-75,共8页

[目的/意义]高校间协同创新不仅是实现区域高等教育协同发展的必要途径,也是推动区域高质量发展的关键支撑。[方法/过程]基于长江经济带高校间合作申请的发明专利数据,运用复杂网络理论和核密度分析法,分析了协同创新网络的结构特征,并... [目的/意义]高校间协同创新不仅是实现区域高等教育协同发展的必要途径,也是推动区域高质量发展的关键支撑。[方法/过程]基于长江经济带高校间合作申请的发明专利数据,运用复杂网络理论和核密度分析法,分析了协同创新网络的结构特征,并通过加权指数随机图模型探讨了影响网络关系形成的因素。[结果/结论]长江经济带高校间的协同创新网络已初具规模,呈现出“多中心、层次化”的分布格局,且具有“由东向西”梯度递减的特点。理工类高校、研发团队规模和地理邻近性是促进网络关系形成的主要因素,其中地理邻近性影响最为显著。高校的创新能力和地理距离对网络关系的形成产生了一定的阻碍作用,但较为微弱。 展开更多

关键词 长江经济带 协同创新 复杂网络 加权指数随机图模型 核密度分析

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一种核化图嵌入算法的快速求解模型 被引量：1

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作者 林玉娥 李敬兆 +1 位作者 梁兴柱 林玉荣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第12期4758-4760,共3页

针对核化图嵌入算法对于人脸识别等高维小样本问题存在着计算量大且所需存储空间多的缺点,提出了一种核化图嵌入算法的快速求解模型。该模型的思想是首先对原始样本进行降维处理,对此给出了定理1和2。两个定理证明了样本先进行降维处理... 针对核化图嵌入算法对于人脸识别等高维小样本问题存在着计算量大且所需存储空间多的缺点,提出了一种核化图嵌入算法的快速求解模型。该模型的思想是首先对原始样本进行降维处理,对此给出了定理1和2。两个定理证明了样本先进行降维处理的可行性,同时也表明这一过程是不损失任何有效鉴别信息的。然后再对新的低维样本按核化图嵌入算法进行计算。人脸库上的实验结果表明,所提模型不但减少了算法的计算时间,同时也保证了算法的分类识别率。 展开更多

关键词 核化图嵌入算法 小样本问题 模型 鉴别信息 分类

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基于图分类的智能车辆复杂场景风险等级评估与建模 被引量：5

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作者 吕超 孟相浩 +1 位作者 崔格格 龚建伟 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期726-733,共8页

准确估计驾驶场景的风险等级是保障车辆安全驾驶的基础,也是车辆智能化的重要体现.针对多种交通参与者共存的复杂行驶场景,提出一种基于图分类的场景风险等级评估方法,完成对场景的建模和对当前场景风险等级的有效评估.实车实验表明,所... 准确估计驾驶场景的风险等级是保障车辆安全驾驶的基础,也是车辆智能化的重要体现.针对多种交通参与者共存的复杂行驶场景,提出一种基于图分类的场景风险等级评估方法,完成对场景的建模和对当前场景风险等级的有效评估.实车实验表明,所采用的驾驶员操作特征数据可以很好地表示驾驶员对场景风险等级的理解,并且图表示模型可以对场景中多种动态交通参与者及其交互关系进行有效说明,所提出的方法能够较为准确地对复杂行驶场景的风险等级进行评估,促进智能车辆安全行驶系统在复杂环境下的发展. 展开更多

关键词 汽车工程 图表示模型 图核方法 聚类算法 风险等级评估

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结合ViBe和KGC图割的运动目标检测研究 被引量：2

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作者 李高丰 王磊 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第7期695-702,共8页

