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71.
学术文献特征表示,是学术文献搜索、分类组织、个性化推荐等学术大数据服务的关键步骤。研究表明,图神经网络能够有效学习文献的特征表示,然而当前研究主要集中在有监督学习方法上,不仅对数据集的大小和质量的要求较高,且学习到的文献特征表示与具体任务高度耦合。基于此,本文将四种无监督图神经网络方法引入学术文献表示学习,从Cora、CiteSeer和DBLP (database systems and logic programming)数据集的引文网络、共被引网络和文献耦合网络中学习文献的表示向量,并应用于文献分类和论文推荐两大下游任务。研究结果表明,(1)深度互信息图神经网络适合于文献分类任务,对抗正则化变分图自编码器则在论文推荐任务上性能更佳;(2)Cora数据集上的结果表明,相较于共被引和文献耦合网络,引文网络更适合于学习通用的文献表示向量。 相似文献
72.
为了提升“智汇杰瑞”新媒体平台的传播影响力,本文采用内容和数据驱动模式,将多源信息与虚拟专题的理念相结合,首先构建科技学术期刊新媒体知识服务平台;其次重点聚焦虚拟专题在新媒体知识服务平台的策划与传播实践;最后对虚拟专题在科技学术期刊新媒体知识服务平台中的实践成效进行总结,并对新媒体融合环境下,虚拟专题如何发挥优势更好地为科技期刊服务进行了探讨。 相似文献
73.
[目的/意义]文章对科技政策隐性扩散路径自组织方法进行研究,挖掘科技政策文本包含深层语义信息,将隐性知识显性化,为科研人员拓展和丰富政策扩散路径研究提供参考。[方法/过程]本文结合科技政策篇章文本的形式语义和内容语义两个方面对政策文本结构化处理和深度挖掘,对政策文本资源全解析,抽取科技政策文本中包含的特征,其中包括概念和关系自动获取与标引技术、网络表示学习,挖掘科技政策文本中的隐含结构信息,利用BiLSTM-CRF模型的深度学习方法实现概念的自动获取和自动标引关系。将得到多篇科技政策文本的概念和关系组成概念关系对的形式,借助于表示学习的方法发现每个节点稠密的向量表示。[结果/结论]通过实验验证,证明了本文借助隐性路径特征的科技政策扩散隐性路径自组织方法的有效性,在一定程度上拓展了政策研究的方法,为科研人员在政策扩散研究上提供了参考。 相似文献
74.
随着数字技术的发展,多元化阅读媒体影响着读者的阅读行为、阅读方法和阅读认知能力。本研究采用实验法,以学龄儿童为被试对象,对其纸质阅读与数字阅读的表现进行分析,探究阅读媒介对各项阅读认知能力产生的影响,以及儿童在自然条件下使用纸质媒介和数字媒介进行阅读时发展性阅读障碍发生率的差异,为发展性阅读障碍阅读干预研究提供参考。研究发现,阅读媒介会影响发展性阅读障碍的发生率,数字媒介环境下发展性阅读障碍的发生率明显高于纸质媒介环境。采用数字媒介阅读时,发展性阅读障碍儿童语音能力比纸质阅读时的表现逊色,汉字识别能力、同音语素能力、多义语素能力、阅读理解能力则不存在显著差异。同时,实验还发现存在一类儿童——数字媒介性阅读障碍儿童,他们在纸质阅读时并未表现出阅读困难,而在数字阅读时表现出持续性阅读困难,该类儿童的汉字识别能力、语素能力、语音能力和阅读理解能力均受到数字媒介的影响。图2。表6。参考文献36。 相似文献
75.
76.
[目的/意义]合理预测科研领域的潜在合作关系有助于优化资源配置,提升科研产出效率。从科研网络出发的潜在合作预测研究日益增长,需要系统总结。[方法/过程]在CNKI和Web of Science中检索并筛选出基于科研网络的潜在合作关系预测方法的研究,从年发文量、期刊分布对目标文献集进行统计分析。使用内容分析法,梳理出预测潜在合作关系的一般流程,描述步骤中的方法。[结果/结论]潜在合作关系预测一般流程为网络构建、特征提取与表示、合作预测和预测结果评价,其中构建的网络可分为同质网络、异质网络和二分网络,特征提取和表示可分为节点内容特征和网络结构特征,合作预测的方法主要有基于相似性的方法和基于机器学习的方法,预测结果评价的指标为AUC、Precision和Ranking Score;现有方法的局限性启示了未来潜在合作关系预测的发展方向。 相似文献
77.
潘希鸣 《自然科学博物馆研究》2022,(4):8-17
为承担弘扬科学家精神的使命,中国科技馆推出系列节目《党史里的科学家》,结合科技馆资源优势及现实需求,从节目形式、内容叙事与传播路径等全维度实现创新突破。这次探索为当代科学家题材电视节目创作、科普创作提供了新思路,更为媒介融合时代建构实体场馆与媒介的全新关系,通过科普影视作品将科普场馆、媒介、科技工作者与大众有机联系起来,提供了可借鉴、可推广的创作经验。 相似文献
78.
近年来人们对移动无线服务的需求与日俱增,为应对这一挑战,超密集无线网络被认为是下一代无线通信网络的基础设施架构和重要组成部分,基站的密集布置可以减少每个小区的服务用户数量,从而可为网络用户提供高速且低延迟的无线服务。但同时带来的不可避免的问题是用户在选择接入时会触发频繁的网络切换以确保可以接入到服务最佳的网络。用户接入问题往往被建模成在线学习模型。本文旨在寻找一个高效的在线用户接入方案以应对频繁网络切换造成的额外性能损失。通过对多臂老虎机模型的分析,提出基于操作杆淘汰机制的改进算法,并通过严格理论分析及数值仿真实验两个角度论证该算法的有效性。 相似文献
79.
80.