DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 随机矩阵非奇异的两个新充分条件 本节，我们利用第2节所获结果给出随机矩阵非奇异的两个新的充分条件。 定理3.1：设 为随机矩阵，若存在 ，使得 ， ， 则 是非奇异的，其中 ， ， 同定理2.5 证明：(反证法)假设 为奇异矩阵，则有 ，由定理2.5得 ，即 对于任意的 ，存在 ，使得 这与条件矛盾，故 是非奇异的。 定理3.2：设 为随机矩阵，若存在，使得 ， 则 是非奇异的，其中 ， ， 同定理2.6 证明：(反证法)假设 为奇异矩阵，则有 。由定理2.6得 ，即 对于任意的 ，存在 ，使得 这与条件矛盾，故 是非奇异的。
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user: 4. 数值例子 本节我们应用数值例子对本文所获结果与文 [ 3 ] 和 [ 7 ] 的结果进行比较。下例中统一取 。 例4.1：考虑随机矩阵. . 将定理1.2、定理1.3和定理2.5分别应用于随机矩阵 ，经计算得到 的非1特征值包含集 ， 和 ，其关系如图1所示，图中星号表示随机矩阵 的特征值，蓝色区域表示 ，黄色区域表示 ，绿色区域表示 。由图1知， ，因此 更精确地定位了随机矩阵 的非1特征值。 例4.2：考虑随机矩阵 . 将定理1.2、定理1.4和定理2.5分别应用于随机矩阵 ，经计算得到得到 的非1特征值包含集 ， 和 ，其关系如图2所示。图中星号表示随机矩阵 的特征值，蓝色区域表示 ，黄色区域表示 ，绿色区域表示 。由图2知， ，因此 更精确地定位了随机矩阵 的非1特征值。 例4.3：考虑随机矩阵 . 图1. Φ(A)、Γ stol (A)、Θ sto (A)的比较 分别将定理1.3和定理2.5应用于随机矩阵 ，经计算得到 的非1特征值包含集 和 ，其关系如图3所示。图中星号表示随机矩阵 的特征值，蓝色区域表示 ，黄色区域表示 。由图3知定理1.3所给区域 和定理2.5所给区域 互不包含。 下面我们比较定理2.5和定理2.6。 例4.4：利用MATLAB代码： K=10; A=rand(k，k); A =inv(diag(sum(A')))*A. 随机产生100个随机矩阵，观察其对应非1特征值包含集的关系见表1。表1显示绝大部分情况下 图2. Φ(A)、B stol (A)、Θ sto (A)的比较 图3. Γ stol (A)和Φ(A)的比较 Table 1 The comparison of Φ(A) and T(A 与 包含关系 二者互不包含 个数 85 3 12 表1. Φ(A)和T(A)的比较 Table 2 The comparison of T(A)， Γstol(A) and Bstol(A 与 的包含情况 个数 2 98 与 的包含情况 个数 1 99 表2. T(A)和Γ stol (A)、B stol (A)的比较 定理2.6给出的特征值包含区域比定理2.5给出的特征值包含区域更精确。 例4.5：为了进一步的探讨 和 、 的关系，利用MATLAB代码： K=10; A =rand(k，k); A =inv(diag(sum(A')))*A. 随机产生100个随机矩阵，考察其对应的非1特征值包含集的关系及其个数见表2。表2显示绝大部分情况下定理2.6给出的特征值包含区域比文献 [ 7 ] 所给的特征值包含区域更精确。
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user: 摘 要 针对海量短信文本的挖掘过滤需要很大的存储空间以及更强的计算能力，提出一种基于MapReduce的朴素贝叶斯的垃圾短信过滤方法；基于改进的朴素贝叶斯垃圾短信分类算法，利用MapReduce模型并行化对海量数据处理的优势进行短信文本的训练和测试。实验表明：利用计算集群实现海量垃圾短信过滤在召回率、查准率方面有所提高，垃圾短信过滤效率随着集群规模的扩增而提升较快。 关键词 :垃圾短信，短信过滤，朴素贝叶斯，MapReduce
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user: 1. 引言 由于手机普及率的提高和短信通信费的低廉，垃圾短信已经严重侵扰到了手机用户的正常生活，诈骗短信更是使不少用户蒙受损失。《2015上半年中国移动互联网安全报告》显示，全国垃圾短信数量高达199亿条。所以为广大用户建立起来一个可靠、准确、高效、智能的短信过滤平台，对手机短信实施有效的管制，具有重要的意义和价值。 当前垃圾短信过滤技术主要分为基于关键词和基于短信内容的过滤。前者要求只要短信中包括的敏感词汇超过一定数目就被认定为垃圾短信，该方法简单但是误判率比较高；一种是基于短信内容的过滤，通过机器学习的方法把短信自动分为正常短信和垃圾短信。通过对基于机器学习的短信文本自动分类 [ 1 ] 常用算法朴素贝叶斯 [ 2 ] 、SVM [ 3 ] 、KNN [ 4 ] 、人工神经网络算法等有缺点进行分析，选取简单高效的朴素贝叶斯算法。针对海量短信数据，本文提出基于MapReduce的朴素贝叶斯垃圾短信过滤方案，将垃圾短信过滤过程移植到云计算平台，充分利用云计算平台对海量数据的高效存储和处理能力，通过MapReduce模型对垃圾短信过滤过程进行并行化处理，实现垃圾短信高效、智能的过滤。
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user: 2. 关键技术 2.1. MapReduce模型 MapReduce模型 [ 5 ] 是一种能在大型计算机集群上并行处理海量数据的框架模型，是Hadoop的三大核心技术之一，由Google公司首先提出。MapReduce模型作为一种简化的并行计算模型，编程模型借鉴了函数式语言中map和reduce函数的启发，将数据处理过程抽象为Map阶段和Reduce阶段： (1) 在Map 阶段，MapReduce模型接受键值对 作为数据输入，经过映射，聚合所有具有相同的 key 值的中间结果的value值，产生一组键值对 形式的中间结果。 (2) 在Reduce 阶段，以Map的中间结果作为Reduce函数的输入，把具有相同Key值的中间结果进行汇总处理，输出最终结果 。 整个Map/Reduce框架下处理海量数据的流程图如图1所示。 2.2. 短信特征提取 除了分类算法，特征提取很大程度上影响文本分类效果。