分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 潜在狄利克雷分布(LDA)是一种流行的三层贝叶斯概率模型,其实现了文本与文本中的单词在主题层次上的聚类。LDA以词袋(Bag of Words,BOW)模型为基础,简化了建模的复杂度,但使得主题的语义连贯性较差,文档表征能力不强。为解决此问题,提出了一种基于语义分布相似度的主题模型。该模型在EM(Expectation Maximization)算法框架下,使用GPU(generalized Pólya urn)模型加入单词-单词和文档-主题语义分布相似度来引导主题建模,从语义关联层面上削弱了词袋假设对主题产生的影响。在四个公开数据集上的实验表明,基于语义分布相似度的主题模型在主题语义连贯性、文本分类准确率方面相对于目前流行主题建模算法表现的更加优越,同时该模型提高了收敛速度和模型精度。
分类: 心理学 >> 社会心理学 提交时间: 2023-03-27 合作期刊: 《心理学报》
摘要: 借助交叉滞后网络的分析方法, 探讨睡眠问题在创伤后应激障碍(PTSD)的症状系统中与其他症状的格兰杰因果关系。以经历舟曲泥石流的1460名儿童青少年为研究对象, 在灾后3, 15和27个月对其PTSD症状进行测量。交叉滞后网络分析结果显示:3到15个月时的睡眠问题的发出预期影响最高; 而15到27个月时与他人疏离和线索引发生理反应的发出预期影响最高。结果表明了睡眠问题对PTSD症状影响的时间特异性, 并为儿童青少年的PTSD干预方案和诊断模式提供了启示。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 随着移动通信技术的发展和移动设备的普及,关于人们日常移动行为的轨迹数据记录愈发的丰富起来。海量的轨迹数据背后隐藏着关于人及人类社会的有价值的知识模式。为了使基于轨迹数据产生的知识模式更精准有效服务用户,能够准确、可靠地恢复缺失电信轨迹显得尤为重要。目前大多数方法主要针对GPS轨迹等连续轨迹进行建模,而缺乏对移动通信场景中产生的电信轨迹恢复的研究。因此,针对电信轨迹缺失恢复问题,将电信轨迹恢复问题转化为矩阵补全问题,提出了一种基于LDA主题模型的恢复算法。实验中,与传统矩阵补全算法进行综合比较,并观察了不同参数对轨迹恢复效果的影响。实验结果表明,与传统矩阵补全算法相比,运用LDA主题模型能够显著提高缺失电信轨迹的恢复精度。