为了提高运动目标检测的准确性和完整性,在背景建模研究的基础上,提出一种结合非参数随机样本集ViBe算法和核图割KGC(Kernel graph cuts)理论的运动目标检测方法。采用改进的ViBe算法进行背景提取,把样本集扩展到阴影空间,抑制目标运动... 为了提高运动目标检测的准确性和完整性,在背景建模研究的基础上,提出一种结合非参数随机样本集ViBe算法和核图割KGC(Kernel graph cuts)理论的运动目标检测方法。采用改进的ViBe算法进行背景提取,把样本集扩展到阴影空间,抑制目标运动阴影的产生。针对样本随机性和噪声带来的目标不完整性,建立目标边缘轮廓分割约束,对前景区进行KGC分析,把滑动窗局限于目标轮廓最大概率密度区,过滤无效背景,合并有效区域。经过视频测试实验表明,该方法在不增加较大计算的情况下,达到检测实时运行,相对于传统算法获得较好的准确率、完整性和鲁棒性。 展开更多

关键词 运动目标检测 背景建模 核图割 阴影抑制

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基于决策图的三维模型无监督聚类算法 被引量：2

7

作者 徐欣 舒振宇 +2 位作者 陈双敏 辛士庆 屠长河 《宁波大学学报（理工版）》 CAS 2018年第4期46-51,共6页

针对三维模型的无监督聚类问题,目前广泛采用基于词袋的方法具有两大缺陷,既无法准确知道聚类的数目,也不能适用于结构复杂(比如呈流形结构)的形状空间.为此,本文采用两大方法加以改进,其一利用有流形聚类功能的决策图方法取代K-means,... 针对三维模型的无监督聚类问题,目前广泛采用基于词袋的方法具有两大缺陷,既无法准确知道聚类的数目,也不能适用于结构复杂(比如呈流形结构)的形状空间.为此,本文采用两大方法加以改进,其一利用有流形聚类功能的决策图方法取代K-means,其二使用核函数更加有效地衡量三维形状之间的差异.在SHREC2010库和SHREC2011库上的大量实验结果表明,两种技巧的有机结合使聚类的精确度和效率得到了显著的提升. 展开更多

关键词 核函数 无监督聚类 三维模型 决策图 多特征融合

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框架元素语义核心词自动识别研究 被引量：1

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作者 康旭珍 李茹 李双红 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期115-121,共7页

该文基于汉语框架网,利用框架核心依存图形式化地表示一个汉语句子,使得对句子能够进行深层语义理解。为了得到框架核心依存图,需要提取其中框架元素的语义核心词。该文较为系统地描述了框架元素的语义核心词的识别问题。我们利用条件... 该文基于汉语框架网,利用框架核心依存图形式化地表示一个汉语句子,使得对句子能够进行深层语义理解。为了得到框架核心依存图,需要提取其中框架元素的语义核心词。该文较为系统地描述了框架元素的语义核心词的识别问题。我们利用条件随机场模型、最大熵模型和支持向量机模型来识别框架元素语义核心词,并分别对这三种不同的模型所选的特征集进行了分析,且通过构造不同的特征模板进行对比实验,选取其中较优的特征模板和模型。结果表明,条件随机场模型具有较好的识别性能,在对其特征模板做进一步改进的基础上,识别效率也得到一定的提高。其中对简单型和复合型短语类型框架元素语义核心词识别的平均正确率分别达到了97.34%和94.03%。 展开更多

关键词 框架元素 框架核心依存图 条件随机场 最大熵模型 SVM模型

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基于Weisfeiler-Lehman图核算法的装配体模型比较方法 被引量：2

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作者 左咪 邓兰 +1 位作者 薛婷 闫起源 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第11期228-231,共4页

随着CAD信息技术的在机械领域的广泛应用,在机械产品设计过程中积累了大量包含多源信息的CAD模型,分析利用已有的产品模型可以大大提高新产品的开发效率。对能够比较全面表达产品信息的装配体模型进行比较分析可以很好的支撑通用结构挖... 随着CAD信息技术的在机械领域的广泛应用,在机械产品设计过程中积累了大量包含多源信息的CAD模型,分析利用已有的产品模型可以大大提高新产品的开发效率。对能够比较全面表达产品信息的装配体模型进行比较分析可以很好的支撑通用结构挖掘、模型检索等三维信息重用,提高产品设计效率。提出了基于Weisfeiler-Lehman图核算法的装配体模型比较方法。Weisfeiler-Lehman算法可以有效的解决图匹配问题,核函数不用计算复杂的非线性变换,直接得到非线性变换的内积,应用于图的模型中可以大大简化计算复杂度,实现图之间的相似度计算。首先用图模型对多源装配体模型进行信息的转化表达并进行初步信息归类,形成装配体类码连接图;将W-L图匹配算法和核函数综合应用,对装配体类码图进行相似度计算,实现装配体之间的比较分析。 展开更多

