DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 7. 菊粉的其他应用 随着肠–肝轴、肠–肺轴、肠–脑轴等研究的不断升入，菊粉这类肠道健康益生元的应用研究也越来越广泛。最新研究 [ 43 ] 提示聚合度≥23的高性能菊粉具有显著的肝保护活性，能显著降低肝脏炎症因子NF-κB和IL-6的表达，抑制肝脏脂肪变性；澳洲一项双盲对照临床研究 [ 44 ] 发现，补充菊粉可改善哮喘症状，且对于严重哮喘病人的效果更明显，其机制与调节肠道菌群构成，促进SCFAs发酵并抑制去乙酰化酶HDAC9有关；菊粉益生元通过肠道菌群调节肠–脑轴、5-羟色胺系统，降低血清中抑郁相关标志物的浓度，还能改善抑郁情绪 [ 45 ] [ 46 ]；2018年一项研究 [ 47 ] 利用菊粉联合益生菌调节糖脂代谢，辅助治疗育龄女性的多囊卵巢综合征，能降低其血清胰岛素水平，调节糖脂代谢紊乱进而改善多囊症状。 几项动物试验表明服用菊粉益生元除了对自身健康有益外，对子代健康也有一定的影响。母鼠在孕期和哺乳期补充菊粉对子鼠的糖代谢有益，能促进子鼠肠道中双歧杆菌和产丁酸菌定殖，降低子鼠的出生体重和断奶期体重，改善子代的胰岛素敏感性 [ 48 ]，菊粉干预孕鼠后，母体产生的SCFAs尤其是丙酸可以通过GPR43通路促进胎儿的胰脏发育和胰岛素分泌能力 [ 49 ]。也有研究在母猪孕期补充菊粉，可有助于仔猪的睾丸发育，预防成年后不育的发生 [ 50 ]。
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user: 8. 菊粉的安全性评价 菊粉是多种蔬菜水果中存在的天然成分，对人体没有危害。早在20世纪90年代初，日本已批准菊粉为“特殊保健食品”；美国食品药品监督管理局FDA于2000年明确指出，菊粉作为功能性食品，已达到公认安全级；中国卫生部于2009年将菊粉确定为新资源食品。2015年欧盟发布法规(European Union， EU) 2015/2314批准菊粉有助维持正常肠道功能的健康声称 [ 51 ]。2015年欧盟卫生组织发布建议称，每人每天服用12克菊粉有助维持正常肠道功能 [ 52 ]。部分肠易激综合征患者有着高度敏感的肠道，严重发作期可能会有腹痛腹胀等不良反应，可以减少或避免菊粉摄入 [ 53 ]。 2018年Vishal等 [ 54 ] 在评估菊粉对小鼠代谢的益处时，意外发现40%的小鼠肝脏受损，菊粉诱发了小鼠肝癌，这似乎表明菊粉可能存在的风险。深入研究会发现该实验用的小鼠的肠道具有先天免疫功能特定缺陷，当饮食中仅含单一种类的膳食纤维(聚合度>23的长链菊粉)时，易发生胆汁淤积和肝癌的风险，而菊粉本身并不会致癌。但这项研究仍然提醒我们，即使补充了菊粉等膳食纤维补剂，仍要保证饮食中膳食纤维来源多样化。此外，开发菊粉产品时，也应考虑膳食纤维复方组分的问题。
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user: 9. 展望 目前对于菊粉的应用研究还是以便秘和糖尿病为代表的肠道疾病和代谢性疾病为主，在肥胖、免疫调节、抑制肿瘤方面也展示出极大的优势，骨骼健康、孕产、儿童方向的应用近年来还不是很充分。菊粉作为一种优质益生元，如何更好的发挥其生理功能优势，甚至作为治疗某些疾病的途径，或许是未来可以尝试的研究发展方向。
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user: 摘 要 针对二元逻辑回归模型中的复共线性问题，同时考虑模型中待估参数存在先验信息的情况，提出了一类新估计即随机约束两参数极大似然估计。研究得到了新估计在均方误差矩阵准则下优于Liu极大似然估计，Liu-Type极大似然估计，两参数极大似然估计，随机约束极大似然估计，随机约束Liu极大似然估计和随机约束Liu-Type极大似然估计的充要或充分条件。探讨并给出了新估计中偏参数的最优建议值。更进一步，基于偏参数的最优建议值，通过蒙特卡罗模拟方法，分析了新估计在均方误差意义下的优良性。 关键词 :二元逻辑回归模型，复共线性，随机约束两参数极大似然估计，均方误差矩阵，均方误差 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 考虑二元逻辑回归模型中因变量 y i 服从 分布。其中，伯努利参数 π i 依赖未知参数 β 和解释变量 x i 的取值，表达式如下： π i = Pr ( y i = 1 ) = exp ( x ′ i β ) 1 + exp ( x ′ i β ) ， i = 1 ， ⋯ ， n (1) X是 n × p 的矩阵， x i 是X第i列。 β = ( β 1 ， ⋯ ， β p ) ′ 为 p × 1 的未知系数矩阵。 在逻辑回归模型中，使用迭代加权最小二乘(IRLS)算法可得 β 的极大似然估计(MLE)： β ^ M L E = ( X ′ W ^ X ) − 1 X ′ W ^ Z (2) 其中 Z = ( Z 1 ， ⋯ ， Z n ) ′ 且 Z i = log ( π ^ i ) + y i − π ^ i π ^ i ( 1 − π ^ i ) ， W ^ = D i a g [ π ^ i ( 1 − π ^ i ) ] 。 在逻辑回归模型中，当解释变量高度相关时即存在复共线性问题时，MLE的方差会膨胀。为了克服这个问题，学者们提出了很多估计来改进MLE。例如，Schaefer等 [ 1 ] 提出了岭极大似然估计(RE)。Månsson等 [ 2 ] 提出了Liu极大似然估计(LE)，表达式为： β ^ L E = ( C + I ) − 1 ( C + d I ) β ^ M L E = F d β ^ M L E (3) 其中 C = X ′ W ⌢ X ， F d = ( C + I ) − 1 ( C + d I ) ， 0 < d < 1 。 Asar [ 3 ] 提出了Liu-Type极大似然估计(LTE)，表达式为： β ^ L T E = ( C + k I ) − 1 ( C − d I ) β ^ M L E = F k d β ^ M L E (4) 其中 F k d = ( C + k I ) − 1 ( C − d I ) ， k > 0 ， − ∞ < d < + ∞ 。 Huang J [ 4 ] 提出了两参数极大似然估计(TPE)，表达式为： β ^ T P E = ( C + k I ) − 1 ( C + k d I ) β ^ M L E = F k − d β ^ M L E (5) 其中 F k − d = ( C + k I ) − 1 ( C + k d I ) ， k > 0 ， 0 < d < 1 。 考虑在实际工作中，逻辑回归模型中的未知参数向量 β 有可能存在一些先验信息，这时我们可通过等式约束、不等式约束、椭球约束等来描述这些先验信息。本文将考虑带随机线性约束的情况。