DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 君子 君子是理想人格中最基本的指标，人需先到达君子的境界后，方能进一步地提升到贤人及圣人的境界。 2.1. 君子之德 所谓“君子”，在春秋以前为贵族之通称，《尚书·无逸》云： 君子所其无逸。先知稼穡之艰难，乃逸；则知小人之依。 君子一开始不该贪图安逸，若能知道农耕的艰难后再去享受安逸的生活，那就可以明白人民的疾苦。郑玄注：“君子，止谓在官长者。”即早期的君子指的是在位的贵族。春秋以后，君子的概念渐从在位者转为具有道德内涵之人。孔子言： 贫与贱是人之所恶也；不以其道得之，不去也。君子去仁，恶乎成名﹖君子无终食之间违仁，造次必于是，颠沛必于是。(《论语·里仁》) 君子义以为质，礼以行之，孙以出之，信以成之。君子哉！(《论语·卫灵公》) 从“造次必于是，颠沛必于是”可看出君子既有“贫贱”、“颠沛”之时，表示其不在位，而之所仍称“君子”，乃在于其“不违仁”。又以衡断君子的标准为“义以为质，礼以行之，孙以出之，信以成之”，可见必须要有道德内涵方可称为“君子”。在孔子时，“君子”已定型为有仁德、讲道义之人，成为儒家崇尚的理想人格。 在《系辞》中，君子是能体会天道，并完全发挥道德善性以完成天道之人。《系辞上》云： 一阴一阳之谓道，继之者善也，成之者性也。仁者见之谓之仁，知者见之谓之知，百姓日用而不知，故君子之道鲜矣。 阴阳变化的天道赋予人与万物生命力，人与万物因能继续此生命力故具本体善，但只有人能内化天道为己性，此性即是人之道德善性，具备完成天道的潜力。但只有少数的君子能完全发挥此道德善性而完成天道，大部分人不是仅发挥仁或知的一面，就是对己之道德善性根本没有自觉。既只有君子能够完全发挥其道德善性，表示其比知者、仁者还能全面地自觉，故在君子之德中，是含有“知”的，君子之知表现在其能“知几”，化恶念为善念，使善性得以保存，故其可谓“以知成德”。然而，君子要成德，是需要勉力去做的。《中庸》云： 诚身有道：不明乎善，不诚乎身矣。诚者，天之道也；诚之者，人之道也。诚者不勉而中，不思而得，从容中道，圣人也。诚之者，择善而固执之者也。 诚是真实无妄的美德。要使自身能做到诚，必须先明白本性的善。诚，是天道的本然；做到诚，是人道的当然。圣人不用费力、不须思虑就能自然做到诚。至于勉力做到诚的人，需要选择善道并紧紧地把握住。君子之所以能完成天道在于其能“明乎善”，了解自身所具有的善性，藉著勉力作到而能符合天道。 《系辞上》云： 夫易，圣人所以崇德而广业也。知崇礼卑，崇效天，卑法地，天地设位，而易行乎其中矣。成性存存，道义之门。 君子、圣人皆可达到“成性”，但圣人与君子之不同，在于圣人可以“成性存存”，圣人不但可以“成性”还能“存存”，指圣人能够完全发挥其道德善性，又能不断地自觉以维持之。比较可知，君子虽能自觉，但尚未能如圣人般时时自觉，故君子以此为目标，勉力把握善道，尽力做到时时自觉。故“君子”代表著一个能完全发挥善性，并努力于进德修业之理想人格。 2.2. 君子之业 《系辞》中的君子不一定是在位者，但因能了解天道，又具德行，所以处于任何位置都能恰如其分。《系辞上》云：“君子之道，或出或处，或默或语”。君子无论出仕或退隐，或静默或发言，都有一定的原则。从“处”与“默”可看出，君子可退隐、可缄默，故君子不一定是在位者，也可能是平民。但君子无论际遇如何，都能守道不变。此精神同于先秦儒者，如《孟子·滕文公》道： 居天下之广居，立天下之正位，行天下之大道；得志与民由之，不得志，独行其道；富贵不能淫，贫贱不能移，威武不能屈——此之谓大丈夫。 孟子以为，一个人若能居仁由义，就如同安住在天下最广大的住宅，位居在天下最正大的位置、行走在天下最宽大的道路。他得志时，就率领人民一同迈向正道；不得志的时候，就独自实行他的正道。人若能坚守正道，不被富贵、贫贱、威武等外在事物动摇其心志，就可称得上大丈夫了。此与《系辞》“君子之道，或出或处，或默或语”相参看，君子之“出”、“语”指君子在位，是得志之时；君子之“处”、“默”指君子不在位，是不得志时。所以君子若在位，则率领人民一同迈向正道，不会因为贪图富贵而失道；君子若不在位，则独自行道，不会因为贫穷或是惧于权势而改变其节操。 故“君子之道，或出或处，或默或语”，君子无论处于任何际遇下都能守道。然而君子守道有方，有时世局混乱、小人当道，君子若强硬对抗可能招致身危。 《系辞》中“或默或语”的“默”字，有著明哲保身的意味，正与《易经》趋吉避凶的意涵相应。君子遇乱世则以“默”处世，此在《中庸》也曾提到； 故君子尊德性而道问学。致广大而尽精微。极高明而道中庸。……国有道，其言足以兴，国无道，其默足以容。 君子重视自己本有的善性，也勤勉研究学问，能够致力尽心于道体的广大精微，虽然已达到高明的境界却仍遵循著中庸的道理。国家有道时，他的言论足以振兴国家；国家无道时，他的沉默足以保全自身。君子藉著尊德性、道问学来涵养品德，但是否见用于世则要看时机。“国有道，其言足以兴”，补充了《系辞》言君子之“出”、“语”之意，表示君子若能执政，必是一个对国家有贡献、使国家兴旺之人。“国无道，其默足以容”则说明了《系辞》言君子“默”之原因，缄默既是一无声的抗议，也可使保全自身不致被小人陷害。 综上所言，君子能完全发挥道德善性，并能尽力维持之；虽不一定要有功业，但无论出仕或退隐均能坚守正道。
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user: 5. 小结 在《系辞》的理想人格中，君子是最基本的门槛，必须修养到达一定程度才能达到；但君子却不一定要成就功业，其可视当下所处之世局状况，若治世则出仕以成业，若乱世则退隐以保身。但对于贤人、圣人则以其理想状态为有德有业：贤人才德兼备，体乾道以成德，并行坤道辅佐君王以成业；圣人才德非凡，德高而能穷神知化、参赞天地化育，才高而能制器以利天下。 一个人只要努力不懈地实践修养工夫，就能提升自我的心性，达到理想人格的境界。《系辞》所提出之君子、贤人、圣人等人格，目的是为了展示修养之目标，使人清楚自己在何境界，而有努力的方向。从君子到圣人，越是高层次的理想人格，其德与业越是密切相关。因此当人已具备一定之德，即使不得已而无位，也必如孔孟之讲学著书，立己立人，以精神感化万民，立无形之大业。从《系辞》对理想人格的描述，可见作者对服务人群的重视，也显示出人与他人为生命共同体，人应尽力贡献己之才德，以助成人类之生生不息。
