DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 针对传统FCM算法依赖于初始聚类中心、对噪声敏感、容易陷入局部最优、分类时会倾向于多数类等缺点，本文首先提出一种基于PSO-TVAC的中心自适应权的FCM聚类算法(CWAFCM)。新算法将中心权重向量φ和自适应指数q引入目标函数，用以区分每个聚类中心的不同重要性；指数q和模糊因子m由粒子群算法(PSO-TVAC)优化；新提出一种聚类评价标准ACVI作为PSO-TVAC算法的适应度函数以提高聚类准确率。其次，将CWAFCM与过采样技术(SMOTE)相结合以适应于对不平衡数据聚类。通过对六个数据集(四个平衡数据集，两个不平衡数据集)进行仿真实验，结果表明CWFCM算法能够有效地优化聚类效果，且能提高不平衡数据集的聚类准确率。
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user: 1. 引言 FCM算法是一种经典的聚类方法，由Dunn [ 1 ] 在1973年提出。由于其简单易实现，并能获得较好的结果而广泛应用于数据挖掘、模式识别、信号处理、图像分割等领域中 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。但FCM算法仍然存在依赖初始聚类中心、对噪声敏感度、容易陷入局部最优等缺陷。近些年来，许多改进的FCM算法 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] 和聚类有效性指标被提出以提高聚类的效果。如Ayan Seal等人 [ 8 ] 提出一种基于Jeffreys散度为相似度度量的改进FCM算法(JDFCM)，大大提高了聚类性能。Niteesh Kumar等人 [ 9 ] 给出两种不同的距离度量方法来适应噪声环境，提出了AMFCM算法和EMFCM算法。同时，FCM聚类算法与其他优化算法的结合也大大提高了算法的性能。例如，文献 [ 10 ] 讨论了一种基于FCM和FPSO的混合聚类算法(FCMPSO)用来提高聚类效果。因为在噪声和样本分布不均衡的环境下，聚类结果不理想，文献 [ 11 ] 考虑到每个样本的重要性，提出了具有样本自适应权的FCM算法(AFCM)。 众所周知，聚类中心在聚类过程中起着重要的作用，对聚类结果有着重要的影响。事实上，每个聚类中心都有自己的重要性，应该区别对待。例如，在对中国城市群的研究中，北京、上海这样的中心城市，由于其巨大的经济辐射能力，应该比西安、成都等西部中心城市更受到关注。为此，本文提出一种基于PSO-TVAC的中心自适应权的FCM聚类算法(CWAFCM)。新算法将中心权重向量ψ和自适应指数q引入目标函数，用以区分每个聚类中心的不同重要性；指数q和模糊因子m由粒子群优化算法(PSO-TVAC)优化所确定以降低陷入局部最优的可能性；为恰当刻画类内的紧致性和类间分离程度，新提出一种聚类评价标准ACVI，并作为PSO-TVAC算法的适应度函数以提高聚类准确率。其次，针对传统的聚类算法分类时会倾向于多数类的缺点，本文将新提出的CWAFCM算法与过采样技术(SMOTE)相结合以适应于对不平衡数据聚类。通过对六个数据集(四个平衡数据集，两个不平衡数据集)进行仿真实验，结果表明CWFCM算法能够有效地优化聚类效果，且能提高不平衡数据集的聚类准确率。
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user: 2. 传统的FCM算法与SMOTE技术 2.1. 模糊c均值算法(FCM) FCM算法主要通过迭代方式最小化其目标函数以获得样本集的模糊划分，它将靠近聚类中心的样本点赋予较高的隶属度，而远离聚类中心的样本点赋予较低的隶属度。设 X = { x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x n } 是数据集，n是样本数，c是已知的类别数。传统的FCM算法以欧氏距离作为相似度度量，其目标函数为： J ( U ， V ) = ∑ i = 1 n ∑ j = 1 c μ j i m ‖ x i − v j ‖ 2 (1) 其中 x i 表示第i个样本点， v j 表示第j个聚类中心， ‖   ⋅   ‖ 代表欧氏距离，m为模糊因子，用来控制聚类结果的模糊程度和函数的凸性，一般取值为2， μ j i 代表第i个样本点属于第j个聚类中心的隶属度，满足约束条件 μ j i ∈ [ 0 ， 1 ] ，   ∑ j = 1 c μ j i = 1 ，   i = 1 ， 2 ⋯ ， n (2) 令 U = ( μ j i ) c × n 表示模糊隶属度矩阵， V = { v 1 ， v 2 ， ⋯ ， v c } 是所有聚类中心的集合。FCM算法通过迭代更新隶属度矩阵与聚类中心以实现聚类的目的，其迭代公式为 μ j i = 1 ∑ k = 1 c ( ‖ x i − v j ‖ ‖ x i − v k ‖ ) 2 m − 1 (3) v j = ∑ i = 1 n μ j i m x i ∑ i = 1 n μ j i m (4) 由式(1)，FCM算法的目标函数可以改写为 J = 1 ⋅ ∑ j = 1 c μ j 1 m ‖ x 1 − v j ‖ 2 + 1 ⋅ ∑ j = 1 c μ j 2 m ‖ x 2 − v j ‖ 2 + ⋯ + 1 ⋅ ∑ j = 1 c μ j n m ‖ x n − v j ‖ 2 (5) 即每个样本点和它的类中心之间的模糊距离系数为1，这说明传统FCM算法中每个样本点对目标函数的贡献是同等重要的，即使该样本点是噪声或离群点，显然这与实际情况不符。考虑到每个样本点的不同重要性，文献 [ 11 ] 提出了一种改进的AFCM算法，通过引入了一个权重向量 ψ = ( ψ 1 ， ψ 2 ， ⋯ ， ψ n ) ，来刻画每个样本点的重要性。其目标函数为 G a ( ψ ， U ， V ) = ∑ i = 1 n ψ i p ∑ j = 1 c μ j i m ‖ x i − v j ‖ 2 (6) 这里每一个 μ j i ∈ [ 0 ， 1 ] ， ψ i 为样本 x i 的自适应权重， ψ i > 0 ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，满足约束条件： ∑ j = 1 c μ j i = 1 ，   ∏ i = 1 n ψ i = 1 (7) 参数p表示自适应指数，用来控制自适应权值。AFCM算法的聚类中心和权重向量的迭代公式为式(8)和式(9)，隶属度更新公式与式(3)相同， ψ i = { [ ∏ i = 1 n ( ∑ j = 1 c μ j i m ‖ x i − v j ‖ 2 ) ] 1 n ∑ j = 1 c μ j i m ‖ x i − v j ‖ 2 } 1 p (8) v j = ∑ i = 1 n ψ i μ j i m x i ∑ i = 1 n ψ i μ j i m (9) AFCM算法有效减少了噪声点的干扰，也适应于样本分布不均衡的情况。 2.2. SMOTE技术 现实生活中，常常会产生不平衡的数据集，如广告点击、信用卡欺诈等信息数据，而经典的聚类算法倾向于将样本划分到多数类，这将导致聚类结果不可靠。对于不平衡数据的处理有两个方向：一是数据层面的，通过改变数据分布使类别更为平衡；二是算法层面的，通过改进聚类算法使模型更看重少数类，如在传统分类算法的基础上对不同类别采取不同的加权值。 合成少类过采样技术(SMOTE)是一种基于数据层面的处理不平衡数据的方法。其目的是针对少数类样本的特征进行分析，同时合成新样本加入少数类样本，从而平衡数据分布。SMOTE算法的流程如下： 1) 在少类样本中选取样本 x i ，计算 x i 到每个少类样本的欧氏距离，选取K个距离最小的样本作为K近邻。 2) 根据多类样本与少类样本之间的不平衡比率确定采样倍率N，对于少类中的每个样本 x i ，从其K近邻中选取若干个样本，不妨设为 x n 。 3) 对于每个随机选择出的 x n 与原样本 x i ，按照式(10)，合成的新样本 x n e w 。 x n e w = x i + r a n d ( 0 ， 1 ) ( x i − x n ) (10)
