DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘 要 电影评论作为观众观影的重要情感流露方式，是情感挖掘研究的一个重要领域。本文提出了一种基于词注意力机制的BiLSTM和CNN集成模型(Word Attention-Based BiLSTM & CNN Stacking Model， WABCSM)，以豆瓣平台的电影中文评论为研究对象，分析影迷对电影的情感倾向，来论证本文模型的可行性。首先利用word2vec训练文本，得到文本的词向量表示，然后使用基于词注意力机制的BiLSTM和CNN集成模型来进行情感挖掘以更好的提取文本中的情感词，达到正确分类的目的。本文模型相比较传统的LSTM模型和CNN模型，实验结果显示在分类精准率和召回率上都有很大提升。尤其是注意力机制的添加，使得本文模型对情感特征也可以进行有效的提取，从而有效克服了口语化短文本情感极性判断的难点问题。 关键词 :情感分析，Word2vec，WABCSM，词注意力机制 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 随着互联网技术的发展，越来越多的网友更愿意在网上发表自己的观点，比如在微博上发表对某件事的看法或是观看电影后书写自己的观影体验。尤其是近年来国内电影行业的快速发展，更多的人选择在休闲时间和家人或朋友去电影院观看电影，对影评进行情感挖掘显得越来越重要。这些影视评论一方面影响着其他用户体验，同时也会将影迷观感反馈给影视公司，这对于后面的电影制作会有很大的帮助。电影评论主要是针对故事情节和演员的演技，所以评论会有比较大的多变性，更加偏向口语化和无规则性，尤其是一词多意，这就让问题变得复杂。很多的实验表明，针对中文影评的情感分析模型准确率相对较低。本文通过集成思想设计一种融合模型，并且爬取豆瓣平台的电影评论作为研究对象，来论证本文模型的有效性。
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user: 2. 相关工作 情感分析，也称为意见挖掘，可以从书面语言中分析出人们的情感、观点和态度。情感分析方法主要包括两种：基于规则和基于机器学习 [ 1 ]。 基于规则的方法依赖于情感词典的构建，即将分词后的文档与情感词典的词进行匹配，并统计匹配成功的情感词数量。肖江等为了能够更加准确的识别情感词，在基准情感词的前提下构建了相关领域情感词典 [ 2 ]。Paltoglou等于2012年采用基于情感词典的方法进行情感分析，利用否定词、程度词、情感极性等对微博语料进行情感极性判别 [ 3 ]。对于不同领域的情感分析，使用领域情感词典具有更好的效果。Jo等将主题和情感同时标签，利用句子的主题代替词的主题标签进行采样，以此缩小词语之间的主题关联 [ 4 ]。基于情感词典的方法，可以节省很多时间，但是在不同领域的情感分类，需要该领域下的情感词典，模型迁移上效果很差，准确率较低。 基于机器学习的方法可以达到更高的准确率，但是在机器学习训练模型前，需要对文本语料进行标注。早期，Pang等首次应用机器学习方法解决情感分析问题，他们尝试使用N-gram模型提取特征，并取得很好的效果 [ 5 ]。国内的一些学者利用机器学习的方法进行情感分类，比如liu等先利用协同过滤的方法对文本进行半标注，而后利用支持向量机算法进行分类 [ 6 ]。对于电影评论，Darger A L等结合bayes和KNN两种算法，并得出了bayes分类准确率高于KNN算法的分类准确率的结论 [ 7 ]。随着机器学习的发展，词向量被提了出来，one hot方法得到广泛的应用，但是one hot方法具有无法表示词语之间的相关性和维度矩阵的稀疏性的问题。而后Hiton提出了词向量(Word Embedding)方法，可以很好的将文本语法结构和句法结构映射到向量的不同纬度，从而解决了向量稀疏问题，并且向量空间也可以很好地反映文本语义之间的相关性 [ 8 ]。Le等基于词向量的方式进行优化，构建句子或短语的词向量表示，从而克服了one hot本身的缺点 [ 9 ]。 传统的机器学习算法具有良好的性能，前提是需要对文本做一定的处理，即传统的机器学习算法对特征有一定的要求。因此，情感分析的表现很大程度上依赖于文本特征的选择，这一过程需要大量的人力物力。深度学习通过构造深层次的网络结构来学习数据特征和数据分布，从而可以在文本中自动去学习特征，这相对于传统机器学习，会节约很多时间。深度学习已经在许多自然语言处理任务中取得了巨大的成功。Collobert等首次将卷积神经网络(convolutional neural network， CNN)引入了自然语言处理的领域，并取得了较好的结果 [ 10 ]。王煜涵等利用卷积神经网络(convolutional neural network， CNN)对Twitter文本进行情感分析，CNN算法在提取文本的局部特征上表现了良好的性质，实验表明CNN模型在情感分类上的表现要比传统的机器学习算法更好 [ 11 ]。 注意力机制目前已经得到广泛运用，在文本处理领域，注意力机制的可以使得模型有选择的对最优特征进行提取，提高分类效率。Quanzeng You等在2016提出了一种基于注意力机制的LSTM的情感分析机制，通过提取长短文本特征，并结合注意力机制进行特征筛选来达到分类的目的 [ 12 ]。关鹏飞等运用LSTM模型结合注意力机制应用于情感分析，提高了模型训练的准确率 [ 13 ]。王盛玉等结合CNN和注意力机制，以词特征提取为目标，提出词注意力卷积神经网络模型 [ 14 ]。 虽然有很多深度学习模型应用在情感分析领域，但是在情感分析领域的大部分的模型都是单一的。卷积神经网络最早被应用于图片处理领域，提取局部特征具有好的表现，并取得了巨大的成功。实验表明CNN在文本处理领域也具有很好的效果，但CNN模型在捕捉文本的语义关系时表现较差，对于电影短文本，对语义的理解很重要，所以为了提高CNN算法的准确度，本文在CNN模型的基础上加入了对文本语义特征提取具有较好效果的加有词注意力机制的BiLSTM模型，提出基于词注意力机制的BiLSTM和CNN模型的集成模型(Word Attention-based BiLSTM & CNN Stacking Model，WABCSM)。 本文模型主要完成以下任务：(1) 词嵌入层。利用word2vec将文本结构化，作为模型的输入。(2) BiLSTM层。考虑到文本中情感词不仅与前面出现的内容相关，还与后面的内容相关，所以采用BiLSTM。BiLSTM模型对文本的语义理解有很好的效果，将词向量的输入进行文本语义的理解和记忆。(3) 注意力机制。注意力机制的引入，用来加强文本中情感词的权重。(4) CNN层。卷积操作用来获得n-gram特征，用于最终的情感分类。本文通过WABCSM模型在中文影评数据集上做了验证，并且与传统的深度学习模型进行比较，取得了很好的结果。
