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王根生: 作品数：33 被引量：196H指数：8; 供职机构：江西财经大学国际经贸学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金江西省高校人文社会科学研究项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理哲学宗教更多>>

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一种融合知识图谱的图注意力神经网络谣言实时检测方法: 2024年; 【目的】提高社交媒体中谣言实时检测的准确率,降低谣言传播危害。【方法】提出一种融合知识图谱的图注意力神经网络谣言实时检测方法。首先,通过知识蒸馏从外部知识图谱中获取文本内容的背景知识;其次,通过点互信息把文本和背景知识转化为加权图结构表示,利用一种考虑边权重的图注意力神经网络从加权图中学习文本的非连续语义特征;然后,通过预训练语言模型BERT学习文本的连续语义特征,利用嵌入方法把用户和内容统计特征转化为连续向量表示;最后,融合所有特征,输入全连接神经网络中进行谣言检测。【结果】在两个公开的社交媒体谣言数据集PHEME和WEIBO上的实验结果表明,所提方法的准确率分别达到了92.1%和84.0%,优于对比基线方法。【局限】所提方法没有融合帖子中可能附加的图片或视频信息,不能进行多模态融合的谣言检测。【结论】融合背景知识可以补充短文本的语义表示,融合用户和内容统计特征可以辅助文本语义特征作决策,提高检测的准确率。; 王根生朱奕李胜; 关键词：知识图谱统计特征用户特征

基于改进信息增益特征选择法的SVM中文情感分类算法被引量：4: 2019年; 为文本情感分类提出一种改进的机器学习算法。在分析当前主要文本特征选择方法后,把词频和词语情感表现程度融入到信息增益特征选择方法中,从全局和局部2个方面进行特征权重衡量,使用特征空间向量模型对文本进行统一表示,然后利用SVM算法进行训练学习。通过实验发现该算法的查准率和查全率比传统的机器学习算法有所提高,并且得到的分类器具有较好的泛化能力。; 王根生黄学坚吴小芳胡向亮; 关键词：情感分类 SVM 信息增益

基于羊群效应传染动力模型的医患关系网络舆情演变研究被引量：3: 2018年; 医患关系网络舆情演变过程中存在基于羊群效应的传染行为,并且主要受到传染系数大小的影响,而传染系数又取决于网络舆情传播过程中网民之间的接触程度、他人观点和行为的影响程度以及信息获取的齐全可靠程度,其中信息的齐全可靠性主要受突发事件的不确定性和网络舆情报道不完备性的影响。实证研究结果表明,要减少有关医患关系负面网络舆情传染,政府应当加强信息监管力度,社会媒体应当承担起事实传播者的角色,网民应当提升自身的信息辨别能力。; 王根生; 关键词：网络舆情医患关系羊群效应

融合多元用户特征和内容特征的微博谣言实时检测模型被引量：5: 2022年; 针对目前基于单文本语义特征深度学习的微博谣言实时检测模型泛化能力不足的问题,提出一种融合多元用户特征和内容特征的实时检测模型.首先,在传统用户基本特征和内容统计特征的基础上,利用用户的历史行为数据,挖掘用户理性值和用户专业度两个深层次特征;然后,基于词向量和带有注意力机制的双向GRU神经网络构建文本语义特征学习模型;最后,采用分层特征级联和全连接的方式进行特征融合,把融合特征输入分类模型进行训练.实验结果表明,该模型的检测准确率达到了91.74%,相比其他只关注文本语义特征的深度学习实时检测模型具有更好的识别效果,相比于其他改进型的实时检测模型F1-Measure值也提高了2.19%.; 黄学坚王根生王根生罗远胜吴小芳李志鹏; 关键词：实时检测

