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健康信息画像构建及虚假健康信息识别:融合社会感知数据与发布者先验知识
被引量：
1
1
作者
赵又霖
庞航远
石燕青
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2024年第6期141-154,165,共15页
[目的/意义]融合包含丰富个体情感、行为和交互信息的社会感知数据和发布者先验知识有助于提高虚假健康信息识别精度。[研究设计/方法]基于社会感知数据,综合历史信息文本描述发布者对待检测信息的先验知识,并融合发布者先验知识,从发...
[目的/意义]融合包含丰富个体情感、行为和交互信息的社会感知数据和发布者先验知识有助于提高虚假健康信息识别精度。[研究设计/方法]基于社会感知数据,综合历史信息文本描述发布者对待检测信息的先验知识,并融合发布者先验知识,从发布者特征、内容特征和接收者行为特征3个维度提取健康信息特征;同时,建立健康信息画像,并基于Stacking集成学习模型构建虚假健康信息识别模型FHIR_SSD&PPK。[结论/发现] FHIR_SSD&PPK模型识别虚假健康信息的效果最好,准确率为92.35%;发布者特征的特征重要度占比总和最高,为51.59%,其中发布者先验知识特征的特征重要度为44.01%,并且与未考虑发布者先验知识的模型相比,F1值提升2.26%,说明本文提出的发布者先验知识是构建识别模型的关键特征。[创新/价值] FHIR_SSD&PPK模型融合社会感知数据和发布者先验知识,基于Stacking集成学习模型识别虚假健康信息,在细粒度和深度上对虚假健康信息识别研究进行了优化。
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关键词
健康信息画像
虚假健康信息
社会感知数据
先验知识
Stacking集成学习
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职称材料
社会感知数据表征下的历史文化街区地方感变迁——以南锣鼓巷(2008—2022年)为例
2
作者
向岚麟
张君楚
+1 位作者
闫禹涵
马贝贝
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期289-305,共17页
以北京南锣鼓巷历史文化街区近15年的变迁实践为研究对象,根据2008—2022年社会感知网络数据特征,分析其地方感变化的阶段性差异,以此构建南锣鼓巷地方感变迁的概念模型。首先,建立历史文化街区评价专属词库,基于扎根理论,从专属词库的...
以北京南锣鼓巷历史文化街区近15年的变迁实践为研究对象,根据2008—2022年社会感知网络数据特征,分析其地方感变化的阶段性差异,以此构建南锣鼓巷地方感变迁的概念模型。首先,建立历史文化街区评价专属词库,基于扎根理论,从专属词库的文本中编码获得地方感的3个维度:地方认知、地方依赖和地方认同,通过对历年高频词主类目占比变化曲线、突现词特点、相关语义网络和南锣鼓巷商业业态占比等数据分析,结合社会生态系统适应性循环理论,提取特征差异明显的4个阶段:2008—2009年的稳定期、2010—2014年的生长期、2015—2018年的重构期以及2019—2022年的调整期。最后从资本的角度对历史文化街区的地方感变迁进行分析,指出经济资本需要综合社会资本与文化资本才能更好地适应发展,在循环中维持动态平衡。
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关键词
历史文化街区
地方感
社会感知数据
时空语义
变迁
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职称材料
大数据影响下人文地理定量研究的几个趋势
3
作者
李山
严钰帆
《地理教学》
北大核心
2020年第20期4-7,43,共5页
人类社会迈入信息时代,大数据的影响广泛而深刻,其在地理学尤其在人文地理学研究中受到越来越多的关注和讨论。本文通过梳理大数据与人文地理研究的近年文献,从研究争议、定量方法、数据基础和科学范式这四个侧面,探讨人文地理定量研究...