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user: 5. 结论 本文提出了一种基于词注意力机制的BiLSTM和CNN的集成模型来进行中文情感分析，本文模型首先利用BiLSTM模型对数据集进行长文本词语的更新和遗弃，然后加入词注意力机制，增大文本中情感词的权重，使的模型更容易提取代表文本情感极性的情感词，最后利用CNN模型进行局部最优特征提取来完成情感分类的任务。本文词向量的训练采用了两种方法，分别为随机向量填充方法和word2vec训练方法。利用LSTM和CNN这两种传统单一模型以及本文设计的两种模型做对比。结果发现本文模型BiLSTM_CNN模型在两种词向量下的实验结果无论在收敛速度还是在准确度上都要优于LSTM模型和CNN模型。为了提升本文模型的效果，在BiLSTM_CNN模型基础上加入了词注意力机制，形成了本文第二种模型WABCSM。WABCSM模型对评论文本关键词的提取上表现的更加优异。与BiLSTM_CNN模型的实验结果比较发现，WABCSM模型的收敛速度更快，精准率更高，性能更加鲁棒。 本文模型的设计源于集成思想，综合利用模型的优点，设计了表现力更好的集成模型，无论对于研究还是应用都可以得到好的效果，本文数据来源于实际生活，使得本文的研究更有意义。本文的不足在于数据量不大，利用深度学习模型训练出现了“过拟合”现象。本文尝试了比较数据量对模型训练结果的影响，发现随着数据量的增大，模型的性能越来越好，但由于电脑配置的原因，未找到最佳点。
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user: 摘 要 对于暗通道先验不适合天空区域，导致透射率偏小使复原的无雾图像色彩变暗问题。提出对天空区域精准割据，按不同的区域分别估计大气光强度去雾处理。改进了阈值分割方法使区分天空域与非天空域更加准确。将分割后产生的白边用融合方法处理，减少了分界处白边效应，使得图片去雾后更加自然。试验结果表明，分割速度较快，能够达到良好的去雾效果且对于天空区域没有明显的色块，去雾后图像更加自然清晰。 关键词 :去雾，暗原色先验，阈值分割优化，导向滤波 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 计算机视觉系统在雾霾天气进行工作时，由于空气中的颗粒导致光线散射，颗粒对光线的吸收导致光线的衰减，大量信息丢失，使得系统不能正常的工作。这也使图像处理算法无法正常的处理，因此对雾天图像清晰化和减少设备对环境的依赖具有较高的研究意义。 对于雾天清晰化处理的图像去雾方法主要可分为以下两类：一类是对图像进行增强：包括全局、局部化增强。这两种增强都是基于直方图均衡化算法：将图中像素总个数少的像素进行灰度压缩，使图像中像素总个数多的灰度进行拉宽，再把这种非线性拉伸后的灰度级通过直方图均匀分布以达到去雾的效果 [ 1 ]。一类是图像复原：包括偏微分方程方法，先验信息方法，深度关系方法。先验信息方法研究人员取得了很好的成果 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，包括Tan等通过基于晴朗天气下和有雾天气下大气光的变化基于目标和视觉系统的距离建立物理模型，提高有雾图像的局部对比度，在一定程度上达到将有雾图像恢复到原图像 [ 5 ]。Fattal等假定约束条件为：透射率和表面投影与介质局部统计无关，利用独立成分分析和马尔可夫随机场进行图像复原 [ 6 ] [ 7 ]。He等是对户外无雾图像大量的研究与统计，提出了暗通道算法达到去雾效果，即这些图像都会存在一些像素值很低的像素，取得了很好的去雾效果，但图像中有大面积明亮区域时得到的大气光强度A不准确导致恢复图像有问题 [ 8 ]。 本文研究基于先验信息方法中He提出的暗原色先验原理进行改进。提出对天空区域进行割据的算法：基于最大类间方差法进行形态学膨胀的改进对天空区域和非天空区域准确分割，然后对不同区域采用不同的方法获取大气光强度A，通过导向滤波算法获取细化的透射率，最后采用融合方式将处理后的天空域与非天空域进行白边消除。
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user: 2. 基于暗原色先验模型 2.1. 大气散射函数 不同的物体对光的反射能力具有不同的特性，与光在不同的介质穿过时散射作用也会增加 [ 9 ] [ 10 ]，描述有雾环境下图像的物理模型应该包括两个方面：1. 光的衰减项，2. 光透过大气的散射。衰减公式为： E D ( d ， λ ) = E 0 ( λ ) e − β ( λ ) d (式1-1) 其中d表示场景深度， E 0 表示光强度， E D ( d ， λ ) 表示光衰减项， β ( λ ) 表示大气的散射系数。 散射公式为： E A ( d ， λ ) = E w ( λ ) ( 1 − e − β ( λ ) d ) (式1-2) 其中 E A ( d ， λ ) 表示大气增强项， E w ( λ ) 表示原始大气光的总强度。 所以有雾环境下图像的物理模型为： E ( d ， λ ) = E D ( d ， λ ) + E A ( d ， λ ) (式1-5) 将式1-1，式1-2带入得: E ( d ， λ ) = E 0 ( λ ) e − β ( λ ) d + E w ( λ ) ( 1 − e − β ( λ ) d ) (式1-6) 令 I ( x ) = E ( d ， λ ) ， t ( x ) = e − β ( λ ) d ， J ( x ) = E 0 ( λ ) ， A = E w ( λ ) 式得 I ( x ) = J ( x ) t ( x ) + A ( 1 − t ( x ) ) (式1-7) 这就是在机器视觉以及计算机图像处理领域的常用方程 [ 11 ]。其中， I ( x ) 表示有雾的待处理图像， J ( x ) 表示无雾的目标图像，A表示大气光强度； t ( x ) 表示透射率。