DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 随着人类对环境的破坏力越来越大，生态安全越来越成为评估经济可持续发展的指标。当前研究生态安全主要从土壤重金属、面源、森林的角度去评估 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ]。生态安全评价都是以生态足迹模型以及改进型生态足迹模型 [ 6 ] - [ 12 ] 为基础，RS和GIS [ 13 ] 等技术为辅助去定量研究。由于该方法操作简单，普适性强等优点，自提出以来，广受环境科学、生态学等领域学者的关注 [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]，并迅速成为生态安全评估的重要方法。在研究内容上，国内学者主要以区域生态安全 [ 17 ]、空间格局 [ 18 ]、城市群 [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] 等视觉为主，国外学者则主要侧重于结合土壤覆盖变化、对生态安全进行研究 [ 22 ]。近年来，国内外学者针对生态安全方面的研究有了较大的进展。李莉鸿 [ 23 ] 等通过构建“压力–状态–响应”(PSR)耕地生态安全评价模型对山东省耕地生态安全进行了评价，结果表明耕地生态健康逐步改善，但是，耕地生态安全在人口的增加、工业化迅速发展两个方面仍然存在一定的风险。运用状态空间模型，郑媛媛 [ 24 ] 等探讨了江西省鄱阳县耕地生态安全状况。基于景观结构和空间统计学，袁媛 [ 25 ] 等运用经Zhou K [ 26 ]、赵筱青 [ 27 ] 等学者完善的景观生态安全评价模型对南昌市景观生态安全进行评价。Rasul [ 28 ] 等从经济、环境两个方面构建评价指标体系，对孟加拉国的耕地健康状况进行分析。Shirley [ 29 ] 和Narain [ 30 ] 等分别研究分析了社区的水环境安全状况和南亚地区城市化与水环境生态安全的作用关系。 “生态足迹”是由加拿大学者William E. Rees与Mathis Wackernagel所提出的概念，也称“生态占用” [ 31 ]。生态足迹是定量划分强可持续性、弱可持续性和不可持续性发展的方法，将地区的资源、能源消费以及生态承载力进行对比，以此来判断该地区的发展是否具有可持续性。生态足迹模型于1992年由学者Rees [ 32 ] 提出，随后在1996年由Wackernagel [ 33 ] 对模型进行完善，该模型计算简单，结果形象明了，并且具有较强的适用性。随着经济的不断发展、人口的不断增加，使得赣州市生态压力不断增加。该市人均生态足迹动态趋势如何？该市生态赤字如何变化？该市生态情况表现如何？这些问题均需解决。因此，本文应用生态足迹模型的计算方法，计算出赣州市2012~2016年间生态足迹动态发展趋势，以期为赣州市经济规划管理提供科学依据。
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user: 2. 研究区概况 赣州市位于江西省南部，是江西省面积最大、人口最多的地级市 [ 34 ]，见图1。赣州市年降水量丰富，并且有丰富的动植物资源和矿产资源。“赣”字是江西省的简称，赣州环境优美，生态建设优良，是一座适宜居住的城市，它的经纬位置为北纬24˚29'~27˚09'、东经113˚54'~116˚38'之间。赣州市山林众多，占地面积为8620平方千米，著名的有三清山、齐云山、武当山、五指山等。赣州市以丘陵地貌为主，丘陵的占地面积为24，053平方千米。近年来，赣州市大力推进经济建设，经济实力不断增强，为赣州市的进一步发展奠定了坚实的基础。据数据显示，赣州市人口在逐年增加，截止2015年赣州市人口数增加至854.74万人。经济的发展以及人口的增加使得赣州市生态压力不断增加。 图1. 江西省赣州市行政区划图
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user: 3. 生态足迹模型分析 3.1. 生态足迹模型计算方法 生态足迹的计算公式 [ 10 ] 为： E F = N ∗ e f = N ∗ r j ∑ i = 1 n ( a a i ) = N ∗ r i ∑ i = 1 n c i p i ， i = 1 ， 2 ， ⋯ n ; j = 1 ， 2 ， ⋯ 6 . (1) 式中：EF为总的生态足迹(hm 2 )；N为总人口； e f 为人均生态足迹(hm 2 )； a a i 为第i种人均交易商品折算的生物生产面积(hm 2 )； r j 为均衡因子； c i 为第i种商品的人均消费量(kg)； p i 为第i种消费品的全球平均生产能力(kg/hm 2 )；i为消费商品和投入类型。 3.2. 生态承载力计算方法 E C = N ∗ e c = N ∗ ∑ j = 1 6 a j ∗ r j ∗ y j ， j = 1 ， 2 ， ⋯ 6 . (2) 式中：EC为总的生态承载力(hm 2 )； e c 为人均生态承载力(hm 2 )； a j 为实际人均占有的第j类生物生产性土地面积(hm 2 )； r j 为均衡因子； y j 为产量因子。 3.3. 均衡因子与产量因子的取值 本文均衡因子的取值是根据Wackernagel M等进行中国生态足迹计算时的取值 [ 13 ]，所取产量因子的值是采用的中国平均值，见表1。 Table 1 Equilibrium factors and yield factors corresponding to each ecologically productive lan 土地类型 化石能源地 可耕地 牧草地 水域 林地 建设用地 产量因子 1.66 0.19 1 0.19 1.66 均衡因子 1.1 2.8 0.5 0.2 1.1 2.8 表1. 各生态生产性土地对应的均衡因子和产量因子 3.4. 生态压力指数计算方法 E T I = e f ′ / e c (3) 式中： E T I 为生态压力指数； e f ′ 为人均生态足迹； e c 为人均生态承载力(hm 2 )。 3.5. 生态压力等级划分标准 Table 2 Ecological pressure index classification criteri 等级 生态压力指数 表征状态 1 <0.50 很安全 2 0.50~0.80 较安全 3 0.81~1.00 稍不安全 4 1.01~1.50 较不安全 5 1.51~2.00 很不安全 6 >2.00 极不安全 表2. 生态压力指数等级划分标准