特征提取 [ 6 ] 主要通过某个特征评估函数映射(或变换)的方法，选择代表意义较强、分类性较好的特征项进行文本表示，组合成文本向量。常用的特征提取方法有TF-IDF，信息增益(IG)，互信息(MI)，卡方统计量方法等。经过分析，本文选择TF-IDF 图1. MapRedeuce处理海量数据流程图 作为特征提取的标准 [ 7 ] ，根据TF-IDF算法度量文本中每个词项的权重，挑选具有较高权重的词项作为文本的特征次。词语权重计算是利用tf和idf的乘积来实现的：Weight ＝ tf * idf。 基于TF-IDF作为特征提取的标准 [ 8 ] ，创造性提出一种基于词项多种因子的特征次选择算法，将词项的TF-IDF、词性与词长因子构造综合评估函数。如此所抽取出的特征词较不加任何因素的TF-IDF方法更能准确地表征文本内容，同时也克服TF-IDF等算法无法解决的高频但无实际含义词项的误判问题，提高了文本特征词选取的准确率。基于词项TF-DF、词性以及词长等因子计算表征文本D中每一个词项term，重要性的总权重分值，如式(1)所示。 (1) 其中， 表示当前文本D中的第i个词项， 表示词项对应的TF-IDF权重分值， 表示词性权重分值， 表示词长权重分值，而 则表示词项 的不同因子在决定其在文本中重要性的比例系数。
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user: 3. 朴素贝叶斯短信文本分类 由于分类算法中SVM算法复杂程度过高，不适用于大规模的文本，本文采用经典文本分类算法朴素贝叶斯算法 [ 9 ] 。基于改进的朴素贝叶斯短信文本分类过程： (1) 将短信文本表示为特征向量 ，其中，t k 表示第k个特征项，表示特征向量空间的一个向量 (2) 定义短信类别 ，本文定义两种类别包括正常短信和垃圾短信。某个未知类型的短信的特征向量T，用贝叶斯公式计算T属于类 的概率。 (2) 在上面公式中 表示在T条件下 发生的概率，即T属于 类的概率。 表示 类的先验概率，即 表示T在 类出现的概率，P(T)表示特征的先验概率。 (3) 假设短信文本之间不存在依赖关系，即样本的特征向量之间是独立的，计算 ，由式子(3)计算出联合特征向量下的概率 (3) 最后计算出 的最大项作为最终分类。 (4) 当有一个未知类别的短信样本T，贝叶斯分类法预测T属于具有最高后验概率的类 ，其成立的条件为：当且仅当 ， 且 ， 。 (5) 当利用朴素贝叶斯分类器对短信进行分类时，易产生分类错误，通常用户可以接受将垃圾短信判定为合法短信，但是不能接受将合法短信被误判为垃圾短信。设定一个阈值R对朴素贝叶斯方法进行改进，令 ，当K大于R时，分类器将样本T识别为垃圾短信。
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user: 4. 基于MapReduce的朴素贝叶斯垃圾短信过滤设计 4.1. 方案总体设计图 垃圾短信过滤分类器的设计由训练过滤部分和过滤部分组成 [ 10 ] ，朴素贝叶斯垃圾短信文本分类流程图如下图2所示。 根据算法流程图，将训练模块和过滤模块共有的短信文本预处理部分抽离出来，独立成预处理模块，提高代码的重用效率，将预处理部分抽离出来。基于预处理部分耗费大量的时间和计算资源，本文对预处理部分进行Mapreduce并行化改进，预处理部分MapReduce模型如表1。 图2. 朴素贝叶斯垃圾短信文本分类流程图 Table 1 The MapReduce model of preprocessing modul MapReduce 功能 对需要预处理短信文本内容进行分词等处理 输入 需要预处理短信文本内容 输出 预处理后的邮件特征向量的词汇总数及每个词汇向量的频率 表1. 预处理模块MapReduce模型 4.2. 分类器构建 目前挖掘分类技术 [ 11 ] 只能处理结构化的数据，将短信文本数据进行预处理，从非结构化数据变成了结构化数据进行挖掘分类。在云计算的技术环境下主要分三个步骤来完成分类器的训练工作： 步骤一：文本的分布式预处理 将待处理短信文本存储在分布式文件系统HDFS的不同DataNode中，本文选择适合文本分类的方法Sequence File，将每个短信小文本按类别归并为大文件以键值对的形式存储，每个文本占据一行，添加一个全局标号fileId。之后采用中科院的ICTCLAS分词系统，对文本进行分词，去除停用词、词频统计，最中生成排序引文件。 步骤二：文本的分布式特征选择 利用MapReduce对特征选择过程进行分布式并行设计，本文采用基于词项多种因子的特征次选择算法，将词项的TF-IDF、词性与词长因子构造综合评估函数，以此来选择代表意义较强、分类性较好的特征项进行文本表示，组合成新的文本向量。如此所抽取出的特征词较不加任何因素的TF-IDF方法更能准确地表征文本内容，同时也克服TF-IDF等算法无法解决的高频但无实际含义词项的误判问题，提高了文本特征词选取的准确率。 步骤三：贝叶斯短信文本过滤模型的分布式并行训练 通过对朴素贝叶斯算法和并行策略的分析，在Hadoop平台上设计了基于朴素贝叶斯算法的短信训练模型，构件朴素贝叶斯分类器。 4.3. 分类器测试 通过分类器对短信文本测试过程采用两轮MapReduce的方法，流程图如图3所示。 第一轮MapReduce对短信进行分词和去除噪声。每个Map函数接收一个短信数据块，输入键值对： ，经过分词处理，输出中间结果 。每个Reduce函数接受Map的输出结果，合并具有相同Key的value 值，得到各词条的数量统计以及计算得各词条的概率，输出结果为< key(类别｜词条)，value(“合法概率|垃圾概率”)>键值对，从而产生相应分词的词条计数结果文件，供第二轮MapReduce使用。 第二轮MapReduce计算概率比较大小。Map阶段是对输入键值对< key(类别｜词条)，value(词频)>的格式转换，通过拆分输入信息Key得到短信的标识，将一条短信的各个分词集中一块，并以此做输出的Key。Reduce阶段运算相应的结果，输出格式为 ，如果Value 值为T则表示是合法短信，否则为垃圾短信。
