基于马尔可夫链的政府负面网络舆情热度趋势分析--以新浪微博为例

微博作为用户关系信息分享、传播以及获取的平台,由于信息量大、传播更迅速,成为网络舆情传播的主要载体。在查阅大量文献的基础上,首先对政府负面网络舆情事件热度进行明确界定与度量,之后通过划分状态空间、构建状态转移矩阵、开展舆情热度趋势预测等步骤建立基于马尔科夫链的政府负面网络舆情热度趋势预测模型。以新浪微博为例,选取2013年度的舆情热点事件“延安城管暴力执法”进行舆情热度实证分析,验证了模型的合理性和有效性,进而为政府开展网络舆情管理和网络危机公关活动、合理引导舆情事态发展提供理论依据。     

学习状况整体和个体评价方法研究

为合理地评价学生的整体和个体学习状况,避免不同测试内容和难易造成的原始分的不可比和叠加性问题,采用标准分的方法进行数据的统计分析.对整体学习状况的评价根据成绩等级的转移情况,提出应用马尔可夫链进行定量评价的方法.对个体学习状况的评价考虑到了个体基础的差异,采用进步度得分和标准分相结合的复合评价的方法进行定量评价,与单纯的绝对分数评价相比更具合理性.     

基于隐马尔可夫模型的学习者在线自我调节学习过程挖掘——时间动力学视域下的分析

自我调节学习是随着时间推移变化的动态过程,对学习者在线学习有重要影响。其中,时间性是理解学生如何调节学习的关键因素。目前,在线学习中学习者自我调节学习过程如何激活,如何随时间动态变化的研究较少。因此,文章提出自我调节学习的时间动力学框架,并基于不同时间尺度,使用隐马尔可夫模型识别不同类型学习者自我调节过程差异,从变化类型、时间特征和时间模式三个维度分析学习者自我调节过程的动态变化与差异形成原因。结果表明：（1）自我调节学习的时间动力学框架能有效识别学习者自我调节的动态过程和差异;（2）表现好的学习者自我调节过程阶段性交互作用较强,调节效果较好,时间模式适应性调整特征突出,特别是计划有效性、监控作用方式和评价后的调节倾向方面。研究拓展了隐马尔可夫模型在自我调节学习中的应用,对自我调节学习的时间动力学研究发展具有理论和方法意义,为学习者自我调节过程干预提供支持。     

马尔可夫优化下的GM(1,1)模型在建筑安全事故预测研究中的应用

建筑业安全事故方面的数据具有波动性大,规律性弱,公开的数据少等特点。国家住建部发布2010—2019年的建筑业安全事故死亡人数,通过运用单纯的灰色GM(1,1)模型和马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型分别预测出来的结果对比,基于马尔可夫优化下的灰色GM(1,1)模型克服了传统预测模型仅适用于短期预测的缺点,且提高了预测的精度。同时,用该模型对我国2020—2021年建筑业安全事故死亡人数进行预测,并提出合理化的管理建议,推动我国建筑业的平稳健康发展。     

中国的省际调出技术复杂度——演变趋势、驱动因素与分布特征

省际调出技术复杂度的提升,不仅关系到中国大国经济效应的发挥,而且关系到中国经济的高质量发展。本文基于中国6年30省的投入产出表,采用多种方法,系统地分析了1987-2012年中国的省际调出技术复杂度,主要的发现有：（1）中国的省际调出技术复杂度在显著提升,且各省份的技术复杂度呈现收敛趋势。（2）沿海省份的省际调出技术复杂度高于内陆省份的省际调出技术复杂度,但内陆省份具有明显的“追赶效应”。（3）在中国省际调出技术复杂度提升的过程中,部门内效应起主要作用,部门间效应起次要作用。（4）中国省际调出技术复杂度的提升路径较为合理,属于增长主导型,并伴随着省际不平等的缩小。（5）中国各省省际调出技术复杂度的排名等级具备一定的稳定性;但位于中高等级的省份仍面临较大的降级风险,位于低等级的省份实现等级跃升的难度较大。     

中国省区间农业生产率的空间依赖性及分布动态

文章以地区间农业全要素生产率水平为考察对象,在梳理了已有的关于空间因素对地区经济差异的作用文献基础上,结合测算的生产率水平结果,使用普通马尔可夫链和空间马尔可夫链,对中国28个省级地区的农业生产率的转移概率进行了考察。结果表明:地区生产率水平存在四种俱乐部,但是不存在俱乐部收敛,各子时期的变化与总体相比没有显著的差异;将两种转移概率矩阵的结果进行对比可以发现,低水平和中低水平的地区与中高水平地区为邻有利于促进本地生产率水平的提高,说明考虑空间因素时,地区生产率水平的转移可能性会发生变化,地区生产率水平并不是独立的,而是在空间上具有一定的联系,考察期内地区间发生了一定的农业技术扩散。     

基于文献的中文命名实体识别算法适用性分析研究

命名实体识别(Named Entity Recognition)是指识别文本中具有特定意义的实体,主要包括人名、地名、机构名、专有名词等.首先对我国关于命名实体识别研究的文献进行了总结,给出命名实体识别的主要方法及模型.并针对文献中对这些命名实体识别方法的效果进行统计分析,探讨各种识别对象、识别模型的效果及适用性.经过对现有研究文献的统计,结论为:在不考虑运行效率的情况下,对于机构名,识别效果最好的是层叠CRF模型;对于地名,测试效果最好的是CRF方法与专家知识相结合;人名识别方法中表现不错的则是边界模版和局部统计相结合的模型.     

具有吸收状态的马尔可夫链在企业经营状况预测分析中的应用

本文对企业经营状况建立了一个具有吸收状态的马尔可夫链的数学模型,列举并分析了这种马尔可夫链的一些性状,结合实际经济现象提出了若干具体问题,并给出了相应的解决方法     

齐次马尔可夫链在教学评价中的应用

建立了以齐次马尔可夫链为模型的教学质量评价方法,论述了它的理论依据及算法程序,为客观地评价教师的教学效果提供了可行的操作方法     

基于马尔可夫链的专利产业化概率模型:专利引证的视角

从专利引证的视角,运用数理统计的方法衡量专利在技术发展过程中的重要性和价值,从定量分析入手对专利产业化的概率进行辨析。论证了专利产业化的判别与评价原理。专利引证网络的时间无关性、不可约性以及引证路径单向性满足马尔可夫链收敛的条件。运用马尔可夫链对专利引证网络的随机浏览过程进行建模。建立了专利引证网络与马尔可夫链的对应关系,将专利产业化概率的计算过程转化为计算马尔可夫链转移矩阵稳态分布的过程,设计了转移矩阵最大特征值和特征向量的迭代算法。从美国专利商标局的专利数据库中采集了235项1976年至2006年授权的半导体制造领域电子发射器制造技术的相关专利,分析了专利的年度分布情况。从美国国家经济研究局的专利数据集中查询得到592条专利引证关系,利用网络分析软件Pajek构建专利引证网络。实验结果表明,本文提出专利产业化概率模型切实有效,与专利产业化的实际情况相符,可以作为专利产业化可能性的一种指示。