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user: 5. 赣州市生态足迹分析 5.1. 赣州市生态足迹与生态承载力分析 5.1.1. 赣州市人均生态足迹分析 依据上述表格中的计算数据，将赣州市2012~2016年的人均生态足迹做成图表，如图2。 图2. 2012~2016年赣州市生态足迹变化 从图2可以看出2012~2016年间赣州市人均生态足迹在不断上升，从2012年到2016年的增长幅度为19.16%，年均增长幅度为3.83%。 通过图3可知，在生态足迹中，牧草地和水域所占的比例较大，化石能源地也占一部分比例，可耕地、林地和建设用地所占的比例较小。说明赣州市的主要消费品为肉类、鱼类和蔬菜等，因为赣州市处于南方，气温较高，所以用电量比较小，从而建设用地比较少。 图3. 赣州市生态足迹构成变化 造成生态足迹增加的原因是多方面的，主要的原因有： 1) 人民生活水平的提高：由于人民生活水平的不断提高，人们对肉类、蔬菜、鱼类等的需求量增多，增加了对肉类等食品的消费。 2) 人口数量增加：人口数量越多会导致生态足迹越来越大，对自然资源的利用增加，加大生态压力。 3) 城镇化水平的提高：赣州市的城镇化水平被赣州市的经济水平带动提高，从而导致人们对蔬菜等的消费量有所增加，也增加了能源消费量。 5.1.2. 赣州市人均生态承载力分析 根据计算结果，将赣州市2012~2016年的人均生态承载力整理成图4。 图4. 2012~2016年赣州市人均生态承载力变化 分析图4可以看出在总体上，2012~2016年赣州市的生态承载力是在下降的，从2012年到2016年，生态承载力减少了0.1533 hm 2 ，降幅为22.37%，年均下降4.47%。城镇化水平的提高和人们较薄弱的环境保护的意识，都会使生态承载力越来越小。 通过图5可以看出所占生态承载力的比例较大的是林地和可耕地，所占的比例较小的是建设用地、水域和牧草地。 图5. 生态承载力构成 造成赣州市生态承载力下降的主要原因有： 1) 人口的增多：人口数量越多会导致生态承载力越来越小。赣州市的人口数量在不断增加，为了适应经济的发展，越来越多的森林被砍伐，越来越多的水域和草地被过度利用。 2) 城镇化：赣州市的城镇化进程在不断加快，问题随之产生。城市建设用地占用的耕地越来越多，并且由于人们对环境保护的认识还不够深刻，导致水域、林地和草地等受到破坏，面积不断减少。 5.2. 赣州市生态赤字/盈余分析 5.2.1. 赣州市生态赤字变化 根据整理的赣州市生态足迹和生态承载力结果，计算出生态赤字，见表9。 Table 9 Ecological deficit of Ganzhou City from 2012 to 201 年份 人均生态足迹 人均生态承载力 生态赤字 2012 0.997291 0.68533 0.311961 2013 1.046650 0.53054 0.516110 2014 1.059859 0.52136 0.538499 2015 1.079531 0.52716 0.552371 2016 1.187549 0.53195 0.655599 表9. 2012~2016年赣州市生态赤字 图6. 生态赤字变化 通过表9和图6可以看出，赣州市的生态足迹一直是赤字状态，生态赤字从2012年到2016年增加了0.3436 hm 2 ，增长幅度为110.13%，年均增加22.03%。 5.2.2. 生态赤字构成分析 根据整理的赣州市生态足迹和生态承载力的结果，不同的生物生产性土地的人均生态赤字可以被计算出来，见表10。 Table 1 0 Per capita ecological deficits of various types of land in Ganzhou from 2012 to 201 年份 化石能源地 可耕地 牧草地 水域 林地 建设用地 2012 0.149152 −0.146823 0.459405 0.223304 −0.299142 −0.000505 2013 0.158672 −0.135478 0.478614 0.230463 −0.288263 −0.000248 2014 0.156555 −0.122980 0.494537 0.239927 −0.299205 −0.001435 2015 0.161450 −0.128062 0.499147 0.246616 −0.296590 −0.002070 2016 0.168949 −0.019819 0.490708 0.250010 −0.304222 −0.002577 表10. 2012~2016年赣州市各类土地人均生态赤字 图7. 生态赤字构成 通过分析表10和图7可以得出： 化石能源地、牧草地和水域的生态足迹是处于生态赤字状态的，并且其生态赤字越来越大。由于蛋类和肉类等被人们大量消费，牧草地被使用的频率越来越高，使得其生态赤字越来越大。水域的生态赤字也越来越大，其原因是人们消费的鱼类等水产品越来越多。随着赣州市经济发展越来越快，能源也在不断地被消费，造成化石能源地的人均生态赤字也不断地增长。 可耕地、林地和建设用地则表现为生态盈余。退耕还林政策增加了林地的生态承载力，使林地处于生态盈余状态。建设用地的人均生态盈余大体处于下降的状态，说明这几年赣州市的建设用地没有得到科学合理的利用。 5.3. 赣州市生态安全演变 根据整理的赣州市2012~2016年生态足迹的计算结果，并结合生态压力的计算公式和生态压力等级划分标准，见表2，将赣州市2012~2016年的生态压力指数计算出来，见表11。 Table 1 1 Characteristic status of ecological stress index in Ganzhou City from 2012 to 201 年份 生态压力指数 表征状态 2012 1.455198 较不安全 2013 1.972801 很不安全 2014 2.032874 极不安全 2015 2.047824 极不安全 2016 2.232445 极不安全 表11. 2012~2016年赣州市生态压力指数表征状态 图8. 生态压力指数演变 通过观察分析表11和图8可以得出，赣州市的生态压力指数是在不断上升的，由2012年到2016年增加了0.7772，增幅为53.41%，年均增长10.68%。赣州市2012年的生态处于较不安全状态，到了2014~2016年生态则表现为极不安全状态，安全等级由第4级上升为第6级，表明2012~2016年赣州市的生态压力在不断地增加。