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user: 5. 实验结果和分析 5.1. 实验环境搭建 在实验室局域网环境下搭建了包含5个节点的云集群，各主机的机器名及分配的IP地址如表2所示。 图3. 分类器短信文本测试流程 Table 2 Cloud cluster host machine name and IP address allocation tabl 功能 机器名 IP地址 Tag标记 Namenode (jobtracker) hadoop.master 202.206.219.60 A Datanode (tasktracker) hadoop.slave61 202.206.219.61 B Datanode (tasktracker) hadoop.slave62 202.206.219.62 B Datanode (tasktracker) hadoop.slave63 202.206.219.63 B Datanode (tasktracker) hadoop.slave64 202.206.219.64 B 表2. 云集群主机机器名及IP地址分配表 本课题实验数据采用中国移动通信研究院所提供的人工标注的数据，其中训练集包含样本短信30000 条，测试集包含短信30，000条。实验在两种环境下进行性能测试。实验A是在普通的PC单机上基于传统的朴素贝叶斯短信过滤算法进行短信学习和分类；实验B是在Hadoop集群(单节点)上基于MapReduce的朴素贝叶斯短信过滤算法进行短信学习和分类。 5.2. 实验评估标准 本课题采用查准率(Precision)，召回率(Recall)，加速比(Speed-up Ratio)作为对垃圾短信过滤器性能的评价指标。 查准率 P(Precision)：经分类器判断，被判为垃圾短信的所有短信中确实是垃圾短信的比例，反映过滤器辨识垃圾短信的能力。 召回率 R(Recall)：实际情况中所有属于垃圾短信的文本，经分类器判断，识别出的垃圾短信占实际垃圾短信总数的比例，反应过滤器的过滤能力。 加速比(Speed-up Ratio)：系统执行同一个任务，在系统改进前后所用时间的比例，反映系统执行效率的高低。 5.3. 实验结果分析 (1) 基于MapReduce的贝叶斯短信过虑算法与传统的朴素贝叶斯短信过滤算法的实验结果如下表3所示，在查准率和召回率上实验性能对比如下表4所示。 由表4的实验数据对比可以发现，基于MapReduce的改进的贝叶斯短信过滤算法与传统的朴素贝叶斯短信过滤算法在查准率和召回率上有所提高。 (2) 测试基于MapReduce的贝叶斯短信过滤算法与传统的朴素贝叶斯短信过滤算法的加速比数据如表5，加速比性能对比如下图4。 图4. 不同节点下加速比线性图 Table 3 The results of the experimen 实验组别 邮件类型 判为合法短信 判为垃圾短信 实验A 合法短信 7959 1781 垃圾短信 2678 17582 实验B 合法短信 8471 1269 垃圾短信 1589 18671 表3. 实验结果 Table 4 Comparison of experimental performanc 实验组别 查准率/% 召回率/% 实验A 86.78 90.80 实验B 92.15 93.63 表4. 实验性能对比 Table 5 Speedup of single machine and different node 节点个数 单机 1 2 3 4 时间(s) 138.1 159 119.7 97.6 75.3 加速比 0.86 1.15 1.41 1.83 表5. 单机以及不同节点时加速比 分析得知： (1) 在一个节点的情况下，由于从节点本身的TaskTracker和DataNode等的运行开销，加速比小于1，反而不如单机程序效率高。 (2) 当大于一个节点时，随着节点树目增加，加速比随之增加，各阶段的加速比越来越大，说明各个阶段的MapReduce过程得到了分布式并行运行，作业的并发程度高，运行效率高。
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user: 6. 总结 经过软硬件平台的搭建和实验分析，本文提出的基于MapReduce朴素贝叶斯垃圾短信过滤方案，一方面对特征选择和朴素贝叶斯算法进行改进，提高了垃圾短信过滤的召回率和查准率；另一方面引入MapReduce模型，对分类过程进行并行化处理，提高短信文本学习和分类的过程。同时垃圾短信过滤的处理对其它的微博、留言等其它短文本的过滤具有借鉴意义。
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user: 摘 要 推荐系统中的用户隐私保护问题是当前的一个研究热点。以推荐系统服务器不可信为前提，提出了一种基于代换加密的隐私保护协同过滤算法。用户在客户端对评分信息进行代换加密并提交给推荐服务器，服务器则根据收集的评分密文信息进行协同过滤推荐。提出了一种无语义条件下的用户模式相似度计算方法，用以在隐私保护协同过滤中确定每个用户的近邻，进而对用户的评分密文进行预测。实验结果验证了该方法相对于传统协同过滤推荐算法的优越性。 关键词 :隐私保护，协同过滤，推荐系统，代换加密
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user: 1. 引言 随着计算机网络和电子商务的迅猛发展，推荐系统成为企业提高市场竞争力的重要工具。作为一种信息过滤技术 [ 1 ] ，推荐系统能够利用客户对产品项目的历史评价来分析客户的消费模式，从而实现对客户的个性化信息推送，在帮助客户摆脱信息过载困境的同时，为企业创造更多的商业利益。例如，美国亚马逊公司至少有20%的销售利润来自于推荐算法 [ 2 ] 。协同过滤(Collaborative Filtering， CF)是目前应用最为广泛的一种推荐算法，它利用用户消费行为上的相似性来为来实现个性化的推荐。通常，用户的历史信息越详尽，推荐结果则越精准。然而，对用户数据的深度分析与挖掘会对用户的隐私造成严重的威胁。Calandrino等 [ 3 ] 的研究证明了利用项目评分和用户相似度矩阵来进行推演攻击的可行性。这导致了用户对个人隐私信息的普遍担忧。Kobsa的研究 [ 4 ] 表明，70%~89.5%的互联网用户认为个人隐私信息面临泄露风险。因此，如何在保护用户隐私的前提下实现准确的推荐，成为目前推荐系统领域的一个研究热点。 针对这一问题，一系列隐私保护方法近年来被提出，主要包括随机干扰方法 [ 5 ] [ 6 ] 和分组匿名方法 [ 7 ] 。这些方法的核心思想是把推荐服务提供者(service provider， SP)作为不可信的实体，用户的信息必须经过相应的处理后才能提交给SP。然而，虽然随机干扰方法能够有效保护用户的历史信息，但却无法防止SP根据产生的推荐结果来推测用户的行为特征；分组匿名方法虽然能够将个人的行为模式泛化，但却需要用户之间建立信任关系并充分交换信息。因此，这些方法在实际应用中都具有一定的局限性。 本文提出一种基于隐私保护的协同过滤推荐算法，用代换密码来保证用户评分信息的语义安全，同时设计无语义前提下的相似度计算方法，使得推荐算法在无法获取用户评分语义的情况下，仍然能够为用户提供较为精准的推荐。实验结果验证了该方法的可行性。