去雾简单地说就是从 I ( x ) 来推算出 J ( x ) 。从式1-7看出若假设估计出A和t，代入便可得到 J ( x ) 即去雾图像。 2.2. 暗原色先验原理 He等 [ 8 ] 基于对无雾图像的大量统计发现对于绝大多数非天空区域，至少存在一个颜色通道值很低的像素，且接近于0。提出暗通道先验模型，对于任何一个无雾图像J可以表示为： J d a r k ( x ) = min y ∈ Ω ( x ) ( min c ∈ { r ， g ， b } ( J c ( y ) ) ) (式1-8) 其中， J c 表示表示彩色图像J的各个色彩(RGB)通道， Ω ( x ) 表示以x为中心的局部窗口邻域。且 J d a r k 接近于0。 这里假定大气光强度A已知，且在窗口邻域内的透射率 t ˜ ( x ) 为某一固定值。则公式1-8可以变形为： I C ( x ) A C = t ˜ ( x ) J C ( x ) A C + 1 − t ˜ ( x ) (式1-9) 对式1-9最小化得： min y ∈ Ω ( x ) ( min c ( I C ( y ) A C ) ) = t ˜ ( x ) min y ∈ Ω ( x ) ( min c ( J C ( y ) A C ) ) + 1 − t ˜ ( x ) (式1-10) 即： t ˜ ( x ) = 1 − min y ∈ Ω ( x ) ( min c ( I C ( y ) A C ) ) 1 − min y ∈ Ω ( x ) ( min c ( J C ( y ) A C ) ) (式1-11) 由于 J d a r k 接近于0即 J d a r k ( x ) = min y ∈ Ω ( x ) ( min c ∈ { r ， g ， b } ( J c ( y ) ) ) = 0 所以式1-11得： t ˜ ( x ) = 1 − w min y ∈ Ω ( x ) ( min c ( I C ( y ) A C ) ) (式1-12) 其中为保留图像深度感，有必要保留一定程度的雾，w系数为 0 < w < 1 ，一般值为0.95。 此时I、A和t都已知，即可求出J。公式为： J ( x ) = I ( x ) − A t ˜ ( x ) + A (式1-13) 从式1-13看出当 t ˜ ( x ) 太小式，导致无雾图像J偏大所以 t ˜ ( x ) 将设置下限为 t 0 (程序中值取0.1)最终获取无雾图像公式为： J ( x ) = I ( x ) − A max ( t ˜ ( x ) ， t 0 ) + A 。 (式1-14)
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user: 3. 改进的去雾方法 3.1. 透射率的获取 采用He提出的导向滤波算法对粗透射率再次细化处理获取 [ 12 ] ：将要处理的带雾图像作为引导图，先对透射率进行粗估计滤波处理，获取细节信息，以此再次优化透射率图来获取更好的去雾效果。 导向滤波模型公式： q i = ∑ j w i j ( I ) p j (式2-1) 其中p，q为输入图像与输出图像，i，j代表像素的坐标位置，I是改滤波的引导图， w i j 是滤波核。 假设该滤波输出与引导图像为线性变化即： q k = a k I i + b k ， ∀ i ∈ w k (式2-2) 其中 w k 为局部窗口邻域，k为像素中心。 ( a k ， b k ) 是一对线性系数，若输入输出图像的差异最低则满足： E ( a k ， b k ) = ∑ i ∈ w k ( ( a k I i + b k − p i ) 2 + ε a k 2 ) (式2-3) 其中 ε 是正则化参数， { a k = 1 | w | ∑ i ∈ w k I i p i − μ k p k ¯ σ k 2 + ε b k = p k ¯ − a k μ k 得到滤波结果： { q i = 1 | w | ∑ i ∈ w k a k I i + b k q i = a i ¯ I i + b i ¯ a i ¯ = 1 | w | ∑ i ∈ w k a k b i ¯ = 1 | w | ∑ i ∈ w k b k (式2-5) 该滤波核系数为： W i j ( J g ) = 1 | w | 2 ∑ k : ( i ， j ) ∈ w k ( 1 + ( J i g − μ k ) ( J j g − μ k ) σ k 2 + ε ) (式2-6) 其中 J g 是引导图， σ 2 为 J g 在 w k 窗口的方差， J g 在 w k 窗口的均值为 μ k ， w k 窗口中的像素数目为 | w | 。 程序首先获取原估计透射率，将获取的原估计透射率作为引导图，利用导向滤波在此细化获取更加准确的透射率，最后将小于 t 0 下限的用 t 0 = 0.1 代替。 3.2. 获取最优分割阈值及改进 这里基于图像的灰度直方图分类，将图像分为远景与背景，以类间的最大或类内的最小方差作为阈值的选取准则 [ 13 ] [ 14 ]，按照阈值对图像进行割据。 假定某副图像的灰度级为( 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， L )，处在灰度级为i的像素点总个数为 n i ，像素点的总个数为N， 故 N = n 1 + n 2 + n 3 + ⋯ + n L 。同时灰度级为i在图中出现的概率 ，则满足 ， 。按照阈 值k对图像进行分类则有： ， 。 这时两类灰度出现的概率为： (式2-7) (式2-8) 两类的灰度平均值为： (式2-9) (式2-10) 其中 ， 。对于任意k都有 ， 。 两类的灰度方差： (式2-11) (式2-12) 令 ， ， 。分别表示总体，类内，类间方差。即： (式2-12) (式2-13) (式2-14) 选取最优阈值k使得三个判定函数最大。由于 时有： (式2-15) (式2-16) 上面可以看出 ， ， 单调性一致，又因为图像的总体方差为常量，与 无关，所以选择最简单的 最为判定函数可得： (式2-18) 用类间方差作为分类性能的高低函数为： (式2-19) 得出最佳阈值 满足： (式2-20) 计算出最优分割阈值后对图像进行分割。避免交界处噪声对分割的影响，采用多次形态学膨胀操作，获得二值图像，从中提取出天空区域和非天空区域来对单一分割进行改进。