一般的随机线性约束为： h = H β + u ， E ( u ) = 0 ， C o v ( u ) = Ψ (6) 其中，H是 q × ( p + 1 ) 的满秩已知矩阵。h是一个 q × 1 预设值的向量。u是一个服从均值为0，方差矩阵为 Ψ 的 q × 1 随机向量。其中 Ψ 为已知的 q × q 阶正定矩阵。 基于随机线性约束，Nagaraja和Wijekoon [ 5 ] 提出了随机约束极大似然估计(SRE)，表达式为： β ^ S R E = β ^ M L E + C − 1 H ′ ( Ψ + H C − 1 H ′ ) − 1 ( h − H β ^ M L E ) (7) 为了进一步改进SRE，Varathan和Wijekoon在文献 [ 6 ] 和 [ 7 ] 中分别提出了随机约束岭极大似然估计(SRRE)和随机约束Liu极大似然估计(SRLE)。其中SRLE表达式为： β ^ S R L E = ( C + I ) − 1 ( C + d I ) β ^ S R E = F d β ^ S R E (8) Wu和Asar [ 8 ] 提出了随机约束Liu-Type极大似然估计(SRLTE)，表达式为： β ^ S R L T E = ( C + k I ) − 1 ( C − d I ) β ^ S R E = F k d β ^ S R E (9) 我们结合SRE和TPE提出了一个新的估计即随机约束两参数极大似然估计(SRTPE)，其表达式为： β ^ S R T P E = ( C + k I ) − 1 ( C + k d I ) β ^ S R E = F k − d β ^ S R E (10) 其中 k > 0 ， 0 < d < 1 。 从SRTPE的表达式看出，SRTPE是一种更一般的估计，它可以退化为SRE，SRRE，SRLE： 1) lim k → 0 β ^ S R T P E = β ^ S R E . 2) lim d → 1 β ^ S R T P E = β ^ S R E . 3) lim d → 0 β ^ S R T P E = ( C + I ) − 1 β ^ S R E = β ^ S R R E . 4) lim k → 1 β ^ S R T P E = ( C + I ) − 1 ( C + d I ) β ^ S R E = β ^ S R L E .
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user: 3. 偏参数k和d的选取 因为随机约束两参数极大似然估计与定理中的各估计在均方误差准则下的比较结果依赖参数 β 的偏参数k和d的选择。所以合适的选取偏参数k和d可以使模拟得到可行的结果。为了得到可行的k和d的值。我们对矩阵C进行分解使得 C = Q Λ Q ′ 。其中，Q是矩阵C的特征向量的列向量组成的矩阵， Λ = d i a g ( λ 1 ， ⋯ ， λ p ) ， λ i 是C的第i个特征值。我们令 f ( k ， d ) = M S E ( β ^ S R T P E ) = ∑ i = 1 p ( λ i + k d ) 2 b i i + k 2 ( d − 1 ) 2 α i 2 ( λ i + k ) 2 (12) 其中 ( C + H ′ Ψ − 1 H ) − 1 = Q d i a g ( b 11 ， ⋯ ， b p p ) Q ′ ， α ^ = Q ′ β ^ M L E 。 可以看出函数 f ( k ， d ) 是一个关于参数d的二次函数。因此，为了求使 f ( k ， d ) 最小的d的值，我们固定k，并对 f ( k ， d ) 求关于d的偏导得 ∂ f ( k ， d ) ∂ d = ∑ i = 1 p 2 k ( λ i + k d ) b i i + 2 k 2 ( d − 1 ) α i 2 ( λ i + k ) 2 (13) 令上述等式(13)等于零，我们得到了d的一个建议最优值 d ^ o p t ，结果如下： d ^ o p t = ∑ i = 1 p k a i 2 − λ i b i i ( λ i + k ) 2 ∑ i = 1 p k ( b i i + a i 2 ) ( λ i + k ) 2 (14) 同样的，为了求偏参数k的值使得 f ( k ， d ) 最小，我们对函数 f ( k ， d ) 关于k求偏导得到 ∂ f ( k ， d ) ∂ k = ∑ i = 1 p 2 λ i b i i ( λ i + k d ) ( d − 1 ) + 2 k λ i ( d − 1 ) 2 α i 2 ( λ i + k ) 3 (15) 令上述等式(15)等于零，即分子为0得到 k = α i 2 λ i b i i − d ( 1 λ i + α i 2 λ i b i i ) (16) 当d固定时(16)中k的最优值依赖 α i 2 ，根据Hoerl和Kennard [ 12 ] 和Kibria [ 13 ] 提出的方法，我们用它的无偏估计来替代： k ^ = α ^ i 2 λ i b i i − d ( 1 λ i + α ^ i 2 λ i b i i ) (17) Hoerl等 [ 14 ] 提出了使用k的调和平均值来替代k的估计，Kibria [ 13 ] 提出了使用k的算术平均值来替代k的估计，Hoerl和Kennard [ 12 ] 提出了使用k的几何平均值来替代k的估计。再根据我们得出的k值得到偏参数k的三种取值分别定义如下： k ^ H M = p ∑ i = 1 p { α ^ i 2 λ i b i i − d ( 1 λ i + α ^ i 2 λ i b i i ) } (18) k ^ A M = 1 p ∑ i = 1 p 1 α ^ i 2 λ i b i i − d ( 1 λ i + α ^ i 2 λ i b i i ) (19) k ^ G M = 1 ∏ i = 1 p { α ^ i 2 λ i b i i − d ( 1 λ i + α ^ i 2 λ i b i i ) } 1 / p (20) 最后我们使用Özkale和Kaçiranlar [ 15 ] 提出的迭代方法对模拟的k和d进行取值： 步骤一：根据文献Özkale和Kaçiranlar [ 15 ] 中的定理3.1计算 d ^ < min { ( 1 + α ^ i 2 b i i ) / ( α ^ i 2 b i i ) } 的值； 步骤二：用步骤一中 d ^ 的值来估计 k ^ H M ， k ^ A M ， k ^ G M 的值； 步骤三：用步骤二中的 k ^ H M ， k ^ A M ， k ^ G M 的值来计算(14)式中 d ^ o p t 的值； 步骤四：如果 d ^ o p t < 0 ，则 d ^ o p t = d ^ 。其中 0 < d ^ o p t < 1 ， 0 < d ^ < 1 。
