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徐春: 作品数：49 被引量：137H指数：7; 供职机构：新疆财经大学更多>>; 发文基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金国家自然科学基金新疆维吾尔自治区哲学社会科学研究规划基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术经济管理文化科学电子电信更多>>

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基于区块链理念的群体观念极化治理模型被引量：1: 2018年; 自媒体网络空间中的群体观念极化现象已经十分严重,并导致了诸多不良后果。本文通过对相关研究成果的梳理,借鉴区块链的'共识共管'机制,研究'治源与防堵'相结合的网络群体观念极化治理办法。主要内容包括:基于国家主流价值观,建立'真实性认证、群用群管'机制,实现'共享理性'和精准化引领,铲除网络群体观念极化的土壤;依托'智能合约'模式,制定精准的'治源'策略;构建'可编程社会'模式,打破小众传媒的观念壁垒等。研究结果丰富了新时代舆情监管的科学理论体系,并为传播学提供了理论创新和参考建议。; 王东孙彬徐春; 关键词：区块链

融媒体时代高校微信公众号建设运维与内容版权研究: 2023年; 在融媒体时代,微信公众号已成为高校对外传播信息的重要平台。然而,高校微信公众号在建设运维、内容研究、内容版权保护方面还需要进一步完善。因此,文章着眼高校微信公众号内容版权保护问题,立足微信公众号版权法律法规,从融媒体时代高校微信公众号建设的现状、运维模式、内容质量、提升策略与手段等方面,探究高校微信公众号内容版权保护,提出内容版权保护对策,为融媒体时代高校微信公众号发展提供参考,促进高校提升对外传播的影响力,为广大师生和社会受众提供更好的服务。; 王金涛徐春豆俊超; 关键词：融媒体高校

LCV模型在医学图像分割中的应用被引量：16: 2010年; 针对C-V模型不能充分利用图像局部区域灰度变化信息从而导致难以准确分割灰度不均物体等缺陷,提出一种基于局部区域的C-V(LCV)模型。利用计算局部窗函数内的加权灰度均值来取代全局均值,并加入约束水平集函数为符号距离函数的能量项,从而避免水平集函数的重新初始化。对医学图像的分割结果证明LCV模型在分割灰度不均物体方面优于C-V模型,其分割效率高于LBF模型。; 杨勇马志明徐春; 关键词：主动轮廓模型水平集 C-V模型 LBF模型图像分割

非朗伯发射器对无线光局域网室内覆盖的影响: 2016年; 在工程实践中,由于制造工艺、光源设计、封装技术等因素的影响,大部分的商用发射器光源有各自独特的辐射特性,属于非朗伯发射器的范畴。但现有无线光局域网的物理信道表征都是基于发端光源为标准的朗伯发射器。针对该问题,将两种典型的非朗伯发射器的辐射特性引入无线光局域网的物理多径信道表征,并通过与传统朗伯发射器比较,重点分析其对室内无线光覆盖表现的影响。量化结果显示,非朗伯发射器,特别是呈现碗状辐射特性的发射器可以有效提高光路径损耗的空间一致性,提升幅度可达0.5 d B。然而,在覆盖区域的时延特性上,两种非朗伯发射器都不同程度地抬升了均方根时延扩展,抬升幅度分别达到了0.27 ns和0.38 ns。; 徐春古力米热.阿吾旦阿布都热合曼.卡的尔

一种基于网民行为的倾向性密度聚类方法被引量：1: 2022年; 针对传统舆情检测方法存在检测指标单一、适用面窄、效率不高、预测滞后和结论不准确等缺陷,提出一种基于网民行为的倾向性密度聚类方法.采用网民行为与心智倾向的超大规模数据集,设计分布式架构的密度聚类算法.仿真结果表明,分布式聚类架构适用于超大规模的网民行为与心智倾向的预测需要,能够高效提取聚簇中心和实现仿真性链路预测目标,显著提高舆情新动向预测的实际功效.; 徐春王昭孙彬; 关键词：舆情聚类网民行为链路预测