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user: 摘 要 实体解析是指识别一个或多个数据集中的相似或相同的记录。该文主要针对模式未知的半结构化数据，提出了一种基于字符串相似度的实体解析算法，将记录分成多个子字符串，采用编辑相似度计算子字符串之间关联度，在此基础上引入二分图最大加权匹配算法度量记录之间的关联度。由于该方法的计算时间复杂度比较高，对于Web大数据集实体解析来说，所需的时间成本较大，因此，该文还提出了一种基于集合相似度的实体解析算法，将记录看作所有属性值的集合，每个属性值作为集合中的元素，用一个标记数组来表示每个元素，根据这些标记数组为每个记录创建一个签名，找出与签名相匹配的其他相似记录。并且采用优化后的最大匹配算法来选出真正相似的记录。最后，该文采用实际数据集进行实验验证了上述方法比传统方法更有效。 关键词 :实体解析，编辑相似度，集合相似度，二分图最大加权匹配 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 随着互联网技术的发展和应用，数据量越来越大，越来越多的数据分析师需要将不同Web数据源中指向现实世界同一实体的记录识别出来。然而这些数据往往是以模式未知的半结构化数据形式存储的。这些数据虽然存在一定的结构，但是结构不完全一致，往往存在着数据位移，属性缺失、属性值交错存储等问题，因此对数据集成造成了很大的困难。如表1所示的模式未知的两条记录，没有一个属性是完全匹配的，但实际上指的是同一个实体。 Table 1 Training data se 记录 地址1 地址2 地址3 r 1 华北路东、西南路北AB区、东规划路、西华北路、南西南路、北规划路 121.57、38.94 沙河口区春风街1号、西南路905-1号~905-7号、春风街5-1号 r 2 沙河口区春风街1号、西南路北侧A、B区、西南路905-1号 华北路东、东至规划路、 春风街5-1号、西南路905-7号 121.575、39.945、南西南路、 西华北路、北规划路 表1. 训练数据集 为了解决这个问题。本文提出下面的方法。首先，引入并改进了基于字符串相似度识别相似记录的算法。将每个记录的所有属性值作为一个长字符串，采用分隔符分词的方法将字符串分为多个子字符串，再对每个子字符串进行相似度计算，利用二分图最大加权匹配 [ 1 ] 算法计算出相似记录。由于在Web大数据集中该算法的最坏的运行时间复杂度是O(n 3 m 2 )，其中n是子字符串的数量，m是记录的数量 [ 1 ]。因此，本文还引入并改进了基于集合相关性识别相关记录的算法来降低m的数量。将记录看作所有属性值的集合，每个属性值作为集合中的元素，用一个标记数组来表示每个元素，根据这些标记数组为每个记录创建一个签名，找出与签名相匹配的其他相似记录。最后采用基于三角不等式优化了的最大二分图匹配的方法来选出真正相似的记录。这里将两个集合作为二分图的两边(每个元素假设为一个顶点)，用相似性函数来测量元素之间的相似度。 本文的主要贡献如下： 1) 提出一种不考虑模式、类型的记录相似度定义，能够有效的表达半结构化记录的相似性。 2) 在本文定义的字符串相似度基础上，引入最大二分图加权匹配算法(Kuhn-Munkres算法)有效计算记录之间的相关性。 3) 为了减少候选记录之间的比较次数，引入并改进集合相似性，为记录创建有效签名空间，以及生成最优签名的步骤，将签名和倒排索引结合，对相关记录进行初步选择。 4) 为了降低最大匹配算法的时间复杂度，采用两种新的过滤器，减少不相关的候选集，同时采用三角不等式来优化最大匹配方法。 论文的其余章节组织如下。本文在第2节介绍了目前阶段对于半结构化实体解析的一些相关工作，第3节介绍了集合相关性和字符串相似度的相关理论，在第4节和第5节给出了基于字符串相似度和集合相似度识别相关记录的模型，提出相应的算法，最后在第6节对算法进行实验验证。第7节进行了总结。
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user: 2. 相关工作 实体解析又被称为记录链接、对象识别、重复检测等。经过近几年的发展，有一系列实体解析技术问世；文献 [ 2 ] 是对早期实体解析工作的综述；文献 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 是国内对实体解析技术的研究综述；文献 [ 6 ] 用记录的相关字段构成键，按照键对记录进行排序，然后按顺序对记录进行相似度检测。文献 [ 7 ] 把每条记录看成字符串，对记录进行排序，然后使用固定大小的优先队列按顺序扫描已排序的记录，并将它们聚类；文献 [ 8 ] 采用N-gram方法对记录进行聚类；文献 [ 9 ] 将每个字段值分解成多个tokens，对tokens进行排序，进而对记录进行排序，使用滑动窗口的方法来比较临近范围的记录。文献 [ 10 ] 提出了一个近似的Jaccard相似性度量来评估两个字符串之间的相似性。文献 [ 1 ] [ 11 ] 提出了用于集合相似性搜索和连接的近似算法。文献 [ 12 ] 提出了使用前缀过滤器来解决集合相似性连接问题。这些工作都未考虑到这种模式未知的半结构化数据，不适用于处理Web数据源大数据集中的实体解析。
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user: 3. 相关理论 3.1. 字符串相似度 本文将每条记录的所有属性值作为一个长字符串，用标点符号作为分隔符分词法将字符串分为多个子字符串，这些子字符串之间的相关性用编辑相似度计算。编辑相似度公式为： N E d s ( x ， y ) = 1 − E D ( x ， y ) max ( | x | ， | y | ) 其中 | x | 和 | y | 为x和y的长度。 E D ( x ， y ) 表示字符串x和y之间的编辑距离(Edit Distance)。字符串编辑距离是建立在一系列编辑操作(字符串中单个字符的插入、删除和替换)的基础之上的，通常每个编辑操作会被分配一个代价来表示其发生的可能性。给定一个编辑操作的集合和它们的代价，两个字符串x和y之间的编辑距离 E D ( x ， y ) 被定义为：把字符串x转换成字符串y所需要采取的编辑操作序列的最小代价。下面给出编辑操作，编辑操作的代价和编辑距离的形式化定义： 定义1：令A是字符的有限集合，A * 是A上所有串的集合， ε 表示空字符， | ε | = 0 ， | x | 表示字符串x的长度。 编辑操作指： 替换： a → b (如果a = b，则被称为一致替换，否则为非一致替换)； 删除： a → ε ； 插入： ε → a ； 定义2：代价函数指的是每个编辑操作指定一个[0，1]之间的非负实数为代价的函数。令 C ( a → b ) ， C ( a → ε ) 和 C ( ε → a ) ，分别表示替换，删除和插入操作的代价，对于一个编辑操作的序列 S = e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e k ，其代价被定义为公式： C ( S ) = ∑ i = 1 k C (ei) 其中规定任何一致替换的代价都是0。 