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user: 4. 蒙特卡罗模拟 接下来我们用蒙特卡罗模拟来验证估计MLE，LE，LTE，TP，SRE，SRLE，SRLTE和SRTPE在MSE准则下的优良性。由文献McDonald和Galarneau [ 16 ] 使用下面等式生成解释变量： x i j = ( 1 − ρ 2 ) 1 / 2 z i j + ρ z i ， p + 1 ， i = 1 ， ⋯ ， n ; j = 1 ， ⋯ ， p (21) 其中， z i j 是独立标准正态伪随机数， ρ 2 表示任意两个解释变量的相关性。在模拟实验中，我们取 p = 4 ， 样本数 n = 100 ， ρ 考虑0.85，0.9和0.95三种不同的情况。 y i 由 π i = exp ( x ′ i β ) 1 + exp ( x ′ i β ) 服从伯努利二项分布而产生。对于 β 1 ， ⋯ ， β p 满足 ∑ j = 1 p β j 2 = 1 。 此外，等式(6)中的约束矩阵我们的选取如下： H = ( 1 − 1 0 0 0 1 − 1 0 0 0 1 − 1 ) ， h = ( 1 − 2 1 ) 和 Ψ = ( 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ) (22) 模拟次数重复2000次，估计MLE，LE，LTE，TPE，SRE，SRLE，SRLTE和SRTPE的MSE使用下面等式得到： M S E ( β ˜ ) = ∑ r = 1 2000 ( β ˜ r − β ) ′ ( β ˜ r − β ) 2000 (23) 结果如下： Table 1 Estimated MSE values of the MLE， LE， LTE， TP， SRE， SRLE， SRLTE， SRTPE when ρ = 0.8 (k， d) ( k ^ H M ， d ^ o p t ) ( k ^ A M ， d ^ o p t ) ( k ^ G M ， d ^ o p t ) (25.0455， 0.2641) (337.2983， 0.5669) (89.9426， 0.4944) MLE 1.1252 1.1252 1.1252 LE 0.6757 0.8544 0.8144 LTE 0.2797 0.8772 0.6700 TP 0.2619 0.5198 0.4508 SRE 0.7150 0.7150 0.7150 SRLE 0.4406 0.5500 0.5256 SRLTE 0.2755 0.8771 0.6696 SRTPE 0.2293 0.3949 0.3522 表1. 当 ρ = 0.85 时，估计MLE，LE，LTE，TP，SRE，SRLE，SRLTE，SRTPE的MSE Table 2 Estimated MSE values of the MLE， LE， LTE， TP， SRE， SRLE， SRLTE， SRTPE when ρ = 0. (k， d) ( k ^ H M ， d ^ o p t ) ( k ^ A M ， d ^ o p t ) ( k ^ G M ， d ^ o p t ) (39.0918， 0.2062) (25144.4000， 0.5090) (665.5201， 0.4910) MLE 1.7130 1.7130 1.7130 LE 0.8765 1.1187 1.0710 LTE 0.3829 0.9122 0.7731 TP 0.3522 0.6547 0.5877 SRE 0.9154 0.9154 0.9154 SRLE 0.4893 0.6134 0.5891 SRLTE 0.3814 0.9121 0.7730 SRTPE 0.2902 0.4571 0.4216 表2. 当 ρ = 0.9 时，估计MLE，LE，LTE，TP，SRE，SRLE，SRLTE，SRTPE的MSE Table 3 Estimated MSE values of the MLE， LE， LTE， TP， SRE， SRLE， SRLTE， SRTPE when ρ = 0.9 (k， d) ( k ^ H M ， d ^ o p t ) ( k ^ A M ， d ^ o p t ) ( k ^ G M ， d ^ o p t ) (41.3281， 0.1702) (4475.3980， 0.4372) (259.2845， 0.3898) MLE 3.5490 3.5490 3.5490 LE 1.0249 1.5793 1.4230 LTE 0.3972 0.8998 0.7285 TP 0.3962 0.8992 0.7383 SRE 1.3014 1.3014 1.3014 SRLE 0.4224 0.6179 0.5632 SRLTE 0.3960 0.8998 0.7285 SRTPE 0.3192 0.5315 0.4690 表3. 当 ρ = 0.95 时，估计MLE，LE，LTE，TP，SRE，SRLE，SRLTE，SRTPE的MSE 由表1~3可知，对建议的k和d值和给定的 ρ 为0.85，0.9和0.95三个取值，随机约束两参数极大似然估计的MSE均小于其他估计的MSE，即此时随机约束两参数极大似然估计在均方误差意义下优于其他各估计。同时，由表1~3可知，对给定的 ρ 为0.85，0.9和0.95，均有在k取 k ^ H M 时SRTPE，SRLTE，SRLE，LTE，LE和TPE的MSE小于k取 k ^ A M 和 k ^ G M 时的MSE，即此时 k ^ H M 优于 k ^ A M 和 k ^ G M 。由表1~3还可以看出，对建议的k和d值，随机约束两参数极大似然估计的MSE随着 ρ 的增大而增大，即解释变量之间的相关性增加，则新估计的MSE值会增加。
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user: 5. 总结 本文中，我们在二元逻辑回归模型中提出了一个新的估计即随机约束两参数极大似然估计。为了研究所提出估计的性质，理论上，我们在MSEM准则下对Liu极大似然估计，Liu-Type极大似然估计，两参数极大似然估计，随机约束极大似然估计，随机约束Liu极大似然估计，随机约束Liu-Type极大似然估计和随机约束两参数极大似然估计进行了比较，并得出了在MSEM准则下随机约束两参数极大似然估计优于SRLTE，SRLE，SRE，LTE，LE和TPE的充要或充分条件。实验上，我们用了蒙特卡罗模拟实验来比较了几个估计的优良性，验证了对建议的k和d值和给定的 ρ 为0.85，0.9和0.95情况下，新估计在MSE准则下优于SRLTE，SRLE，SRE，LTE，LE和TPE。
