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资源型产业发展为推进国家经济增长和工业化进程提供了重要保障。为深入了解资源型产业的研究情况,以CNKI数据库为数据源,搜集2000—2020年关于资源型产业的核心及以上期刊论文,利用CiteSpace软件从发文作者与研究机构分布、关键词共现网络和时区图谱等方面,绘制知识图谱,进行可视化分析。研究发现:资源型产业领域的研究成果愈加丰富,但研究群体间联系合作较少,且现有的合作研究主要集中在所处地域资源富集和具有学科优势的研究机构及学者;资源型产业领域的研究热点可概括为产业发展、资源型城市、产业集群、产业结构、产业链和产业集聚等方面;针对资源型产业领域未来可从资源型产业相关理论研究、创新发展模式和可持续发展等方面深入展开。 相似文献
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针对烟草转录组研究领域的论文数量快速增长的现状,运用文献计量学,结合CiteSpace文献可视化软件,对中国知网(CNKI)和Web of Science两个数据库中的烟草转录组文献进行数据挖掘,分析国内外高质量文献的研究内容和不同时间段的研究热点。结果表明:烟草转录组研究主要包括抗逆性、转录因子、转基因烟草、新序列的发现和多组学结合等方向。我国科研机构对烟草转录组的研究虽然起步较晚,但在发表文献的数量和质量方面已经跻身世界前列。中文文献已基本涵盖外文文献所有研究领域。 相似文献
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针对协同过滤算法在推荐电影过程中只能考虑电影外部评论而不能考虑电影内部的相似度关系,提出构建知识图谱辅助计算电影内部相似度。已有的电影数据可能是不完整的,因此采用知识图谱推理补全缺失的电影知识。基于TransE模型的知识图谱无法有效描述电影间的片名、演员、导演等复杂的多关系。首先采用改进的TransHR模型表示出电影信息之间的多关系,提升关系表示的准确率;然后通过用户评分矩阵计算电影间相似度;最后将2种相似度融合并应用于矩阵分解的推荐技术中。对比实验结果表明,该算法在召回率、准确率、平均绝对误差MAE等指标上都有所提升。 相似文献
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传统图像配准方法中,图像特征的表示和相似性测度的选择易受到人为因素的影响,不能准确地表征图像特征和配准图像的相似度,从而对配准结果产生较大误差.针对此问题,借助端到端的强化学习方法,对这2个部分进行隐式的表达,从而避免人工设计的缺陷.具体而言,设计了一个人工智能体模型,由策略网络和价值网络2部分组成,用以指导浮动图像朝着参考图像的方向正确移动,进而实现图像配准.提出使用异步表演者-评论家方法进行模型训练,以避免经验回放操作,降低模型训练对存储容量的要求并加快模型的收敛;同时提出一种奖赏函数,能够给予每个时间步上图像配准动作估计更为准确的奖励.此外,在测试阶段,使用了蒙特卡罗前向推理策略,进一步提高配准参数的准确性.在MR和CT的临床医学图像配准数据集上进行实验,与传统基于尺度不变性配准算法、基于深度学习配准算法等进行对照分析,实验结果表明,所提出的方法目标配准误差可以减少30%左右,同时能够更好地处理具有大幅度形变的配准问题. 相似文献
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电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点,提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息,基于Random Subspace方法,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)为基分类器,采用证据推理(Evidential Reasoning,ER)规则为一种新的集成策略,构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证,实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。 相似文献