定义3：两个字符串x和y之间的编辑距离 E D ( x ， y ) 被定义为：把字符串x转换成字符串y所需要采取的编辑操作序列的最小代价。即： E D ( x ， y ) = min { C ( S ) } 在确定这些子字符串之间的相似度后，为了描述记录之间的相关性，结合上述子字符串之间的编辑相似度，引入了第4.2节中的二分图最大加权匹配算法 [ 1 ]，求出记录之间的最大加权匹配分数作为记录之间的相似度 S i m ( r i ， r j ) 。 3.2. 集合相关性 首先将两个集合R和S的相关性概念形式化。在这里主要采用的是Jaccard相似度函数来识别相似度较高的元素对。假设用相似度函数 Φ ( x ， y ) 来表示两个元素x和y之间的Jaccard相似度，取值范围在[0，1]之间，1代表完全相似，0代表完全不同。为此提供了相似度阈值 α ，相似函数 Φ 的定义如下： Φ α ( x ， y ) = { Φ ( x ， y )       if   Φ ( x ， y ) ≥ α 0                           if   Φ ( x ， y ) ≤ α 从上述定义中可以看出，相似度大于或等于阈值 α 的元素视为匹配元素。 给出一个相似函数 Φ 为两个集合R和S构建加权二分图。图中每个顶点代表R或S中的元素，使用 Φ 为连接顶点的边加权。然后求出该图的最大加权二分图匹配 [ 1 ]，其中一个数据集中的每个顶点恰好与另一个数据集中的一个顶点相连接，使边的权值之和达到最大值。最大匹配的分数就是边权重之和。本文用 | R ∩ ˜ Φ α S | [ 13 ] [ 14 ] 表示最大匹配分数。定义4给出了基于最大匹配分数的集合相关性定义： 定义4：假设两个集合R和S中含有相似的元素则称两个集合相关，用 r e l a t e d ∅ 来表示，相似函数为 ∅ α 。将集合相关性分为下面两种情况： 1) SET-SIMILARITY：检查两个集合是否相似。则SET-SIMILARITY计算公式为： r e l a t e d Φ ( R ， S ) = s i m i l a r Φ α ( R ， S ) = | R ∩ ˜ Φ α S | | R | + | S | − | R ∩ ˜ Φ α S | 2) SET-CONTAINMENT：检查一个集合是否是另一个集合的子集。其中 | R | ≤ | S | ，则SET-CONTAINMENT的计算公式为： r e l a t e d Φ ( R ， S ) = c o n t a i n Φ α ( R ， S ) = | R ∩ ˜ Φ α S | | R | 根据用户需求取阈值 δ ，当且仅当 r e l a t e d Φ ( R ， S ) ≥ δ 时，两个集合就被称为相关的。
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user: 4. 基于字符串相似度的实体解析算法 4.1. 数据分词 由于半结构化数据常常表现为模式未知或属性值为文本型字符串的形式存储(表1)，很难直接判断出记录之间的关联性。因此首先指定以下分词规则对数据进行处理： 将半结构化数据集中的每条记录的所有属性值作为一个长字符串(如表2)，并采用分隔符将每个记录分隔成多个子字符串。例如将表2中数据采用顿号分隔符分为表3的多个子字符串。 Table 2 Training data set string representatio r 1 沙河口区春风街1号、西南路905-1号~905-7号、春风街5-1号、华至北路东、 西南路北A B区、东至规划路、西至华北路、南至西南路、北至规划路、121、39 r 2 春风街1号、西南路北侧、西南路905-1号、华北路东、东至规划路、 春风街5-1号、西南路905-7号、121.575、39.945、南西南路、西华北路、北规划路 表2. 训练数据集字符串表示 Table 3 Data segmentation result r 1 r 2 沙河口区春风街1号 春风街1号 西南路905-1号~905-7号 西南路北侧 春风街5-1号 西南路905-1号 华北路东 华北路东侧 西南路北A、 B区 东规划路 东至规划路 春风街5-1号 西至华北路 西南路905-7号 南至西南路 121.575、39.945 北至规划路 南西南路 121、39 西华北路 北规划路 表3. 数据分词结果 4.2. 记录相关性计算 为了衡量记录之间的相关性，首先结合4.1节中的分词结果，计算出这些子字符串之间的编辑相似度。根据基于子字符串的相似度来定义记录的相似度。提出了一种基于二分图最优匹配的相似度定义，方法如下： 根据待比较的两条记录r i 和r j 生成一个完全有权二分图 B = { V 1 ∪ V 2 ， E ， W } ，其中V 1 中每个节点u代表r i 的一个子字符串u i ，V 2 中的每个节点v代表r j 的一个子字符串v j ， E = V 1 × V 2 ，权函数W定义为3.1节中两个子字符串之间的相似度 W ( u ， v ) = S i m ( u i ， v j ) 。 M = ( V ′ ， E ′ ) 是B的最优匹配，其中 V ′ ⊆ V 1 ∪ V 2 ， E ′ ⊂ E 。则记录r i 和r j 的相似度定义为： S i m ( r i ， r j ) = ∑ e ∈ E ′ W ( e ) max { m ， n } 其中m、n分别代表r i 和r j 的子字符串个数。 本文采用Kuhn-Munkres算法(KM算法)来计算记录的相似度，下面给出具体的算法流程： 1) 由算法1构造两条记录的完全二分图； 2) 算法2计算两条记录相似性，其中 s i m i l a r i t y ( r 1 [ i ] ， r 2 [ j ] ) 返回r 1 的第i个字符串和r 2 的第j个字符串之间的相似性， o p t i m a l _ m a t c h ( B ， w ， m ) 指的是二分图的最优匹配，返回最优匹配中所有权值之和，其中B表示完全二分图，w是B的权值矩阵，m是w的阶； 3) 根据用户需求给定阈值 δ ，用算法3将记录之间相似度大于该阈值的记录选择出来作为相似记录对。