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user: 4. 仿真实验与结果分析 4.1. 数据集与对比算法 为了验证新提出的算法的性能，本文选用了四个平衡数据和两个不平衡的数据集进行实验，见表1。对于不平衡数据，事先用SMOTE技术改变数据分布使类别平衡。为说明改进的算法有较好的聚类能力，传统的FCM算法 [ 15 ]，改进的AFCM算法 [ 11 ]，最近的JDFCM算法 [ 8 ] 用来作对比实验。 Table 1 Distribution characteristics of six dataset 数据集 样本数 特征数 类别数目 数据类型 IRIS 150 4 3 平衡 SONAR 208 ξ ′ ( k ) = 2 60 2 平衡 GLASS 214 9 6 平衡 WEKA 310 6 3 平衡 Twomoons 1502 2 2 不平衡 Spiral 567 2 2 不平衡 表1. 六个数据集的分布特征 4.2. 实验参数的设置 文本提出改进的FCM算法的仿真过程分为两部分，首先是利用PSO-TVAC算法对模糊因子m、自适应参数q进行优化，得到最优的全局最优粒子 P g = ( m ， q ) ，然后基于最优的m， q值通过CAFCM算法得到最终聚类结果。在实验过程中，每个样本隶属度初始值是[0， 1]之间的随机数，中心权重向量 φ 初始值为全1向量；聚类过程中的最大迭代次数Iter max 为200，收敛阈值eps为10 −5 。在PSO算法的过程中，最大迭代次数Iter max 设置为20，种群大小为20，粒子在二维搜索空间中移动。由于算法的结果与随机产生的初始值有关，本文中的所有实验都是独立重复30 次，以消除随机性的影响，然后给出平均值。在每个数据集上，通过PSO-TVAC算法优化得到的m， q的值列在表2中。 Table 2 m， q values by PSO_TVAC algorith 数据集 m q IRIS 2.49 1.65 SONAR 1.98 2.41 GLASS 2.01 2.34 WEKA 2.04 2.31 Twomoons 1.03 2.50 Spiral 1.34 2.76 表2. 由PSO-TVAC算法确定的m， q值 4.3. 实验结果分析 为了实验对比的公平性，本文选取常见聚类有效性指标：Xie Beni指标(CVI XB )、聚类准确率(Accuracy)、标准互信息(NMI)。CVI XB 值越小、Accuracy和NMI越大说明聚类效果越好。而对不平衡数据，增加精确率，召回率和F1值三个指标以说明新算法可以降低对多数类的倾向性。实验结果由表3~8和图1给出。在数据集IRIS上，新算法CWAFCM在指标CVI XB 和NMI都优于另外几种算法，但Accuracy上略差于JDFCM而与AFCM相同；在SONAR上，CWAFCM在Accuracy和NMI指标上都明显优于另外三种算法，CVI XB 值在四种算法中排第二；在GLASS中，CWAFCM的Accuracy和NMI都排名第一；在WEKA中，CWAFCM有较为优异的Accuracy值，NMI略逊于AFCM算法。对于不平衡数据集，在Twomoons上，CWAFCM仅有CVI XB 和Precision略逊于AFCM。在Spiral上，CWAFCM仅有Precision低于AFCM。为进一步说明实验结果的有效性，图1给出了不同的算法在四个不同数据集上的收敛曲线，曲线表明每种算法都有较快的收敛速度。综上所述，新算法CWAFCM在六个数据上相对于三种对比算法有较好的聚类效果。 Table 3 CVIXB， Accuracy， NMI on IRI 算法 CVI XB Accuracy NMI FCM 0.1369 0.8933 0.7465 AFCM 0.1631 0.9067 0.7441 JDFCM 0.6244 0.9267 0.4445 CWAFCM 0.0241 0.9067 0.7487 表3. 在IRIS上的CVI XB Accuracy， NMI Table 4 CVIXB， Accuracy， NMI on SONA 算法 CVI XB Accuracy NMI FCM 2.1876 0.5529 0.0088 AFCM 3.0530 0.5529 0.0090 JDFCM 0.7018 0.5529 0.0068 CWAFCM 2.0041 0.5577 0.0105 表4. 在SONAR上的CVI XB Accuracy， NMI Table 5 CVIXB， Accuracy， NMI on GLAS 算法 CVI XB Accuracy NMI FCM 2.3578 0.4910 0.3593 AFCM 4.2614 0.4393 0.3277 JDFCM 0.3852 0.5187 0.3393 CWAFCM 2.3933 0.5514 0.3937 表5. 在GLASS上的CVI XB Accuracy， NMI Table 6 CVIXB， Accuracy， NMI on WEK 算法 CVI XB Accuracy NMI FCM 0.3154 0.5452 0.4172 AFCM 0.4708 0.5548 0.4224 JDFCM 0.8072 0.6161 0.1658 CWAFCM 0.4751 0.6742 0.4216 表6. 在WEKA上的CVI XB Accuracy， NMI Table 7 CVIXB， Accuracy， NMI， Recall， Precision and F1 value on Twomoon 算法 CVI XB Accuracy NMI Recall Precision F1-value FCM 0.1423 0.7310 0.1761 69.33% 78.31% 0.7355 AFCM 0.0968 0.7117 0.1713 64.30% 81.10% 0.7173 JDFCM 0.1566 0.6818 0.0152 67.74% 75.70% 0.7150 CWAFCM 0.1765 0.7350 0.1812 69.83% 78.61% 0.7396 表7. 在Twomoons数据集上的CVI XB ， Accuracy， NMI， Recall， Precision和F1-value Table 8 CVIXB， Accuracy， NMI， Recall， Precision and F1 value on Spira 算法 CVI XB Accuracy NMI Recall Precision F1-value FCM 0.2808 0.5839 0.2441 62.16% 57.54% 0.5975 AFCM 0.3012 0.5882 0.2788 62.46% 56.11% 0.5911 JDFCM 0.3654 0.5898 0.1575 62.33% 56.84% 0.5944 CWAFCM 0.2244 0.6024 0.2768 63.64% 58.56% 0.6099 表8. 在Spiral数据集上的CVI XB ， Accuracy， NMI， Recall， Precision和F1-value 图1. 不同数据集下各算法的收敛曲线