小世界效应的网络舆情演化迁移元胞模型被引量：17: 2011年; 依据网民关系网络拓扑的小世界效应特性,提出网民观点的倾向度转换规则,在网络舆情网民关系小世界网络矩阵表示的基础上,构建基于小世界效应的网络舆情演化迁移元胞模型,运用该模型分析网络舆情演化,产生了倾向度转换图、粗细粒度倾向度曲线的仿真结果.通过对试验仿真结果的分析,揭示了网络舆情演化的观点极分化和观点漂移的现象,分析了"核心"区域漂移现象和倾向度曲线多波峰现象的成因,仿真结果表明该模型能较好拟合网络舆情演化的规律.本研究对网络监察部门和新闻管理部门的管理提供了一定的理论依据.; 王根生勒中坚; 关键词：小世界效应

完善我国企业财务报告体系研究被引量：1: 2010年; 本文分析了我国现行企业财务报告体系存在的问题,结合我国的现实,对完善、发展现行报告体系提出了设想,以推动信息披露规范化、引导信息需求向高层次发展,有力地促进资本市场的发育。; 王根生; 关键词：企业财务报告财务报告体系资本市场信息需求信息披露发育

网络安全的事件协同审计分析: 2010年; 文章用图论的观点分析了事件协同审计体系结构，并设计了计算图块数、计算图中割点和构造出图的块图算法，得到安全审计域的规划分布及关键节点分布情况，该结论可以规划审计节点，指导防御节点的布局，对于阻止大规模蠕虫病毒的传播而言是非常必要的。; 王根生; 关键词：图论

基于期望确认理论的自媒体环境下大学生医患关系满意度期望模型——基于南昌市八所高校学生的调查分析: 2018年; 以期望确认理论为基础,构建自媒体环境下大学生医患关系满意度期望模型(WUDEM),根据模型设计指标体系,对南昌市八所高校大学生进行抽样调查,运用Boot st r ap多元线性回归和Ordinal回归分析调查数据,探析影响自媒体环境下大学生医患关系满意度的影响因素,并分析影响因素的作用机制。结果表明,"患者对医务人员的信任度""医疗体制健全度"和"解决医疗纠纷事件的及时性"这三项指标显著影响大学生医患关系满意度,同时发现大部分学生对影响医患关系的指标都较为乐观。依据研究结论,大学生医患关系满意度比较乐观,这种乐观的医患关系满意度倾向将对整体社会医患关系的改善产生极大促进作用。; 王根生; 关键词：自媒体

融合语义相似度的矩阵分解推荐算法被引量：3: 2020年; 针对矩阵分解推荐算法没有考虑推荐对象本身内涵特征的问题,提出一种融合对象语义相似度的矩阵分解推荐算法。首先利用知识图谱分布式表示学习算法将推荐对象所属领域的语义数据嵌入到一个低维语义向量空间;其次计算对象间语义相似度,把该语义相似度融入矩阵分解的目标优化函数中,从语义视角弥补矩阵分解推荐算法没有考虑推荐对象本身内涵特征的不足。结果表明,该改进算法相比于传统矩阵分解推荐算法具有更高的准确率、召回率和覆盖率。; 闵潞王根生王根生; 关键词：矩阵分解知识图谱语义相似度

融合加权异构信息网络的矩阵分解推荐算法被引量：8: 2020年; 【目的】在矩阵分解推荐算法中融入加权异构信息网络中的知识,提高推荐质量。【方法】构造推荐主体的异构信息网络,通过改进的tanh函数计算相关连接权重;在网络中挑选相关元路径,通过信息增益计算不同元路径的权重;计算不同元路径下的用户兴趣相似度,再结合元路径权重得出用户相似度矩阵;将用户相似度矩阵融合到矩阵分解推荐算法的目标函数中。【结果】在Hetrec2011-MovieLens-2k数据集上的实验结果表明,本文算法相比于传统矩阵分解推荐算法(FunkSVD)在准确率、召回率、覆盖率指标上分别提高了4.4%、5.4%、4.6%,均方根误差下降了0.06。【局限】面对海量数据,矩阵分解的效率低下,并且没有考虑用户兴趣漂移问题。【结论】本文算法提高了矩阵分解推荐算法的推荐质量。; 王根生王根生; 关键词：矩阵分解信息增益

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