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user: 摘 要 采用地理信息系统(ArcGIS)描述浙江省农产品地理标志产品空间分布特征并基于地理环境影响，分析与地理标志产品之间的关系。浙江地理标志农产品主要分布在自然环境优越而且经济发展较发达地区。受浙江省地理环境影响，对农产品地理标志的分布有很大影响。我省市县要明确发展农产品地理标志的利弊，充分动员政府、非政府组织、企业、农民群体等主体的积极性，共同推进浙江农产品地理标志产品的发展。 关键词 :农产品地理标志，空间分布特征，成因，产业振兴 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 地理标志指标志某种商品产自于某个特定地区，所具有的质量、信誉或其他特性，受该地区的自然或人为因素。地理标志产品的质量及其相关特性由生态自然环境、人文历史因素和独特的农产品地名标志所决定。农产品的地理标志是优质农业资源和特色优质农产品的重要体现，特色高质量的农产品与其生长地区的自然因素有密切的关系，具有浓厚的地方特色。以此，本课题研究地理标志农产品在区域空间分布上是否与产品的生产，空间分布，地理自然环境之间的关系。 2019年，浙江省农产品地理标志约217种，至2020年，浙江又新增了26个国家农产品地理标志。根据浙江省农业地理标志产品分类，产品种类包含果品、菜蔬、药材、茶叶、食用菌、花草、蛋类产品、肉类产品、烟草等13类，从农产品类型分布看，认证品类最多的为果品类，共有57件，其次为茶叶类，共有38件。
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user: 2. 研究方法 借助ArcGIS软件，我们可以直观地查询地理标志产品的属性数据，并识别地理标志的农产品，分析地理标志农产品的浙江省区域分布特征；之后，对各地农产品进行列举分类，研究与自然环境之间的关系。 浙江省位于中国东南沿海，面积小，为10.55万平方千米。一般来说，山地75%，河流湖泊约占5%，平地约占20%。素有“七山一水两田”的美誉。浙江省地形大致可分为六个地形区：东部的丘陵、东南沿海的平原和沿海岛屿、浙江南部的山脉、浙江西部的丘陵、浙江北部平原和中部的金衢盆地。同时，全省地级市包括杭州，湖州，嘉兴，绍兴，宁波，舟山，衢州，金华，台州，丽水和温州等11个。
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user: 3. 浙江省农产品地理标志数量分布 浙江省农产品地理标志几乎遍布全省，其中宁波市农产品地理标志分类比例最大，为36个，杭州市和台州市分别为第二，三位，农产品地理标志为26和25个(见图1)。可以看出，空间分布不均是浙江省农产品地理标志的主要特征。同时，各地数量有较大的差异，其中浙东北沿海地区农产品数量较多，浙中和浙西的数量相对较少。 图1. 浙江省农产品地理标志数量分析图
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user: 4. 浙江省农产品地理标志各地区类型分析 至2019年底，浙江省农产品地理标志217件(见图2)，其中果类占比最高，为26.26%，其次为茶叶，食用菌，烟草最少。 图2. 浙江省农产品地理标志各地区分布情况图
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user: 5. 浙江省各市土壤种类分析 浙江省土壤分类为三级分类制：土科、土组、土种。因此，绘制了浙江省各市土壤分类表，共有11个类，27个亚类，131个土属 [ 1 ]。根据这个分类，对我省的各市土壤进行以下分析表1。
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user: 6. 浙江省地形分析 浙江省分为11个地级市，以下是对各地级市地形的分析。 杭州四面环山，山清水秀。小溪、河流、海洋与湖汇合。城市河湖水库总面积为8.0%，平原为26.4%，丘陵为65.6%，京杭大运河和钱塘江穿城而过 [ 3 ]。 宁波平原占40.3%，丘陵占25.2%，山地占24.9%，河谷或盆地占8.1%。平台占1.5%。 山地是温州最重要的地貌类型，占全市面积的62%。丘陵盆地也是重要的地貌类型，占总面积的19.7%，平原占18.3%。 绍兴市山地丘陵占60.5%，台地盆地占22.1%，平原占17.4%。 嘉兴市总平原为3477平方公里，丘陵山地面积为40平方公里。 湖州市东部是平原水域，西部是丘陵山地。俗话说“五山一水四田”。 台州中低山丘陵占台州总面积的70.4%，平原约占26.8%，腹水约占台州总面积的2.8%。 丽水市山地占88.42%，耕地占5.52%。 衢州市丘陵山区占全市面积的82.9%，平原面积占12.9%，水域面积占4.2%。 舟山市滩涂面积占总土地面积8.78%，舟山市山峦众多，大多数是海拔200~300 m的岛屿和丘陵，小平原分布在山区和海滨 [ 4 ]。 金华市位于金衢盆地的东部和浙江省中部的丘陵盆地。地势南高，北高，中低。金华地貌的基本特征是“三河漫滩，三山三河”。金衢盆地由东北向西南延伸。盆地向盆周中心呈现河谷平原、丘陵岗地、低山、中山层状阶梯式分布 [ 5 ]。 Table 1 Analysis of soil types in cities in Zhejiang Province [2 土壤种类 杭州市 宁波市 温州市 嘉兴市 湖州市 金华市 衢州市 舟山市 丽水市 台州市 绍兴市 红壤 54.80% 28.42% 41.60% 1.05% 36.16% 34.62% 46.00% 36.93% 61.70% 45.60% 潮土 3.40% 1.61% 22.21% 20.00% 1.95% 石灰岩土 7.98% 0.01% 0.75% 粗骨土 4.50% 17.07% 15.46% 0.10% 15.90% 24.34% 9.43% 海滨盐土 2.02% 14.56% 7.73% 3.28% 水稻土 14.00% 28.94% 20.30% 68.90% 41.14% 25.27% 17.00% 11.91% 19.83% 29.82% 黄壤 8.70% 11.29% 2.10% 10.47% 15.00% 24.37% 18.47% 4.42% 紫色土 4.60% 3.31% 10.80% 1.40% 3.43% 山地草甸土 0.03‰ 其他 11.01% 6.43% 2.94% 22.00% 7.60% 1.05% 1.32% 粗骨土、红壤、滨海盐土、水稻土 92.40% 表1. 浙江省各市土壤种类分析情况表 [ 2 ]
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user: 7. 浙江省日照时数分析 日照时间是影响自然地理环境的重要因素。见图3，根据浙江省日照时数分布，呈现自西南向东北增加的趋势，且日照偏多的地域明显少于日照偏少的地域。其中，嘉兴、宁波和舟山等地区日照较为充足，丽水和衢州日照较少。 图3. 2019年12月日照时数 [ 6 ]