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user: 6. 实验评估 6.1. 数据集 本文用Python对“面向领域的Web数据抽取”项目所抽取的多个数据源的房地产数据进行实验。抽取到的数据信息量如下表5。这些数据记录都是以模式未知的半结构化数据存储的。可能存在的记录之间的差异有：数据物理存储顺序差异，数据丢失，数据类型差异以及属性交叉存储等。 Table 5 Statistics of information extracted from real estat 城市 许可信息 楼盘 楼栋 户型 北京 7610 2212 12348 881294 上海 17404 5404 307450 3512295 广州 8927 1321 63231 1669550 深圳 2908 1561 10430 1140545 沈阳 6221 1567 30733 1945833 … … … … … 总计 160651 35926 772732 31019981 表5. 房地产抽取信息量统计 6.2. 实验方法 本文采用三种实体解析方法进行实验(表6)。 Table 6 Description of experimental method Name Description 传统方法 直接利用字符串相似度的方法，对模式未知的半结构化数据计算记录之间的相似度根据用户需求给定阈值 δ ，大于该阈值的被认为是相似或相同记录。 基于字符串相似度的算法 将半结构化数据的每条记录看作字符串，每个分词看作子字符串，计算子字符串之间的编辑相似度，然后采用二分图最大匹配算法进行实体解析，最后根据用户需求给定阈值 δ ，并找出关联分数大于阈值 δ 的记录，被认为是相似或重复记录。 基于集合相似度的实体解析算法 将半结构化数据的每条记录看作是属性的集合，为每条记录创建签名，采用签名和倒排索引表寻找相关的候选集，并且对候选集进行过滤，删除误报的候选记录，最后采用三角不等式优化二分图最大加权匹配，并对候选记录进行验证。 表6. 实验方法描述 6.3. 实验结果及分析 为了使实验更具说服力本文分别从抽取到的房地产数据中随机抽取500，000条数据进行实验，其中有1000条重复数据。根据用户需求取记录相似度阈值 δ 分别为0.70，0.75，0.80。来对上述三种方法进行实验分析。 评价指标：本文采用精确度(precision)、召回率(recall)、F 1 -score，对实验结果进行评估分析。精确度(P)是分块正确的正例数量占所有分为正例的百分比，召回率(R)是分块正确的正例数量占实际正例数量的百分比，F 1 -score是它们的调和均值。同时采用运行时间来比较三种方法的运行速率。 从图1中可以看出，本文提出的两种模式未知的实体解析算法与传统的实体解析算法相比在精确率、召回率以及F 1 -score上几乎相同，甚至能优于传统的方法。从图2中可以看出，本文提出的两种算法比传统的方法在运行速率上能提高不少。而基于集合相似度的算法更优于基于字符串相似度的算法。从图3中，比较了采用三种方法最终选择出的候选集个数，通过该表可以明显的看出基于集合相似性的方法大大减少了候选集m的个数。通过实验结果，可以看出本文提出的两种方法，在保证了与传统算法相同的结果的同时，提高了算法的运行速率，解决了模式未知的半结构化数据集实体解析的问题。 图1. 三种方法的实验结果 图2. 三种方法在不同阈值下的运行时间比较 图3. 三种方法候选集个数的比较
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user: 7. 总结 本文研究了模式未知的半结构化数据实体解析问题，提出了一种基于字符串相似度的二分图最大加权匹配计算模式未知的记录相似度的方法，在此基础上，又提出了一种基于集合相似性的改进了的二分图最大加权匹配方法来解决实体解析问题。最后通过实验验证了在保证与传统方法实验结果相同的情况下，这两种方法提高了运行速率。理论分析和实验结果表明，这两种方法是正确且有效的。
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user: 摘 要 实体解析ER (Entity Resolution)是识别一个或多个数据源中同一实体记录。对于在多数据源中直接比较每对记录计算复杂度较大的问题，通常采用分块的方法。由于在Web数据源中大部分是模式未知的，通常采用元分块技术，虽然减少了丢失可能的匹配，但是增加了在同一块中放置不匹配实体记录的可能性。为此提出了一种基于局部敏感哈希的属性匹配归纳法从多个Web大数据集中对属性进行匹配划分，去除了属性间冗余的比较；然后通过一种基于聚合熵加权图的元分块技术，来提高Web数据源的分块质量，去除了分块中实体记录之间多余的比较，降低了算法的复杂度。最后采用实际数据集进行实验验证了该算法的有效性。 关键词 :实体解析，聚合熵，元分块，局部敏感哈希 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 现阶段，实体解析问题是数据质量领域比较热门的研究领域。正如基于Web的实体和关系的挖掘来建立大型通用知识库那样，只有将不同的数据源集成时，这些数据的真正价值才会被挖掘出来以供企业、政府和研究人员利用 [ 1 ]。 实体解析指的是识别一个或多个数据源中同一实体记录的任务 [ 2 ]。对实体集合中所有可能匹配的记录进行比较是一个二次方问题。因此在庞大的数据集中采用传统的比较方法是不切实际的。为此，通常将类似的记录分块，然后只比较那些出现在同一块中的记录可以提高实体解析算法的效率。但是对于多个数据源中的数据来说，通常有着不同的模式，那么数据源之间的模式匹配就必须在实体解析之前进行。而对于Web上大量高度异构和有噪音的数据来说，传统的模式匹配将不再适用。目前主要采用模式未知(Schema-agnostic)的模块划分方法解决这个问题。传统的模式未知分块技术是标记分块(Token blocking) [ 3 ] [ 4 ]。这种技术指的是将数据集中出现的每个标记数据(Token)都看作是一个模块划分键 [ 2 ]。因此，每个分块会与一个标记数据相关联，并且包含这个标记数据出现的所有实体记录。标记分块可将每个记录都放置在多个分块中，虽然减少了丢失可能的匹配，但是却增加了不匹配的实体记录放置在同一个块中的可能性。本文在采用基于局部敏感哈希的属性匹配归纳的基础上引入并改进了一种松散模式感知的元分块技术 [ 5 ] [ 6 ]，在保证较高的召回率的同时，也提高了精准率。 本文主要贡献如下： 1) 将具有大量属性的Web源数据集中的属性依据信息熵和等价类的方法进行属性选择和分类，以减少数据集中的不相关属性的比较； 2) 引入了局部敏感哈希的预处理步骤，将属性匹配归纳法(Attribute-match induction)应用到具有大量属性的Web数据集中，利用属性匹配归纳法进行属性匹配和划分，以减少不相关的属性之间冗余比较； 3) 依据属性匹配和划分的模式信息，利用改进了的基于聚合熵加权图的元分块方法消除了多余比较； 4) 最后对该算法进行了实验验证。