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user: 6. 结论与建议 本文使用江西省2012~2016年数据计算得出生态安全评价，得出以下四个结论：1) 赣州市的人均生态足迹越来越大，从2012年到2016年的增幅为19.16%，年均增幅为3.83%，其中牧草地和水域所占比例较大，可耕地、林地和建设用地所占的比例较小。2012~2016年赣州市的生态承载力大致是在不断减小的，从2012年到2016年减少了0.1533 hm 2 ，降幅为22.37%，年均下降4.47%，其中林地和可耕地所占生态承载力的比例较大，建设用地、水域和牧草地所占的比例较小。2) 赣州市的生态赤字从2012年开始一直处于赤字状态，其生态赤字从2012年到2016年增加了0.3436 hm 2 ，增幅为110.13%，年均增加22.03%。3) 赣州市的生态压力指数越来越大，从2012到2016年增加了0.7772，增长幅度为53.41%，年均增长幅度10.68%。赣州市2012年的生态情况表现为较不安全，之后其生态情况更是表现为极不安全，安全等级从第4级直接上升为第6级，表明2012~2016年赣州市的生态压力在不断地增加。4) 各种生态安全问题存在于赣州市化石能源地、可耕地、牧草地、水域、林地、建设用地方面，其原因有赣州市的经济发展和城镇化进程的不断加快，以及赣州市人口数量的不断增长。 针对以上问题，提出以下展望。1) 在能源使用过程中提高技术含量，从而提高能源的利用率，避免能源的大量浪费。使能源结构更加合理化，进一步促进赣州市的经济社会发展。2) 减少农药、化肥等的使用量，或者施用改良过的残留性低的农药、化肥等，以此减少对农业耕地的污染，并且增加耕地的产出率。避免对耕地的过度使用，保证可耕地生物土壤肥力。3) 在牧草地的承载力范围内适度放牧，避免草地退化和草地面积的减少。加大对赣州市牧草地的保护力度，增加在牧草地保护上的投入。4) 适度利用水资源，加大对水资源保护和治理方面的资金投入，并在水污染方面加大管理力度。5) 限制对林地的采伐，避免过度采伐削弱林地的防护功能和生态调节。调整赣州市林地结构，提高林分质量，增加可供用于生物生产性的林地。6) 限制建设用地的扩张，避免因城镇化而盲目扩张建设用地。对赣州市的建设用地进行合理规划，提高集约利用度，减小赣州市土地资源压力。
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user: 摘 要 数学是一切自然科学的基础，也是培养科技人才的一门重要基础课程。青海藏区在长期的双语教学实践中总结出了适合藏区理科及数学教学的两类教学模式，这两类教学模式在数学教学中均取得了不错的教学效果。本文以青海省海南州X民族高级中学2014~2017年两类教学模式数学高考总评成绩为样本，采用T检验对这两类教学模式的显著差异性进行了评价分析。统计结果表明只要“按语分班，双语教学，按学生优势语言授课”，这两类教学模式下数学教学效果无显著性差异。 关键词 :藏汉双语数学，教学模式，T检验 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 数学是一切自然科学的基础，也是培养科技人才的一门重要基础课程。但是青海藏区藏族学生由于受藏族传统文化的影响，以及教学语言与学生的优势语言不一致等因素的影响，重文轻理现象比较严重。造成当地缺乏“民汉兼通”高素质科技人才的现状，制约了当地社会经济的发展 [ 1 ]。鉴于此，1981年青海省教育厅在黄南州召开了民族语文教学工作会议，明确地规定了各级各类学校藏汉语教学的原则和要求，为实施双语教学打下了良好的基础 [ 2 ]。经过30多年摸索和探讨，目前青海藏区的各民族学校中普遍形成了两类双语教学模式。第一类教学模式：即除开设的汉语文课程外，其他课程均用民族语文授课；第二类教学模式：即除开设的民族语文课外，其他课程均由汉语文授课。这两类教学模式在青海藏区各级各类学校的理科教学中均取得了不错的教学效果 [ 3 ]。解决了教学语言与学生优势语言不一致而造成的藏族学生学习数学及理科学科困难的现状。但到目前为止，对这两类教学模式只有定性的描述评价，而无定量的评价研究，对这两类教学模式也颇有争议。因此，本文以较早在青海藏区开展藏汉双语理科教学的青海省海南州X民族高中为例，对这两类教学模式在数学学科教学上的效果作一定量评价分析，以期对其他各藏区民族学校在数学教学中选择这两类教学模式提供一定的参考依据。
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user: 2. 被试学校双语教学概况 海南州X民族高级中学是青海藏区最早开展双语教学，以“一类模式”为主、两种模式并存，进行藏、汉、英三语教学的寄宿制民族高级中学，该校在全国藏区藏汉双语教学中具有代表性，故选取该校为被试学校。目前，全校共有教学班41个，学生2195名。生源主要来自贵德、贵南、同德、兴海、共和，其他州县。其生源中98%以上都是藏族，也有其他民族的学生，但都有藏语基础。他们中既有来自农业区的，也有来自半农半牧和纯牧业区的。学生中既有纯藏语环境中成长的，也有在有汉语环境中成长的学生，其生源构成较为复杂。因此，该校在长期的办学过程中，不断积累经验，根据学生的实际语言能力，在教材配置、教学模式上打破以往让学生适应统一教材和统一教学模式的传统常规，总结出了“按语分班，双语教学”和“按学生优势语言授课”的教学理念。采用两种教学模式，即在藏语为优势语言的班级中采用第一类教学模式授课；汉语为优势语言的班级中采用第二类教学模式授课。这两类教学模式在该校长期的教学实践中均取得了不错的教学效果。该校双语教育的历程堪称整个青海藏区民族教育的一个缩影。因此，笔者选取该校2014~2017年四年的一、二类教学模式高考数学总评成绩为样本。对这两类教学模式的数学教学效果作一定量评价分析。
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user: 3. 两类教学模式教学效果比较分析 3.1. 描述性统计 图1. 2014~2017年一、二类教学模式数学高考总评成绩比较图 该校2014~2017年数学高考总评成绩变化如图1所示，数据显示该校近四年中这两类教学模式的数学高考总评成绩逐年上升，均取得了不错的教学效果。2014和2017年第一类模式的数学教学效果优于第二类模式的数学教学效果，2015年第二类模式的数学教学效果优于第一类模式的数学教学效果，但相差不大。2016年这两类模式的教学效果相当。总体上该校这两类模式的数学教学效果无显著性差异，但总评成绩普遍较低。这也从一个侧面反映了藏族学生重文轻理，数学基础知识不扎实的现状。下面就以青海省海南州X民族高级中学2014~2017年两类教学模式数学高考总评成绩为样本，采用SPSS17.0统计软件对整个青海藏区藏汉双语数学的这两类模式教学效果的显著差异性作一统计推断。 3.2. 差异性检验 差异性检验，一般采用T检验。T检验可分为单样本T检验和双样本T检验，而双样本T检验又分为独立样本的T检验和配对样本T检验。本文要比较两类教学模式下学生高考数学总评成绩显著性差异，应采用独立样本T检验。 3.2.1. 独立样本T检验前提条件 [ 4 ] 1) 两个样本应该是独立的，即从一总体中抽取的样本对从另外一个总体中抽取的样本没有任何影响。本文以青海省海南州X民族高级中学2014~2017年不同班级两类教学模式的高考数学总评成绩为样本，互不影响，应视为独立样本。 2) 样本来自的两个总体应服从正态分布。 