具体方法为： 循环将上面分割的结果用最大值替代卷积求和，用加法替代卷积的乘积即 [ 15 ] ： (式2-21) 其中， 表示图像f的定义域， 表示结构元素b的定义域， 都应满足图像f的定义域， 应满足结构元素 的定义域内。当最小值大于0是将值赋值为1，其他为0，进行多次循环。程序中结构元素b为3 × 3零矩阵，进行多次循环。 然后再将膨胀后的图像与有雾图像叠加运算，再将此时的天空区域按照式2-22判断： (式2-22) 程序中将满足条件的天空取0，非天空区域的置1，最后得到准确分割后的天空区域与非天空区域。 3.3. 大气强度A的获取 根据He提出的算法，对暗通道图的亮度值进行排序，取最大亮度值得前0.1%的像素，将这些像素在有雾的原始图像中的最大值作为A。避免A值受到白色亮点影响A的计算结果，采用以下算法： 1. 非天空区域：统计非天空区域最大亮度的1%像素的平均值为大气光强度A的值 [ 16 ]。 2. 天空区域：将有雾图像按上述分割后天空区域均匀分成四块区域，计算平均值和标准值的最大差值与设定的阈值比较，大于阈值的继续均分成四块计算平均值和标准值的差值，当小于设定阈值时，计算选定区域的平均亮度值作为大气光强度的A值。 3.4. 优化白边效应 为了消除拼接后的分界处的白边效应公式为： (式2-23) 其中 是按照上述非天空区域大气光强度进行暗原色先验处理后的图像，将天空区域设置0， 是经过上述改进后处理的天空区域，非天空区域设置成0，最后获取 为去雾图像。
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user: 4. 试验结果与分析 试验运行环境为win10家庭版，matlab版本为2014b，图像为选取带雾图片。 最大类间方差法进行单一阈值分割与阈值分割进行形态膨胀改进后的阈值分割图像对比，分割处理后的天空区域与非天空区域结果为图1。从图1的试验结果看出本文改进的阈值分割能够很好的分割出天空域与非天空域，验证了本文对阈值分割算法的改进。基于导向滤波的改进获取透射率结果为图2。从图2看出基于导向滤波改进后来获取的透射率更加细化，更符合实际。最后原图像与去雾后的图像对比结果为图3，试验图3结果表明还原后的图像在雾浓度较小时能够达到良好的去雾效果且对于天空区域没有明显的色块，去雾后图像更加自然清晰。 图1. 单一阈值分割与改进后阈值分割 图2. 原透射率与改进后的透射率 图3. 原图像与去雾后的图像
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user: 5. 结语 通过对暗原色先验不适合用于天空域的去雾处理研究与分析，提出对天空区域进行割据的去雾算法：以最大类间方差法算法进行阈值分割图像，然后对其进行形态学膨胀处理，改进膨胀算法，能够更有效的分割出天空区域。通过对研究导向滤波，获取更加细致的透射率并提出给其设置下限使得复原的图像误差更低。但试验结果中选取图像中雾的浓度较大时，复原的图像出现日晕现象，复原图像效果不理想，这也是进一步研究的内容。
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user: 摘 要 河南省作为中国历史悠久的文化、政治、金融中心城市，大量文人墨客，习武能将的家乡，同时也是中国历史遗迹，文物遗产最多的省份之一。不论是自然旅游还是人文旅游，河南省的旅游资源都甚是丰富，国家级5A景点更是高达十余处，数量位列中国第三位。本文利用ArcGIS对河南省3A级以上旅游景点利用最邻近指数分析、核密度分析、方向分布分析及通达度分析等方法，全面分析河南省3A级以上旅游资源空间分布特征，分析得出河南省旅游景点为密集分布类型，且以郑州市及相邻市为中心向河南省其他地区扩散，河南省旅游景点密度集中于郑州市、新乡市、焦作市以及洛阳市，河南省景点通达度差异较大，对于商丘市、周口市等城市应加大旅游发展建设，加强与其他地区旅游景点联系，实现省内景点和谐、健康、持续发展。 关键词 :地理信息系统，河南省旅游，最邻近指数，分布特征 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，旅游已成为主流度假方式，旅游业也迅速发展，2018年，我国仅国内游客人数达55，3900万人次 1 ，与此同时，全国旅游业的竞争日渐激烈，各地间旅游竞争归根结底是旅游资源的竞争，旅游资源是旅游供给的物质载体，深刻影响旅游区域空间竞争的性质、程度与发展战略，分布特征分析是指导区域旅游规划、开发与管理的基础 [ 1 ]。 河南省是旅游资源十分丰富的省份，古、河、拳、根、花是其省主要特色，这些使其成为独一无二的旅游胜地。河南省不仅拥有气势磅礴的山河，绚丽多姿的文化，淳朴热情的民风，更有举世闻名的古迹，河南省旅游资源丰富，通过对河南省旅游资源分布有利于充分了解河南省旅游分布特点，加强各景区之间的联系，合理规划旅游资源，对河南省旅游发展提出建议。
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user: 2. 研究区概况及分析方法 2.1. 研究区概况 河南省简称“豫”，省会是郑州市，总面积16.7万平方千米，面积位居全国第十七位，气候类型为暖温带大陆性季风气候，地处于温带与亚热带，全省气候从东向西，从南到北呈现递减趋势，春季干旱且风沙多，夏季炎热湿润，秋季晴朗日照充足，冬季寒冷干燥。截止2018年底，河南省常驻人口10，906万人，人口数位居全国第三位，是我国的经济，政治及交通的重要省份之一。河南省因境内大部分位于黄河南部而得名，河南省是华夏文明的发源之地，我国八大古都河南省省内具有四个，先后20多个朝代在河南建都，200多个皇帝在此执政，是我国历史底蕴最丰富的省份之一，同时河南省也是文人墨客之乡，孕育出了许多的思想家、哲学家和诗人等。河南不仅历史文化深厚，自然环境也十分优越，东接安徽、山东，北界河北、山西，西连陕西，南临湖北，地势东高西低，北、西、南三面太行山、伏牛山、桐柏山、大别山沿省界呈半环形分布，同时也是我国唯一一个地跨长江、淮河、黄河、海河四大流域的省份，省内共有39，802个旅游资源单体，在2000年河南洛阳龙门石窟被列入《世界遗产名录》后，河南省不仅成为国内的旅游重要地点，也在世界旅游当中占有一席之地，吸引着世界的目光 2 ，河南省是一个集良好区位优势、悠久历史文化、丰富自然资源于一身的省份。 2.2. 分析方法 目前，我国对于河南省旅游资源的研究以旅游发展方向为主，缺少将旅游发展与地理学相结合的研究，本文利用最邻近指数分析、核密度分析、方向分布分析以及通达度指数分析方法，从旅游资源的聚集分布、核密度数值、分布方向以及最邻近景点之间移动的难易程度对河南省3A级以上景点进行全方位的分布特征研究。
