移动搜索中日常信息搜索情境下跨APP意图转移模式研究

[目的/意义]移动互联时代，用户通过多个APP搜索成为常态，但驱动用户APP转移行为的意图规律还尚不明确。本文旨在探究移动搜索中真实的日常信息搜索情境下跨APP意图转移模式。[方法/过程]该研究通过微刻时序访谈法收集用户日常跨APP搜索经历，通过开放性编码获取用户的跨APP意图链，利用马尔可夫链挖掘频繁序列，归纳跨APP意图转移模式，最后还结合任务类型分析模式的应用规律。本文凝练出补充探索、对比决策、对比择优、分步前进、补充准备、分享交流和挫折探索7种意图模式，并发现用户在不同任务类型中偏好不同的意图模式——在简单型任务最偏好使用补充探索模式，而在复杂型任务则最偏好使用对比决策模式。[结果/结论]本文研究有助于从用户主观认知角度厘清移动搜索跨APP行为规律，为优化APP系统服务支持、提升用户移动搜索体验提供依据。     

基于GMM-HMM的话题生命周期状态识别及趋势预测方法

[目的/意义]本研究对正处于演化过程中的话题进行状态识别及趋势预测，为相关部门了解话题现状，对话题进行有效监管提供科学依据。[方法/过程]首先，考虑网民情感，结合话题的新颖度和关注度，构建话题生命周期状态观测指标；其次，基于隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的原理，提出话题生命周期状态识别及趋势预测方法；最后，选用微博话题构建数据集，设计对比实验，验证方法的有效性。[结果/结论]基于GMM-HMM的话题状态识别及趋势预测方法的F1值和准确率均高于87%,MAPE低于3.5%,相较于GaussianHMM和BP神经网络具有较大优势。     

突发台风事件网络舆情预警机制研究

[研究目的]随着网络社会的不断发展，网络舆情危机不断显现，舆情预警机制在应对突发事件中发挥的作用日益显著。对突发台风事件网络舆情预警机制进行研究，可为政府争取防范时间，降低社会舆论危机。[研究方法]该文在理论分析、文献调查的基础上，建立了舆情预警指标体系，并运用组合赋权法对指标进行定权后采用白化权函数和SAGAFCM算法来分级分类。[研究结论]Ⅰ～Ⅳ级风险指标实时值和Ⅰ’～Ⅳ’级风险指标实时值与舆情危机预警启动概率存在非线性关系，并且后者对其概率影响更大；同时Ⅰ’级、Ⅱ’级、Ⅲ’级风险指标实时值的交互关系产生了预警临界曲面，为政府部门采取相应措施提供了参考。     

院校毕业学员发展状况与培训质量评估的数学建模研究

通过分析毕业学员质量及发展状况构成特点，建立了某学院学员质量指标体系，基于AHP-模糊综合评价法构建了学员质量评估模型，结合用人单位实际，实现了对某类毕业学员的质量评估．并在构建毕业学员质量指标和发展状况指标基础上，运用机器学习、马尔可夫随机场和Ising模型，建立两类指标相关联的数学模型．其解给出了两类指标的相关关系，解决了评估过程中部分信息不完全、模糊不确定、质量指标与发展状况关联度不易提取等技术困难．