王雪颖
- 作品数：5 被引量：39H指数：3
- 供职机构：新疆大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金国家自然科学基金新疆维吾尔自治区高校科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术交通运输工程更多>>
- 基于共现关系的多源主题融合模型被引量：2
- 2020年
- 主题检测是互联网舆情分析任务中不可或缺的工作,在话题发现、热点话题等方面会遇到大量的不同种类的文本,它们有着不同的特性,却包含着相同的主题。有效地利用不同源的特性具有重要的科研和实践意义。大多数主题模型都是检测单一来源的文档,但媒体消息都是从多种平台进行传播,而且消息长度不一,不同平台都有其各自的属性,从而导致难以进行统一的舆情监控。为此,提出了一个基于共现关系的多源主题融合模型(Multi-source Topic Fusion Model,MTFM),该模型将共现(同一内容在不同地方出现)纳入到多源主题融合模型中实现异类源的准确话题提取。实验结果表明,与当前用于不同源主题检测的经典模型相比较,MTFM提供了另一种挖掘主题的方法。
- 秦旭杨文忠王雪颖马国祥王庆鹏
- 关键词：K-MEANS相似度
- 医院化验单安全性自助打印系统的设计与实现
- 2016年
- 随着医院业务的不断开展,门诊就诊量逐年攀升,人工领取化验单窗口排长队的现象随处可,医院就诊的患者大部分时间消耗在挂号、领取化验单等排队事件上。对化验单自助打印系统进行需求分析,在此基础上设计医院化验单安全性自助打印系统模型。根据登录人的不同身份,拥有不同的权限,患者可以查询自己的信息以及打印化验单,医生可以查询患者信息,管理员可以查询患者及医生的信息,增加、修改患者信息。
- 马晨宇刘淑娴邓妙然祖力皮亚.阿布都维力王雪颖
- 关键词：DES化验单权限
- 基于多特征的微博突发事件检测算法被引量：4
- 2019年
- 为了降低社交媒体中突发事件带来的危害,提出一种基于多特征的微博突发事件检测算法。该算法融合了文本情感过滤和用户影响力计算方法。首先,通过噪声过滤和情感过滤得到饱含负面情感的微博文本;然后,采用提出的用户影响力计算方法并结合突发词提取算法来提取突发词特征;最后,引入凝聚式层次聚类算法对突发词集进行聚类,从中提取突发事件。通过实验检测,准确率为66.84%,验证了该方法能有效地对突发事件进行检测。
- 王雪颖杨文忠张志豪李东昊秦旭
- 关键词：突发事件情感过滤聚类
- 基于LSTM神经网络模型的交通事故预测被引量：29
- 2019年
- 道路交通事故是道路交通安全水平的具体体现,为使预测数据更科学地为交通管理系统提供决策。提出建立基于LSTM(Long Short-Term Memory)神经网络的交通事故模型,训练交通事故相关的数据,对交通安全水平的指标进行预测。经过与传统回归模型和传统神经网络模型进行实验对比,实验显示LSTM拟合效果最佳,另外LSTM模型对同一趋势上的预测效果有明显优势。通过使用LSTM模型捕获数据中存在的时序依赖关系,能够更准确地对交通事故安全水平进行预测,使交通管理部门制定更加科学准确的决策。
- 张志豪杨文忠袁婷婷李东昊王雪颖
- 关键词：交通事故神经网络
- 基于重点博文的突发事件检测方法被引量：6
- 2020年
- 突发事件容易引起社会舆论,是监管的重要对象。传统事件检测忽略了博文间影响力的差异。考虑到不同微博对事件的影响力不同,针对时序微博数据流,提出一种结合微博影响力与突发词的突发事件检测框架。在综合考虑用户及博文影响力的基础上,挖掘时间窗口内的重点微博,根据重点微博及历史数据计算突发词,再通过突发词检索的方式构建出具有突发性的潜在事件数据集,通过聚类算法检测突发事件。对比两种常见的事件检测方法,实验表明所提方法在准确率与效率上均有明显提升。
- 李东昊杨文忠仲丽君张志豪王雪颖
- 关键词：突发事件