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user: 4. 结论 通过最邻近指数分析、核密度分析、方向分布分析及通达度指数分析，表明河南省目前旅游资源众多，呈现出集聚的状态，集中分布于河南省西北部，5A级景区分布呈现出极强的方向性，景点通达度指数集中于150，000米至250，000米之间，存在少数大于350，000米的景点，河南省景点集中于郑州市、洛阳市、焦作市和新乡市，景点分布较少是城市是商丘市、周口市及驻马店市。 河南省具有明显的生态旅游和古遗产文化旅游的优势，对于通达度指数较高的景点应该加强景点周围交通建设，增强与其他景点之间的连通，有利于建立旅游路线，对于商丘市、周口市、驻马店市应该多开发3A以下景点，努力建设旅游设施，找准旅游定位，加强与周边旅游景点联系，可以采取“一带多”的发展模式，利用一个高级别旅游景点带动低级别旅游景点的方式，逐渐加强旅游发展。河南省旅游发展应建立完善的区内协调机制，充分发挥郑州市、洛阳市等城市的带动作用，实现省内旅游持续健康发展。
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user: 摘 要 本文以四川省某工业渣场为研究对象，依据场地的情况，确定了45个钻孔，按照10~20 cm分层为土壤取样，测定了土壤中钡(Ba)、砷(AS)、锰(Mn)等重金属元素及硫酸根离子、氯离子的含量及特征分布。分析结果表明调查场地土壤主要受污染因子为钡、氯离子和硫酸盐，其次为砷、锰。 关键词 :重金属，空间分布，污染 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 重金属污染严重影响了一个区域的经济发展水平，并对该地区的食品安全及人体健康构成了威胁。因土壤污染而造成的“毒米”、“毒菜”事件不断在新闻媒体上报道，尤其是2013年湖南“镉米”事件给人们带来了很大的恐慌。准确的环境状况综合评价(包括土壤重金属的污染特征、来源和生态风险评价等)对于了解该地区重金属污染状况预测及有效的预防和治理，具有重要战略意义 [ 1 ] - [ 14 ]。 本文以四川省自贡市某化工渣场土壤重金属分布为研究对象，对其多种元素进行了含量测定，揭示化工渣场土壤中Cr，Hg，As等元素的富集特征与空间分布规律，旨在为化工渣场堆积地区中土壤环境保护、土壤污染治理、土壤环境风险预警、土壤资源合理利用等提供参考依据。
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user: 2. 材料与方法 2.1. 研究区概况 研究区域位于自贡市，场地整体面积约为55，200 m 2 ，于1938年建立，主要由某氯碱化工有限责任公司及周边大量小型私营化工厂的生产废料露天堆积而形成，场地中心地理位置坐标东经104˚45'47.71，北纬29˚23'33.68。东临张家坝化工建材厂，西接川渝挖掘机培训学校，南至自贡市新纪元恐龙景观制作有限公司及洗涤厂，北至自贡市三和包装有限公司。项目调查范围见图1。调查区气候为亚热带湿润季风气候类型，冬暖夏热，雨量适中，年均气温17.5℃~18℃，极端温度为−6℃和42℃。区内全年主导风向为夏季西北风、冬季北风，夏季平均风速1.8 m/s，冬季平均风速1.5 m/s。年平均湿度为77.5%。区内年降雨量1100 mm左右。 图1. 研究区域踏勘现状(左图为钡渣等废渣，右图为场地东侧河流，拍摄时间2018年6月25日) 踏勘调查渣场发现，研究区域中东部较低，西南及东北部较高，西南区域因常年堆积的废渣形成的“渣山”约高出场地平局海拔12~15 m如图1所示，东北区域“渣山”约高出16~20 m；现场堆积混乱，如图2所示。渣场的东面区域为2018年新建的渗滤液挡墙，挡墙长约200 m，墙外有一条渗滤液收集沟，收集的渗滤液用泵抽入污水处理厂进行综合处理。 2.2. 布设点位及取样 本研究区域布设点位主要依据《场地环境调查技术导则》(HJ 25.1-2014)、《场地环境监测技术导则》(HJ 25.2-2014)、北京市《场地环境评价导则》(DB11/T 656-2009)、《建设用地土壤环境调查评估技术指南》等相关技术标准。按照网格布点法，每1600 m 2 布设一个钻孔点位，共计布设44个钻孔点位(如图2所示)。取样深度由渣土接触面与原状土壤表层开始，表层取样深度0~20 cm，其后每间距0.5 m深度取一个样，直至该区基岩层(强风化带)。本次详查野外取样工作于2018年7月2日开始，至2018年8月3日完成。共取土壤样220件，所有样品皆送至四川省冶金地质勘查局分析测试中心进行分析检测。 图2. 钻孔平面布置图 2.3. 样品测定 样品测定包括现场快速检测及室内检测。现场快速检测主要使用设备有XRF (美国nov-X System)、便携式pH计(PHBJ-260)，浊度测定仪(GDYS-101SZ)、便携式电导率仪(DDBJ-350型)、掌上溶氧计(JPB-607型)等。室内检测样品220件。相关指标检测方法参考国内相关标准、USEPA等相关检测标准，具体检测指标与方法见表1。 Table 1 Detection methods and method source 类别 检测项目 检测方法及方法来源 仪器名称及型号 检出限 土壤 砷 土壤和沉积物砷的测定 微波消解/原子荧光法HJ 680-2013 原子荧光光度计 AFS-3000(012)(013) 0.01 mg/kg 锰 土壤和沉积物12种元素的测定 王水提取–电感耦合等离子体质谱法 HJ 803-2013 电感耦合等离子质谱仪 (010) 0.7 mg/kg 钡 区域地球化学样品分析方法第3部分：钡、铍、铋等15个元素量测定电感耦合等离子体质谱法 DZ/T 0279.3-2016 电感耦合等离子质谱仪 (010) 1.1 mg/kg pH值 土壤pH的测定NY/T 1377-2007 PHSJ-4F酸度计(168) / 氯离子 土壤 氯离子含量的测定 土壤检测第17部分 NY/T 1121.17-2006 25.0 mL滴定管 0.01 g/kg 硫酸根 土壤硫酸根离子含量的测定 土壤检测第18部分 NY/T 1121.18-2006 25.0 mL滴定管 0.01 g/kg 表1. 检测方法及方法来源 2.4. 数据处理 常规数理统计分析采用excel软件完成，主成分分析和统计相关检验分析采用DPS@15.1数据处理系统完成，空间分布图通过ArcGIS@10.1软件制作。
