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心理学研究中潜变量空间的特性探讨 被引量：2
1
作者 张洁婷 张敏强 耿爽 《心理学探新》 CSSCI 2012年第5期404-409,共6页
本文首先评述潜变量数据类型和空间特征的研究现状。比较和归纳发现,潜变量空间特征的研究从只关注数据分布的多峰性发展到对差异的量化、质化问题和分布状态(包括异质性和多峰性)进行全面分析,以综合反映潜变量差异的性质与维度类别特... 本文首先评述潜变量数据类型和空间特征的研究现状。比较和归纳发现,潜变量空间特征的研究从只关注数据分布的多峰性发展到对差异的量化、质化问题和分布状态(包括异质性和多峰性)进行全面分析,以综合反映潜变量差异的性质与维度类别特性。通过对潜在类别模型、混合因素模型和因素模型的比较来确定潜变量空间类型不但为该议题开拓了方法技术,同时也深化拓展了潜在结构模型的理论框架。此外,该方法在外显指标的数量、计分方式和样本量等因素上的使用前提还有待进一步研究。 展开更多
关键词 潜在变量 类型 维度 量化和质化差异 混合因素模型
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基于GMM的增量式情感映射 被引量：1
2
作者 韩晶 解仑 +1 位作者 王志良 任福继 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期168-173,共6页
为有效地获得用户的真实情感状态,促进和谐的人机交互体验.结合AVS情感空间和大五人格理论,提出一种基于高斯混合模型的增量式情感映射模型.首先,在AVS情感空间的3种属性(A,V,S)坐标轴上,利用高斯混合模型对情感类型进行依次建模,计算... 为有效地获得用户的真实情感状态,促进和谐的人机交互体验.结合AVS情感空间和大五人格理论,提出一种基于高斯混合模型的增量式情感映射模型.首先,在AVS情感空间的3种属性(A,V,S)坐标轴上,利用高斯混合模型对情感类型进行依次建模,计算情感概率值及其空间分布;其次,针对用户的个体差异性,采用层次分析法研究人格五因素与情感属性之间的关联,获得用户的个性化认知参数,实现具有个性化认知的情感映射结果;之后,采用增量式学习方法对情感类型的分布空间进行实时修正,保证情感分类的高准确率.最后,实验结果验证了该方法的情感映射结果与用户的真实情感状态具有高度一致性,并有较好的自适应性. 展开更多
关键词 情感映射 AVS情感空间 高斯混合模型 大五人格理论 增量式学习
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混合拓扑因子的科研网络合作关系预测
3
作者 伍杰华 朱岸青 《现代图书情报技术》 CSSCI 2015年第4期65-71,共7页
【目的】通过图论和复杂网络理论中的链接(关系)预测算法挖掘科研合作网络的结构信息,并预测目前尚未合作的学者有哪些在未来会产生合作关系。【方法】提出一种新颖的集成局部拓扑特征因子和全局社区拓扑特征的混合拓扑因子合作关系预... 【目的】通过图论和复杂网络理论中的链接(关系)预测算法挖掘科研合作网络的结构信息,并预测目前尚未合作的学者有哪些在未来会产生合作关系。【方法】提出一种新颖的集成局部拓扑特征因子和全局社区拓扑特征的混合拓扑因子合作关系预测模型(Mixture Topological Factor,MTF),该模型引入朴素贝叶斯模型关系预测算法计算局部因子,采用社区贡献度和参与度计算全局社区特征因子进行集成。【结果】实验结果表明,MTF方法能够在采用不同社区算法的基础上有效地对真实的科研合作网络关系预测问题建模,在效果上也要优于一些经典和新近提出的算法。【局限】该方法有待进一步应用到更大规模的网络结构中。【结论】能够通过深入挖掘科研合作网络基于社区信息的拓扑属性提高预测精确度,同时为该类模型的研究提供一种新的方案。 展开更多
关键词 科研网络 合作关系 合作预测 学者社区 社区信息 混合拓扑因子模型
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