李磊
- 作品数：39 被引量：274H指数：10
- 供职机构：新疆财经大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：经济管理文化科学自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>
- 基于在线评论情感分析的声誉影响效应研究被引量：19
- 2020年
- 基于在线评论蕴含的情感观点,从总体声誉水平和情感极性分布两个维度衡量在线声誉,探究线上市场中声誉对销售收入和促销策略的影响效应。以体验型商品为研究对象,从淘宝和天猫平台上抓取线上交易数据,构建模型进行相关实证研究。研究表明:好评中隐含的声誉水平对旗舰店销售收入有显著提升作用,对淘宝店无明显影响;评论的情感极性分布对两类卖家的销售收入均有显著负面影响。旗舰店以声誉管理为主,更重视非正面的线上评论,倾向于通过促销提升顾客满意度;淘宝店则以声誉构建为主,倾向于通过促销增加消费者的实质性好评反馈。
- 李磊宋建伟刘继
- 关键词：情感分析促销策略
- 基于改进领域分离网络的迁移学习模型
- 2023年
- 为进一步提高迁移学习的特征识别和提取效率、减少负迁移并增强模型的学习性能,提出了一种基于改进领域分离网络(DSN)的迁移学习模型AMCN-DSN(Attention Mechanism Capsule Network-DSN)。首先,使用融合多头注意力机制的胶囊网络(MHAC)完成源域和目标域特征信息的提取与重构,基于注意力机制有效筛选特征信息,并利用胶囊网络提高深层信息的提取质量;其次,引入动态对抗因子优化重构损失函数,使重构器可动态衡量源域与目标域信息的相对重要性,从而增强迁移学习的鲁棒性和提升收敛速度;最后,在分类器中融入多头自注意力机制,以强化对公有特征的语义理解并提高分类性能。在情感分析实验中,相较于其他迁移学习模型,所提模型能够将学习到的知识迁移到数据量少但相似性高的任务中,分类性能的下降幅度最小,迁移表现较好;在意图识别实验中,相较于分类性能次优的胶囊网络改进领域对抗神经网络(DANN+CapsNet)模型,所提模型的精确度、召回率和F1值分别提升了4.5%、4.3%和4.4%,表明所提模型在处理小数据问题和个性化问题上具有一定优势。与DSN相比,AMCNDSN在上述两类实验目标域上的F1值分别提高了6.0%和12.4%,进一步验证了改进模型的有效性。
- 金泽熙李磊刘继
- 关键词：自然语言处理
- 基于微博用户转发行为的舆情信息传播模式分析被引量：37
- 2013年
- 对网络舆情传播模式中单关键点型、多关键点型、链式型传播模式进行分析,对网络结构中的强势节点和桥节点的作用进行了讨论。针对不同主题的微博信息传播进行了实证分析,发现单关键点型传播模式以强势节点为主,没有桥节点支持,传播链一般较短,但传播速度快;多关键点型传播中多个强势节点通过桥节点进行信息交互,传播影响大;链式型传播模式由于缺乏强势节点,信息传播扩散能力较弱,但传播层次较深。
- 刘继李磊
- 关键词：网络舆情信息传播网络结构
- 基于MWST-CS-K2算法的贝叶斯网络结构学习
- 2023年
- 针对K2算法依赖最大父节点数和节点顺序的不足,提出了一种改进的贝叶斯网络结构学习算法(MWST-CS-K2)。该算法先通过构造最大支撑树(MWST)得到最大父节点数;再利用变量间的关联度和更新系数对加边、减边和反转边进行规则设定,通过改进的布谷鸟算法对鸟巢位置进行寻优,应用广度优先搜索策略搜索遍历得到节点顺序;最后将最大父节点数和节点顺序作为K2算法的输入搜索得到最终网络。实验表明,所提出的MWST-CS-K2算法在标准的ASIA、SACHS和CHILD网络数据测试中的平均正确边比率分别达到了97.3%、87.7%和95.6%,学习效果优于其他对比算法,获得的网络结构和标准的网络结构最为相似。
- 刘继熊月霞李磊
- 关键词：贝叶斯网络K2算法
- 基于对数平均迪氏指数法分解的工业二氧化碳强度驱动因素分析——以新疆为例被引量：9