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user: 3. 检测结果分析 3.1. 土壤样品分析结果及统计特征分析 样品分析结果数据繁多，为分析土壤中各种化学元素随深度的分布特征，现取ZK-07#检测结果为例(采用深度取60 cm间距)，土壤检测数据信息，如表2所示。 Table 2 Monitoring data of soil pollutants and volatile organic compound 检测项目/采样深度(cm) 700~720 720~740 780~800 840~860 900~920 960~980 1020~1040 1050~1070 砷mg/kg 60 140 4.08 3.81 3.57 3.97 4.01 2.31 2.15 2.01 钡mg/kg 2000 (重庆地方标准) 577 678 651 557 652 602 575 571 钙mg/kg / 4736 5664 5764 5493 5571 4121 4250 4029 锰mg/kg 2000 (重庆地方标准) 412 464 589 571 609 578 486 457 pH值 / 7.12 7.35 7.44 7.19 6.55 5.85 5.81 5.85 氯离子(g/kg) 0.04 (背景值) 0.2 0.14 0.12 0.14 0.14 0.12 0.10 0.094 硫酸根(g/kg) 0.02 (背景值) 0.4 0.45 0.05 0.06 0.06 0.08 0.06 0.06 表2. 土壤污染物及挥发性有机物监测数据 检测结果调查场地土壤样品分析结果如下表3： Table 3 Mean value and distribution range of pollution sources in soi 污染物 均值 分布范围 污染物 均值 分布范围(mg/kg或μg/kg) pH 7.752 5.21~12.6 氯离子 2.016 g/kg 0~18.4 g/kg 硫酸根 0.944 g/kg 0~6.812 g/kg 砷 8.72 mg/kg 1.29~88.43 锰 636.41 mg/kg 119.6~9057 mg/kg 钡 3189.17 mg/kg 393.75~34280 mg/kg 表3. 土壤中污染源均值及分布范围 3.2. 土壤重金属Ba、As、Mn等元素空间分布特征 利用ArcGIS10.1绘制研究区域土壤级种重金属空间分布如图3~22所示。元素含量空间分布图中，以黄色及以上色区标识不同层位土壤中该元素超标区域，图中蓝色框线为调查场地实际范围，红色外框线为场地周边区域范围，所显示的土壤深度为去除上层覆渣的相对深度。 3.2.1. 不同深度土壤中钡含量分布图 不同深度土壤中钡含量分布如图3~6所示。 图3. 土壤0~0.2 m深度钡含量分布图 图4. 土壤1~1.2 m深度钡含量分布图 依据室内检测结果及图3~6分析，调查区域土壤中钡的均值为2909.66 mg/kg，主要分布在411.8~27，500 mg/kg范围内，土壤检测样品220件，根据《场地土壤环境评估筛选值》(DB 50/T 723-2016重庆市地方标准)中商服/工业用地标准限值(钡——2000 mg/kg)，超标样品数为75件，样品超标率为34.09%，最大超标倍数16.14，场地区域超标点位及污染深度不集中，主要受污染点位为ZK01 (污染深度0.4~2.8 m，此处污染深度为实际深度，即算渣层厚度，下同)、ZK09 (污染深度0.5~0.6 m)、ZK10 (污染深度10.1~10.6 m)、ZK11 (污染深度0.2~10.6 m)、ZK14 (污染深度7.5~8.0 m)、ZK18 (污染深度9.3~10.7 m)、ZK19 (污染深度6.3~7.8 m)、ZK27 (污染深度14.2~14.8 m)、ZK21 (污染深度7.2~7.4 m)、ZK20 (污染深度7.5~8.0 m)、ZK25 (污染深度15.2~16.9 m)、ZK31 (污染深度5.2~6.0 m)、ZK26 (污染深度10.0~11.9 m)、ZK33 (污染深度6.3~7.0 m)、ZK37 (污染深度0~0.2 m)、ZK38 (污染深度0.2~1.1 m)、ZK36 (污染深度0.5~1.0 m)、ZK34 (污染深度5.1~5.8 m)、ZK42 (污染深度1.1~4.0 m)、ZK35 (污染深度3.0~3.6 m)、ZK43 (污染深度0~0.2 m)、ZK40 (污染深度0.5~0.7 m)。 图5. 土壤4~4.2 m深度钡含量分布图 图6. 土壤5~5.2 m深度钡含量分布图 3.2.2. 不同深度土壤中砷空间分布 不同深度土壤中砷含量空间分布如图7~10所示。 调查区域土壤中砷的均值为8.72 mg/kg，主要分布在1.29~88.43 mg/kg范围内，根据《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(发布稿) (GB36600-2018)的评价标准(砷筛选值——60 mg/kg)，土壤检测样品220件，超标样品数为2件，样品超标率为0.91%，最大超标倍数为0.474倍，超标点位主要分布在ZK-35# (污染深度3.0~3.6 m)。 3.2.3. 不同深度土壤中锰含量空间分布图 不同深度土壤中Mn含量空间分布如图11~14所示。 调查区域土壤中锰的均值为636.41 mg/kg，主要分布在119.6~9057 mg/kg范围内，根据《场地土壤环境评估筛选值》(DB 50/T 723-2016重庆市地方标准)中商服/工业用地标准限值(锰——2000 mg/kg)，超标样品个数3个，样品超标率为1.36%，最大超标倍数为3.469倍，超标点位主要分布在ZK-01# (污染深度0.4~1.8 m)。 图7. 土壤0~0.2 m深度As含量分布图 图8. 土壤1~1.2 m深度As含量分布图 图9. 土壤4~4.2 m深度As含量分布图 图10. 