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user: 2. 基于隐私保护的推荐系统 2.1. 基本框架 本文提出的隐私保护推荐系统采用客户–服务器结构。用户和推荐算法分别处于客户端和服务器端，并各自完成相应的数据处理过程。系统的基本流程框架如图1所示，主要包括以下几个步骤： (1) 首先，每个用户在客户端自主地定义评分符号集合(密文空间)，符号所代表的评分语义不对外公开； (2) 每个用户用自定义的评分符号对项目进行评分，并将评分信息上传到服务器； 图1. 隐私保护CF算法框架 (3) 服务器收集到所有用户加密后的评分信息，建立用户–项目评分矩阵； (4) 服务器上的推荐算法根据用户–项目评分矩阵计算用户相似度矩阵，并利用本文所提算法产生各用户对未评分项目的预测评分，预测结果对外发布； (5) 每个用户根据服务器发布的预测结果，根据自定义的符号语义，提取出推荐信息。 本文后续内容对以上关键步骤进行详细阐述。 2.2. 评分信息的代换加密 协同过滤的基本原理是根据所有用户的历史评分信息来推荐用户可能感兴趣的项目。设用户集合为 ，项目集合 。用户u对项目i的评分记为r ui 。设项目评分符号明文空间为P，任意元素 具有指定的语义。以Netflix网站的电影评分为例，明文空间为 ，其中“1”表示非常不喜欢，“5”表示非常喜欢。 在隐私保护推荐框架下，用户首先在客户端自行定义自己的密文空间C，其元素数量与明文空间相同，即|C|=|P|。对于每个用户，C中的元素完全由用户自主确定。例如，以电影评分为例，一种可能的明文-密文对代换映射为：{(1，●);(2，◇)，(3，□)，(4，▲)，(5，■)}。由于每个用户的密文空间是自由设定的，因此确定这种映射关系的密钥是完全随机的。代换加/解密的另一个优点是计算代价极小，不会对客户端的性能产生明显的影响。 采用以上自定义的评分符号，用户对各项目进行评分，并上传至服务器。服务器在收集到所有用户的评分信息之后，即可构建用户–项目评分矩阵，如表1所示。 需要指出的是，推荐算法的预测结果也是用各用户自定义的评分符号来表示的，最终由用户自己在客户端提取推荐结果的语义。不可信的服务器由于不掌握密钥(映射关系)，因此无法推测用户的评分倾向。 Table 1 User-Item rating matri i 1 i 2 …… i n u 1 X X Y u 2 # & & . . . u m ▲ ▲ ◇ 表1. 用户–项目评分矩阵 2.3. 用户相似度计算 为了预测用户u对项目i的评分r ui ，协同过滤算法首先要确定与用户u最相似的K个邻居，然后综合这些邻居的评分，给出对r ui 的预测。这就涉及到用户相似度计算的问题。由于评分矩阵中所有评分的语义都被加密屏蔽，因此传统的相似度计算方法(例如余弦相似度、Tanimoto系数和皮尔逊相关系数等)都不再适用。 针对这种无语义条件下的相似度，本文提出模式相似度的概念及其计算方法：给定两个用户 和 ， 是两个用户共同评价的项目集合。 和 分别为 和 对 的评分序列。用户 和 的模式相似度分别为： (1) 其中， 是两个用户共同评价的项目数量。 是两个序列 和 之间的CR系数(Correct Rand Index) [ 8 ] 。CR系数是一种用来考察聚类算法性能的指标，其实质是度量两个聚类结果序列的匹配程度。根据给定的数据集，设 ， ，则两者的CR系数为: (2) 其中t hl 表示被评分为 和 的项目数量，t h 表示被u 1 评分为 的项目数量，t l 表示被u 2 评分为 的项目数量。CR系数的取值范围为[−1， 1]，越接近1，表明两个评分序列的一致程度越高。例如，设u 2 = {X， X， Y， X， Z， Z}，u 6 = {▲，▲，■，▲，◇，◇}，那么这两个评分序列的CR系数为1。 另外，我们认为 越大，评分序列携带的信息量也越大。因此，在CR系数相同的情况下，序列长度越大，则用户相似度越高。从公式(1)可以看出，两个序列的一致性越高、序列长度越大，则它们的模式相似度越高。 计算任意两个用户的模式相似度，可以得到用户模式相似度矩阵： 主对角线上的元素被置为0。显然，S是一个对称阵。 2.4. 评分预测 为了预测用户u对项目i的评分r ui ，首先根据用户模式相似度矩阵选择出u的K个邻居。每个邻居都对r ui 给出自己的预测，最后将K个结果聚合为最终结果。 给定用户u及其邻居u’的评分序列，首先要找出二者密文符号之间的对应关系，才能根据u’对i的评分来预测u的评分。这里，我们利用“熵”来确定这些对应关系。设A为一随机变量，熵的计算公式为： (3) 其中p xi 表示A的值等于a i 的概率。熵越小，代表随机变量的确定性越高。 例如，设u 1 和u 9 的评分序列如表2所示。 对于u 9 的每个评分符号，统计其对应u 1 的各评分符号的频次，则可建立频次矩阵如表3所示。 对频次矩阵的每一行，计算相应评分符号的熵，可得H(●)=0，H(▲)=1，H(■)=0.918。 选择熵最小的行，并将行符号与频次最高的列符号建立对应关系。在本例中第一行熵最小，“●”对应符号“Z”。在建立一对符号的对应关系后，对频次矩阵进行更新，并从频次矩阵中删除该行。重复以上步骤，直到频次矩阵的所有行均被删除，两个用户的评分符号间的一一对应关系即可建立。本例中，根据熵最小首先可确定“●”对应“Z”，更新对应关系表后可确定“▲”对应“X”、“■”对应“Y”。最后，由于u 9 对i 32 的评分为“●”，而“●”对应“Z”，因此u 9 对i 32 的预测为“Z”。 根据以上预测方法，K个邻居均给出对目标项目的评分预测。设K个邻居为 ，他们与用户u的模式相似度分别为 。K个预测值为 ，均属于用户u的密文空间C。对C中的每个元素c，统计在c在K个预测值中出现的加权次数： ，其中 最后，加权次数最多的元素即为最终的预测结果： 。 具体实现算法流程如下： 输入：带有缺失值的用户项目评分矩阵R，邻居数K 输出：更新的评分矩阵R Table 2 The example of rating sequenc i 1 i 3 i 7 i 15 i 18 i 20 i 23 i 39 i 90 i 32 u 9 X X Y X Z X X X X ? u 1 ● ● ▲ ● ■ ■ ● ■ ● ● 表2. 评分序列示例 Table 3 Frequency matri X Y Z ● 0 0 4 ▲ 1 0 1 ■ 0 1 2 表3. 频次矩阵 1) 对任意两个用户，根据式(1)计算用户模式相似度，得到用户模式相似度矩阵S； 2) for每个待预测评分r ui { 3) 在S中选出与u具有最大相似度的K个邻居； 4) 根据式(2)确定u和N k 的评分符号对应关系，并给出预测值 ； 5) ； 6) 对u的密文空间C中任意元素c； 7) 根据式(3)统计c在 中的加权次数count(c)； 8) 根据式(4)输出最终预测 并填充入R;} 9) 输出R； 根据算法输出的用户项目评分矩阵R对外发布。用户自行读取R中的相应行，然后对预测评分进行逆置换，即可读取出推荐信息。