3.2.2. 正态性检验 Table 1 Single sample Kolmogorov-Smirnov test of two kinds of teaching mode 一类模式 二类模式 N 4 4 正态参数 a，，b 均值 24.3325 23.1600 标准差 2.96461 2.23146 最极端差别 绝对值 0.355 0.204 正 0.355 0.204 负 −0.259 −0.153 Kolmogorov-Smirnov Z 0.711 0.407 渐近显著性(双侧) 0.693 0.996 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 表1. 两类教学模式单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 从表1两类教学模式的单样本K-S检验结果表可看出，两类教学模式的渐进显著性水平 P 一 类 模 式 = 0.693 > 0.05 ， P 二 类 模 式 = 0.996 > 0.05 ，说明均服从正态分布。符合T检验要求。 3.2.3. 独立样本T检验 [ 5 ] Table 2 Two kinds of teaching modes statistics of mathematics total evaluation in college entrance examinatio 教学模式 N 均值 标准差 均值的标准误 总评成绩 一类教学模式 4 24.3325 2.96461 1.48230 二类教学模式 4 23.1600 2.23146 1.11573 表2. 两类教学模式高考数学总评成绩统计量 Table 3 The independent sample T-test of the two kinds of teaching modes in the college entrance examinatio 方差方程的 Levene检验 均值方程的 t 检验 差分的 95% 置信区间 F Sig. t df Sig.(双侧) 均值差值 标准误差值 下限 上限 总评成绩 假设方差相等 0.400 0.551 0.632 6 0.551 1.17250 1.85528 −3.36721 5.71221 假设方差不相等 0.632 5.573 0.552 1.17250 1.85528 −3.45280 5.79780 表3. 两类教学模式高考数学总评成绩独立样本T检验 从表3两类教学模式高考数学总评成绩独立样本T检验可看出，方差齐性检验结果表明， P = 0.551 > 0.05 ，方差齐性。独立样本T检验结果表明， P = 0.551 > 0.05 ，两类教学模式下数学的教学效果无显著性差异。这一点从表2也可看出，这两类教学模式总体均值非常接近，无显著性差异。
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user: 4. 结论 本文基于两独立样本的T检验，对藏汉双语数学两类教学模式的教学效果进行了定量评价分析，统计结果表明：只要按学生的优势语言授课，这两类教学模式的效果无显著性差异。
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user: 5. 结束语 有人说世界上最难办的教育是民族教育，民族教育中最难办的是藏族教育，而藏族教育中最难的是数学及理科教学。藏族学生由于受藏族传统文化、教学语言及教材与学生的优势语言、文字不一致等的影响，学习理科及数学的兴趣不高，重文轻理现象严重，教学效果不佳，数学成绩普遍较低。改变这种现状的唯一突破口是藏汉双语教育。青海藏区在多年的藏汉双语教育教学实践中逐步凝练出符合藏族教育现状的第一类和第二类教学模式，这两类教学模式对理科及数学教学行之有效，并在全国藏区的各级各类民族学校中广泛应用。但少数民族地区的双语教学属新生事物，其实践不仅涉及教材、教法、课程，还涉及到教学用语、学制、办学形式以及教育体系等一系列重大而又十分复杂的问题 [ 6 ]。教学模式仅仅是一种教学手段，要发挥其教学效果，提高藏区理科及数学教育质量。除按藏族学生的优势语言选择符合学生实际的教学模式外，还应提高数学双语教师的综合素质，编写出高质量的数学双语教材和配套的教辅材料及课外读物。只有这样才能培养出“民汉兼通”，符合藏区社会和经济发展的高素质双语科技人才。
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user: 摘 要 命名实体识别经过几十年的发展在我国已经取得了丰厚的成果。本文使用CiteSpace作为分析工具，对中国知网学术期刊库中的以命名实体识别为主题的论文进行可视化分析。通过作者分析、研究机构分析、和关键词分析对我国命名实体识别的研究路径和研究热点进行探讨。研究结果发现，我国已经出现了一批有影响力的作者和研究机构。我国的研究路径经历了三个阶段，目前国内的研究热点是命名实体识别的深度学习方法。 关键词 :命名实体识别，可视化分析，CiteSpace 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 命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具。一般来说，命名实体识别的任务就是识别出待处理文本中三大类(实体类、时间类和数字类)、七小类(人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比)。正确率(Precision)、召回率(Recall)和F1值(F1 score)常被用来作为命名实体识别的评价指标。1996年，命名实体评测作为信息抽取的一个子任务被引入MUC-6 [ 1 ]。不仅MUC会议，ACE项目和CoNLL会议都进一步推动了命名实体识别的发展 [ 2 ]。命名实体识别研究的主要方法也经历了从基于规则的方法，到基于统计机器学习的方法，再到基于深度学习的方法的发展路径。我国对于命名实体识别的研究又有自身的特点。汉语的命名实体识别比英语要复杂得多，英语的命名实体往往是首字母大写的并且汉语文本没有类似英语文本中空格之类的显式标示词边界的标示符，分词和命名实体识别互相影响 [ 3 ]。对我国以往的命名实体识别研究进行分析，有助于总结经验和展望未来的发展方向，更有利于命名实体识别在我国的发展。
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user: 2. 数据来源 本文数据来源于中国知网(CNKI)学术期刊库，以命名实体识别为主题对1996年至2019年的文献进行检索，得到631篇中文参考文献，对文献进行筛选、去重最终获取到628篇参考文献。