人类社会迈入信息时代,大数据的影响广泛而深刻,其在地理学尤其在人文地理学研究中受到越来越多的关注和讨论。本文通过梳理大数据与人文地理研究的近年文献,从研究争议、定量方法、数据基础和科学范式这四个侧面,探讨人文地理定量研究在大数据影响下的回应,提出其“因果-相关”整合、“计量-计算”并重、多源数据集成、科学范式并存的基本发展趋势;呼吁人文地理定量研究不能因为大数据而一味抹杀自己优秀的历史传统,而应在传承中寻求创新、在创新中有效传承。
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关键词
社会
感知
大
数据
相关关系
因果关系
人文地理学
计量地理学
计算地理学
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职称材料
题名
健康信息画像构建及虚假健康信息识别:融合社会感知数据与发布者先验知识
被引量：
1
1
作者
赵又霖
庞航远
石燕青
机构
河海大学商学院
南京大学信息管理学院
南京农业大学信息管理学院
出处
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2024年第6期141-154,165,共15页
基金
中国博士后科学基金特别资助项目“面向应急管理的时空数据语义模型构建及创新应用机理研究”(2021T140311)和中国博士后科学基金面上项目“环境污染突发事件的时空数据挖掘及协同治理机制研究”(2019M650108)的研究成果之一。
文摘
[目的/意义]融合包含丰富个体情感、行为和交互信息的社会感知数据和发布者先验知识有助于提高虚假健康信息识别精度。[研究设计/方法]基于社会感知数据,综合历史信息文本描述发布者对待检测信息的先验知识,并融合发布者先验知识,从发布者特征、内容特征和接收者行为特征3个维度提取健康信息特征;同时,建立健康信息画像,并基于Stacking集成学习模型构建虚假健康信息识别模型FHIR_SSD&PPK。[结论/发现] FHIR_SSD&PPK模型识别虚假健康信息的效果最好,准确率为92.35%;发布者特征的特征重要度占比总和最高,为51.59%,其中发布者先验知识特征的特征重要度为44.01%,并且与未考虑发布者先验知识的模型相比,F1值提升2.26%,说明本文提出的发布者先验知识是构建识别模型的关键特征。[创新/价值] FHIR_SSD&PPK模型融合社会感知数据和发布者先验知识,基于Stacking集成学习模型识别虚假健康信息,在细粒度和深度上对虚假健康信息识别研究进行了优化。
关键词
健康信息画像
虚假健康信息
社会感知数据
先验知识
Stacking集成学习
Keywords
Health information portrait
False health information
Social sensing data
Prior knowledge
Stacking ensemble learning
分类号
G250 [文化科学—图书馆学]
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职称材料
题名
社会感知数据表征下的历史文化街区地方感变迁——以南锣鼓巷(2008—2022年)为例
2
作者
向岚麟
张君楚
闫禹涵
马贝贝
机构
北京林业大学园林学院
出处
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期289-305,共17页
基金
北京市社会科学基金(18SRC019)
教育部人文社会科学研究规划基金(22YJAZH115)
国家自然科学基金(51708028)资助。
文摘
以北京南锣鼓巷历史文化街区近15年的变迁实践为研究对象,根据2008—2022年社会感知网络数据特征,分析其地方感变化的阶段性差异,以此构建南锣鼓巷地方感变迁的概念模型。首先,建立历史文化街区评价专属词库,基于扎根理论,从专属词库的文本中编码获得地方感的3个维度:地方认知、地方依赖和地方认同,通过对历年高频词主类目占比变化曲线、突现词特点、相关语义网络和南锣鼓巷商业业态占比等数据分析,结合社会生态系统适应性循环理论,提取特征差异明显的4个阶段:2008—2009年的稳定期、2010—2014年的生长期、2015—2018年的重构期以及2019—2022年的调整期。最后从资本的角度对历史文化街区的地方感变迁进行分析,指出经济资本需要综合社会资本与文化资本才能更好地适应发展,在循环中维持动态平衡。
关键词
历史文化街区
地方感
社会感知数据
时空语义
变迁
Keywords
historic conservation area
sense of place
social sensing data
spatiotemporal semantics
change
分类号
F592.7 [经济管理—旅游管理]
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职称材料
题名
大数据影响下人文地理定量研究的几个趋势
3
作者
李山
严钰帆
机构
华东师范大学地理科学学院
华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室
华东师范大学崇明生态研究院
出处
《地理教学》
北大核心
2020年第20期4-7,43,共5页
文摘
人类社会迈入信息时代,大数据的影响广泛而深刻,其在地理学尤其在人文地理学研究中受到越来越多的关注和讨论。本文通过梳理大数据与人文地理研究的近年文献,从研究争议、定量方法、数据基础和科学范式这四个侧面,探讨人文地理定量研究在大数据影响下的回应,提出其“因果-相关”整合、“计量-计算”并重、多源数据集成、科学范式并存的基本发展趋势;呼吁人文地理定量研究不能因为大数据而一味抹杀自己优秀的历史传统,而应在传承中寻求创新、在创新中有效传承。
关键词
社会
感知
大
数据
相关关系
因果关系
人文地理学
计量地理学
计算地理学
分类号
G633.55 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
健康信息画像构建及虚假健康信息识别:融合社会感知数据与发布者先验知识
赵又霖
庞航远
石燕青
《图书情报知识》
CSSCI
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
社会感知数据表征下的历史文化街区地方感变迁——以南锣鼓巷(2008—2022年)为例
向岚麟
张君楚
闫禹涵
马贝贝
《北京大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
大数据影响下人文地理定量研究的几个趋势
李山
严钰帆
《地理教学》
北大核心
2020
0
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职称材料
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