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user: 5. 结论 传统的FCM算法表现出依赖于初始聚类中心、对噪声敏感、容易陷入局部最优、分类时会倾向于多数类等不足。考虑到每个聚类中心在聚类过程中不同的重要性，本文提出一种基于PSO-TVAC的中心自适应权的FCM聚类算法(CWAFCM)。每个聚类中心的不同重要性用权重向量 φ 来刻画，自适应指数m， q来控制目标函数的凸性和聚类的模糊性，作为关键参数它们由PSO-TVAC算法所确定；为提高聚类准确度，一种新的聚类评价标准ACVI作为PSO-TVAC算法的适应度函数。对于不平衡数据，本文将CWAFCM与过采样技术(SMOTE)相结合，以实现对不平衡数据的聚类。通过在六个数据集上(四个平衡数据集，两个不平衡数据集)和三个对比算法的对比实验，结果表明CWAFCM算法能够有效地优化聚类效果，且能提高不平衡数据集的聚类准确率。这说明新算法能有效地降低对初始中心的依赖和噪声的干扰，减少陷入局部最优的可能。
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user: 摘要 本文主要讨论了有限维对角算子 ε n ， δ ( I m ) : = ε n ， δ ( D m : ℝ m → l q m ， γ m ) ( 1 ≤ q ≤ 2 ， δ ∈ ( 0 ， 1 2 ] ， n ∈ ℕ )和无限维对角算子 ε n ， δ ( D : l 2 → l q ， μ ) ≻ ≺ n − ( α + ρ 2 − 1 q ) 1 + 1 n l n 1 δ ( 1 ≤ q ≤ 2 ， D = ( σ k ) ， σ k ≻ ≺ 1 k α ， ( α > 1 q − 1 2 ) ， n ∈ ℕ ， δ ∈ ( 0 ， 1 2 ] )分别在概率框架下的熵数，并估计了其渐近阶。
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user: 1. 引言及主要结果 熵数是Kolmogorov在20世纪30年代提出的一个非常重要的几何概念，它刻画的是有限个元素构成的集合对集合K的逼近程度 [ 1 ] - [ 7 ]。函数空间的熵数一经提出，就得到了国内外学者们的广泛关注，Pietsch [ 8 ] 的专著《Operator Ideals》一书中就出现了熵数理论，书中重点描述了熵数的基本性质，同时刻画了有限维恒等算子的熵数。熵数的基本性质也在Carl和Stephani [ 9 ]、Edmunds和Triebel [ 10 ] 以及Lorentz [ 11 ] 等人的专著中有非常详细的阐述。1998年，Belinsky [ 12 ] 就具有混合偏导数的函数类的熵数问题做了深入研究。Dinh Dung [ 13 ] 研究了具有共同光滑函数类的熵数。 接着，对角算子的熵数研究就紧锣密鼓的开始了，Schütt [ 14 ] 研究了有限维恒等算子的熵数，并得到了精确渐近阶，它推广了B. Carl [ 15 ] 的结果。2005年，Thomas Kühn [ 10 ] [ 16 ] [ 17 ] 讨论了满足一定衰减条件的无穷维对角算子的熵数。2011年，韩永杰 [ 18 ] 讨论了有限维恒等算子在概率框架下的熵数，得到了其渐近阶。2018年，王桐心 [ 19 ] 讨论了无穷维恒等算子在最坏框架下和概率框架下的熵数，并得到了其渐进阶。2019年陈锦 [ 20 ] 讨论了有限维对角算子和无限维对角算子在最坏框架下的熵数。在以上研究成果的基础上，本文讨论有限维对角算子和无限维对角算子在概率框架下的熵数，并估计其渐近阶。 首先，给出本文需要用到的符号和定义。 假设 ( X ， ‖ · ‖ ) 为一个赋范线性空间， ∅ ≠ W ⊂ X ，其中W包含一个由W中开集生成的Borel域，在B上赋予一个概率测度 μ ，那么： μ 是定义在Borel域上的非负的、 σ -可加的函数，且 μ ( W ) = 1 。 定义1.1 设 δ ∈ ( 0 ， 1 ] ， n ∈ ℕ 。则W关于测度 μ 在X中的 ( n ， δ ) 熵数定义为 ε n ， δ ( W ， μ ， X ) = inf G ε n ( W \ G ， X ) 也可以称为W在概率框架下的熵数，其中G跑遍B中测度不超过 δ 的Borel集。 定义1.2 设 ( X ， ‖ · ‖ X ) 是一个赋范线性空间，同时 ( Y ， ‖ · ‖ Y ) 也是一个赋范线性空间，且T为X到Y的有界线性算子， δ ∈ ( 0 ， 1 ] ， n ∈ ℕ 。B为X中开集生成的Borel域， μ 为B上的概率测度，那么称 ε n ， δ ( T : X → Y ， μ ) = inf G ∈ B ε n ( T ( X \ G ) ， Y ) 为算子T在概率框架下的熵数，其中G跑遍B中测度不超过 δ 的集合。 定义1.3 我们在 ℝ m 上赋予一个标准高斯测度 γ = γ m ，其中 γ m ( G ) = ( 2 π ) − m 2 ∫ G exp ( − 1 2 ‖ x ‖ l 2 m 2 ) d x     . G是 ℝ m 中任意一个Borel可测集，易见 γ m ( ℝ m ) = 1 。那么， ℝ m 在 l q m 空间中关于标准高斯测度 γ m 的熵数就可表示为： ε n ， δ ( ℝ m ， γ m ， l q m ) = inf G ε n ( ℝ m \ G ， l q m ) ， G是跑遍所有满足 γ m ( G ) ≤ δ 的Borel子集。 定义1.4 在Hilbert空间 l 2 上赋予高斯测度 μ ，期望为零，协方差算子 C μ 的特征向量 e n ( n ∈ ℕ 0 = ℕ − { 0 } ) 对应的特征值为 λ n = n − ρ ( ρ > 1 ) ，即 C μ e n = λ n e n ， n ∈ ℕ 0 令 y 1 ， ⋯ ， y n 为 l 2 中任一正交系， ξ j = 〈 C μ y j ， y j 〉 ， j = 1 ， ⋯ ， n ，B为 ℝ n 中任一Borel集，则 l 2 中柱集 G = { x ∈ l 2 |   ( 〈 x ， y 1 〉 ， ⋯ ， 〈 x ， y n 〉 ) ∈ B } 的测度为 μ ( G ) = ∏ j = 1 n ( 2 π ξ j ) − 1 2 ∫ B exp ( − ∑ j = 1 n | μ j | 2 2 ξ j ) d μ 1 ⋯ d μ n . 设D为 l 2 到 l q ( 1 ≤ q ≤ ∞ ) 的对角算子。本节主要讨论D在概率框架下的熵数，首先介绍一些符号。 对任意的 n ∈ ℕ 0 ，记 S k = { n ∈ ℕ 0 | 2 k − 1 ≤ n < 2 k } . 则易见 m k = | S k | = 2 k − 1 ，且 S k ∩ S k ′ = ∅ ( k ≠ k ′ ) ， ℕ 0 = ∑ k ∈ ℕ 0 S k ，对任意的 n ∈ ℕ 0 ，记 F k = s p a n { e n | n ∈ S k } . 则易见 F k 为 l q ( 1 ≤ q ≤ ∞ ) 的 m k 维子空间，同时，令 I k : F k → ℝ m k x = ∑ n ∈ S k x n e n ↦ I k x = ∑ j = 1 m k x 2 k − 1 + j − 1 e ′ j ， 则 I k 为 F k 到 ℝ m k 上的线性同构，且 ‖ x ‖ l q = ‖ I k x ‖ l q m k = ‖ { 〈 x ， e 2 k − 1 + j − 1 〉 } j = 1 m k ‖ l q m k ( 1 ≤ p ≤ ∞ ) . 对于 n ∈ S k ，记 ξ n = 〈 C μ e n ， e n 〉 = n − ρ ， 从而， 1 2 k ρ < ξ n ≤ 2 ρ 2 k ρ . 记 ξ ′ k = 1 2 k ρ ， ξ ″ k = 2 ρ 2 k ρ ， ξ ¯ k = ( ξ 2 k − 1 ， ⋯ ， ξ 2 k − 1 ) 。 为了以后叙述方便，给出如下记号。 若 x = ( x 1 ， ⋯ ， x m ) ， y = ( y 1 ， ⋯ ， y m ) ， β ∈ ℝ ， M ⊂ ℝ m ， 1 ≤ q ≤ ∞ ，记 x y = ( x 1 y 1 ， ⋯ ， x m y m ) ， x β = ( x 1 β ， ⋯ ， x m β ) ， e ( x ， M ， l q m ) = inf y ∈ M ‖ x − y ‖ l q m .