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user: 8. 浙江省2018年主要城市平均气温分析 见表2，浙江省最高气温主要集中在6，7两月份，最低气温在12月和1月。其中，温州和丽水为最高年均气温，且两市气温相同都为19.5℃，湖州市年均气温最低，为17.6℃。 Table 2 Main average temperature table of Zhejiang Province in 2018 [7 单位：℃ 城市 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 年平均 杭州 4.4 5.8 13.5 19.0 23.8 25.5 29.9 29.7 25.5 18.7 14.1 7.5 18.1 宁波 5.4 6.3 13.2 18.5 23.2 24.9 28.9 29.0 25.6 18.3 14.8 8.8 18.1 温州 8.9 8.7 14.6 19.3 24.1 25.3 28.6 28.9 26.3 20.1 17.1 11.9 19.5 嘉兴 4.2 5.5 12.5 18.1 23.0 25.2 29.3 29.4 25.7 18.5 13.9 7.8 17.7 湖州 3.5 5.1 12.8 18.4 23.1 25.3 29.5 29.3 25.4 18.0 13.3 6.8 17.6 绍兴 4.8 6.2 13.7 19.5 24.5 25.8 30.3 30.0 26.1 19.2 14.6 8.0 18.5 金华 6.0 7.3 15.0 20.2 24.9 26.3 30.2 30.2 26.8 19.2 14.9 8.4 19.1 衢州 5.8 7.0 14.3 19.4 24.5 25.7 29.6 29.6 25.9 18.4 14.2 8.1 18.5 舟山 6.1 6.2 11.8 16.7 21.4 23.7 28.1 28.5 25.5 18.6 15.4 10.1 17.7 台州 7.4 7.7 13.6 18.8 23.7 25.1 28.8 29.2 26.3 19.7 16.5 10.9 19.0 丽水 7.7 8.5 15.3 20.4 25.4 26.7 29.7 29.6 26.6 19.0 15.8 9.7 19.5 表2. 浙江省2018年主要平均气温表 [ 7 ]
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user: 9. 浙江省2018年主要城市降水量分析 本见表3，浙江省2018年最高降水量主要集中在6，7，8这三个月，最低降水量为2月和10月。其中，温州市降水量最高，为2098.8 mm，丽水市降水量最低为1309.9 mm。 Table 3 Precipitation of major cities in Zhejiang Province in 2018 [8 单位：mm 城市 1月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 全年 杭州 140.5 57.9 65.3 108.3 165.9 264.1 153.5 318.4 232.9 23.8 133.1 164.2 1827.9 宁波 107.7 43.3 62.3 70.9 185.8 199.1 172.3 306.7 225.1 31.5 40.9 152.3 1597.9 温州 89.9 30.4 76.1 84.2 195.4 242.2 400.1 386.3 340.9 74.3 143.3 35.7 2098.8 嘉兴 109.2 46.0 70.9 105.1 176.7 185.2 88.6 354.6 247.4 17.3 115.5 183.1 1699.6 湖州 143.8 53.6 71.2 101.4 124.2 158.9 135.0 321.9 95.1 13.6 100.3 177.9 1496.9 绍兴 149.0 55.0 68.9 122.6 278.2 209.4 163.2 324.1 133.8 17.4 121.6 163.8 1807.0 金华 77.4 39.6 128.3 240.0 282.2 165.5 205.7 66.1 31.3 49.5 71.8 97.8 1455.2 衢州 93.1 47.5 187.3 252.6 150.8 181.8 51.3 113.8 58.5 47.0 118.6 128.7 1431.0 舟山 118.0 60.5 65.9 66.7 176.6 133.7 43.3 262.6 168.1 76.4 66.6 203.9 1442.3 台州 78.1 30.8 66.6 100.0 92.7 210.5 281.3 317.5 219.4 45.6 79.0 46.2 1567.7 丽水 74.5 30.9 79.7 114.6 264.3 162.9 118.4 161.1 117.1 52.8 75.8 57.8 1309.9 表3. 浙江省2018年主要城市降水量表 [ 8 ]
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user: 10. 地理环境因素分布特征 根据上述的数据分析对比得出，造成农产品地理标志数量不同的因素有土壤种类、地形种类、温度、降水量以及日照时数等。 杭州年平均气温17.8℃，平均相对湿度为69.7%，年降水量为1139 mm，年日照时间为1762小时。浙北平原位于浙西，地势较平坦，河流纵横 [ 9 ]。通过对全市土壤的调查，得出结论为红壤分布最广，占总土壤面积的50%以上；第二是水稻土，面积大约是14.0%。境内适合种植茶叶等农作物。 宁波市雨量充沛，光线充足。1928小时是宁波每年的日照时间，年平均气温16.2℃，7月最高气温28℃，1月最低气温4.2℃。宁波年平均无霜期235天，年平均降水量1521 mm。宁波市土壤主要分为红壤、水稻土、滨海盐渍土和粗骨土。红壤和水稻土所占比例最大。境内有宁波平原和三北平原，适合栽植瓜果、蔬菜等农作物产品。 温州年平均气温17.3℃~19.4℃，1月气温4.9℃~9.9℃，7月气温26.7℃~29.6℃。温州年降雨量1113~2494 mm。热带气旋发生在七月至九月之间，无霜期为242至325天。1442~2264小时是温州每年的日照时间。土壤大致分为水稻土、黄壤、粗骨壤和红壤，在宁波市土壤分类中，红壤面积占比最大，其次为水稻土和粗骨土。境内多种植茶叶和果类等农产品。 温和多雨的气候是绍兴的主要特征。然而，由于中纬度地区地形复杂，小气候独特，灾难性的天气一次又一次地发生。全市年平均温度16.2℃~16.5℃，全年无霜期234~246天。1301~1465 mm是整个城市的年降雨量。1899.5~1969.4小时是年日照大概时数 [ 10 ]。土壤既有地带性红壤和黄壤，又有地带性冲积土、盐渍土、水稻土、紫色土、火山盐渍土、钙质土、粗骨土、石质土、新积土等九种类型。山地地貌复杂，生物资源丰富；水能蕴藏量较大；河谷盆地及平原地势平缓，土壤沃腴，为我省的第一产业的全面发展提供了有利条件，可以多栽种果类，茶叶、蔬菜等。 