爱美之心

爱美是人的天性,谁不希望自己漂亮一点呢?你对自己的外貌身材是怎样看待的?做做下面的小测试吧——     

融合多元网络与网络表示学习的科研合作者推荐研究

[目的/意义]融合多元网络和网络表示学习方法学习并发现作者间的关联性,能够更好地进行合作者推荐。[方法/过程]文章首先搜集情报学领域相关文献数据作为原始数据集,在经过数据清洗后,根据作者间的多元关系构建各信息实体的多个科研信息网络,然后对高维网络利用Node2vec网络表示学习方法学习各节点的信息,从而得到各网络中节点的向量表示。其次,通过余弦相似度计算各网络中的作者相似度。最后融合作者间机构合作偏好和作者学术水平相似度得到最终的推荐结果。[结果/结论]文章提出的融合模型考虑了多元网络和数据稀疏性,在AUC值上的表现优于单一维度,得到了更好的合作预测效果。实验结果表明,该合作者推荐模型在情报学领域作者合作者推荐中具有可行性。     

感恩节的由来

感恩节是美国人的一个重要节日。每年11月的第四个星期四,美国家庭都要举行丰盛的感恩宴。最常见的传统食品有火鸡、南瓜馅饼和玉米面做的印第安布丁。一些美国人在这一天或举家出游,或探亲访友,尽情享受天伦之乐。感恩节期间,美国城乡都要举行化装游行、戏剧表演和射击、打靶等体育比赛。一些美国家庭、宗教组织及慈善机构还为穷人、孤儿及流浪者们提供免费的火鸡宴,让那些不幸的人们在感恩节里也得到一份人间的温暖。感恩节起源于马萨诸塞普利茅斯的早期移民。这些     

运动护肤有秘招

经常参加体育运动的人。由于机体的新陈代谢较快,皮肤容易老化,流汗过多,导致汗液中的酸性物质伤害表层肌肤,使皮肤过早老化。所以爱运动的人更要针对这些特点,掌握一些护理技巧,让皮肤光洁柔嫩。保证水量运动时会大量出汗,要比平常消耗掉更多的水分,如果不及时补充水分,身体中就没有足够的水分来满足皮肤细胞的需要。身体每天至少需8～10杯     

用你的翅膀飞翔

正小时候,我就知道她和别的妈妈不同。别的妈妈也许会说:"看,妈妈养你多辛苦,你长大了要对妈妈好。"她却从来不说这样的话。同龄的孩子大多会被家长逼着去上各种课外班,如钢琴、书法、奥数等,她却从来不让我在作业之外再去和课本纠缠。我喜欢科幻书,她就买给我看。三年级时,我喜欢上了涂涂画画,主动让她给我报了周末的画画班。于是小时候我唯一的技能就是画画,但是我画得很快乐,这让同班的同学都很羡慕我。他们好奇地问:"你不学英文,你妈真的不管你吗?你真的可以不做课外题吗?你真的可以在墙上随便画吗……"他们说,唐可的妈妈真好。唐可就是我。     

融合加权异质网络与网络表示学习的学术信息推荐研究

[目的/意义]21世纪互联网技术的发展为学术研究提供了开放的交流平台，科研信息资源由此呈指数增长，学者难以从繁杂的信息中快捷获取所需信息，从而导致学术资源利用率低下。学术资源精准化、个性化推荐，成为了提高学术信息流转效率和实现价值增值的有效途径。[方法/过程]本文利用文献发表时间因子与文献语义相似度对异质信息网络进行加权，并基于此加权网络采用Node2vec进行有偏随机游走生成图节点序列，然后利用Skip-gram语言模型进行序列学习，最终计算节点向量的相似度以实现学术信息推荐。[结果/结论]以CNKI中的数据集为例对本文所提出的模型进行验证，实证结果表明，使用该模型推荐的论文与学者，一方面与目标学者的研究方向相符合；另一方面在时间维度上也较为精准，能够有效满足学者信息需求。     

基于主题特征的问答文本摘要自动生成研究

[目的/意义]为帮助用户在拥有海量文本信息的问答社区高效率、高质量定位到符合自身需求的信息。[方法/过程]本文提出基于主题特征的问答文本摘要生成模型，该模型融合Word2Vec和SLDA算法多层次表达问答文本语义特征，而后基于图排序的思想，结合MRR冗余控制算法与文本句特征标签，调整句子权重，高效筛选出贴合问题标签的摘要内容。[结果/结论]本文对知乎问答社区多个问题下的问答文本数据进行验证，结果证明该模型具有较高的可行性和有效性。但本文选取了500份回答文本数据进行实证，未来可进一步扩大数据量开展更为充分的验证。