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user: 摘要 面对内生型特色小镇“同质性强、特色不足”的发展现状，构建以市场需求为导向的小镇发展路径至关重要。为此，本研究立足游客感知视角，设置包含23项要素在内的游客感知评价指标体系，对天津市杨柳青特色小镇进行案例研究。通过实地调研，得到游客对于杨柳青小镇各旅游要素“重要性”与“满意度”的评估数据并绘制相应的IPA方格图。在此基础上，对落入不同象限内的各旅游要素进行分析，为国内同类型的特色小镇发展提供“杨柳青经验”，也为小镇后续发展提出针对性提升策略。
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user: 1. 引言 特色小镇是在块状经济和县域经济基础上发展而来的创新经济模式，是供给侧结构性改革的有益实践，也是联动推进新型城镇化与乡村振兴的重要抓手。2016年，特色小镇建设上升到国家层面，成为一种市场化主导的创新创业发展新模式，旨在实现产业、生活、旅游、文化的有机融合。根据发展的要素需求，特色小镇可分为内生型特色小镇和外生型特色小镇，前者主要依靠本土资源、文化、环境等要素，特色产业主要依靠其特色资源发展形成；后者则主要依靠外来投资打造，对区位、科技、交通等要求更多 [ 1 ]。自从2014年在杭州云栖小镇首次被提及后，依托于本地资源、环境、文化而发展起来的内生型特色小镇在国内如火如荼地展开，然而在高速发展的过程中，内生型特色小镇也出现了“千镇一面”、服务能力滞后等问题，大多数小镇只是“照搬别处经验”，而并没有将自身的优势资源“盘活”，总体呈现出“发展活力不足，发展后劲尚欠”的局面。 针对发展过程中存在的种种问题，建立合适的因地制宜模式对于进一步推动内生型特色小镇的高质量发展至关重要，而精准的发展评估和市场行为掌握对于内生型小镇探寻适合自身的旅游发展路径来说尤为关键。然而，目前关于内生型特色小镇的评估成果大多是从小镇自身的产业、面积、功能等硬性条件切入展开研究，从市场主导原则下游客需求角度切入进行的研究则比较欠缺，即便有文章提出要注重小镇发展的市场需求导向，也大多是在文末的寥寥几笔，而非将游客需求作为研究视角。因此，本研究以天津杨柳青文旅小镇为例，采用市场调研中常用的“重要性–满意度分析法”(也称“IPA分析法”，Important-Performance Analysis)对其进行实证研究。 一方面，IPA分析法基于游客视角，在一定程度上可以弥补现有研究的视角单一性局限，从而为内生型特色小镇的后续发展更多依靠市场导向路径提供理论基础。另一方面，通过IPA评估结果，能够反映出特色小镇的实际状况与游客预期程度之间的差距，将杨柳青文旅小镇所拥有的“第一象限”优势项目进行总结，将“第二象限”与“第三象限”需要改进的问题进行分析，有助于小镇对自身条件和市场需求的洞悉，更好地构建小镇旅游式路径的持续发展路径，从而推动天津市内生型特色小镇建设发展，也为全国内生型特色小镇建设贡献天津智慧。
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user: 2. 杨柳青特色小镇概况与游客感知调查设计 2.1. 研究区概况 天津市杨柳青文化旅游特色小镇(以下简称“杨柳青特色小镇”)隶属于西青区杨柳青镇，东至柳霞路、南至润杨道、西至青静路、北至新华道，规划总用地面积约3.21平方公里，于2016年入选天津市第一批市级特色小镇创建名单。小镇拥有丰富的历史文化资源，现传承运河文化、大院文化等5大文化，存有杨柳青模板年画等4项市级以上非物质文化遗产项目，另设石家大院等16处文物保护单位，是典型的以“文化 + 旅游”为核心产业的内生型特色小镇。近年来，依据天津市特色小镇创建要求，结合宏观发展机遇，依托运河水系、历史文化等发展优势，杨柳青特色小镇遵从国家战略，对接京津冀发展格局，不断促进产业转型升级，逐渐成为京津冀古镇旅游市场的一张特色名片。2019年4月，国家发改委规划司在浙江召开的全国特色小镇现场经验交流会上点名表扬了包括杨柳青特色小镇在内的10个模范特色小镇。因此，以杨柳青特色小镇为对象进行研究，有利于总结其已有的发展经验，为其他特色小镇建设提供思路；也有助于明确杨柳青特色小镇目前仍存在的不足，通过采取相应的措施提高游客的满意度，以促进小镇的进一步发展。 2.2. 问卷设计与调研 基于相关旅游景区内游客满意度影响因素的国内外研究成果，结合杨柳青特色小镇的实地考察，本研究拟定了由“资源”、“交通”、“餐饮”、“购物”、“住宿”、“服务”6个维度构成的共计23项旅游因子(详见表1)，依次标记为“A-W”，以此创建针对杨柳青特色小镇的游客“重要性–满意度”评估体系，并设计问卷，在进行了30份的小范围样本测试后形成正式问卷。本研究的正式问卷分为三部分内容：第一部分是游客的人口统计学信息调查，包括性别、学历、月收入等。第二部分是杨柳青特色小镇的游客“重要性”感知量表(即游客对于旅游各要素的期待程度)，采用李克特(Likert) 5点量表法将23项指标量化，选项1~5分别为“非常不重要”、“比较不重要”、“一般”、“比较重要”、“非常重要” 1 。第三部分是杨柳青特色小镇的游客“满意度”感知量表(即游客对于旅游各要素的实际满意度)，选取与重要性量表相对应的项目进行测量，选项1~5分别为“非常不满意”、“比较不满意”、“一般”、“比较满意”、“非常满意”。 笔者于2020年国庆期间前往杨柳青特色小镇景区进行调研，采取实地发放、实时收回的方式对游客进行问卷调查，实地调研地点涉及石家大院、安家大院、明清街、关帝庙等。调研共发放并收回问卷210份，剔除填写不完整以及前后存在明显逻辑错误的无效问卷后，最终得到有效问卷201份，问卷的有效率为95.7％，符合统计学上对数据进一步分析的条件(表1)。 2.3. 数据分析方案 在对有效问卷进行数据清洗后，本研究运用SPSS 20.0统计软件对所获得的数据进行统计分析。 首先，为保证数据的科学性，在对问卷进行信度与效度检验后，对问卷结果进行描述性统计分析。 其次，分析游客对于杨柳青特色小镇各旅游要素的“重要性”和“满意度”的均值，并将其进行排序，以此了解游客对于各旅游要素的期待程度和实际满意度，并运用配对样本t检验分析游客的实际满意度是否和预期存在显著差异 2 。 