基于字典学习的软件缺陷检测算法被引量：2: 2016年; 针对目前存在的字典学习方法不能有效构造具有鉴别能力字典的问题,提出具有鉴别表示能力的字典学习算法,并将其应用于软件缺陷检测。首先,重新构建稀疏表示模型,通过在目标函数中设计字典鉴别项学习具有鉴别表示能力的字典,使某一类的字典对于本类的样本具有较强的表示能力,对于异类样本的表示效果则很差;其次,添加Fisher准则系数鉴别项,使得不同类的表示系数具有较好的鉴别能力;最后对设计的字典学习模型进行优化求解,以获得具有强鉴别和稀疏表示能力的结构化字典。选择经过预处理的NASA软件缺陷数据集作为实验数据,与主成分分析(PCA)、逻辑回归、决策树、支持向量机(SVM)和代表性的字典学习方法进行对比,结果表明所提出的具有鉴别表示能力的字典学习算法的准确率与F-measure值均有提高,能在改善分类器性能的基础上提高检测精度。; 张蕾朱义鑫徐春于凯; 关键词：字典学习 FISHER准则软件缺陷检测

融合知识图谱和图注意力网络的旅游推荐算法: 2024年; 为缓解旅游推荐模型面临的数据稀疏和冷启动的问题,提出一种融合知识图谱和图注意力网络的旅游推荐算法KRGAT(knowledge ripple graph attention network)。借助水波网络从用户的历史旅游行为和知识图谱中挖掘用户偏好增强用户特征表示,针对当前旅游项目特征学习的方法难以提取节点深层特征的问题,利用图注意力网络聚合相关度更高的邻居节点信息,增强旅游项目特征表示。实验在自建立的旅游数据集上与5个基线方法进行对比,其结果表明,KRGAT的精确率(P)、召回率(R)和AUC值分别提升了5.73%、4.42%和1.42%。; 徐春王萌萌孙彬; 关键词：知识图谱

基于提示学习和超球原型的小样本ICD自动编码方法: 2024年; 针对国际疾病分类(ICD)自动编码方法的长文本处理、编码的层次结构以及长尾分布等导致的模型泛化能力弱的问题,提出一种充分利用医学预训练语言模型的基于提示学习和超球原型的小样本ICD自动编码方法(hypersphere prototypical with prompt learning,PromptHP)。首先,将编码描述与临床文本融合进提示学习模型中的提示模板,使得模型能够更加深入地理解临床文本;然后,充分利用预训练语言模型的先验知识进行初始预测;接着,在预训练语言模型输出表示的基础上引入超球原型进行类别建模和度量分类,并在医学数据集上微调网络,充分纳入数据知识,提高模型在小样本ICD编码分配任务上的性能;最后,对以上两部分预测结果集成加权获得最终编码预测结果。在公开医学数据集MIMIC-Ⅲ上的实验结果表明,该模型优于最先进的基线方法,PromptHP将小样本编码的macro-AUC、micro-AUC、macro-F_(1)和micro-F_(1)分别提高了1.77%、1.54%、14.22%、15.01%。实验结果验证了该模型在小样本编码分类任务中的有效性。; 徐春吉双焱马志龙

基于关键节点的网络热点信息抽取被引量：3: 2019年; 首先通过实验论证社交网络关键节点对热点信息的产生、传播、引导具有重要作用。在此基础上,关键节点的热点信息按如下方式进行处理:1)对单条信息进行分词处理,得到其切分词集合,滤出其中无意义的切分词;2)将得到的切分词进行重新拼接,滤除其中无意义拼接序列,得到单条热点信息的摘要;3)合并同一含义的热点信息摘要,得到热点信息摘要集合,即为网络热点信息。通过上述一系列的操作,较大幅度地提升了热点信息抽取的准确性和全面性,在社交网络上得到了良好的验证结果。; 李盼李宜广徐春; 关键词：网络爬虫信息摘要

基于改进密度峰值聚类的异常流量检测被引量：2: 2022年; 针对网络异常流量检测技术准确率较低、簇的误划分等问题,提出基于改进密度峰值聚类算法的网络异常流量检测方案;首先对网络流量数据进行预处理和分组乱序,然后计算相应属性值并利用局部密度发现簇中心点,最后采用一种新的标签传递方式形成相应的簇群直至处理完所有数据。结果表明,相对于k均值算法和具有噪声的基于密度的聚类算法,基于改进的密度峰值聚类算法提升了网络异常流量的检测准确率,综合性能较优。; 任艳徐春张蕾汪晓洁; 关键词：网络安全异常流量检测聚类

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