关键词 设计重用 装配体模型 模型相似度分析 W-l图核算法

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基于图核算法的文本分类 被引量：3

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作者 蒋强荣 宋烈金 《计算机与现代化》 2017年第11期13-16,61,共5页

在文本分类研究中,向量空间模型具有表示形式简单的特点,但只能表示特征词的词频信息而忽视了特征词间的结构信息和语义语序信息,所以可能导致不同文档被表示为相同向量。针对这种问题,本文采用图结构模型表示文本,把文本表示成一个有向... 在文本分类研究中,向量空间模型具有表示形式简单的特点,但只能表示特征词的词频信息而忽视了特征词间的结构信息和语义语序信息,所以可能导致不同文档被表示为相同向量。针对这种问题,本文采用图结构模型表示文本,把文本表示成一个有向图(简称文本图),可有效解决结构化信息缺失的问题。本文将图核技术应用于文本分类,提出适用于文本图之间的相似度计算的图核算法——间隔通路核,然后利用支持向量机对文本进行分类。在文本集上的实验结果表明:与向量空间模型相比,间隔通路核相比于其他核函数的分类准确率更高,所以间隔通路核是一种很好的图结构相似性计算算法,能广泛应用于文本分类中。 展开更多

关键词 图结构 向量空间模型 间隔通路核 支持向量机 文本分类

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深度视频中人体行为识别的图建模技术

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作者 孙秋媚 李蒙 《福建电脑》 2020年第7期1-8,共8页

本文提出了一种基于图模型的方法来进行深度视频中的人体行为识别。具体而言,首先引入成对部分特征选择机制(PPFSM);然后基于这种选择机制建立成对部分特征图(PPFG)模型来表达人体行为。进一步地给出了成对特征图核(PPFGK)来计算两个PP... 本文提出了一种基于图模型的方法来进行深度视频中的人体行为识别。具体而言,首先引入成对部分特征选择机制(PPFSM);然后基于这种选择机制建立成对部分特征图(PPFG)模型来表达人体行为。进一步地给出了成对特征图核(PPFGK)来计算两个PPFGs之间的相似度。最后利用PPFGK来训练支持向量机(SVM)从而进行行为识别。在三个具有挑战的公共数据集上的实验表明,本文所提出的图方法与其他深度视频中人体行为识别方法相比,取得了较高的准确率。 展开更多

关键词 人体行为识别 图模型 图核 特征选择 深度视频

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基于KPCA的半定量SDG过程故障诊断方法应用研究 被引量：1

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作者 徐圆 周子茜 嵇智源 《计算机与应用化学》 CAS 2015年第2期169-174,共6页

近年来,过程工业安全事故频发,这使得加强生产过程安全保障变得迫在眉睫,而对于过程故障的监测、诊断是有效规避故障产生严重后果的一个有效方法。本文提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的半定量符号有向图(SDG)故障诊断方法。此方法运... 近年来,过程工业安全事故频发,这使得加强生产过程安全保障变得迫在眉睫,而对于过程故障的监测、诊断是有效规避故障产生严重后果的一个有效方法。本文提出了一种基于核主成分分析(KPCA)的半定量符号有向图(SDG)故障诊断方法。此方法运用KPCA对过程进行异常检测,当找到异常过程变量后,通过引入相对偏移率和分类诊断对传统SDG进行改进,从而得到故障的完整传播路径,为故障诊断以及后续的故障处理提供了有效的指导。通过在TE过程中的仿真验证,结果表明,本方法诊断效率高,精确度高,为保证生产安全运行,提高产品质量提供了新途径。 展开更多

关键词 核主成分分析 符号有向图 TE模型 故障诊断

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