Table 1 Tourist perception evaluation system of Yangliuqing characteristic tow 维度层 要素层/指标层 维度层 要素层/指标层 旅游资源要素 A小镇的特色建筑 旅游住宿要素 L住宿卫生条件 M住宿的价格 B小镇的文化资源 N住宿的环境 C小镇的生态环境 O住宿位置的交通 旅游交通要素 D景区外交通便捷程度 旅游购物要素 P特色商品的价格 E景区内交通便捷程度 Q特色商品的质量 F浏览区内路线设计 R商人的诚信经营 G景区内停车收费情况 S特色商品的种类丰富程度 旅游餐饮要素 H餐饮的价格 旅游服务要素 T景区内的导游讲解 I食品的卫生安全 U景区工作人员服务态度 J餐饮的口味 V工作人员解决问题效率 K餐厅的环境 W通讯/环卫等基础设施 表1. 杨柳青特色小镇的游客感知评估体系 最后，绘制IPA方格图，将各因子放置在方格图中进行分析，具体步骤如下：计算出23项指标“重要性”与“满意度”的总均值，作为坐标原点，然后以“满意度”为横轴，“重要性”为纵轴绘制坐标轴，再将各项指标的“重要性”和“满意度”均值为点，得到包含所有因素的坐标图(见图1)。其中，第一象限为“继续保持区”(高重要性高满意度)，第二象限为“重点改进区”(高重要性低满意度)，第三象限为“逐步改进区”(低重要性低满意度)，第四象限为“过度表现区”(低重要性高满意度)。由于图中一、四象限(高满意度区)的影响因子是景区旅游要素的优势所在，因而本文将对其进行经验总结；而二、三象限(低满意度区)的影响因子是景区进一步提升的着眼点，因而本文也会相应地提供些建言。 图1. “IPA分析法”方格图
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user: 6. 总结与讨论 特色小镇是我国新型城镇化的有益探索，而以“文化 + 旅游”产业为发展核心的内生型特色小镇目前却面临着“广而不精”、“多而不特”的发展现状。为此，本文基于游客感知视角，对天津市杨柳青特色小镇进行案例研究。从游客“重要性”与“满意度”评分来看，各项旅游要素重要性的总均值高于满意度，也就是游客对于小镇的总体满意度不及预期。为进一步探寻产生这一现象的缘由，本文基于已有数据构建了关于杨柳青特色小镇游客感知的IPA四象限方格图。从IPA方格图来看，杨柳青特色小镇发展旅游要素优势明显，“资源”和“服务”维度成果显著，游客的重视程度和满意程度“双高”。但是小镇仍然存在一些发展的短板和不足，主要体现在落入第二象限内的各项旅游要素，分布于“交通”、“餐饮”、“购物”维度，游客对于这些维度内的各项要素重视程度或高或低，但是对其实际满意度都较低。对此，本文着重将游客对其满意度评分低的可能原因进行了剖析，并针对调研数据所揭示的小镇发展“难点”和“困境”提出了一些改进措施。 然而，本研究还存在一些不足，例如仅仅对杨柳青特色小镇这一个案例进行研究，因而所提供的经验也只能是以文化旅游为核心的内生型特色小镇，对于以科技、数字等产业为核心的外生型特色小镇的借鉴意义有限。另外，对于杨柳青特色小镇游客感知问卷的设计指标上尚有提升空间，由于影响小镇发展的因素诸多，因而本研究所设计的23项指标难以全面地涵盖所有，这都有待于未来研究的继续深入。
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user: 摘要 如何借助红船精神推进高校立德树人发展一直是学界研究的重要问题。但关于红船精神的现有研究多局限于理论层面，较为抽象化，难以转化为现实力量推进立德树人。如何挖掘红船精神的具象化要素，寻找红船精神推进立德树人发展的现实路径，成为破解当前抽象化困境的关键。通过设计调查问卷，利用SPSS数据分析工具，对个体结构要素对红船精神认知度影响情况、红船精神认知度对立德树人发展影响状况进行实证分析，最终发现：“以动态化过程、实体化内容、网络化途径、政治化队伍”能够有效落实红船精神，推进高校立德树人发展。
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user: 1. 抽象化困境：红船精神推进立德树人发展的困境分析 红船精神是以爱国主义为核心的民族精神和以改革创新为核心的时代精神的生动体现，是培育和践行社会主义核心价值观的鲜活教材，是高校立德树人的宝贵财富。在新时代的长征路上，红船精神与立德树人的结合有利于将红色基因嵌入每位青年大学生的灵魂深处，成为他们精神的归宿、前行的动力。目前学界对红船精神的研究多停留于以理论阐述理论期间，重在阐述红船精神的内涵和研究的重要价值和意义，研究的应用性不强，主要存在两大问题。 一方面，红船精神研究抽象化，“目前学界对红船精神的研究集中于阐述红船精神的理论内涵、现实价值、重要意义等”，停留于以理论阐述理论阶段，即以红船精神来研究红船精神，以论证性、解释性研究为主，应用性研究偏少。另一方面，红船精神推进高校立德树人的路径研究抽象化。目前对红船精神的弘扬主要有两个方式：一是校内教育性弘扬路径；二是校外社会性弘扬路径。校内教育性弘扬路径主要是课堂教学 [ 1 ] 和校园文化建设 [ 2 ] 两种方式。校外社会性弘扬路径，主要借助党员个体、南湖革命纪念馆的建设和服务以及文化创意产业 [ 3 ] 来弘扬红船精神。但这两个实现路径都不够具象化，过于抽象化和理论化，不利于推动红船精神和立德树人理论的发展。 当前对于红船精神研究过于抽象化，不利于通过红船精神发展立德树人，无形的红船精神若想真正落地实现，就必须将红船精神具象化。鉴于此，本文从具象化视角切入，以问卷调查为分析工具，探索红船精神具象化路径，及如何通过红船精神推进高校立德树人发展，为高校实现立德树人和探索红船精神弘扬新路径提供借鉴。
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user: 2. 研究设计：指标设置与调查方法 结合研究主题，本课题主要采用实证和理论相结合的研究方法。在问卷结构上，整体分为三部分：个人结构、红船认知序、高校立德树人发展序。在个体结构方面，主要考察年级、政治面貌、担任干部情况、所处地域情况等个体结构要素对红船精神认知影响；在红船认知序方面，主要设置对红船精神的了解方式、理解程度、践行程度等问题；在高校立德树人序方面，问题主要关于高校德育现状、学生理想信念、创新精神、奉献意识发展状况。 在调查对象上，此次调查共收集了367份问卷，大一大二各有176人，大三大四分别是9人和4人。在所处地域上，嘉兴市共有183人，非嘉兴市有185人。政治面貌方面，党员有8人，非党员有360人。其中，有134人为学生干部，234人为非学生会干部。 在研究方法上，主要借助SPSS数据分析工具，运用卡方分析、描述性分析等方法，探析个体结构与红船认识关系，以及红船认知对高校立德树人发展影响，从中找出红船精神具象化的方式，并从实际出发，提出红船精神推进高校立德树人的具体路径。