台州市冬季主要受海洋调节和西北山阻挡北风的影响，其原因是台州市背对着大海。台州市雨水充沛，温和湿润，四季分明。年降雨量1185~2029 mm，年降雨量132~171天。夏季台风对其影响很大，常伴有暴雨，干旱有时受高压影响。年平均日照时数大概在1800~2037小时之间，16.9℃~17.5℃为台州市的平均气温。全市土壤分类主要有红壤、黄壤、水稻土。中低山丘陵占面积70.4%，平原占26.8%。更适合栽植果类产品。 湖州市降雨充沛，与热同期。年降雨量为1185~2029 mm，气候的垂直特点明显，12.2℃~17.3℃为全市年均气温，1613~1780小时是年日照时数，湖州市年降水量761~1780 mm，年降水量为116~156天，平均相对湿度80%以上。湖州市土壤类型主要有红壤、水稻土、潮土和黄壤。东部为平原水网区，主要有水产动物，肉类产品，菜蔬等农产品。 嘉兴具有良好的水热环境。嘉兴市年平均气温15.9℃，年平均日照时间2109小时，相对湿度82%，嘉兴站的年平均降水量约为1179 mm，主要在3月至9月。梅雨和台风的双峰降水分布特征。嘉兴市的两种基本土壤是水稻土和潮土。地势大致分为东南至西北，平原以地、田、水网交错。主要农产品标志为果类和蔬菜类。 舟山冬季受蒙古国冷高压控制，天气以晴为主。一年之中伴随着强风，台风对夏季和秋季有很大的影响。平均日照时间为2101.3~2302.8小时，居浙江省第一，20.3℃~23.3℃年是舟山市的平均气温。全市平均降水量为1275.2 mm [ 11 ]。土壤分布分为红壤、碱性中性火山岩土、黄壤、水稻土、滨海盐渍土、新积土、潮土、粗骨土、石质土等九类。土类分布面积大小依次为粗骨土、红壤、滨海盐土、水稻土，上述四类土壤面积之和占全市土壤面积的92.4%，其余土壤面积仅占7.6%。岸线蜿蜒曲折，水产动物种类丰富。 衢州市由于受地形的影响，具有盆地气候的特点。境内拥有丰富的太阳能资源，年平均日照时数1900多小时，年平均气温16.3℃~17.3℃。全市多年平均年降水量1883 mm，但年降水量不足25%，干旱时有发生 [ 9 ]。土壤大致分为黄壤、红壤、基本中性岩土、紫色土、石质土、粗骨土、黑石尘、山地草甸土、水稻土、新积土和潮土等。衢州市位于金衢盆地西部。境内适合种植花卉和茶叶等农产品。 丽水四季分明，空气温暖湿润，有充沛的降雨，无霜期长。平均温度在16.9℃至18.5℃之间，1700~1900小时为丽水市的年日照时数，1400~1750 mm为该市的年平均降雨量。地区之间差异很大。土壤分布主要为黄壤、红壤、水稻土、岩性土和潮土。丽水市以丘陵地貌为主，地势由西南向东北倾斜，西南大致分为丘陵、山地和山谷。东北部以低山为主，有河谷盆地。生产的农产品以茶叶居多。 金华市水热充足，冬季气温低，日照时间短，且无霜时间长。104~113.5千卡/平方米是年平均太阳辐射量，16.3℃~17.7℃为金华市年平均气温，金华市年均降雨量在1300~1750 mm。其具有一定的垂直差异，时空分布特征不均衡，植被大都为常绿阔叶林 [ 12 ]。土壤分类主要包括红壤、粗骨土、水稻土、黄壤和紫色土。根据它的自然环境特征分析，多适合栽种农作物，药材和经济林果生长。
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user: 11. 结论与启示 本党第十九次全国代表大会的报告指出：“建设生态文明是中华民族可持续发展的长远规划。要树立和实践‘绿水青山是金山银山’的思想。要坚定不移地走生产发展、生活富裕、生态良好的文明发展道路，建设美丽中国，为人民创造良好的生产生活环境，为全球生态安全作出贡献。”2020年是全面建设小康社会的决定性一年，高品质、多样、绿色的农产品正日益成为消费的主流，是大力发展特色农业重要的节点，特色农业逐渐成为脱贫的重要中坚力量。截至2020年，浙江省拥有国家农产品标志64个，安吉白茶、西湖龙井、枫桥香榧、径山茶、青田杨梅、杨庙雪菜、余姚榨菜和宁海白枇杷等，从浙江省逐渐走向全国，甚至走出了国门。浙江省要依托地域特色农业资源，鼓励创新和创业，由著名产品带动区域产品，建立完整的农产品产业链，进一步促进浙江省经济的发展。
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user: 摘 要 为了解影响纪录片传播的因素，将爬虫得到数据资源清洗后，经描述统计获得基础影响因素作为分类变量，使用Python得到较精准的中文分词结果，编写Gibbs算法建立LDA模型来进行分析得到不同纪录片适合的困惑度和主题数以及语义网络、词云图等结果。通过分析文本的结果得知人们的价值观与纪录片的传播可展现双向的影响作用，纪录片的拍摄会根据时代的主流与需求进行拍摄，而时代的主流与需求也是人们的价值观最直接的展现；再者，人们通过观看纪录片来了解当下的世界展现给人们的面目，同样这也是一种对人们思维的引领方向，影响较大的为人们的现实需求、纪录片的承载形式以及纪录片的真实性。 关键词 :动态网页爬虫，中文分词，Gibbs算法，LDA模型，语义分析 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 纪录片是记录真实生活后通过特定加工形式及表现手法而体现的生活写照。纪录片市场也逐渐成熟，更多优秀的纪录片从国内走向国际，观影方式也与纪录片进行融合也展现了多元化，此次数据来源为腾讯视频纪录片片库，对片库中的纪录片进行影响因素研究。 回顾我国纪录片的而发展历程，中日合拍的纪录片《丝绸之路》较早的展现了此历程的开始，为电视与电影开创了极具影响作用的传播引领作用。国内纪录片极具多样化标准，在其中，题材的多元化选择视角、实际的故事引导性、拍摄手法多样性与真实事件的展现都可体现纪录片在人民群众中的广泛传播。基于中国目前所处于的国际地位的上升，逐渐形成走向国际市场进行竞争从而提升自身的影响程度。何莹莹通过对增加电视纪录片故事性的方法和手段研究来剖析电视纪录片故事化叙事方法 [ 1 ]。孟庆龙通过对国外纪录片发展史上不同制作模式的“故事化”叙事方法考察，寻找“故事化”叙事方法演变的轨迹 [ 2 ]。王鹏飞通过对题材的取舍研究来分析题材独特性与普遍性的内在统一 [ 3 ]。国外纪录片的发展状况较国内而言要早一些，他们提出了纪录片的记录性与纪实性。万燕蓉用各种方法从消费者角度探讨纪录片需求 [ 4 ]。张芳以受众心理学、纪实美学为基础结合案例调查法等多种科学研究方法对纪录片创作进行分析 [ 5 ]。李琰从翻译中的归化和异化策略角度研究纪录片中字幕翻译引起的多种问题 [ 6 ]。以上的分析大多源自文献资料的总结分析整理所得，而对纪录片中评论内容做相关性的研究。因此本文将评论内容语义集建立文本挖掘模型来及逆行相关文本类研究。