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user: 3. 研究方法 CiteSpace是应用Java语言开发的一款信息可视化软件，它可以对特定领域文献进行计量，以探寻出学科领域演化的关键路径及其知识拐点，并通过一系列可视化图谱的绘制来形成对学科演化潜在动力机制的分析和学科发展前沿的探测 [ 4 ]。本文采用Citespace5.5R2版本对获取到的文献进行研究作者和研究机构进行合作共现分析，对关键词进行关键词共现、关键词突显和关键词聚类的时间线分析。
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user: 5. 总结及期望 运用CiteSpace对中国知网检索到的628篇文献进行知识图谱绘制和分析有如下发现。 随着国际命名实体识别研究的不断发展，2003年举办的“863评测” [ 2 ]，汉语命名实体识别作为评测任务首次被提出。更加推动了我国对命名实体的研究，形成了一部分具有影响力的核心作者和一些研究机构。在核心作者分析中，核心作者大部分都是关注传统机器学习方法，而新兴的深度学习方法还没有出现有影响力的作者。所以期望有更多的学者关注深度学习方法，也希望学者团体之间、各个机构之间增加交流与合作。 命名实体识别作为一项基础任务，被应用到了生物、医学、军事等领。涉及到的学科也越来越多，命名实体识别已经成为多个学科关注的研究领域。 总的来说，我国在命名实体研究方面已经取得了丰硕的成果。随着命名实体识别研究技术的成熟，研究重点也转向了解决各专业领域的命名实体识别问题。随着近年来深度学习方法不断受到我国学者的关注，我国对于命名实体识别研究将进一步发展。
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user: 摘 要 在竞争激烈的足球比赛中，球队的战绩往往是简单地以每个球员的实力加成来估算。然而，团队合作的力量远比简单的加法要大得多。为了探究队内球员合作的动态特点，并拿出有效的策略来指导下赛季的比赛取胜，本文提出了三套模型，依次是针对球队阵型布置的无向图模型、针对球队水平评价的多指标分析的回归模型，及融合上述两套模型的综合评价模型。为了验证模型有效性，本文根据某联赛Huskies队的数据，对其本身及对手情况进行分析，为其下赛季的战术布置及策略给出建议。 关键词 :网络科学，足球比赛，无向图，多指标模型 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 在竞技团队运动中，团队合作的重要性不可否认。同时，竞赛运动的规则和场地也为我们提供了判断团队个人表现和团队整体表现的标准。因此，与在其它领域进行数据处理和分析相比，以足球为研究对象，探讨诸如团队合作和战略结构等配置方法对团队整体绩效或水平的影响要容易得多。但是，团队成员之间的互动以及每个团队成员的优劣，以及在有限时间内团队成员的默契，都是影响整体绩效的因素。 至于比赛过程中球员形态和队员配合的变化，大多数体育数据分析师通常使用录像来手动记录 [ 1 ]，这既费时又不准确。因此，许多研究人员花费大量时间、精力和金钱来分析体育视频，提取和研究视频中的图像，确定运动员的运动轨迹和习惯，并使用复杂的算法来模拟和预测互动运动员之间。当然，这对于了解团队是输是赢具有重要意义，但是这种评估系统既昂贵又复杂，也使其很难被推广到足球比赛的各个方面 [ 2 ]。而且，在许多著名的球队中，各自比赛的数据被保存为商业秘密，这使得我们很难从数学的角度来分类球员和球队的表现数据。即使使用数据进行数学建模，也仅限于分析团队内部固定组合 [ 3 ]，并且很少研究对手策略的调整和团队整体绩效。 在量化球员表现的过程中，大多数研究人员使用传球次数的增加作为表现指标 [ 4 ]。Dush等人 [ 5 ] 提出了一种利用量化指标评价运动员之间互动效果的算法，获得了较好的成效；Buldú等人 [ 6 ] 以巅峰时期的巴塞罗那队为例，应用网络科学的方法对团队互动的效果进行评价，得出了球员间内在的隐含关系，发掘出了巴塞罗那队的战术要领。尽管该评估方法与实际游戏结果相符，但缺乏尺寸丰富性，从而导致传球次数权重过大的问题。有鉴于此，我们的团队还在以下建模中提出了改进计划。如图1所示，基于上文中提到的先前研究的空白，本文将对其进行一一解决。 为了探索团队中球员合作的动态特征，并提出有效的策略来指导下赛季的获胜比赛，本文作者提出了一套用于足球战术优化的网络科学模型，并以美国职业足球联盟Huskies队在2018~2019年的比赛数据为蓝本，对模型进行效果检验。以下为本模型为解决问题所提出的策略。 首先，本文使用无向图模型构建矩阵来处理玩家数据并解决“最大团队”问题和阵型问题，以研究Huskies团队中两个、三个或三个以上频繁互动的球员的内部传球组合。在解决第一个问题的过程中，我们使用了各种方法来可视化数据。通过编程，从时间过程，空间分布以及参与者之间的相应交互中构建问题所需的网络模型。从微观的角度，我们研究了赫斯基团队的特定游戏的区间分布，并绘制了替换前后的网络图，并观察了三合会人员的复杂交互配置。从宏观的角度，我们研究了Huskies团队中整体互动和形成结构的强度和频率，并在过滤后将相应的值附加到网络节点之间的连接中。 图1. 问题分析 其次，本文从不同的文献中选择了效果良好且相关性强的技术指标，并在量化模型中对其进行了组合和优化，以基于合理的假设对足球队的整体实力水平进行量化。从通过事件的数量到入侵指数，从加速度指数到模拟标量H，我们对这些指标和通过次数进行了回归分析，并获得了误差值内的有偏差结果。尔后，我们将获得的团队水平量化模型应用于19个对立的团队，以研究团队的策略是否通用并且得到否定的结果。 第三，本文基于上述两个数学模型总结了影响团队在团队合作和互动中的力量的主要因素。我们还对不同获胜率下的不同编队进行了统计，以便为教练提供最佳的编队安排和替换时间。然后，根据偏微分方程的模型原理对上述技术指标进行加权，得出最能代表团队互动和整体实力水平的公式。通过公式的系数，我们为教练提供了更准确的分析以及下赛季的多重胜利计划。然后，我们将其扩展到存在团队合作的其他社会领域，以讨论最佳团队球员分配策略和整体协调。