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user: 4. 具象化路径：红船精神推进立德树人发展的路径探索 通过以上调查可以看出，红船精神对高校立德树人发展具有重要影响。结合调查中的过程影响因素和调查分析结果，可以从以下几方面入手，具象化红船精神，推进高校立德树人发展。 4.1. 以动态化过程宣传红船精神 通过对“红船精神最初了解方式”的调查研究，可以看出，以参观革命纪念馆等活动方式了解红船精神的，更倾向于完全了解红船精神，而在“红船精神意愿了解方式”调查中，视频多媒体形式、文创产品形式成为人们最喜爱的方式。这说明，相比于静态的纸质材料、或单调的宣讲会等方式，动态化的、趣味化的红船精神呈现方式，更易被外界接受，更能增加人们对红船精神的了解，也更有助于推进高校立德树人的发展。为此，可以充分挖掘红船精神的动态化传播路径：一方面，开设红船精神实践课。对于红船精神的传播，不应仅停留于静态理论课，要变理论课为动态活动实践课。高校应结合自身实际，因地制宜地开设特色红船精神实践课。深挖以红船精神为核心的红色资源，组织学生参观与红船精神有关的纪念馆、探访红船精神人物、带领学生开展与红船精神相关的社会实践调查和研究，在动态活动中熏陶学生，潜移默化地增进学生对红船精神的认知；另一方面，充分开发各类视频资源传播红船精神。近年来火爆全网的短视频深受当代大学生的喜爱。红船精神在短视频入场时代，要与时俱进，变换红船精神的叙事方式、时空观念、传播方法，占据网络文化制高点。可以以红船精神发展史为文本素材，通过电影、短视频、音乐等现代媒体形式，加工红船精神，变换传播形式，进而增加红船精神对当代大学生的吸引力，使得大学生在刷视频的娱乐过程中，内在认知和品格被红船精神无形感染和影响。这样的方式使红船精神文化保持了持久活力，让红船精神传播更快速、方便、有趣，以喜闻乐见的方式让学生更好更快地了解红船精神，推进立德树人。 4.2. 以实体化内容呈现红船精神 根据调查可以看出，在通过书籍和宣传语了解红船精神的学生中，只有14%和19%的人表示完全了解，而在接下来的意愿了解方式调查中，书籍的响应率也仅有13%左右，相比而言文创产品的响应率最高，为24.29%。可见，理论性、抽象性的书籍在提高人们红船精神认知方面效果并不明显，因而，可以转化红船精神呈现方式，设计实体化、具象化的红船精神产品，激发人们了解欲：一方面，可以设计、开发红船精神文创产品。立根于党的建设发展史、我国革命发展史等历史材料，尤其是挖掘红船精神形成发展过程中的典型故事、典型代表人物，在此基础上，将红船精神与文化创意类产品相结合，制作成杯垫、文件夹、贴纸等日常生活用品，在生活中融入红船精神；另一方面，将红船精神融入校园文化环境建设中。校园文化环境建设不应仅局限于红船精神宣传标语，还可以在校园建筑设计、文化长廊设计、校园石像设计中融入红船精神，同时积极发挥学校社团组织作用，开展特色的红船精神文化活动，从而将抽象化的红船精神以实体化内容呈现出来。 4.3. 以网络化途径延伸红船精神 通过对比不同地域对红船精神的了解程度，分析发现，嘉兴内的高校往往比非嘉兴的高校了解得多，这说明目前红船精神的传播很大程度上还停留于嘉兴市域内。中国共产党的成立是开天辟地的大事件，因而红船精神的传播也不应仅限于嘉兴市，应面向全国。为此，可以借助现代网络化途径，打破时空界限，将红船精神传播到每个手机端背后的人：一方面，可以充分利用网络信息技术，尤其是虚拟仿真技术，在网络平台再现红船精神的形成发展史，让身处和平年代的学生能够切身体验到革命战争年代形成的红船精神，这不仅能够让学生形成感性认识，还能够带来理性思考，在技术与红船精神的融合中，让红船精神飞边中华大地；另一方面，建立网上红船精神资源库。可以系统性整理红船精神形成发展过程中的杰出人物资料和故事，形成网络专题窗口，方便人民快捷了解；同时，还可以研发“红船精神知多少”答题闯关模式，借助当前游戏平台的规则和形式，让人们在娱乐中了解红船精神。通过网络途径使不同地域的高校都能对红船精神有一定程度了解，达到延伸红船精神的目的。 4.4. 以政治化队伍落实红船精神 从个体结构因素对红船精神的影响情况中，可以看到，高年级的、政治面貌为党员团员的或担任学生干部的学生更倾向于听说过红船精神，他们作为学生中的特殊群体，是高校开展各项工作的中坚力量，需要具备较高的政治素养，也是红船精神传播和立德树人发展的生力军。因此，发挥党员、团员、学生干部群体模范作用至关重要：一方面，加强对这类政治化队伍的培训，锻造红船精神传播生力军。高校要系统实施青马班工程，设置合理的培训课程体系，加强高校间的培训交流，在理论和思想上武装政治队伍，让他们成为红船精神传播的小种子，成为高校立德树人的榜样；另一方面，积极借助宿舍、班级、社团等微社区，发挥政治化队伍在微社区中的先锋模范作用，用优秀的品格感染周围同学、坚实的行动带动周围同学，充分发挥政治化队伍的辐射作用和先锋模范作用。
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user: 摘要 地区涉恐安全风险评估与影响因素研究能够研判地区未来的反恐态势，提高反恐斗争的针对性和资源的管理效率。运用空间统计方法对全球恐怖袭击事件发生的分异特征进行分析，选取恐怖袭击事件数、恐怖袭击死亡人数、恐怖袭击受伤人数和恐怖袭击财产损害程度等指标构建地区涉恐安全风险评估指标体系，提出基于密度敏感稳健模糊核主成分分析的多维面板数据的分级模型。与其他的主成分聚类算法相比较，所提算法的合理性和准确度都有提升。结合主成分方法提取出来的风险水平因子，运用最大似然估计方法建立随机效应面板顺序Logit模型，考察宏观经济和社会发展因素对地区涉恐安全风险的影响，最后对回归模型展开预测绩效评价。