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user: 2. 相关工作 在实体解析(ER)中为了提高效率通常采用分块技术 [ 7 ] [ 8 ]，现阶段的分块技术分为两大类：一类是基于模式的分块技术，有后缀数组(Suffix Array) [ 3 ]，q-grams [ 9 ]，和Canopy Clustering [ 10 ] 等方法，另一类是模式未知的分块技术，例如：标记分块(Token Blocking) [ 4 ] 和属性匹配归纳法(Attribute-match induction) [ 4 ] [ 11 ]。 在模式未知的分块技术中，属性聚类(Attribute Clusting) [ 4 ] 和文献 [ 6 ] 中的方法TYPiMatch将统计出来的数据信息提取到特定的分块键中。属性聚类依赖于对数据集中所有可能匹配的属性进行比较，而对于那些相似度较高的属性对来说，这是一个低效的过程，因为绝大多数的比较都是多余的。本文基于局部敏感哈希的预处理步骤旨在解决这个问题。TYPiMatch [ 4 ] 是在Web通用数据集中从属性集中识别出频繁出现的字段(数值，字符串)，并使用这些信息来选择分块键，但是它不能有效地扩展到大数据集中。 元分块 [ 5 ] [ 6 ] 旨在提高数据分块技术产生的块集合质量。现有的元分块技术是完全模式未知的。在本文中采用的是利用Web数据源中松散模式信息的元分块技术，来提高分块质量。
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user: 5. 实验评估 5.1. 数据集 本文采用“面向领域的Web数据抽取”项目所抽取到的多个数据源的房地产数据进行实验。抽取到的数据如下表3所示。 Table 3 Statistics of information extracted from real estat 城市 许可信息 楼盘 楼栋 户型 北京 7610 2212 12，348 881，294 上海 17，404 5404 307，450 3，512，295 广州 8927 1321 63，231 1，669，550 深圳 2908 1561 10，430 1，140，545 沈阳 6221 1567 30，733 1，945，833 ... ... ... ... ... 总计 160，651 35，926 772，732 31，019，981 表3. 房地产抽取信息量统计 5.2. 实验方法 本文采用三种分块方法进行实体解析实验(见表4)。 Table 4 Blocking method Name Description 标记分块 传统的分块方法，将数据集中出现的每个标记数据作为模块划分键，然后分块 元分块 在标记分块方法的基础上，重组块集合，将共用属性块多的实体概要放在同一属性块中 松散模式感知元分块 在元分块的基础上采用基于局部敏感哈希的属性匹配归纳法进行预处理，然后使用基于聚合熵加权的方法对元分块进行进一步的改进 表4. 分块方法 5.3. 实验结果及分析 分别从沈阳市的楼盘表、楼栋表、户型表中抽取10，000条数据进行标注，再从各标注数据表中抽取3000条数据，重复数量分别为606，396，511。 评价指标：本文采用精确度(precision)、召回率(recall)、F 1 -score，对实验结果进行评估分析。精确度(P)是分块正确的正例数量占所有分为正例的百分比，召回率(R)是分块正确的正例数量占实际正例数量的百分比，F 1 -score是它们的调和均值。 通过表5，可以看出，三个表中标记分块方法效果最差，松散模式感知元方法效果最好，采用松散模式感知元分块方法很大程度的提高了实体解析的效率。本文中的模式感知的元分块方法在标记分块的基础上，保证了召回率的同时，显著的提高了比较的准确率。通过图9可以看出，三个表中标记分块方法的比较次数最大，而采用松散模式感知元分块方法的比较次数最小，很大程度的减少了比较次数，提高了实体解析效率。 Table 5 Experimental result 标记分块 元分块 松散模式感知元分块 P (%) R (%) F1 (%) P (%) R (%) F1 (%) P (%) R (%) F1 (%) 楼盘 83.71 86.33 84.99 91.16 88.11 89.61 96.06 90.65 93.28 楼栋 79.23 81.44 85.10 85.10 84.16 84.63 89.13 89.12 87.86 户型 80.16 84.71 82.37 86.96 85.52 86.23 93.66 89.15 91.35 表5. 实验结果 图9. 分块方法比较次数
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user: 6. 结束语 在Web大数据集中进行实体解析操作时，由于数据量较大，采用直接比较的方法会导致算法复杂度较高，所以这里采用了基于聚合熵加权图的元分块的方法，降低比较的次数，又由于处理不同数据源，模式不同，所以采用了基于局部敏感哈希的属性匹配归纳法对属性空间划分，本文结合上述两种方法，对多数据源中数据进行实体解析，减少了算法中大量冗余和多余的比较，提高了算法的效率，通过实验表明，该方法的效果明显优于传统的模式未知的标记分块方法，在保证召回率的同时，提高了精确度。
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user: 摘 要 目的：采用星点设计–效应面法(CCD-RSM)优化应用于眼局部应用雷公藤红素纳米结构脂质载体(CEL-NLC)处方。方法: 通过测定雷公藤红素在各种脂质的溶解度，筛选出溶解度较好的脂质，采用微乳法制备CEL-NLC，分别以药物/脂质用量比(X1)、表面活性剂/助表面活性剂用量比(X2)为考察对象，以粒径(Y1)、包封率(Y2)和载药量(Y3)为考察指标，经效应面法预测最佳处方，并验证最佳处方。结果：根据CCD-RSM优化得出最佳处方为雷公藤红素40 mg，棕榈酸0.09 g，油酸0.18 g，吐温-80 4.34 g，甘油2.16 g。按最优处方制备的CEL-NLC包封率为(75.28 ± 3.44)%，载药量为(0.45 ± 0.02)%；粒径为(18.66 ± 2.63) nm，多分散指数(PDI)为0.39 ± 0.03。实际值与预测值偏差均小于5%。结论：采用CCD-RSM优化的CEL-NLC处方，包封率高，粒径小，稳定性好，方法可靠，可进一步用于眼局部应用雷公藤红素的后续研究。 关键词 :雷公藤红素，纳米结构脂质载体，星点设计-效应面法，粒径，包封率，载药量，微乳法 Copyright © 2019 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 雷公藤红素(Celastrol)是从卫茅科雷公藤属植物雷公藤中分离提纯得到的五环三萜醌类化合物。