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user: 2. 数据处理 2.1. 数据来源 在本文中，利用网络爬虫，获取纪录片的相关信息，如片名、播放量、上映时间、评分、标签、简介、短评总数和短评详情等。首先提取全部纪录片的URL标签，再根据已获得的各纪录片URL对纪录片详情进行分析提取，使用selenium库中的webdriver进行驱动浏览器，模拟用户正常上网行为，通过这样来获取异步加载后的评论信息。根据影片的id号通过抓包的方式获得短评内容及下一页开头评论id号，以此循环至全部抓取完毕或达到满足分析使用的标准。获得详细数据如下表(表1)所示。将获得到的影片详细信息进行数据清洗及筛选工作，获得用于分析的最终数据。 Table 1 Sample content for the documentary has been downloade 片名 播放量 上映时间 评分 标签 短评总数 短评详情 宵夜江湖美食纯享 884.7万 2019 8.20发布 7.6 内地 2019 美食 5 1.真要命的视频，放在嘴里的感觉和幸福有关 2.我去，人家用竹子轩，他们用铁，吃了致癌 3.烤串位置在哪儿呢想去 4.不能合到一起放嘛。 5.羊肉串吗？？？？？？ 表1. 纪录片已下载内容示例 由上表可以看出，下载得到的纪录片相关信息较为完整，查看所有的纪录片文本可以发现下载的数据完整性较高，其中包括在播的纪录片以及已下架的纪录片，选择将数据进行清洗，获得可进行分析的文本。 2.2. 数据清洗与基础分类 通过爬虫获得的纪录片数据需进行简单清洗，清洗的原因主要在于部分纪录片存在下架的情况、纪录片涉及政治因素或是纪录片带有强烈的多方因素影响，在多种情形的作用下，就会有纪录片内容缺失、评论被屏蔽或者开启评论筛选的多种选择，此类情况的评论内容受到版权限制，无法收集得到。故选择将没有评论内容的数据进行剔除处理以调整具备评论内容的数据的平衡。再通过Excel进行繁简体转换、空白格替换等方式得到最为基础的清洗数据。
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user: 4. 结论 本文通过建立LDA模型来进行分析得到影响纪录片传播的因素，通过Gibbs算法推进LDA模型的实现，并通过困惑度的选择获得较为适合的主题数量，并进行主题分析。通过主题分析可知当下较为受欢迎的纪录片类型是具备科学性、真实性以及可以实现经久不衰特点的这一类影片，此类纪录片不仅与当下的时代形态相关，更与纪录片所包含的历史背景和所输出的价值观相关，是否能做到抓住人们的眼球并分泌多巴胺促进大脑皮层活跃也是影响纪录片能否收到广泛关注的关键因素。而网民对纪录片的态度超过一半呈积极赞同的态度，三分之一数量呈中性态度，而剩余不足10%的人表现出较强烈的不满情绪，这说明人们的价值观与纪录片的传播可展现双向的影响作用。总体来看，纪录片的影响因素受群众的价值观影响较大，同时也与传播展现形式有着密不可分的关系。
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user: 摘 要 文章讨论了多层网络的链路预测问题，提出了结合多层网络层间拓扑结构信息的链路预测方法，分析了层间结构信息对多层网络链路预测精度的影响。 关键词 :多层网络，链路预测，相似矩阵 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，网络在很多领域应用广泛，包括社交网络、计算机网络、人类疾病基因网等。链路预测是网络统计分析的一个基本问题 [ 1 ]。链路预测旨在基于观测到的网络的拓扑结构或者节点的特征信息预测网络中丢失的或者将会发生的链接。链路预测结果在许多学科中具有非常重要的作用，比如精准的预测结果可以指导生物学的实验—因为大部分观察到的生物网络，只是真实网络中很小的一部分，需要通过大量实验来确定其他的部分，又如社交网络的预测结果还可以用来进行好友预测—如果能够猜到用户未来交友的趋势，这种网络推荐就会变得非常精准。好的预测算法本身，还给出了很多网络演化可能机制的暗示。 鉴于现实网络的复杂多样性，单层网络已经不能满足人们对复杂系统的精确描述，近年来，人们对网络的研究逐渐从单层网络过渡到多层网络 [ 2 ]。在多层网络中，利用网络层间信息对目标层网络进行链路预测是热点问题之一，文献 [ 3 ] 提出了一类基于Adamic相似度的多层网络的链路预测方法，该方法有效地解决稀疏网络的预测问题；文献 [ 4 ] 提出了基于概率模型的多层网络的链路预测方法；文献 [ 5 ] 提出了基于节点相似度的多层网络链路预测方法，该相似度均融合了层间和层内的结构信息。从上述文献的工作可见，合理地利用多层网络中的层间结构信息可以有效地提高链路预测的精度。基于此，本文进一步探讨多层网络的层间信息对目标层网络的链路预测的影响，提出了一类新的融合节点间相似度的多层网络的链路预测方法，给出基于节点对的相似度，即两对节点对间越相似，那么它们潜在的链接概率越相近。
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user: 2. 方法 首先给出本文中用到的记号。假设多层网络为 G = ( G ( 1 ) ， ⋯ ， G ( M ) ) ，其中M代表层数，N代表节点个数， G ( m ) = ( V ( m ) ， E ( m ) ) 代表第m层网络，该层网络的节点集合和边集合分别为 V ( m ) 和 E ( m ) 。本文假设所有网络层都是无向网络且它们的节点集合相同，即 | V ( 1 ) | = ⋯ = | V ( M ) | = N 。令 A ( m ) 表示 G ( m ) 层网络对应的邻接矩阵，令 S i j ( k ) 表示第k层网络节点 i ， j 间的相似度，本文拟用Jaccard指标计算 S i j ( k ) ，即 S i j ( k ) = | N ( k ) ( i ) ∩ N ( k ) ( j ) | | N ( k ) ( i ) ∪ N ( k ) ( j ) | ，其中 N ( k ) ( i ) 是第k层网络节点i的邻居节点的集合。 下面给出第k层网络的链路预测准则(LPIMN)： Q ( k ) = arg min P ( k ) 1 N 2 ∑ i j ( A i j ( k ) − P i j ( k ) ) 2 + 1 N 4 ∑ i j i ′ j ′ S i i ′ ( k ) S j j ′ ( k ) ( P i j ( k ) − P i ′ j ′ ( k ) ) 2     + 1 N 2 ∑ k l ∑ i j i ′ j ′ θ k l ( A i j ( k ) − A i j ( l ) ) 2 (1) 其中 P i j ( k ) 是待估的网络层k中节点 i ， j 间的潜在的链接概率， θ k l 表示层间信息的权重， 本文中令 θ k l = 1 N ∑ i ∑ j A i j ( l ) A i j ( k ) ∑ j A i j ( l ) + ∑ j A i j ( l ) − ∑ j A i j ( l ) A i j ( k ) 。 