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user: 1. 引言 作为一种影响巨大、变数多样的袭击活动，恐怖主义现象在国外管理科学界得到了高度关注，涌现了大量相关研究成果，研究范围包括理论研究、事例研究以及恐怖事件类型研究，其中跨学科介入恐怖主义研究的成果也比较多 [ 1 ]。关于恐怖主义的研究主要集中于三个方面，一是对恐怖主义定义及其内涵的研究，二是从不同学科视角对恐怖主义进行研究，再有就是对不同恐怖袭击方式以及恐怖主义发生区域的研究。 定性研究是国内外研究恐怖主义的主流方法，通常将恐怖主义与经济学、社会学、心理学或政治理论相结合，集中在文献分析法、历史研究法和比较研究法上。Ordu [ 2 ] 探讨伊斯兰博科圣地和尼日尔三角洲武装分子在尼日利亚的趋势和模式，分析社会结构和政治经济对恐怖袭击的影响。李丽华等 [ 3 ] 以2017年英国发生的暴恐事件为研究对象，从舆情传播主体、信息特征以及传播特征角度得出预防和控制的结论。刘乐 [ 4 ] 以伊斯兰国组织为代表的恐怖主义力量对于主流社会意义体系的侵蚀消解和冲击动摇为案例，给出国际社会重构反恐时代意义体系的根本战略。周秋君 [ 5 ] 追溯恐怖主义在当代欧洲的发展轨迹，对恐怖主义发展的新态势及其变化的原因展开分析。Oliveira等 [ 6 ] 采用内容分析方法研究巴塞罗那和坎布里尔斯的目的地营销组织对于恐怖袭击采取的行动。 风险评估和数学建模理论为恐怖主义量化分析或模型构建提供了方法，包括博弈论优化建模、复杂社会网络规划建模、可视化技术与计量建模等 [ 7 ]。付举磊等 [ 8 ] 使用社会网络理论构建“事件–时间–空间”关系网络模型，结合地理信息系统技术，分析东突恐怖活动的时空特征。王雷 [ 9 ] 等提出基于和声搜索算法优化的支持向量机的分级模型，对我国2008~2013年的突发暴恐事件进行分级研究。Estrada等 [ 10 ] 提出恐怖行动的三个阶段，引入风险指标估计可能影响区域经济绩效的潜在恐怖事件因素。郭璇等 [ 11 ] 提出基于事件树和概率风险分析的民航机场恐怖袭击风险评估模型，以降低民航机场恐怖袭击事件发生的概率和风险。Buscema等 [ 12 ] 使用基于拓扑的方法对受重大系统性恐怖主义活动影响并具有全球地缘政治影响的国家进行测试，预测恐怖袭击的空间模式。Lanouar等 [ 13 ] 使用马尔可夫机制转换模型研究恐怖袭击和政治暴力对突尼斯入境游客和过夜人数的影响。何晶等 [ 14 ] 提出一种基于多局域的恐怖组织网络择优增长演化模型以模拟恐怖组织网络的动态演化规律。宋艳等 [ 15 ] 研究了恐怖袭击事件下，政府和极端组织作为参与者基于现存设施布局的博弈选址问题。 以上工作的研究主要是特定场景下恐怖袭击事件的分析或风险评估，以及恐怖组织的行为分析和预测等问题。关于恐怖袭击风险问题，从研究背景来看，主要集中在事件信息的危害性评估和分级上，较少有基于面板数据框架的地区涉恐安全风险的研究。本文依据全球恐怖主义数据库(GTD)，运用空间统计方法对全球恐怖袭击事件发生的分异特征进行分析。从恐怖袭击危害性的角度，选取恐怖袭击事件数、恐怖袭击死亡人数、恐怖袭击受伤人数和恐怖袭击财产损害程度等指标构建地区涉恐安全风险评估指标体系，提出基于密度敏感稳健模糊核主成分分析(DRF-KPCA)的多维面板数据的分级模型。结合主成分方法提取出来的风险水平因子，运用最大似然估计方法建立随机效应面板顺序Logit模型，考察宏观经济和社会发展因素对地区涉恐安全风险的影响，并对回归模型进行预测绩效评价。 本文余下部分的结构安排如下：第2节给出地区涉恐安全风险评估与影响因素研究的方法；第3节是地区概况；第4节的实证研究中给出基于DRF-KPCA技术提取的地区涉恐安全风险分级结果，并建立非线性面板数学模型进行影响因素研究；第5节是结论。
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user: 3. 地区概况 全球各地区 1 恐怖活动随时间变化趋势明显，呈现先起后伏状态，多在2014年出现峰值，如图1所示。南亚、中东和北非是恐怖袭击频发地区，发生数约占全球的70%。2004~2014年间，各地区恐怖袭击事件发生数差距开始逐渐拉大，撒哈拉以南的非洲年均涨幅为51%，中美洲和加勒比海区、中亚以及澳大利亚和大洋洲年均涨幅不足5%。近年来，随着各国提升对恐怖活动的应对能力与打击力度，恐怖活动及伤亡人数逐渐减少，2014~2018年中东和北非恐怖袭击事件发生数呈现逐年下降的趋势，年均降幅为19%，伤亡人数年均降幅为30%。 图1. 1998~2018年恐怖袭击事件统计 本文运用ArcGIS 10.5中的核密度分析工具，对1998~2007年和2008~2018年两个不同时期恐怖袭击事件发生的空间分布特征进行可视化处理，将核密度值按ArcGIS自然分级为低值区、较低值区、中值区、较高值区和高值区五类，值区代表颜色分别为白色、绿色、黄色、橙色和红色，见图2。 从核密度分布图看，全球恐怖袭击事件发生的总体空间分布格局没有明显变动的经历，主要分布在中东和北非、南亚和撒哈拉以南的非洲。1998~2007年较高值区和高值区集中在中东和北非、南亚，完全处于低值分布的地区有东亚、中亚以及澳大利亚和大洋洲，如图2(a)所示。2008~2018年核密度值出现不同幅度的上升，已没有完全处于低值分布的地区，处于低值和较低值分布的地区有中美洲和加勒比海区、东亚、中亚以及澳大利亚和大洋洲，中值、较高值和高值区数量增加，东南亚和东欧逐渐出现高值与较高值区域，见图2(b)。 其次，基于ArcGIS10.5，利用标准差椭圆法定量分析1998~2018年恐怖袭击事件发生的总体轮廓和其所主导的方向，地图可视化结果见图3(a)，参数结果见图3(b)。 1998~2006年标准差椭圆重心表现为东西方向扩张强度明显大于南北方向，总位移约为3417 km，其中向东移动约3439 km，向南移动约111 km。在这一阶段，椭圆方位角为向北偏西转移约6˚，长轴与短轴均减小，椭圆总体分布范围在缩小。2007~2018年标准差椭圆重心的空间移动范围较小，总位移约为665 km，表明恐怖袭击活动空间聚集性较强，椭圆方位角表现为向北偏东转移约10˚，长轴与短轴均增加，恐怖袭击空间分布存在逐渐增大的趋势。 1998~2018年全球恐怖袭击事件空间格局可概括为先向北偏西转移，后向北偏东转移，整体呈现向北偏东移动的格局，且恐怖袭击事件发生的空间分布呈现先缩小后逐渐扩大趋势，中东和北非以及南亚的大部分国家一直处在椭圆内部。 图2. 1998~2018年恐怖袭击事件的核密度分布。(a) 1998~2007年；(b) 2008~2018年 图3. 1998~2018年恐怖袭击事件的标准差椭圆空间分布。(a) 标准差椭圆和重心转移；(b) 长短轴和方位角变化