- 2011年
- 新疆在推进工业化的进程中面临着巨大的节能减排压力。对与能耗相关的二氧化碳排放强度进行分解,研究其背后的驱动因素,能够为有的放矢地制订减排政策,发展低碳经济提供重要的实证依据。文章运用对数平均迪氏指数法方法,对新疆工业二氧化碳强度变动的分解结果表明:1994～2001年工业二氧化碳强度略有上升,其正向驱动因素是部门结构和行业结构,负向驱动因素是能耗强度和能耗结构;2002～2007年二氧化碳强度大幅增加的主要原因是能耗强度的上升,能耗结构、部门结构和行业结构虽有负向贡献但相对较小。此外,各工业行业的二氧化碳强度普遍呈上升趋势,主要资源型工业行业的规模扩张和技术滞后是新疆工业二氧化碳减排的重要制约因素。
- 李磊刘继
- 新疆服务业的发展态势、结构特征及效率评价被引量：3
- 2011年
- 研究结果表明,新疆服务业发展对经济增长和就业的贡献有限,生产性服务业所占比重太小,服务业吸纳的劳动力主要集中在低技术水平的传统服务业中。服务业的生产效率总体上处于下降趋势,技术效率是关键的制约因素,由于未能充分利用物质资本和人力资源,所以,新疆服务业基本处于规模报酬递减的阶段。
- 陈海霞李磊
- 关键词：服务业生产效率技术效率数据包络分析
- 大数据背景下网络舆情智能预警机制分析被引量：38
- 2019年
- [目的/意义]加强网络舆情管理,对群体性突发事件进行有效预判是社会创新治理的重要任务。在大数据背景下,如何提高舆情特征数据挖掘效率和舆情趋势预测精度,探索舆情智能预警机制,是当前亟待解决的问题。[方法/过程]构建了大数据背景下网络舆情采集和基本特征挖掘体系,探索舆情大数据分布式处理和文本计算边缘化,注重舆情敏感性特征挖掘,提高舆情特征查询效率。基于复杂网络对舆情团落进行分析,利用深度学习提高舆情智能计算能力,对网络舆情事件进行演化推理,提升网络舆情态势智能分析水平。[结果/结论]将机器系统的舆情定量计算能力和舆情决策者的定性分析能力结合起来,建立人机协同的舆情智能预警机制,提高舆情预警的可视化,为突发事件提供预控方案。
- 刘继李磊
- 关键词：网络舆情预警机制大数据
- 循环经济模式下的产业网络群落分析
- 2010年
- 基于产业网络分析方法对循环经济与产业网络之间的关系进行了分析,阐述了循环经济模式下的产业网络内在机理。通过对产业网络群落中资源的流动分析,讨论了如何拓展产业资源链来降低循环经济中的资源消耗。通过网络社团发现方法得到网络产业群落结构,对产业结构调整、产业集聚政策制定提供有力的理论支持。
- 李磊刘继
- 关键词：循环经济产业网络
- 融合注意力机制的图文多模态情绪分类模型
- 2023年
- 在图文双模态情绪分类任务中,特征提取不充分和多模态特征融合出现信息冗余等问题较为普遍,本文在多通道特征提取和融合的过程中引入注意力机制,提出融合注意力机制的多模态情绪分类模型。首先,使用TextCNN和BERT模型分别提取文本局部特征、文本上下文特征,用残差网络提取图像特征;其次,利用跨模态注意力机制实现模态间的信息交互,从而增强各模态特征表示;然后,利用自注意力机制进行多模态特征融合;最后,通过Softmax分类器获得最终情绪分类结果。在公开的TumEmo图文数据集上,情绪七分类的准确率和F1值分别达到了75.2%、74.3%,表现出良好的性能。
- 彭俊文李磊
- 关键词：多模态
- 基于共现分析的网络舆情话题发现及态势演化研究被引量：31
- 2016年
- 提出一种改进的共现分析方法,在对主题词频数进行加权的基础上,计算词对的最大信息系数(MIC),从而更准确地度量主题词间的相似性。再利用社会网络分析方法对主题词共现网络进行聚类分析,可较好地识别和概括网络舆情信息中的主要话题。基于MIC计算的主题词集合的密度和中心度,也充分揭示了话题内容的态势演化。实验表明,本文提出的网络舆情信息研究方法有应用价值,可提高对网络舆情信息精炼和概括的效率。
- 李磊刘继张竑魁
- 关键词：网络舆情共现分析