雷公藤的主要有效成分具有抗肿瘤、抗炎、抗菌、抗氧化、免疫抑制、止痛等多种药理活性 [ 1 ] [ 2 ]。近些年来，雷公藤红素在眼科局部抗角膜新生血管方面的作用受到国内外研究人士的广泛关注。但是雷公藤红素为难溶性物质，体内吸收极差，生物利用度低，而且毒副作用大，严重限制了雷公藤红素的应用范围 [ 3 ] [ 4 ]。 纳米结构脂质载体(Nanostructured Lipid Carrier， NLC)是在一定温度下以空间构象不同的固态脂质和液态脂质为载体材料混合而成的具有特殊结构的胶体给药系统 [ 5 ]，与传统制剂相比具有以下特点：提高载药量、降低突释效应，并可避免纳米混悬体系水分含量高的缺点、增强物理稳定性、防止敏感药物水解、缓控释药物的释放、生物利用度高、生物相容性好，适合包疏水性药物且靶向性良好及易于制备等 [ 6 ]。 星点设计–效应面法(Central Composite Design-Response Surface Methodology， CCD-RSM)是国内外常用的实验设计优化方法，可用集数学和统计学方法于一体的效应面法(RSM)进行优化，利用实验设计并通过实验得到一定数据，采用多元二次方程来拟合因素和效应值之间的函数关系，通过对回归方程的分析来寻求最优处方，解决多变量问题。与正交设计法相比，可以评价指标和因素间的非线性关系，使用方便，预测性好，预测结果接近实际实验结果 [ 7 ]。 笔者通过测定雷公藤红素在各种脂类的溶解度，筛选出溶解效果较好的脂质，然后绘制三元相图，通过CCD-RSM优化雷公藤红素纳米结构脂质载体(Celastrol Loaded Nanostructured Lipids Carrier， CEL-NLC)的最佳处方，并对其进行验证，考察理化性质，为进一步将CEL-NLC制成滴眼制剂应用于眼局部提供实验依据 [ 8 ] [ 9 ]。
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user: 2. 仪器与材料 2.1. 药品与试剂 雷公藤红素(华禹生物有限公司)；棕榈酸(北京百灵威科技有限公司，批号：LN60R09)；油酸(大连美仑生物有限公司，批号：83L6C)；吐温-80 (四川金山制药有限公司，批号：160201)；甘油(浙江遂昌惠康药业有限公司，批号：20181238)；甲醇(美国Tedia公司，HPLC级)；乙腈(美国Tedia公司，HPLC级)；冰醋酸(郑州派尼化学试剂厂，批号：170914)；水为超纯水，其他试剂均为分析纯。 2.2. 仪器 Waters 2695 (Waters公司，美国)；UV-2401紫外可见分光光度仪(岛津公司，日本)；Mettler AE260电子分析天平(Metter Toledo公司，瑞士)，针头式无菌过滤器(0.22 um，津腾公司)。Amicon Ultra-4离心过滤器(德国默克公司，截留分子量10 k)。EEN3700型马尔文粒径测定仪(德国Malvern)。
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user: 3. 方法 3.1. 溶解度的测定 精密称量蓖麻油、単辛酸甘油酯、油酸、棕榈酸、硬脂酸、月桂酸甘油酯、单硬脂酸甘油酯各1.000 g分别置于U型玻璃试管中，加入0.100 g的雷公藤红素原料药。70℃烘箱加热24 h，取上清，甲醇稀释至适当浓度，紫外测定。根据Celastrol标准曲线及计算公式分析雷公藤红素在几种脂质中的溶解度的大小。 3.2. CEL-NLC的制备 根据雷公藤红素在脂质中的溶解度测定结果选用溶解度较好的固体脂质棕榈酸和液态脂质油酸两种脂质，采用微乳法制备雷公藤红素纳米结构脂质载体。精密称取处方量的雷公藤红素、固体脂质、液体脂质和表面活性剂和助表面活性剂置于25 ml小烧杯中，恒温70度加热至药物完全溶解，然后逐滴加入5 ml纯化水，搅拌5分钟，即得澄清透明的微乳，用注射器在搅拌状态下(1500 rpm∙min −1 )快速注入0℃冰水中，搅拌20分钟，纯化水定容40 ml至刻度，即形成CEL-NLC，制剂呈橘红色澄清透明液体 [ 10 ]。 3.3. 雷公藤红素紫外检测波长的选择 精密称取适量的雷公藤红素标准品，用甲醇溶解并稀释至10 ug/mL标准品溶液，在300~600 nm波长范围内进行紫外吸收波长检测。结果所示：在424 nm波长处吸收最强，因此在424 nm处进行雷公藤红素HPLC-UV的分析与检测。 3.4. 实验方法学 3.4.1. 标准曲线的绘制 精密称量雷公藤红素40.00 mg于50 mL量瓶中，用甲醇溶解并定容，得质量浓度为 800 ug∙mL −1 雷公藤红素对照品贮备液。精密吸取上述母液加甲醇稀释依次配制获得浓度为0、2、4、8、16、32 ug/ml的对照品溶液，用UV-2401紫外可见分光光度仪精密测量吸光度。以雷公藤红素浓度为横坐标，吸光度为纵坐标得回归方程Y = 0.0296 + 0.0003，R 2 = 1 (如图1所示)，表明雷公藤红素在0~32 ug/ml范围内与吸光度有着良好得线性关系。 图1. 雷公藤红素标准曲线 3.4.2. 计算日内精密度 精密吸取雷公藤红素对照品贮备液适量，用甲醇配制成2.0、4.0、16.0的标准溶液于1日内间隔相等时间分别测定3次，结果表明雷公藤红素的日内精密度RSD值小于5% (n = 5)，说明检测方法重复性好。 3.4.3. 计算日间精密度 同3.4.1标准液配制方法，每日测定1次，连续测定5 d，计算日间精密度RSD。结果表明雷公藤红素的日间精密度RSD值小于2% (n = 5)，说明本实验仪器性能、试剂、环境条件等稳定，符合分析要求。 3.4.4. 空白回收率试验 精密吸取1 mL雷公藤红素对照品溶液，分别加入空白纳米结构脂质载体溶液中，配制成质量浓度分别为2.0、4.0、16.0 ug∙mL −1 的雷公藤红素溶液，分别取0.5 mL置于离心超滤管内管中，4000 r/min离心20 min，取外管中超滤液，测其药物浓度，计算回收率。各质量浓度雷公藤红素的回收率分别为99.6%，99.5%，99.4% (n = 5)，表明该测定方法符合后续实验的检测要求。 3.5. CEL-NLC的包封率和载药量 3.5.1. 包封率及载药量测定 取雷公藤红素纳米结构脂质载体5 ml，置于离心管中，4000 r/min离心20 min，取上清液2 ml，置于透析袋中，透析48 h，用水定容至10 mL，测量药物浓度(C游)。另取离心后上清液2 ml，甲醇定容破乳至10 ml，测定药物浓度(C总)。 