对北京中轴线传统工艺的研究现状与发展态势进行知识图谱可视化、定量化分析,旨在为北京中轴线传统文化遗产的现代“活化”路径研究提供支持和参考。基于CNKI和Web of Science数据库的学术期刊论文作为文献数据来源,运用Cite Space和VOS...对北京中轴线传统工艺的研究现状与发展态势进行知识图谱可视化、定量化分析,旨在为北京中轴线传统文化遗产的现代“活化”路径研究提供支持和参考。基于CNKI和Web of Science数据库的学术期刊论文作为文献数据来源,运用Cite Space和VOSviewer文献计量工具,对近20年“北京中轴线传统工艺”研究主题的国内外相关文献进行发文趋势、作者合作、机构合作、研究热点、阶段性前沿热点的可视化分析梳理。通过研究热点关键词聚类分析发现,国内外对于北京传统工艺相关研究呈现出波动上升趋势,国内研究重点围绕:“传统工艺产业转型”“文化遗产活态传承”“数字化创新设计”3个主题。国外研究重点围绕:“文化产业发展模式”“老北京城市景观再生”“民族文化认同”3个主题。“传统工艺产业创新转型”“城市文化遗产再生”是近年来北京传统工艺相关领域的国内外共同热点研究方向,未来在北京中轴线传统工艺活化的热点研究方向为:传统工艺活态传承、数字化现代设计、城市文化特色发展轴。展开更多
关于时间序列分类的问题在过去十多年时间里已经引起极大的兴趣.并且已经有实验表明传统流行的分类算法像KNN等,已经很难处理时间序列的分类问题.基于Shapelet和DTW(动态时间规整,Dynamic Time Warping)的这一分类方法的时间复杂度又太...关于时间序列分类的问题在过去十多年时间里已经引起极大的兴趣.并且已经有实验表明传统流行的分类算法像KNN等,已经很难处理时间序列的分类问题.基于Shapelet和DTW(动态时间规整,Dynamic Time Warping)的这一分类方法的时间复杂度又太高.本文提出一种新的基于子段距离计算的时序分类方法,通过对时间序列进行切分然后对切分后的子段用k-shape算法进行聚类,在聚类结果中寻找两类时间序列各自比较有区分性的片段,并以此来作为分类的依据,该方法思路更为简单且时间复杂度不高.通过实验验证了我们算法的分类精度和适用性,并与shaplet算法相比我们算法在时间复杂度上更具优势.展开更多
文摘对北京中轴线传统工艺的研究现状与发展态势进行知识图谱可视化、定量化分析,旨在为北京中轴线传统文化遗产的现代“活化”路径研究提供支持和参考。基于CNKI和Web of Science数据库的学术期刊论文作为文献数据来源,运用Cite Space和VOSviewer文献计量工具,对近20年“北京中轴线传统工艺”研究主题的国内外相关文献进行发文趋势、作者合作、机构合作、研究热点、阶段性前沿热点的可视化分析梳理。通过研究热点关键词聚类分析发现,国内外对于北京传统工艺相关研究呈现出波动上升趋势,国内研究重点围绕:“传统工艺产业转型”“文化遗产活态传承”“数字化创新设计”3个主题。国外研究重点围绕:“文化产业发展模式”“老北京城市景观再生”“民族文化认同”3个主题。“传统工艺产业创新转型”“城市文化遗产再生”是近年来北京传统工艺相关领域的国内外共同热点研究方向,未来在北京中轴线传统工艺活化的热点研究方向为:传统工艺活态传承、数字化现代设计、城市文化特色发展轴。
文摘关于时间序列分类的问题在过去十多年时间里已经引起极大的兴趣.并且已经有实验表明传统流行的分类算法像KNN等,已经很难处理时间序列的分类问题.基于Shapelet和DTW(动态时间规整,Dynamic Time Warping)的这一分类方法的时间复杂度又太高.本文提出一种新的基于子段距离计算的时序分类方法,通过对时间序列进行切分然后对切分后的子段用k-shape算法进行聚类,在聚类结果中寻找两类时间序列各自比较有区分性的片段,并以此来作为分类的依据,该方法思路更为简单且时间复杂度不高.通过实验验证了我们算法的分类精度和适用性,并与shaplet算法相比我们算法在时间复杂度上更具优势.