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user: 3. 实验及结果 本文采用MovieLens数据集和Netflix数据集对所提出的方法进行性能评估。MovieLens数据集包含943名用户对1682部电影的100，000个评分，每个用户至少参与20部电影的评分。Netflix数据集从Netflix Prize数据集中抽样而得，包括1000个用户对712部电影的评分。在每组实验中，我们取80%数据为训练数据，20%为测试数据，进行5折交叉验证。我们以传统的非隐私保护CF算法为对比基准，对本文提出的隐私保护CF算法在预测准确率(Precision)和平均绝对误差(MAE)两个方面进行了测试和比较。预测准确率为正确预测的项目数与总预测数的比值。平均绝对误差定义是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均，在本实验中，表示预测值与实际值的平均差。另外，在传统CF算法中，我们分别采用了余弦相似度、Tanimoto系数和皮尔逊相关系数作为用户相似度的度量，K的取值为 。 对MovieLens数据集的实验结果如图2和图3所示。由图2可以看出，预测准确率随着K值的增大逐渐提高，当K大于30后则趋于稳定，说明相似度高的邻居越多，预测准确率越高。另外，隐私保护CF算法在预测准确率上(大于0.4)明显高于传统CF算法(小于0.38)，这说明本文提出的基于密文序列匹配的用户相似度计算方法以及评分预测算法在预测准确率上比传统CF算法具有更好的性能。但是，从平均绝对误差来看，如图3所示，隐私保护CF算法的MAE比传统CF算法略高一些，这是因为在隐私 图2. 预测准确率对比(MovieLens) 保护CF算法中，评分信息的含义被屏蔽，使得用户之间的评分失去的可比较性，从而导致总体预测误差增大。从实验结果来看，隐私保护CF算法的MAE平均比传统CF算法高5%~7%，这是为实现隐私保护而付出的必要的和可接受的代价。 实验在Nexflix数据集上得到了相似的结果(如图4和图5所示)。隐私保护CF算法在预测准确率上优于传统CF算法，但平均绝对误差则高于传统CF算法。例如当K = 30时，隐私保护CF算法获得最好的性能，其准确率比传统CF算法高约8%~10%，但平均绝对误差也比传统CF算法大8%~10%。从总的趋势来看，随着K值的增长，预测准确率逐渐增长，平均绝对误差则逐渐降低，说明推荐算法的性能越来越好，当K值增长到20~25时趋于平稳。 在两个数据集上的一致结果证明了隐私保护CF算法的有效性和鲁棒性。
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user: 4. 结束语 本文基于推荐系统服务器不可信的前提，提出了一种实现隐私保护的协同过滤推荐框架及其实现算 图3. MAE对比(MovieLens) 图4. 预测准确率对比(Netflix) 图5. MAE对比(Netflix) 法。用户通过定义自己专用的代换密码机制，实现对评分信息的加密。推荐服务器则通过本文提出的隐私保护推荐算法来预测用户的项目的评分。最后用户再根据推荐服务器的预测结果来提取推荐信息。本文提出的隐私保护协同过滤推荐方法的优点在于，用户评分的真实含义仅能由用户自己定义和读取，推荐服务器或其他用户无法根据用户的评分来推测用户的偏好特征。同时，该方法能够以较小的计算代价和通信代价来实现隐私保护和精确推荐。本文提出的基于隐私保护的协同过滤推荐算法能够在保护用户隐私的前提下广泛应用于多种评分系统和推荐系统，具有广阔的应用前景。
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user: 摘 要 地球是个生态系统，人们将储存在其中碳源人为大量释放到大气中，挑战着这个系统的稳态。于是二氧化碳气体在地球这个大的生态系统中浓度持续增长，而其带来了一系列问题，如提高了全球的气温，提升了全球初级生产力，海洋浮游植物大量繁殖、海洋酸化、全球频繁出现藻类的大爆发现象、而且这些问题在不断加剧中。淡水蓝藻由于具有对二氧化碳竞争利用的优势(还有其它优势)，在淡水藻类群体中脱颖而出，大量生长。所以二氧化碳压力可能是导致蓝藻水华大面积、全球性、持续爆发的主要驱动力。 关键词 :蓝藻水华，生态系统，碳压力，初级生产力
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user: 1. 引言 为什么蓝藻水华会爆发？蓝藻爆发的原因是到底是什么？在早期研究蓝藻爆发的文章中，分析方法从最初的简单的线性相关到后来的CCA (典范对应分析)、PCA (主成分分析)等多因子分析方法，研究范围从一个湖泊的长期监测到流域大尺度调查研究，从简单的描述到数学模型，只看到加入的环境变量不断增多，图形越来越复杂，可是到底谁是主要的幕后推手呢，反而越来越不清楚，进入了多元化和模型化的怪圈，无所适从。 结合近些年时常报道的二氧化碳排放、蓝藻爆发、青岛浒苔泛滥、南极冰川融化、海洋生态系统破坏等等这些现象其实很容易发现，这个有着紧密的联系-地球生态系统在宏观上正在发生恶化。这个恶化背后其实都有一个共同推手，就是碳排放，以二氧化碳为主的碳气体增加在悄悄改变着我们这个地球的方方面面，这个看似简单的生态因子在悄悄地干着改变着地球的生态系统的大事。
