系统地回顾大数据在旅游研究中的应用,对于理解旅游研究范式的转型,响应新涌现的科学问题和实践应用问题具有重要意义。对Web of Science、Archive和中国知网3个数据库中的2477篇旅游大数据文献进行了综述。研究发现:(1)从2010年开始,...系统地回顾大数据在旅游研究中的应用,对于理解旅游研究范式的转型,响应新涌现的科学问题和实践应用问题具有重要意义。对Web of Science、Archive和中国知网3个数据库中的2477篇旅游大数据文献进行了综述。研究发现:(1)从2010年开始,旅游大数据研究文献数量逐年增长。中国研究者发表了838篇旅游大数据研究论文,占文献总量的33.83%。(2)接近50.00%的论文以会议和学位论文的形式发表,超过70.00%的文献发表在非旅游类期刊。(3)62.65%的论文利用了TripAdvisor、携程旅行网、马蜂窝等的UGC数据。(4)预测旅游需求、旅游推荐、旅游消费行为、游客流动模式、旅游目的地形象、游客满意度、景观评价和方法创新是当前研究聚焦的八大场景。(5)目前旅游研究领域对大数据应用方法的创新贡献不足,主要通过迁移数据科学与信息科学等已经发展较为成熟的方法,结合旅游情景和数据开展研究。展开更多
为了解火灾风险评估领域的全局概况,对CNKI和Web of Science数据库进行检索,借助CiteSpace软件分析了1999-2020年间的共1 250篇文献数据,并绘制了知识图谱。结果表明:火灾风险评估发文量呈稳定上升趋势;高产核心作者是田玉敏和THOMPSON ...为了解火灾风险评估领域的全局概况,对CNKI和Web of Science数据库进行检索,借助CiteSpace软件分析了1999-2020年间的共1 250篇文献数据,并绘制了知识图谱。结果表明:火灾风险评估发文量呈稳定上升趋势;高产核心作者是田玉敏和THOMPSON P M;核心机构是中国人民武装警察部队学院(现中国人民警察大学)和中国科学技术大学;高产核心国家是中国和美国;对关键词综合分析,得出未来研究的热点是:理论研究方面,继续研究火灾发生的随机性与不确定性;评估方法方面,构建基于火灾双重属性规律的火灾风险评估方法;评估实践方面,开发智能化的评估软件。展开更多
创新主体预测竞争对手或自身专利能否获批及获批速度,是一项重要的竞争情报工作。审批耗时会占用专利的有效期,有的发明专利审批耗时达8年甚至12年。审批耗时越长,对从申请日起算最长20年的专利有效期的折损就越大,对专利价值的影响也...创新主体预测竞争对手或自身专利能否获批及获批速度,是一项重要的竞争情报工作。审批耗时会占用专利的有效期,有的发明专利审批耗时达8年甚至12年。审批耗时越长,对从申请日起算最长20年的专利有效期的折损就越大,对专利价值的影响也越大。本文旨在构建一种情报学方法,通过挖掘专利文献的系列特征形成预测模型,用于预测专利能否获批以及获批的速度。整个研究包括两个部分逻辑内容,即获批预测和速度预测。首先,应用相关分析与Cox比例风险回归模型对所选特征进行检验。其次,在此基础上,针对前面提取到的技术内容量属性、技术结构属性、技术功能属性、技术概念明确度属性以及申请人发明人属性等系列特征,使用辅助学习的方法,利用审查结果与审查周期的关联信息构建专利获批速度预测模型(patent approval time prediction model,MACP)。研究结果显示,基于辅助任务组合的MACP较已有的基线模型表现更佳。由于MACP模型有效地学习与利用了更多的专利审查过程知识,降低了对数据量的依赖,能取得更好的预测效果。展开更多
文摘系统地回顾大数据在旅游研究中的应用,对于理解旅游研究范式的转型,响应新涌现的科学问题和实践应用问题具有重要意义。对Web of Science、Archive和中国知网3个数据库中的2477篇旅游大数据文献进行了综述。研究发现:(1)从2010年开始,旅游大数据研究文献数量逐年增长。中国研究者发表了838篇旅游大数据研究论文,占文献总量的33.83%。(2)接近50.00%的论文以会议和学位论文的形式发表,超过70.00%的文献发表在非旅游类期刊。(3)62.65%的论文利用了TripAdvisor、携程旅行网、马蜂窝等的UGC数据。(4)预测旅游需求、旅游推荐、旅游消费行为、游客流动模式、旅游目的地形象、游客满意度、景观评价和方法创新是当前研究聚焦的八大场景。(5)目前旅游研究领域对大数据应用方法的创新贡献不足,主要通过迁移数据科学与信息科学等已经发展较为成熟的方法,结合旅游情景和数据开展研究。
文摘为了解火灾风险评估领域的全局概况,对CNKI和Web of Science数据库进行检索,借助CiteSpace软件分析了1999-2020年间的共1 250篇文献数据,并绘制了知识图谱。结果表明:火灾风险评估发文量呈稳定上升趋势;高产核心作者是田玉敏和THOMPSON P M;核心机构是中国人民武装警察部队学院(现中国人民警察大学)和中国科学技术大学;高产核心国家是中国和美国;对关键词综合分析,得出未来研究的热点是:理论研究方面,继续研究火灾发生的随机性与不确定性;评估方法方面,构建基于火灾双重属性规律的火灾风险评估方法;评估实践方面,开发智能化的评估软件。
文摘创新主体预测竞争对手或自身专利能否获批及获批速度,是一项重要的竞争情报工作。审批耗时会占用专利的有效期,有的发明专利审批耗时达8年甚至12年。审批耗时越长,对从申请日起算最长20年的专利有效期的折损就越大,对专利价值的影响也越大。本文旨在构建一种情报学方法,通过挖掘专利文献的系列特征形成预测模型,用于预测专利能否获批以及获批的速度。整个研究包括两个部分逻辑内容,即获批预测和速度预测。首先,应用相关分析与Cox比例风险回归模型对所选特征进行检验。其次,在此基础上,针对前面提取到的技术内容量属性、技术结构属性、技术功能属性、技术概念明确度属性以及申请人发明人属性等系列特征,使用辅助学习的方法,利用审查结果与审查周期的关联信息构建专利获批速度预测模型(patent approval time prediction model,MACP)。研究结果显示,基于辅助任务组合的MACP较已有的基线模型表现更佳。由于MACP模型有效地学习与利用了更多的专利审查过程知识,降低了对数据量的依赖,能取得更好的预测效果。