包 封 率 % = ( C 总 - C 游 ) / C 总 * 100 % 载 药 量 % = ( C 总 - C 游 ) / C 总 * 100 % C游为游离药物浓度； C总为雷公藤红素纳米结构脂质载体分散液中的总药物浓度。 3.5.2. 粒径及多分散系数的测定 另取适量样品，蒸馏水稀释倍数后，0.22 um的过滤器过滤后测定其粒径和多分散系数，平行操作测量了三份样品的粒径和多分散系数。 3.5.3. CCD-RSM优化处方 在Celastrol投药量为40 mg时，选择对CEL-NLC性质影响较显著2个因素：药物/脂质(X1)、表面活性剂/助表面活性剂(S/Cos) (X2)作为考察对象，在5个水平上进行优化研究，以包封率(Y1)及载药量(Y2)、粒径(Y3)为评价指标进行CCD-RSM实验，每个考察因素分为五水平，各代码为0，±1，±α，其中α = 1.414。各因素大小极值水平依照单因素实验结果选定。CCD的因素和水平值，具体安排见表1。 Table 1 Horizontal code values of 2 factors and corresponding values (m/g Horizontalcode Value 水平值 独立变量 −1.414 −1 0 1 +1.414 D/L 0.1 0.115 0.15 0.185 0.2 S/Cos 2 2.293 3 3.707 4 表1. 2个因素的水平代码值及相应的数值(m/g) 二次回归方程的建立——根据表2设计表格，采用实验软件Designexport 8.0对表1中数据进行拟合分析，得到的二次多元回归模型为 Y 1 = + 73.2 − 0.71 X 1 − 0.35 X 2 + 0.75 X 1 X 2 + 0.025 X 1 2 + 0.77 X 1 X 2 + 1.10 X 1 X 2 − 3.04 X 1 X 2 2 ， R 2 = 0.9092 ; Y 2 = 0.43 + 3.536 E − 003 X 1 + 0.00 X 2 + 5.000 E − 003 X 1 2 X 2 − 0.024 X 1 X 2 2 ， R 2 = 0.9352 ; Y 3 = 15.21 − 0.60 X 1 − 3.31 X 2 + 0.48 X 1 X 2 − 1.19 X 1 2 + 0.73 X 2 + 3.46 X 1 X 2 + 0.24 X 1 X 2 2 ， R 2 = 0.9469 ; 根据CCD-RSM结果，得到的预测最优处方为D/L = −0.07，S/Cos = −1.4，Y1 = 21.31，Y2 = 75.71，Y3 = 0.45，通过计算及转换最终所得固体和液体脂质以及表面活性剂、助表面活性剂的实际值(图2)。 Table 2 CCD design tabl 编号 X 1 X 2 D/L S/Cos EE% DL% Size (nm) 1 −1 −1 0.115 2.193 78.0 0.46 11.9 2 1 −1 0.185 2.293 75.4 0.45 11，9 3 −1 1 0.115 3.707 77.0 0.46 11.5 4 1 1 0.185 3.707 76.3 0.45 21.9 5 −1.414 0 0.1 3 77.2 0.45 14.2 6 1.414 0 0.2 3 75.2 0.45 11.1 7 0 −1.414 0.15 2 67.8 0.41 13.2 8 0 0 0.15 4 72.7 0.44 12.5 9 0 0 0.15 3 60.6 0.36 13.8 10 0 0 0.15 3 71.0 0.42 14.9 11 0 0 0.15 3 74.8 0.44 27.8 12 0 0 0.15 3 77.2 0.45 14.9 13 0 0 0.15 3 74.8 0.45 14.2 表2. CCD设计表格 图2. 3D效应面图
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user: 4. 结果 4.1. 雷公藤红素在几种脂质中溶解度的测定结果 从大到小依次排列：油酸 > 棕榈酸 > 硬脂酸 > 単辛酸甘油酯 > 蓖麻油 > 单硬脂酸甘油酯 > 月桂酸甘油酯。 4.2. CCD-RSM优化最佳处方 根据CCD-RSM结果，得到的药/脂比及表面活性剂/助表面活性比的预测值，通过计算及转换最终所得固体和液体脂质以及表面活性剂、助表面活性剂的实际值为雷公藤红素40 mg，棕榈酸0.09 g，油酸0.18 g，吐温-80 4.34 g，甘油2.16 g。 4.3. 最优处方验证 按最优处方制备5批CEL-NLC，其包封率和载药量、粒径见表3。 从表3可知实验观察值和模型预测值比较接近，偏差的绝对值均小于5%，说明模型的预测性良好。试验结果见表3。 Table 3 Experimental results of CCD-RSD optimal prescription validation (n = 5 编号 包封率% 载药量% 粒径nm 预测值 实测值 偏差 预测值 实测值 偏差 预测值 实测值 偏差 1 75.71 78.14 −0.03 0.45 0.46 −0.02 14.93 19.98 0.34 2 75.71 72.04 0.05 0.45 0.42 0.05 14.93 13.01 −0.13 3 75.71 71.04 0.06 0.45 0.42 −0.02 14.93 16.48 0.10 4 75.71 77.91 −0.03 0.45 0.43 0.05 14.93 15.77 0.06 5 75.71 77.26 −0.02 0.45 0.49 −0.07 14.93 11.99 −0.20 表3. CCD-RSM优选所得最优处方验证试验结果(n = 5) 图3. 粒径分布图和多分散系数 偏差 = (实测值 − 预测值)/预测值 bias = (predicted value − observed value)/predicted value. 最优处方及工艺下制备的CEL-NLC的包封率，平均包封率为(75.28 ± 3.44)%，与预测值的平均偏差为0.26%；载药量为(0.45 ± 0.02)%，与预测值的平均偏差为0.2%；粒径为(18.66 ± 2.63) nm，与预测值的平均偏差为0.34%。 4.4. 粒径及多分散系数 结果见图3，CEL-NLC 的粒径范围分布较窄，平均粒径为(18.66 ± 2.63) nm，多分散指数(PDI)为0.39 ± 0.03。