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user: 2. 地球是个大的生态系统 生态系统指在自然界的一定的空间内，生物与环境构成的统一整体，在这个统一整体中，生物与环境之间相互影响、相互制约，并在一定时期内处于相对稳定的动态平衡状态。地球及其包裹的大气层也是个大的生态系统，所以地球生态系统依靠其生源要素保持着一个相对稳定的动态平衡。而当某些要素出现剧烈动荡，可能就会打破现有的动态平衡状态。 随着人类活动的需要，石油、煤、天然气等的碳源的伴随人类的发展被源源不断地从地壳里释放到大气中，造成大气二氧化碳浓度的持续升高 [ 1 ] [ 2 ] 。 从1958年起，气候学家就在美国夏威夷的冒纳罗亚火山上持续测量二氧化碳浓度，测量结果显示，二氧化碳的浓度正在持续上升，而且上升趋势与全球的化石燃料燃烧相关(图1)。而在2014年4月的每一天测出的二氧化碳平均浓度，都超过了400 ppm。这是过去近100万年、甚至可能更长的时间里，都未曾发生过的事。 如图1，我们可以看到，从1700年到1850年左右，二氧化碳增长还是比较平缓，1850年到1960年左右，增长斜率变大，这个斜率一直持续到19世纪70~80年代，而此后到至今，二氧化碳增长的斜率明显高于之前，说明这个阶段二氧化碳浓度有加速升高的态势，进一步讲，这个加速升高意味着地球生态系统调控能力的减弱，在向另一个状态过渡。而另一个状态是不是稳定也不得而知，但二氧化碳浓度的提升后的一个效应就是气温的持续升高 [ 3 ] 。 图1. 大气中二氧化碳变动
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user: 3. 海洋发生了什么 海洋对CO 2 的作用宏观表现是汇，至少目前如此 [ 4 ] [ 5 ] 。但是海洋的容纳能力是无穷么? 在海洋中，碳循环过程可以分为两个子循环过程，首先，在混合层内存在光合氧化过程。这是因为表层海水中的浮游植物能够吸收二氧化碳，并在光的作用下生产有机物，但这些生物寿命很短，死亡很快，于是腐败氧化，放出二氧化碳，使表层海水中二氧化碳经常处于过饱和状态。另外，这些死亡生物还有一小部分会下沉到海水深处，在深海中腐败氧化，这一循环过程对大气二氧化碳的贡献目前还不清楚。另一个循环过程是含钙的有机物在深海中溶解为碳酸盐，其中一部分又在高纬度地区通过海水涌升回到表层海水中来，上述两个循环都是不闭合的 [ 1 ] 。 王明星通过计算得知，仅由海水中碳酸盐系统对大气CO 2 含量增加的缓冲能力是很有限的。计算结果表明，如果大气中CO 2 含量持当前速率以指数形式稳定增长，至2050年，即使达到平衡，海水碳酸盐系统仅能容纳约百亿吨CO 2 ，远低于当前人类使用矿物燃料向大气排放CO 2 量的40% [ 1 ] 。而更早的研究认为，从1800年到1994年，海洋吸收了人类活动(例如燃烧木材，煤炭，石油或天然气)所排放的二氧化碳总量的48% [ 6 ] 。所以海水碳酸盐系统的减弱是海洋吸收二氧化碳能力正在衰退 [ 7 ] [ 8 ] 。而南大洋近期局部的碳沉降的增加也是对碳压力不断增加的一种被动调整 [ 9 ] 。 其实，除了海洋浮游植物生产力增加外，大型海藻生产力也在增加(图2)。类似的现象发生在中国的青岛和海南海岸线上，我们不清楚这些海藻的来源地在哪里，只看到一年年的增多。 另一方面，持续增长的碳压力是海洋酸化问题逐渐严重，海洋生态系统也再不断恶化。Ivan Nagelkerken对623项已发表的实验数据进行分析，这些实验覆盖了从热带到北极的多个水域，涵盖了从珊瑚礁、大型褐藻林到开放海洋多种生态系统(图3) [ 10 ] 。研究结果表明二氧化碳排放造成的海洋酸化与变暖预计将提高海洋初级生产力，主要是海洋浮游植物大量增加，但这通常不能转化为二级生产(浮游动物和较小鱼类)，这表明在海洋酸化情况下海洋食物产量会降低。而Ivan则指出，在更温暖的水中海洋动物的代谢率也更高，需要更多食物，而食肉动物可得到的食物却更少，因此从食物链顶端向下很可能会发生物种崩溃(图3)。 图2. 法国岸边海藻 图3. 碳压力导致海洋生态系统变化 即，对于食物链系统，浮游植物和降解浮游植物的微生物一链得到加强，而其捕食者甚至更高等级的捕食者一链弱化，捕食者一链弱化宏观表现就是海洋渔业产量的不断下降，这对沿海居民和那些依赖海洋食物和贸易的人们影响巨大。如图4，珊瑚礁的大量死亡仅仅是这个变化的一个缩影。 这也是海洋生态系统对碳压力的被动适应的结果。
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user: 4. 淡水中发生了什么 二氧化碳的升高虽然客观上提高了全球的初级生产力，也应该包括陆地植被的初级生产力 [ 11 ] 。但是宏观研究结果却让人大跌眼镜，将海洋中储存的二氧化碳和大气中的二氧化碳相加时，其总和却超过了人类活动排放的二氧化碳总量 [ 5 ] [ 12 ] 。经过仔细分析，研究认为“多余的”二氧化碳来自于土地利用的变化，如森林采伐等。这表明，在1800年~1994年这段时间内，陆地生物圈已经成为二氧化碳的净产生源，而非储存器 [ 6 ] [ 12 ] 。 另一方面，CO 2 的升高给了淡水藻类提供了一个筛选条件，凡是对CO 2 利用效率高的生物就大肆生长。经常看到一些水生植物或藻类爆发的报道，如凤眼莲(水葫芦) (图5)，水浮莲(水白菜) (图6)，蓝藻等 [ 13 ] - [ 15 ] 。这类现象表现是只要此类植物水体适合生长，利用二氧化碳的优势往往让该植物迅速占据优势。计算发现，只要条件允许，单株凤眼莲1年可以产生1.4 × 10 8 棵分株，鲜重可达2.8 × 10 4 吨，这与其极强的固定二氧化碳能力密不可分 [ 16 ] [ 17 ] 。
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user: 5. 为什么是蓝藻总是脱颖而出 蓝藻水华备受重视的一个重要原因是某些蓝藻产毒(其中微囊藻毒素最为常见)，微囊藻毒素由于对人体有直接的危害而受到重视和广泛研究 [ 15 ] 。而淡水藻类众多，为什么偏偏蓝藻经常占据优势？这和它产毒关系不大，但与二氧化碳固定关系密切。蓝藻的生理学研究发现，蓝藻有利用CO 2 的优势，1) 类胡萝素。伴随着微囊藻水华的爆发，研究发现细胞内类胡萝卜素：叶绿色比率也在同步增加，使之在近紫外光强下(PAR 400~550 nm)也能保持较高的光合作用效率和二氧化碳固定效率 [ 18 ] ，此外，蓝藻还能产生一些屏蔽紫外线辐射的物质如三苯甲咪唑类氨基酸(MAAs)和伪枝藻酸(Scytonemin)等，也就在紫外线强烈的夏季比其它浮游植物类群有更大的生存空间 [ 19 ] 。2) 胞内伪空泡。蓝藻由于具备了伪空泡从而实现了在水环境中的自主升降，趋利避害 [ 20 ] 。