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user: 2. 模型假设及数据集分析 2.1. 符号假设 Table 1 Table of the symbol assumption descriptio 符号 描述 ω 总传球数 μ p 队员平均传球数 μ z 区域平均传球数 σ p 队员传球数标准差 σ z 区域传球数标准差 H 以上指标的调和平均数 λ A 入侵指数 λ B 加速指数 λ D 控球率 λ E 身体对抗成功率 表1. 符号假设描述表 本文所建立模型，对各类变量进行了相应的符号假设，其假设情况如表1所示。为简化陈述，本文中所有相关变量均用符号假设中的符号表示。 2.2. 条件假设 · 假设球员的个人身体及精神状态是理想的，并且所有球员处于同一状态，因此我们不考虑个人的影响，而是关注团队合作。 · 假定与匹配有关的所有事件都包含在给定的数据集中。 · 假设任何事件P的得分概率都在二维高斯分布的分布下，即 P ( X ， Y ) ~ N ( μ 1 ， μ 2 ， σ 1 ， σ 2 ， ρ ) ，其中 μ 1 = 0 ， μ 2 = 50 ， σ 1 = 5 ， σ 2 = 5 ， ρ = 0 。 2.3. 数据及分析 图2. 有效传球区域分布 在数据处理的过程中，我们收集了球队所有传球的坐标位置，筛选出球队中的有效传球点，通过传球行为在场上的分布，直观地显示出球队中传球行为的具体位置，并结合入侵指数和加速指数来分析球队的整体实力。为了说明数据集情况，我们选择了Huskies队数据集中的其中一场比赛，图2中，红点代表Huskies队，棕点代表对手。 此外，我们对各种事件发生的数据时空分布进行分析。如图3右面板所示，当比赛接近20分钟左右的时候，哈士奇队的活跃度较高。另外如图3左面板所示，射门(Shot)和传球(Pass)的时间有很大的差距，这代表着从传球到射门的转化率较低，Huskies队的攻击力不强。 之后，我们决定以Huskies队的首场主场比赛为例，对数据进行筛查。据观察，如图4所示，Huskie队在下半场比赛中做出了三次换人，相反，对手做出了两次换人，如下图所示。这三次换人分别发生在下半场开始后的60秒、90秒和1920秒，都是在下半场开始后。我们以替补队员的出场时间作为比赛日程的分界点，将比赛的半场时间划分为若干段，从而研究球员的角色调整以及球队结构和阵容的变化。此外，通过更换替补球员，还可以更新球队的网络结构，观察替补球员在球队中的作用是否相同，甚至在团队合作中的表现是否更好。 图3. 不同事件的区域分布 图4. 时间阶段分布
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user: 3. 网络分析模型 3.1. 模型建立 首先，我们建立了一个无定向图模型来分析Huskies队的战术和模式。为此，我们假设每个球员都是一个节点，而球员两两之间的传球线路则定义为边。由于在没有数据集的情况下，球员之间的连接强度(传球频率)是未知的，所以我们将网络初始化为所有边权重均为1的全连接无向图，如图5所示。此外，基于我们对数据集的了解和对足球比赛的常识，我们发现列表中的球员分为前锋(F)、中场(M)、后卫(D)和守门员(G)，所以我们将网络分为4层：前锋层，中场层，后卫层和门将层。此外，足球比赛中的球员限定为11人，包括守门员，因此节点设计为11个。 图5. 球队的理想化初始阵型布局 作为无向图，邻接权重矩阵是至关重要的。第一步是建立状态向量 A 1 × 30 ，用“1”来表示，然后用零矩阵定义不同阶段比赛的邻接权重矩阵 W 30 × 30 s t a g e 。 首先，我们将Huskies队所有球员与另一个球队所有球员的传球事件进行计数，然后将它们应用到邻接权重矩阵 W 1 中。矩阵可以表示为： W s t a g e = [ p 1 ， 1 ⋯ p 1 ， 30 ⋮ ⋱ ⋮ p 30 ， 1 ⋯ p 30 ， 30 ] (1) 其中 p x ， y 是球员x到球员y的传球次数，为了评估每个球员的传球次数，提出传球事件向量 B 1 × 19 s t a g e ： B s t a g e = A W s t a g e (2) B s t a g e 显示的是球员的传球次数，而其他不在场上的球员的传球次数为“0”。在此基础上，我们可以知道，如果某个球员在场上，则矩阵中对应列或对应行向量中，至少有一个元素不为0，而其他缺席的球员都是0，基于这种分析，我们就可以获得球员的分布和位置。 3.2. 模型检验与结果评估 在MATLAB中进行编程，导入数据处理所有的传球事件并利用一个高通滤波器进行滤波后，我们根据替补球员的时间进行了赛程的划分，将Huskies队的阵容结构做成了四段式的队形结构，并且进行了队友间的组合使他们能更好地配合，球员组合包括三元配置和菱形配置。 如图6(a)所示，在Huskies队的第一阶段中，三元配置为虚线所圈出的三个三角形，即M1，F2，F1；D3，M2，M3；以及D1，M1，M3，由此图我们可以得出结论，中场球员在传球网络中起到了协调作用，因此让所有球员之间的配合更为默契。 在第二名替补出场后，Huskies队的中场、后卫和前锋形组成了菱形配置，中场休息时由中场组成了三元配置，如图6(c)所示。值得注意的是，在菱形队形中，任意两个顶点之间可以形成传球较多的二元队形，这增强了整体球队阵型的稳定性。 在第三名替补出场后，也是在比赛的最后阶段，Huskies队的球员之间配合次数明显减少，有效传球也明显减少，没有形成稳固的三元或两元结构。 图6. Huskies队半场比赛中的阵型变化
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user: 4. 球队绩效指标模型 4.1. 模型建立 为了评价战术和阵型的效果，我们建立了一个球队性能指数模型，共有5个指标：进攻指数、加速指数、多个传球数据的调和平均值、控球率和对抗率。这里将指标定义如下： · 进攻指数： λ A 为了计算进攻指数，该程序可以总结如下：i) 统计在控球阶段发生的每个事件，并计算从该事件发生的位置进球的概率; ii) 取这些概率中的最高者。参考 文献5提供了进攻指数 λ A 的定义。为了明确每个位置进球的概率，我们建立了如图7所示的二维高斯分布，概率分布函数可以写为： P t ( x ， y ) = 1 2 π σ 1 σ 2 exp [ − 1 2 ( ( x − μ 1 ) 2 σ 1 2 + ( y − μ 2 ) 2 σ 2 2 ) ] (3) 其中 σ 1 和 σ 2 是x和y的标准差， μ 1 和 μ 2 是x和y的平均值。此处需注意，x和y代表事件发生的坐标。 · 加速指数 λ B 参考文献 [ 5 ] 也提供了加速度指数 λ B 的定义。与进攻指数类似，加速指数也可以直接从文献中得到。 · 多个传球数据的调和平均值H 显然，如何解决这五个动态指标的表述问题是此步的关键。基于此，我们将公式修改如下： { ω = ∑ k = 0 5400 p ( k ) μ p = ω n μ z = ω s σ p = ∑ i = 0 n ( p ( i ) − μ p ) n ( t ) σ z = ∑ i = 0 s ( p ( i ) − μ z ( t ) ) s (4) 其中 n ( t ) 是时间t时球场上的球员数量，s是球场的面积。 · 控球率 λ D · 对抗率 λ E 4.2. 模型检验与结果分析 4.2.1 . 进攻指数对比 下图7右边显示的是第一场比赛期间Huskies队的进攻指数和对手球队进攻指数的变化情况。此处将时间设置为横轴，通过分析不同时间段球队的进攻指数来讨论球队的策略是否合理。