土壤5~5.2 m深度As含量分布图 图11. 土壤0~0.2 m深度Mn含量分布图 图12. 土壤1~1.2 m深度Mn含量分布图 图13. 土壤3~3.2 m深度Mn含量分布图 图14. 土壤4~4.2 m深度Mn含量分布图 3.2.4. 不同深度土壤中氯离子含量空间分布图 不同深度土壤中氯离子含量空间分布如图15~18所示。 图15. 土壤0~0.2 m深度氯离子含量分布图 图16. 土壤1~1.2 m深度氯离子含量分布图 图17. 土壤2~2.2 m深度硫氯离子含量分布图 图18. 土壤4~4.2 m深度氯离子含量分布图 图19. 土壤0~0.2 m深度硫酸根离子含量分布图 图20. 土壤1~1.2 m深度硫酸根离子含量分布图 根据室内检测结果分析及图15~18分析可知，调查区域土壤中氯离子均值为2.0 g/kg，主要分布在0~18.4 g/kg范围内，区域背景值为0.04 g/kg；硫酸根均值为0.944 g/kg，主要分布在0~6.8 g/kg范围内，区域背景值为0.02 g/kg。 3.2.5. 不同深度土壤中硫酸根含量空间分布图 不同深度土壤中硫酸根离子含量空间分布如图19~22所示。 图21. 土壤3~3.2 m深度硫酸根离子含量分布图 图22. 土壤4~4.2 m深度硫酸根离子含量分布图
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user: 4. 结论 调查场地土壤主要受污染因子为钡、氯离子和硫酸盐，其次为砷、锰。调查场地土壤质量不满足《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准(试行)》(发布稿) (GB36600-2018)中二类用地筛选值，也不满足《场地土壤环境评估筛选值》(DB 50/T 723-2016重庆市地方标准)中商服/工业用地标准限值，土壤中氯离子和硫酸盐含量相比该区土壤背景值异常偏高。建议相关部门开展相关修复方案设计等工作。
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user: 摘 要 在网络市场环境下，消费者选择种类多，选择自由度加大，提高消费者的忠诚度对于商家来说显得尤为重要，因此，B2C商家应当区分自己的客户，这样才能有针对性地提高顾客忠诚，获得更大利润。本文采用非参数检验法——游程检验，对消费者的性别做差异性检验，分析性别对忠诚度是否存在差异，以便商家在推出销售策略时，考虑到性别的差异，有针对性的吸引客户，获取更大盈利。 关键词 :电子商务，忠诚度，游程检验，差异性分析 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 随着智能网络的快速发展，各类行业都相继进入“互联网+”的发展时代，我国网民规模继续保持平稳增长，电商时代到来，网络经济产生巨大的网络数据，大数据时代到来。 消费者对商家的购买行为促成商家的盈利，而如何更有效地吸引消费者，降低消费者流失，提高消费者对商品质量、物流运输、性价比的满意程度，才能提高回头率，进而提高消费者对于商家的忠诚度。不同的消费者有不同的属性，例如性别、年龄、职业、收入等，属性的差异可能会影响忠诚度，进而影响商家实施销售策略。本文主要分析消费者的性别差异，旨在判断性别在忠诚度方面是否产生差异。
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user: 2. 研究现状 国内学者韩经纶和韦福祥从影响顾客忠诚度要素的角度出发，指出顾客忠诚度是由价格、产品、服务特性等各种要素影响下，顾客长期购买某一品牌产品或服务的行为 [ 1 ]。陆娟指出服务忠诚由情感忠诚和行为忠诚两维度构成；服务质量不仅对服务忠诚存在着显著的直接正向影响，而且通过顾客满意对服务忠诚存在着显著的间接正向影响 [ 2 ]。美国资深营销专家Jill Griffin认为，顾客忠诚度是指顾客出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度 [ 3 ]。 国内众多研究者对影响B2C顾客忠诚度的各种相关因素进行了深入的研究，如狄佩佩探讨了B2C模式下顾客忠诚度的定义以及影响B2C电子商务的各种影响因素，构建了B2C顾客忠诚度的驱动模型 [ 4 ]；唐胡鑫提出一种采用回归预测的支持向量机的算法，旨在应用回归预测机更好的利用用户历史购买行为记录，并分析用户购买行为记录的背景，从而提高电子商务用户忠诚度评估的准确度 [ 5 ]。邓爱民等构建了以信任、在线网站特性、线下物流服务质量、顾客满意度、转换成本为外因潜在变量，以顾客忠诚度为内因潜在变量的假设模型，并采用因子分析和结构方程模型揭示网络环境下顾客忠诚度的影响因素和作用机制 [ 6 ]。李敏等对电子商务顾客忠诚度影响因素进行了全面的分析，以经典RFM客户忠诚度模型为基础，建立RFMSA电子商务客户忠诚度划分模型。通过聚类分析算法对顾客忠诚度进行划分，以经典聚类分析算法K-means为基础，提出分段确定初始聚类中心的改进算法对顾客忠诚度进行划分，提高了聚类的准确率 [ 7 ]。 本文所指的忠诚度，是指顾客出于对企业或品牌的偏好而经常性重复购买的程度。主要根据消费者的行为数据建立定量化模型，进行差异性分析，通过游程检验法判断性别是否为影响忠诚度差异的因素。以便商家在推出销售策略时，考虑到性别的差异，有针对性的吸引客户，获取更大盈利。
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user: 3. 模型构建 3.1. 忠诚度量化模型构建 为进行忠诚度差异性分析，需要建立忠诚度量化模型，即顾客对店铺的重复浏览，加购、收藏、购买行为的综合量化的指标。 忠诚度Fi = (Browse i.， Add to basket i.， Collect i.， Purchase i.)(1) 建立忠诚度模型F F的四个分量应满足以下条件： 1) 非负性 2) 分量越大，忠诚度越高 本文引出忠诚度模型旨在将忠诚度量化，后引出忠诚度指数模型，文章主要将忠诚度指数模型作为依据判断性别差异是否引起忠诚度的差异。 