最终也提高了对二氧化碳的固定效率。这些优势也使得蓝藻在和相似生态位上的绿藻和硅藻竞争中占据优势。 从宏观看，全球二氧化碳升高，以及由此导致的气温升高、极端天气发生概率的增加所导致的水体营养盐增加都直接促进了蓝藻的生长 [ 19 ] 。当然，从中观生态学角度讲，人类污染物向水体中的排放也直接促进了蓝藻的爆发，加速了湖泊的富营养化进程。正是这些内部原因和外部条件一起，导致了蓝藻的爆发和持续。 所以，我们从长江中下游湖泊群的调查中看到，长江中下游湖泊群蓝藻均有分布，且蓝藻在夏季绝大多数湖泊中占优势 [ 21 ] 。而从蓝藻所占比例随水体营养水平变化看(图7)，在水体营养水平较低一直到总磷0.1左右的时候，蓝藻比例急剧上升，其斜率可以反映其较之其它浮游植物类群的明显的竞争优势 [ 22 ] 。另外，所研究湖泊水环境主要分布在总磷log-0.5~log-2.0 (0.01 mg/L~0.316 mg/L)之间，正是蓝藻占据优势的区间，所以我们常常看到长江中下游湖泊中蓝藻问题十分突出。
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user: 6. 对策与展望 随着人类活动，人们对能源的需求不断加大，更多的碳源将被带到地表或大气中，慢慢地改变着这个星球的原有的生态平衡。在二氧化碳逐渐升高的过程中，我们看到了这个增长出现了加速的趋势，这 图4. 苏门答腊珊瑚礁漂白 图5. 苏州河水域出现大量水葫芦入侵 图6. 铺满水白菜的清水江 图7. 各浮游植物类群占夏季浮游植物总生物量的比例随总磷变化。1绿藻；2蓝藻；3硅藻；4甲藻；5隐藻；6裸藻 个趋势需要引起重视，因为加速意味着原有生态系统状态已经不能有效控制或吸纳这个增加，意味着生态系统在转变的过程中。 地表植被并没有预期的那样对这个增长予以吸纳，宏观上陆地反而在释放二氧化碳，这也与人们大肆砍伐，破坏树林等植被有着密切关系。我们寄希望于广袤的海洋，然而海洋对二氧化碳的吸纳也不是无穷尽的，也是有代价的，海洋酸化、原有生态系统逐渐解体等。 蓝藻问题也是如此，只是因为部分蓝藻有产毒能力而受到格外的重视。 在这个已经过量的碳压下，淡水藻中的蓝藻一旦符合其爆发的基本条件就会迅速生长，占据优势。而所谓的这些基本条件就如温度、磷、氮、食物网、光等等，而积极生长的结果就是蓝藻长期持续的发生。 所以，从根本上讲，还是人类对煤炭石油天然气资源的过渡开采和利用，减少对这些的资源的开采和使用，同时大力发展碳源回收相关技术，减少污染物向水体的排放将是解决这些问题的必然出路。
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user: 摘 要 翻转课堂是基于计算机和互联网技术的一种教学模式，它转变了传统课堂教学模式中教师与学生的角色。本文以数列极限为例研究基于翻转课堂理念的《数学分析》课程教学模式改革，包括该模式在日常教学中的设计流程和在实际推广中面临的挑战以及应对策略，为《数学分析》以及数学类专业课程的课堂教学模式改革提供参考。 关键词 :翻转课堂，数学分析，数列极限
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user: 1. 引言 “翻转课堂”译自“Flipped Classroom”，是指在教学过程中将学习的主动权由教师转移到学生，教师不再占用大部分的课堂时间讲授知识，而是让学生重新调整课堂内外的学习时间和方式，在课后通过视频、播客、微信等载体完成自主学习。教师将课堂上更多的时间用在与学生的讨论和交流上，用讲授法和协作法来满足学生的个性化学习需要，“翻转课堂”教学模式为学生创设了自由学习的空间，把学习主动权交给了学生，学生通过实践获得更真实、自主的学习。互联网尤其是移动互联网催生了“翻转课堂”教学模式。“翻转课堂”教学模式是对基于印刷术的传统课堂教程模式、管理模式的变革。关于“翻转课堂”的不同层面的定义和研究，可见文献 [ 1 ] - [ 5 ] 等。 《数学分析》课程是数学类专业的专业基础课程，是所有后继课程学习的基础，也是各高校硕士研究生入学考试的必考课程。现有《数学分析》课程的教学在许多方面局限于传统教学模式。虽然传统的老师在讲台上讲，学生在下面听的教学模式具有一定的实效性与先进性，但是随着信息化社会的发展，学生对待知识的态度以及渴望获取知识的渠道发生了很大的变化，传统课堂教学的理论性、抽象性与大学生活跃、善于形象思维的特点相冲突，难以与当代大学生求新、求变的思维方式相适应。如果《数学分析》教学一如既往，限于有限课堂时间的“填鸭式”教学，教师的授课效果和学生的学习效率都会大打折扣。“翻转课堂”的主要模式是“先学后教，以学定教”，以提高学生的自主学习能力为核心。在“翻转课堂”模式中，教师从讲台走下来，走到学生中间去，零距离的进行交流讨论，在这样的学习氛围下，学生能够敢于思考、大胆质疑，形成思想上的碰撞或共鸣，更有利于学生对知识的内化，展开深层次的探究。若能打破传统的教学模式，积极将“翻转课堂”理念融入到《数学分析》课程的传统课堂教学中，将课堂变成老师与学生之间和学生与学生之间互动的场所，将答疑解惑与知识运用有效的结合起来，一定会极大改善课堂的学习气氛，激发学生求知的欲望和学习的积极性。另一方面，我国的高等教育已由精英教育转化为大众教育，《数学分析》课堂教学固有的理论性、抽象性与数学专业精英化培养的目标是一致的，但难于适应现在大众化教育的特点。如果能充分利用现在“互联网+”时代提供的丰富资源，将视频和图片等影音资料融入到教学中，势必会大大改善《数学分析》课堂教学单一、古板的缺点，学生也不会再用“难、抽象”等来描述《数学分析》的学习，极大地提高教师的授课效果和学生的学习效率。 值得指出的是，《数学分析》是数学类专业课程的一个典型代表，基于“翻转课堂”理念的《数学分析》教学模式的研究必然为其它数学专业课程乃至理工科《高等数学》课程的教学模式改革提供重要的参考。