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user: 5. 结语 如何展开地区涉恐安全风险评估与影响因素研究已经成为在研判地区未来的反恐态势、配置反恐资源时考虑的重要问题。本文基于DRF-KPCA和非线性面板模型对地区涉恐安全风险进行量化评估和影响因素研究，具有较强的信息挖掘和确定风险控制措施的作用。 本文首先借助空间统计方法，分时段明确地区恐怖袭击事件发生态势，以可视化方式实现安全预警。接着提出一种适用于地区涉恐安全风险量化评估的多维面板数据统计算法，通过计算每个地区截面的主成分因子实现了对各时间节点上的量化评估，获得的特征向量集为后续的分类提供了基础。与其他的主成分聚类算法相比较，文中所提算法的合理性和准确度都有提升。结合主成分方法提取出来的安全风险级别因子，运用最大似然估计方法建立随机效应面板顺序Logit模型，考察宏观经济和社会发展因素对地区涉恐安全风险水平的影响，结果显示模型辨识了大部分的地区涉恐安全风险等级，同时给出因素在地区涉恐安全风险水平确定中的作用机理，可以适应反恐风险监测及预警技术的需要。
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user: 摘要 新加坡双语政策生成于种族多元的独特历史境域，在实践的过程中秉持语言平等宗旨不断进行动态调整，在经济社会发展、民族和谐共生中取得了巨大的现实成效，成为推动族群认同、文化认同和制度认同的强大辅助性存在。半个世纪以来，新加坡双语政策构建国家认同积累了许多经验，并在铸牢中华民族共同体意识、塑造细化包容性教育设计、基于需要进行动态调整等方面，对我国双语政策和民族工作极具启发意义。
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user: 1. 引言 国家认同(national identity)是指认识主体对于自己生活于其中的、并作为认识客体的国家，持有肯定性的认识、态度、情感及信念 [ 1 ]。国家认同作为一种政治文化现象，西方学者对其研究的起步较早，英国学者安东尼·D·史密斯(2001)、美国学者塞缪尔·亨廷顿(2004)、菲利克斯·格罗斯(2003)以及曼纽尔·卡斯特(2004)等人，从不同层面对国家认同问题作了深入论述。近年来，国内学者对相关问题的研究也呈上升趋势，主要从国家认同的起源与内容、国家认同与民族认同关系等方向进行了深入研究，如李成明(2018)、吕越(2018)、薛洁(2020)等学者从多民族国家的角度探讨了国家认同构建的问题，刘莹(2016)、周少青(2017)等人则以俄罗斯、加拿大等国家为案例对国家认同构建问题进行了深入剖析。 双语政策是指一个民族群体学习并使用两种语言的教育政策，是多民族国家应对多语共存现象的基本策略。新加坡是学界双语研究的典型对象，自1965年独立建国后确定英语为共同语，把种族母语作为第二语文并开展强制性双语学习，逐渐形成了“英语为主、母语为辅”的教育状况。新加坡本国的著名学者周清海(1998)、郭振羽(1985)、吴元华(2008)等人，在相关著作中详细分析了双语政策及其实施成效和客观问题。目前我国对新加坡双语政策已有一些研究成果，多集中在双语政策的历史演变梳理、中新双语政策比较分析等方面，在新加坡双语政策和国家认同的二者结合分析上，学界新近成果主要有王维华(2017)、李文博(2019)等人的文章，但客观来说仍然相对匮乏。本文紧扣族群认同、文化认同以及制度认同三个维度，从新加坡双语政策多元种族渊源、政策动态调整中及其实践成效等层面入手，发掘双语政策推动国家认同构建的具体机制及其对我国的价值启示。
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user: 2. 种族多元：新加坡双语政策生成的历史溯源 相比于世界上其他双语国家，新加坡的双语教育存在显著特殊性，即以国际语言为第一语文、以民族母语为第二语文，这一现象形成的主要原因在于新加坡自身的多元种族历史和特殊语境下的政治利益纷争。 2.1. 种族历史构成双语政策建树的问题域 现代新加坡没有拥有主权的“土著”，因而呈现为无强势主导性的多元种族和语言特征。历史上的新加坡一直不是拥有固定人口的定居地，1819年被英属东印度公司购买后开始了被殖民化进程，移民才大量涌入并形成新加坡的三大种族：华人、马来人和印度人，形成了英文、马来文、华文、泰米尔文四大源流教育并存发展的教育传统。四大源流教育拥有各自不同的教育语言和培养体系，拥有不同的族群归属和语言服务对象。在新加坡殖民地时期，英国殖民政府大力推行英文教育，打压其他种族的母语教育，因此虽然不同源流的教育共时并存，但它们的教育质量参差不齐，语言教育发展极不平衡，造成了人才培养、种族矛盾、社会撕裂等许多现实问题。 新加坡建国后，政府制定教育政策时不得不严谨考虑国家的教育语言问题，因为无论单独以哪一种族的语言作为国语，都将引起其他种族的不满，从而影响种族和谐和国家稳定。而英语为主、母语为辅的双语政策有效化解了这一潜在威胁，它使得民众从种族性的局部认同逐渐转向建立在英语基础上的普遍认同，这种认同超乎各族利益之上，统一的公共话语促进了培养公民的国家认同感，人们能首先承认“我是新加坡人”，然后才承认“是华族人或马来人或印度族人” [ 2 ]。这样的语言政策有效减弱和化解了新加坡种族矛盾，促进了国家意识的增强和国家认同的构建。 2.2. 政治纷争造就双语政策的落地生根 上世纪60年代，新加坡夹在马来西亚与印度尼西亚两国博弈的中间，在动荡的东南亚政治关系中处境维艰。1959年，新加坡人民行动党上台执政，开始着手处理多元种族分化造成的族群分裂及暴力活动，李光耀当选为新加坡自治邦总理后，开始推动马来文作为共同语、其它语言共存的双语政策，并在1963年与马来西亚合并，印尼对此坚决反对并持敌对态度。随着1965年新加坡与马来西亚分离独立，种族关系紧张和冲突更加频繁，国内的马来人顾虑独立后自身地位下降，从而对当局保持怀疑甚至对抗态度，马来族与华族、与印度族以及印度族与华族之间互不信任，使得族群矛盾日益尖锐。再加上国外各种势力的干涉，族群矛盾时刻有发展成族群斗争的危险，严重影响了新加坡的团结和稳定。而基于殖民政府在华文、马来文、印度文学校都强制推行过英文教育的历史经验，英语在当时可以被多元种族所共同接受，这很大程度上成为政府选择英语为法定共同语言的原因。 另一方面，李光耀等人民行动党的高层多拥有深厚的英文教育背景，而新加坡的多语混杂局面给执政党带来了沟通困难，开展竞选演讲等政治活动时往往受到语言的限制。当时林清祥等亲共人士则熟练掌握了各种方言，在政治宣传上如鱼得水 [ 3 ]。因此，人民行动党积极推动英语作为共同语，不仅在政治上有利于各个族群团结，为新加坡创造和平稳定的发展环境，而且在选举中争得了语言上的主动权，增进了执政党与选民的直接互动，削弱党内的亲共势力并削弱反对党的民众基础，进而促进执政局面的稳定和政治认同的增强。