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user: 5. 讨论 由于眼的解剖和生理特性，眼局部给药生物利用度小于5%，所以眼局部给药仍然是药物技术领域研究人员面临的一大挑战 [ 11 ]。纳米结构脂质载体给药是近年来研究的热点，极好的生物相容性和黏附特性有助于延长药物在角膜的滞留时间，提高其眼部生物利用度，减少药物的局部和全身副作用 [ 12 ] [ 13 ]。 雷公藤红素难溶于水，脂溶性高。拟将雷公藤红素制备成纳米结构脂质载体，局部应用于抑制角膜新生血管的生成，有望避免口服给药的胃肠道刺激，进而减少毒副作用并降低药物对全身性的不良反应。本研究筛选出溶解雷公藤红素能力较强的棕榈酸和油酸，使用眼科常用的乳化剂吐温-80、甘油，获得的处方包封率、载药量、粒径等能满足制剂的需要。目前，优化处方较传统的方法有正交设计、均匀设计等，即用线性数学模型进行拟合，实验次数虽少，但精度不够，预测性较差，因为大多数情况下，各因素对效应的影响并非是线性的。现阶段应用较多的是星点设计-效应面法，即根据星点设计所建立的数学模型描绘效应面，从效应面上选择较佳效应区，多个效应所选择的较佳条件通过叠加，从而优选出自变量取值范围(最佳实验条件)，直观、方便确定最优处方工艺 [ 14 ]。由于星点设计–效应面法具有简单操作，准确性高等优点，近年来成为纳米制剂工艺筛选的首选方法 [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ]。 笔者未把Zeta电位作为CEL-NLC处方优化的因变量。考虑到角膜上皮带负电荷，而CEL-NLC因为油酸的使用而带负电，因此CEL-NLC与角膜上皮间会因为负电荷间的排斥作用，导致其在角膜的滞留时间短，进而降低CEL-NLC的生物利用度。为克服这一问题，后续研究考虑修饰CEL-NLC使其带正电荷，因此，效应面优化时未考察Zeta电位 [ 18 ] [ 19 ]。
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user: 6. 结论 本实验采用CCD-RSM 获得了CEL-NLC的最优处方，并对最佳处方进行验证，偏差均在5%以内，说明本实验方法有效、可行。制备的CEL-NLC包封率高、粒径小，可用于在眼部方面的后续研究。
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user: 摘 要 本文利用中国地面气候资料月值数据集中西北地区111个观测站1966~2015年的逐月降水观测资料，从年际尺度对西北地区的空间分布和时间变化趋势等方面进行了分析。结果表明：西北地区降水量在空间上都呈现出从西北向东南递增的特征。西北地区年降水量呈明显增加趋势，线性趋势为0.463 mm/年。降水序列的M-K检验结果表明西北地区没有明显的突变发生，年降水量呈增加趋势。经验正交函数(EOF)分析第一特征向量结果表明西北地区整体降水东西部呈反相变化特征，1987年以后东部降水偏少而西部降水偏多。 关键词 :西北地区，降水，M-K检验，EOF Copyright © 2019 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 近年来，随着全球气候变化，全球变暖、冰川萎缩、湖泊减少、沙漠化加剧等异常现象越来越普遍，并导致世界各地洪灾、旱灾、水资源缺乏等自然灾害频繁发生，从而使各个地区的降水特征成为了我国大多数气象学者的研究重点。中国西北地区属于内陆地区，大部分属于荒漠地区，受东亚季风和西风带的共同影响，气温的日较差和年较差都很大，年降水量时间分布不均且集中在夏季，降水量的多少对当地发展有着重要的影响。 对于西北地区降水变化的分析已经有很多学者从年、月、日降水量情况在不同时间空间角度进行了详细的分析。其中，韦志刚等 [ 1 ] 研究了西北地区降水的年际变化，李耀辉、李栋梁等 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 分别针对西北地区不同地方，不同季度降水量做了较为详细的时空变化特征分析。郭慕萍等 [ 7 ] 研究发现1951年至2006年西北地区总降水量呈现出下降的趋势，降水的日数减少，降水强度展现出弱的增加趋势。谢金南等 [ 8 ] 的研究指明，20世纪50年代以来西北的大部分地区降水量呈下降趋势，至1998年干旱化趋势更明显。陈冬冬等 [ 9 ] 的研究得到了西北地区降水西部增多，东部减少的结果。杨晓丹等 [ 10 ] 的研究表明西北地区西部降水量增多的现象较为明显，年降水频率和强度同时增加，东部降水强度增强，频率减少。陈少勇等 [ 11 ] 发现西北地区年最大日降水量大多数为增加趋势，但除了天山地区外大部分增加不明显，大雨的降水天数在90年代中期以后开始增多。此外，还有很多研究对西北地区降水进行了分析。 以前的研究表明，人们对降水的变化尤为重视，因为西北地区是重要的粮食产地，降水的变化对粮食的生长有着重要的影响 [ 12 ]，干旱和水资源短缺是西北地区农业转型和农村振兴发展的最大障碍之一，因此，对于降水的时空特征分析以及未来趋势非常重要，这对整个地区经济与生态环境的发展具有重要意义 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 资料 本文采用中国气象数据网提供(http://data.cma.cn/)的西北地区1966~2015年逐月降水观测资料。 2.2. 方法 利用一元线性回归和5a滑动平均来描述近年来降水的长期变化趋势，一元线性回归是一个非常简单的模式，它是利用x、y之间的线性关系来描述时间与降水量之间的线性关系。滑动平均是趋势拟合的最基本方法，它利用已经确定了的时间序列的平滑值来指示其变化趋势，分析的时候主要从曲线图中来判断，看它的变化曲线是上升还是下降，从而判断出降水量的演变趋势是增多还是减少。M-K检验是一种气候诊断与预测技术，应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。 M-K法全称为Mann-Kendall法，是一种气候诊断与预测技术，应用Mann-Kendall检验法可以判断气候序列中是否存在气候突变，如果存在，可确定出突变发生的时间。M-K检验法也经常用于在气候变化影响下降水等频率趋势检测，根据曲线上升或者下降，再结合a置信水平，判断其增加或减少的趋势是否显著。这个方法是非参数方法，也被称作无分布检验方法，其优点是样本不需要遵循任何特定的分布，也不会受到某些异常值的干扰，更适用于类型变量和顺序变量，计算相对简单，它是一种常用的突变检验方法。 EOF分析全称为经验正交函数分析方法，也被称为特征向量分析或者主成分分析。它利用多个变量之间的相互关系来构造新的变量，新的变量能够清楚简明地表达之前变量之间的关系。它是一种利用矩阵数据来分析其中结构特征的方法，优点是能在有限的区域内对不规则分布的站点进行分解，展开收敛快，很容易将变量场信息集中在几个模态上，有利于分析整个地区的时空变化特征。它的原理主要是利用包含p个变量的场在时间变化上进行分解。