忠诚度F取决于四个忠诚度指数： Browse ij 表示i顾客对j店铺的浏览量(简写B ij ) Add to basket ij 表示i顾客对j店铺的加购量(简写A ij ) Collect ij 表示i顾客对j店铺的收藏量(简写C ij ) Purchase ij 表示i顾客对j店铺的购买量(简写P ij ) i顾客浏览忠诚度指数Browse i = ∑ j B ij 2 (2) i顾客加购忠诚度指数Add to basket i = ∑ j A ij 2 (3) i顾客收藏忠诚度指数Collect i = ∑ j C ij 2 (4) i顾客购买忠诚度指数Purchase i = ∑ j P ij 2 (5) 通过构建这样的模型，将忠诚度定量化，忠诚度越高，函数值越大。而四个忠诚度之间的关系如下图1所示： 图1. 四个指标相互关系示意图 发生加购或购买或收藏行为以浏览行为为前提，所以浏览忠诚度包含加购忠诚度，收藏忠诚度和购买忠诚度，而加购、收藏、购买之间可能相关可能独立，这之间的忠诚度为相交关系。忠诚度指数是根据忠诚度得到的，所以浏览忠诚度指数影响加购、收藏和购买的忠诚度指数，加购、收藏、购买这三个忠诚度指数之间相互影响，具体关系示意图如图2所示： 图2. 忠诚度指数相互关系示意图 3.2. 数据介绍以及模型分析 本文数据采用阿里巴巴天池大赛的数据。 数据集包含匿名用户在2017年5月到11月总共6个月内的购物日志。 数据集字段描述表如下表1： Table 1 Field description tabl User_id Gender Seller_id Action_type Time_stamp 用户 性别 商户 行为种类 时间戳 表1. 字段描述表 现从中抽取8个消费者对不同商家的浏览次数，以及计算得到的这8个消费者的浏览忠诚度指数。 通过分析浏览的集中程度判断忠诚指模型构建的准确性，如表2所示： Table 2 Example table of consumer visits and browsing loyalty index for different merchant 消费者 商家ID 浏览次数 忠诚度指数 总浏览量 *157073 131 10 685 81 *157073 749 5 685 81 *157073 1158 11 685 81 *157073 1462 6 685 81 *157073 1885 12 685 81 *157073 2014 3 685 81 *157073 2064 4 685 81 *157073 2869 10 685 81 *157073 3214 3 685 81 *157073 3308 10 685 81 *157073 3845 3 685 81 *157073 3926 4 685 81 *100258 1125 4 2144 86 *100258 1186 12 2144 86 *100258 1253 7 2144 86 *100258 1495 5 2144 86 *100258 1640 2 2144 86 *100258 2492 4 2144 86 *100258 2781 43 2144 86 *100258 3293 5 2144 86 *100258 4131 4 2144 86 *156106 749 2 1176 82 *156106 1010 6 1176 82 *156106 1249 14 1176 82 *156106 1472 16 1176 82 *156106 1574 4 1176 82 *156106 2811 11 1176 82 *156106 2940 3 1176 82 *156106 3484 23 1176 82 *156106 4536 3 1176 82 *160139 142 5 3320 86 *160139 343 1 3320 86 *160139 1617 2 3320 86 *160139 1802 3 3320 86 *160139 1860 10 3320 86 *160139 1875 56 3320 86 *160139 2387 6 3320 86 *160139 2576 3 3320 86 *159731 270 14 896 84 *159731 840 18 896 84 *159731 882 9 896 84 *159731 899 5 896 84 *159731 913 4 896 84 *159731 964 0 896 84 *159731 1000 4 896 84 *159731 1236 10 896 84 *159731 1805 11 896 84 *159731 1839 1 896 84 *159731 1952 1 896 84 *159731 2267 2 896 84 *159731 2682 3 896 84 *159731 3242 1 896 84 *159731 4989 1 896 84 *234191 286 6 4547 81 *234191 3063 67 4547 81 *234191 3586 2 4547 81 *234191 3647 3 4547 81 *234191 4368 3 4547 81 *274376 880 14 2670 80 *274376 1403 11 2670 80 *274376 2456 48 2670 80 *274376 3248 7 2670 80 *204013 72 12 992 80 *204013 1583 9 992 80 *204013 1887 9 992 80 *204013 2099 3 992 80 *204013 2791 16 992 80 *204013 2886 18 992 80 *204013 3226 4 992 80 *204013 3663 9 992 80 表2. 消费者对不同商家的浏览次数及浏览忠诚度指数示例表 抽取8位消费者对不同商家的浏览量进行统计，其中这八位消费者总浏览数量均为80~90，将消费者对不同商家的浏览量放在不同的圆上，浏览量高的放在最中间的圆，向外依次递减，如图3所示。 得到以下示意图，根据浏览总量大致相同，不同忠诚度的消费者对商家浏览的分布情况判断次此消费者是否具有较高的浏览集中程度，以此可判断忠诚度指数模型有效。 图3. 消费者对商家浏览量集中程度示意图 结论：由图可知，ID为157073的消费者忠诚度指数为685，大致均匀分布；ID为159731的消费者忠诚度指数为896，相对上一个消费者浏览程度较集中；可得在总浏览量大致相同的情况下，忠诚度指数越高，示意图中心的点越集中，忠诚度指数越低，点会越分散，会均匀分布在圆环上，可知，忠诚度指数模型有效。