虽然Huskies队的进攻指数在比赛进行到45分钟左右时达到顶峰，但从蓝线上看，对手队也踢进了不少制胜球，其进攻指数在比赛的最后15分钟达到顶峰。 图7. 左：本赛季平均进攻指数变化图；右：第一场比赛中球队进攻指数对比 4.2.2. 加速指数对比 在进攻指数的基础上，我们引入了加速指数来研究球队在某一时间段的进攻强度，即图8中的曲线斜率。在整个赛季的38场比赛中，我们可以看到Huskies队的进攻强度在前半段比较大，后期逐渐趋于缓和，这也与上面所分析的进攻指数的情况相吻合。 图8. 本赛季平均加速度指数变化情况 图9为H队与对手在第一场比赛中的加速指数。可以看出，Huskies队主要在比赛进行到中间时进攻，即在替补上场前和替补上场后的时间段内。除此之外，H队的进攻强度始终弱于对手。 图9. 第一场比赛中的球队加速指数对比图 4.2.3 . 球队水平比较 图10. 联赛各队成绩指标与传球次数的相关性分析图 在评价球队的表现时，除了以上两个变化指标外，我们还根据文献得出了以下结论：一场比赛中，球队的传球次数越多，则得分越多。因此，我们取球队的总传球数、每名球员的平均传球数、球员之间传球数的方差，得到与传球数密切相关的指标——H的调和平均数 [ 5 ]，作为衡量球队实力的指标。 为了验证我们设置的评价指标与团队合作之间的相关性，我们通过传球次数作为横轴来表示队员之间的互动性，并观察其他四组指标之间的偏差大小，偏差越大，相关度越小。 从图10中可以看出，其他四个指标都表现出不同程度的相关性，这也为我们用这五个指标来量化和评价球队的整体表现和球队内部的配合情况奠定了合理的基础。 图11. 四支代表性球队用于对比实力的雷达图 图11中，(a)代表了Huskies队基于各项评价指标的综合表现，而(b)、(c)、(d)分别代表了其对手3、6、16的实力情况。如果说Huskies队的控球策略广泛适用于各种类型的对手，那么其实力雷达图至少应该有相同的趋势和拐点，但实际上，我们通过对Huskies队与其他19组对手的表现的观察，由上图可知，对手的实力很不均衡，有的球队之间存在指标相差较大的问题。因此，我们可以得出结论，虽然H队各方面实力均衡，但这种策略并不具有普遍性。显然，对于不同水平的对手，应及时调整球队的表现。
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user: 5. 综合加权得分模型 5.1. 模型建立 在建立模型之前，我们首先制定了一个评估各队战术效果的方法，如下所示。我们使用上述方法计算出本赛季使用的每一种战术的胜率，用以评估战术和策略的有效性。同时，我们设计了一种用加权偏导函数来直观评估效果的评分方法。 如图10 (雷达图)所示，面积S是公认的重要评估指标，此外，它还受到其他5个因素的影响：进攻指数 μ A 、加速指数 μ B 、通过指数的平均值H、控球率 μ D 、对抗率 μ E 。在此基础上，可以将 用这些指数来表示成一个函数。 S = S ( λ A ， λ B ， H ， λ D ， λ E ) (5) 为了明确战术所得分，我们将加权得分函数C定义如下： C = C ( λ A ， λ B ， H ， λ D ， λ E ) (6) 上式涉及到模型二所提出的各个评价指数。这里我们为了构造加权得分函数定义了权重系数 w 1 ， w 2 ， w 3 ， w 4 ， w 5 ，如下： C = w 1 λ A + w 2 λ B + w 3 H + w 4 λ D + w 5 λ E (7) 一个自然的问题是权重的定义。权数可以从公式(S)的部分导数中得出： w 1 = ∂ S ∂ λ A ， w 2 = ∂ S ∂ λ B ， w 3 = ∂ S ∂ H ， w 4 = ∂ S ∂ λ A ， w 5 = ∂ S ∂ λ A (8) 但是，存在的问题是我们需要确定面积S的计算公式。如前所述，面积 是雷达图中五边形的面积，在这种情况下，可以通过面积函数求出S。 S ( λ A ， λ B ， H ， λ D ， λ E ) = sin 72 ∘ ( λ A λ B + λ B H + H λ D + λ D λ E + λ E λ A ) (9) 事实上，S也可以被认为是时间t的一个函数。当比赛持续进行时，S也是动态的。而且，从时间的角度看，比赛中的每一个成绩指标也都是动态的。在此基础上，面积S和战术得分C与时间t息息相关： S = S ( λ A ( t ) ， λ B ( t ) ， H ( t ) ， λ D ( t ) ， λ E ( t ) ) = S ( t ) (10) C = C ( λ A ( t ) ， λ B ( t ) ， H ( t ) ， λ D ( t ) ， λ E ( t ) ) = C ( t ) (11) 权重，与导数一样，也涉及到时间t： w 1 = ( ∂ S ∂ λ A ) ( t ) ， w 2 = ( ∂ S ∂ λ B ) ( t ) ， w 3 = ( ∂ S ∂ H ) ( t ) ， w 4 = ( ∂ S ∂ λ A ) ( t ) ， w 5 = ( ∂ S ∂ λ A ) ( t ) (12) 因此，加权得分函数可以改写为： C = ( ∂ S ∂ λ A ) ( t ) λ A + ( ∂ S ∂ λ B ) ( t ) λ B + ( ∂ S ∂ H ) ( t ) H + ( ∂ S ∂ μ A ) ( t ) λ D + ( ∂ S ∂ μ A ) ( t ) λ E = sin 72 ∘ ( λ A ( λ B + λ E ) + λ B ( λ D + H ) + H ( λ D + λ B ) + λ D ( H + λ E ) + λ E ( λ A + λ D ) ) (13) 简而言之，利用上述性能指标可以得到C。总分 C ′ 最终可以通过计算极限获得： C ′ = lim t → 5400 C ( t ) (14) 根据以上分析，在具体的比赛中，我们可以不考虑对手的情况来评估Huskies 队的表现情况。 5.2. 模型评估与结果分析 在本节中，我们采用加权得分模型对Huskies队在整个赛季的表现进行分析，如图12所示。C值越高，表示Huskies球队表现的越好。根据这个规律，我们可以得出，Huskies队的得分情况一般反映了Huskies队的表现情况。比如说，第32场比赛，Huskies队一败涂地，其得分也较低。同样的，第36场比赛中Huskies队伍是大胜，其得分也较高。不过，有一场比赛似乎与真正的进球情况并不对应。值得注意的是，比分只是反映球队战绩的一个维度，其并没有考虑对手的情况。一旦对手的实力大大超过了Huskies队，那么无论Huskies队的表现有多精彩，进球差可能也是巨大的。总之，我们可以得出结论，此分析模型在具体比赛中是可以使用的。 