本文利用分块梯度下降法求解式(1)，首先对式(1)关于 P ( k ) 求导得： ∂ Q ( k ) ∂ P i ⋅ ( k ) = 2 N 2 ( P i ⋅ ( k ) − A i ⋅ ( k ) ) + 1 N 4 ( S i i ( k ) ( W ( k ) P i ⋅ ( k ) − S ( k ) P i ⋅ ( k ) ) )     + ∑ i ′ ≠ i S i i ′ ( k ) ( W ( k ) P i ⋅ ( k ) − S ( k ) P i ⋅ ( k ) ) + 1 N 2 ( ∑ l ≠ k θ k l ( P i ⋅ ( k ) − A i ⋅ ( l ) ) ) 其中 W ( k ) 是一个n阶方阵， W i i ( k ) = ∑ j S i j ( k ) ， P i ⋅ ( k ) 是行向量。那么令 ∂ Q ( k ) ∂ P i ⋅ ( k ) = 0 ，可得第 ( k + 1 ) 次迭代中 P i ⋅ ( k ) 的估计值为 P i ⋅ ( k ) ( t + 1 ) ← [ N 2 I + 2 λ 1 S i i ( k ) ( W ( k ) − S ( k ) + ∑ i ′ ≠ i S i i ′ ( k ) W ( k ) ) + λ 1 N 2 ∑ l ≠ k θ k l ] − 1                                 [ N 2 A i ⋅ ( k ) + 2 λ 1 ∑ i ′ ≠ i S i i ′ ( k ) S P i ⋅ ( k ) ( t ) + λ 1 N 2 ∑ l ≠ k θ k l A i ⋅ ( l ) ] − 1
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user: 3. 实证 本节通过两个实际多层网络数据分析所提方法LPIMN和现有的部分链路预测方法在预测多层网络链接时的有效性。用于对比的算法有Najari等 [ 5 ] 提出的LPIS算法，Yao等 [ 6 ] 提出的NSILR算法，Zhao等 [ 7 ] 提出的LPPN算法和Zhang等 [ 8 ] 提出的ENNS算法，其中LPPN和ENNS针对单层网络的链路预测，而NSILR和LPIS针对多层网络链路预测。用于实证分析的两个实际数据为：1) 律师多层网络数据 [ 6 ]，包含71个节点，3个网络层(Advice， Work， Friend)；2) AU-CS数据 [ 5 ]，包含61个节点，5个网络层(Work， Lunch， Facebook， Leisure， Coauthor)。实验结果评价指标为AUC [ 5 ]，AUC是公认的评价链路预测算法精度的指标， AUC ∈ [ 0 ， 1 ] ，其值越大，说明算法的精度越高。具体的实验结果如表1和表2所示，AUC数值显示LPIMN算法在处理多层网络链接预测问题时更为有效，虽然NSILR和LPIS两个算法均综合考虑了多层网络的层间信息，但是它们在处理有向网络图和连边较少即稀疏网络图时不及LPIMN算法的优势明显，LPIMN算法很好地结合了网络的层间信息并根据其他层与目标层的相关性有针对性地获取信息，实质性地改进了算法的精度。 Table 1 The AUC values obtained by five different methods on lawyers networ LPIMN NSILR LPIS LPPN ENNS Advice 0.87 0.81 0.83 0.78 0.73 Work 0.85 0.78 0.82 0.71 0.67 Friend 0.85 0.83 0.81 0.70 0.78 表1. 五种不同方法作用于律师三层网络数据得到的AUC值 Table 2 The AUC values obtained by five different methods on AU-CS dat LPIMN NSILR LPIS LPPN ENNS Work 0.85 0.78 0.82 0.71 0.67 Lunch 0.92 0.87 0.87 0.89 0.87 Facebook 0.92 0.83 0.78 0.76 0.75 Leisure 0.92 0.88 0.84 0.75 0.83 Coauthor 0.93 0.86 0.74 0.74 0.73 表2. 五种不同方法作用AU-CS数据得到的AUC值
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user: 4. 结论 多层网络在实际中应用广泛，在诸多领域中均涉及到网络，比如计算机通讯系统，金融管理系统，新冠病毒传播网络等，但是多层网络的统计研究尚处于成长阶段，这就要求我们平时在课程学习中要在理论推导方面多下功夫，逐步丰富多层网络的统计研究，其中多层网络的链路预测又属热门课题之一，合理地利用多层网络层间信息和层内信息有效地预测节点间潜在的链接概率将是我们继续的研究方向。
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user: 摘 要 利用阿勒泰基准气候站日最低气温资料，资料长度从1954年到2017年的春季，以日最低气温及其降温幅度为指标，计算寒潮过程单要素强度评估指标包括：寒潮降温幅度，最大24 h降温幅度，最大48 h降温幅度，最大72 h降温幅度，过程最低气温，过程最低气温距平；以寒潮综合强度指数I Y 评估各次寒潮天气过程，结果表明：1) 以寒潮天气过程降温幅度标准化指数I A 为指标，强度从大到小排列前十位的过程一般寒潮和强寒潮过程各月分布比较均匀，特强寒潮过程全部现在3月。2) 以寒潮天气过程最大24 h、48 h和72 h降温幅度标准化指数I 24 h 、I 48 h 和I 72 h 为指标，强度从大到小排列前十位的寒潮过程中一般寒潮过程出现在3月的分别有2次、1次和4次，出现在4月的均为3次，出现在5月的分别有5次、6次和3次；强寒潮过程出现在3月的分别有6次、6次和5次，出现在4月的分别有2次、2次和3.5次，出现在5月的分别有2次、2次和1.5次；特强寒潮过程全部出现在3月。3) 以寒潮天气过程最低气温标准化指数I TD 为指标，强度从大到小排列前十位的各级别寒潮过程全部出现在3月。以寒潮天气过程最低气温距平标准化指数I JP 为指标，强度从大到小排列前十位的寒潮过程中一般寒潮过程中4次出现在4月，6次出现在5月；强寒潮和特强寒潮过程均有9次出现在3月，1次出现在4月。4) 以各级别寒潮过程强度综合评估指标I Y 为指标，强度从大到小排列前十位的一般寒潮过程3月只出现了1次，4次出现在4月，5次出现在5月；排列前十位的强寒潮过程中8次出现在3月，2次出现在4月；排列前十位的特强寒潮过程中9次出现在3月，1次出现在4月。5) 春季一般寒潮和强寒潮过程强度均为强度呈减弱的趋势，但不显著；而特强寒潮过程为强度减弱且显著。 关键词 :寒潮过程，标准化指数，强度，阿勒泰 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/