至于对教练的建议，在不参考对手的情况下，我们呼吁教练可以用模型中得分高的战术作为参考，但是这只是基于球队自身情况而得出的结论，因为我们已经明确了这个模型并不是每个对手都能通用的，所以教练可以把得分模型和其他模型结合在一起进行决策。 图12. 本赛季Huskies队的比赛情况与战绩得分情况的对比 5.3. 战术与球员配置建议 根据我们的网络模型分析，我们计算出各队的战术变化情况和相应的胜率如表2所示。在每场比赛开始和结束的大部分时间内Huskies队和对手的阵型都进行了调整，表2中的空白部分是指：通过位置坐标分析发现在比赛的第一阶段球队并没有确定具体的阵型，这可以被认为是处置失误或者是已经对球员的位置进行了安排，但球员并没有认真执行。 Table 2 The winning rate of the Huskies when adopting the corresponding tactics structur Huskies队 开始时的战术 334 424 433 442 451 532 541 胜率 0 0 0.64 0.4 0 0 0 结束时的战术 361 424 432 433 441 442 451 460 523 532 541 胜率 0 0.67 0 0.4 0 0.23 0 0 0 0.25 0.5 表2. Huskies队采取相应战术结构时的胜率 Table 3 The winning rate of the Huskies when opponents adopted the corresponding tactics structur 对手队 开始时的战术 333 352 433 441 442 451 460 532 541 Huskies队的胜率 0 0 0.6 0 0.38 0.38 0 0 0 结束时的战术 342 343 423 432 433 441 442 451 522 532 541 Huskies队的胜率 0.5 0 0 0.67 0 0 0.67 0.125 0 0 0.17 表3. 当对手采用相应的战术结构时，Huskies队的胜率 同时，我们建立了Huskies队应用各种阵型时，对阵各个对手的胜率统计情况，胜率情况如表3所示。通过观察表3中胜率大于0.5的比赛对应的球员阵容，我们发现，后卫的数量最好控制在4人左右。如果后卫人数过多，前锋力量不足，不便于进攻；如果后卫人数过少，则容易失去防守，使对方队伍获得优势。 图13. 阵型(战术)在本赛季使用的频率 Huskies队最常见的阵型显然是“442”，这与上面提出的“四后卫”阵型一致。第二种最常见的阵型是 433。虽然对手的阵型明显多变，但从图13右下角的横轴上可以看出，尤其是在下半场和比赛快结束时，对手开始不断变换阵型，中场球员的数量增加，有效传球增多，全队的凝聚力增强，这就意味着Huskies队教练在下半场要根据球员的实力和对手的战术来考虑让Huskies队在阵型上做更多的改变(见图14)。
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user: 6. 结论 我们通过无向图模型建立了传球网络，从数据中研究了Huskies队的三元配置和二元配置，发现菱形配置等结构在比赛中也起到了重要的作用。以上是从微观的角度进行了初步分析。从整队和长周期(整个赛季)来看，我们还对Huskies队与其他19个对手的比赛过程进行了对比。这在下面的两个模型中可以看到。 之后，我们通过设定入侵指数、加速指数等指标，进一步对球队的整体实力水平进行量化评价。通过入侵指数的变化，我们可以实时分析出球队的攻击力，通过对比加速指数，我们可以发现球队阵容的问题。我们还可以巧妙地利用雷达图中的属性和区域来判定Huskies队的表现水平和其他19个对手的实力。通过与19个对手的对比，我们证明了Huskies队的阵型结构策略并不是普遍适用于所有对手。 图14. 当相应球员在场时，Huskies队的胜率 通过统计分析和对比Huskies队与对手的阵型胜率，我们对Huskies教练员提出了一个建议：在保持阵型灵活多变的基础上，尽量保持中后卫和中场的4人均衡配置，呈现出整体的“443”阵型。因为我们发现，有针对性地破解对手的阵型，是Huskies队胜利的关键，所以一个阵型不能使用时间太长，要及时调整和变化，才能有效地战胜对手。同时要保持严格的替补队员的选择，在上半场要教会队员们储备力量。 团队合作给了我们一定的启示，人与人之间的沟通和互动不仅在生活的方方面面十分重要，在体育运动中更是彰显其重要性。社会系统中充满了更多无形的指标，包括心理健康、团队成员荣誉感的变化、个人的收获等。量化和评价一个高效的团队，不仅仅是为了赢得比赛，更重要的是团队成员从团队合作中获得的优势互补。
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user: 摘 要 针对新媒体背景下突发公共卫生事件信息传播现象，通过组合预测的方法，运用灰色GM(1，1)模型和加权马尔可夫链预测理论，构建了灰色–加权马尔可夫链预测模型，对突发公共卫生事件的未来趋势进行预测，有效提高了预测精度。并以非洲猪瘟事件为例进行了比较分析，验证了模型的可行性和有效性。 关键词 :灰色预测模型，加权马尔可夫链，公共卫生事件 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 数据时代新媒体的产生和发展，加快了信息传播的速度，扩大了信息传播的范围，增强了信息传播的影响。但是目前的众多新媒体平台仍然缺乏有效的管理制度，一些媒体通过报道虚假信息博取关注、制造舆论，引发公众情绪恐慌，影响社会的和谐安定 [ 1 ] [ 2 ]。 突发公共卫生事件对人体健康、环境、经济都有不可忽视的影响，一直是我国公民关注的热点话题，其信息传播已经成为足够影响社会安定，国家和谐的重要因素之一，所以，研究、探索如何引导、控制公共卫生事件信息的传播，对降低其带来的负面影响、对研究方法和应用领域的拓展与创新、为决策部门提供预警，以及提高我国政府解决突发事件的能力都具有重要的价值和意义 [ 3 ]。 目前，已有一些学者对公共卫生事件信息传播规律进行了研究，Galam运用舆情演化模型，对少数人的意见在公共争论过程中的传播路径进行了研究 [ 4 ]；靳松等利用数据生成H7N9舆情信息传播网络拓扑结构对舆情传播特点进行了分析 [ 5 ]；洪巍等结合Logistic多项式模型对食品安全网络舆情中网民信任网络意见领袖的影响因素进行了研究 [ 6 ]；滕文杰建立了时间序列ARIMA(p，d，q)模型对2011年以来发生的典型突发公共卫生事件百度搜索指数进行了建模分析 [ 7 ]；刘小洋等结合了传播动力学提出了一种动态扩散网络舆情演化模型 [ 8 ]。 本文基于灰色预测理论和马尔可夫链的理论知识，通过组合预测的方法，构建了灰色–加权马尔可夫模型，以非洲猪瘟事件为例，对突发公共卫生事件的未来趋势进行预测，帮助了解突发公共卫生事件发展和影响范围，及时辅助决策者做出科学合理的决策行为。