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user: 2. 基于“翻转课堂”理念的《数学分析》教学 该部分我们以数列极限为对象来研究基于“翻转课堂”理念的《数学分析》教学模式。主要通过课前教学素材、课堂教学设计和课后教学反思三个阶段讨论课程的设计流程，根据实际的教学经验阐述教学过程中遇到的问题和解决方案。 2.1. 课前教学素材 数列极限的“ε − N”定义是整个极限理论中最基本，也是最重要的概念。因为定义的抽象性，对初学极限的学生来说理解起来有一定的难度。“翻转课堂”中可以借助视频、PPT等素材来引入这一概念，即可以做一个课前的教学素材供学生提前学习。在制作课前教学素材时，要力求清晰明了，描述通俗易懂，以激发学生的学习兴趣，例如可以将教材一开始引入极限时的简单实例制作成动画视频，让学生直观的观察木棒无限被截的过程，从而深刻体会数列无限的意义。通过PPT让学生了解极限的发展史以及其在数学发展中的地位：极限是整个数学分析贯穿始终的研究工具，而数列极限概念又是极限理论中最基本的概念，因此要引起学生的高度重视 [ 6 ] 。这样，引出数列极限的精确数学定义就不会那么抽象。 2.2. 课堂教学设计 合理规划课上的时间，适时恰当的引入课前教学素材并让其服务于课堂，利用课上时间实现对知识的内化是实现“翻转课堂”的关键环节。 1) 回顾课前教学素材并讨论交流自学中的疑难问题 将学生适当分组，每组选出一个代表在课堂上展示自己在课前素材学习中的收获。其他同学认真倾听，仔细辨识并做好笔记，让学生通过相互学习的方式来提高自己的数学综合能力和解决疑难问题的能力。在这一环节中，要求学生能说出数列极限的概念，并能根据定义说出求简单数列极限的方法，不完善之处由教师进行适当的点拨与指导。这一环节不需要占用过长的时间，根据学生学习的情况，能引导学生回顾起视频教学的重要知识即可。在预习与回顾知识后，每个学生心中的疑难问题也更加清晰。针对数列极限概念与对应练习中的疑问，教师组织学生在课堂上开展小组之间的交流讨论，通过协作学习来实现数学能力的提升并能够融会贯通。教师将对学生课前学习中遇到的疑难问题进行讲解。在答疑时教师要注重引出数列极限的概念，它的指导思想为“趋向于”。针对数列极限的定义与课下练习的实际情况，让学生进一步思考： ① ε的任意性和N的相对固定性如何理解？ ② ε和N分别刻画的数列极限的什么特征？ ③ 利用定义证明数列极限的关键点在哪里？ 根据教师给出的问题，让学生以组为单位进行研究探讨。在“翻转课堂”模式教学中，教师虽然把学习的主动权交给了学生，但是也不能忽视教师的主导作用。在学生交流完自己的观点之后，教师要及时对学生的回答进行点评并给出关于以上问题的准确解答并进行讨论总结。 2) 布置课堂任务，实现课堂内化 在学生深度理解、掌握了数列极限的定义之后，就是课堂知识的内化了。通过内化知识，能够使学生的数学能力提高一个档次。这一环节教师要加深知识的难度，布置好课堂任务，要求学生在规定的时间内完成，以提升学生的效率观和时间观。利用课堂有限的时间，教师要选择有代表性的，能够高质量的完成知识内化的典型题目让学生练习，例如下面证明极限的题目： 例2.1 证明 = 0，这里 < 1。 例2.2 证明 = 1，其中 > 0。 学生完成题目后，教师通过多媒体呈现题目的答案，由小组之间互换批改，对于出错比较多的或者经过讨论仍然不解的题目，汇报给小组长，再由小组长反馈给教师。小组之间交流完后教师根据小组长的反馈情况有侧重点的对题目进行讲解。在课堂学习最后，拿出几分钟由教师与学生共同对本节知识进行总结。这样有利于学生对知识形成体系，把知识整合与升华。教师对整个教学活动过程进行总结性的评价，学生完成对自我学习的评价。 2.3. 课后教学反思 教师运用“翻转课堂”教学模式上完课后，要及时进行如下几个问题的反思： 1) 给学生布置的提升练习是否合理； 2) 学生在课堂上的表现是否符合预期； 3) 课堂中的教学设计与安排是否恰当； 4) 知识点与难点的提炼是否准确； 5) 教学目标是否完成。 在对以上问题反思的基础上，教师收集整理课堂中学生反馈的问题和师生共同总结的重、难点，然后通过微信朋友圈等网络交流平台分享给学生，学生可永久地保存这些资料，方便以后问题查阅及复习，利用信息网络方便快捷的优势更好地服务课程教学，扩大学生学习的知识面，让每个学生都得到发展。反思是为了更好地提升教师的教学与实践能力，更好地引导学生开展自觉、有效的学习。 2.4. 问题与策略 基于“翻转课堂”理念的《数学分析》课程教学有很多自己的优势，但是在具体的实践过程中也存在一些问题，例如： 1) 《数学分析》的课程性质决定了不能完全照搬现有的“翻转课堂”模式。“翻转课堂”虽然能够在一定程度上弱化数学分析课程的抽象性与理论性，但是作为数学类专业的基础课程，该课程的学习仍需要以教师的讲授为主。“翻转课堂”与传统课堂的有效结合是授课教师积极努力的方向。 2) 掌握网络和计算机技术的数学专任师资匮乏。“翻转课堂”教学模式的实施不仅需要大量的计算机等硬件设施的保障，还需要教师具备一定的网络技术、教学素材制作技术等“软件”基础。目前，“翻转课堂”在我国高校还没有完全的实施与推广，尤其是一些经济欠发达的地方性高校，很多教师对一些基本的计算机软件的掌握程度不高，达不到“翻转课堂”的要求。 3) 学生学习方式的改变产生新的问题。在传统的教学模式下，学生已习惯教师“填鸭式”的授课模式，缺乏学习的主动性与自觉性。在实施“翻转课堂”教学中，学生在课下不能自觉地保质保量地完成视频等素材的学习，学生课下学习进度和学习效果的监督是需要解决的新问题。 为此，我们需要： 1) 根据课程特点探究教与学方式的变革，将“翻转课堂”理念融入传统课堂教学 根据《数学分析》的课程特点和教师在教学过程中和学生在学习过程中遇到的实际问题适时调整“翻转课堂”教学模式；并提炼“翻转课堂”教学实施中具有推广价值的环节、方法和策略，创新课堂教学模式，特别是与教师密切相关的部分，诸如：把握课堂讲授时机、发挥多媒体教学、提高课堂提问质量、精心组织课堂讨论、重视课堂练习和作业指导和优化配置课堂教学时间等。 2) 对教师进行“翻转课堂”教学技能的培训，组编适合该教学模式的课程讲义 要想更有效的在《数学分析》的课程教学中推行“翻转课堂”模式，当务之急是对教师进行相关方面的教学培训。教师需要掌握制作教学视频和上传教学素材等方面的技巧和方法，才能使“翻转课堂”的推行顺利进行。学校应该有目的、有计划、有组织地对教师进行有针对性地培训，以加快教师适应“翻转课堂”教学模式的节奏，更有效地组织开展教学活动。必要时，综合考虑主讲教师讲授、学生学习以及出国留学AP考试等方面的需要，组编基于“翻转课堂式”教学模式的《数学分析》课程讲义。 3) 因材施教，培养学生主动学习的能力 教师要全面了解每一个学生的学习特点与个性特点并观察他们的多元智力水平，针对不同学生制定有层次的适合“翻转课堂”模式的教学方案，对学生进行个性化指导，培养他们自主学习的能力，防止学生出现因为不适应“翻转课堂”教学模式而无法参与课堂学习的现象。
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user: 摘 要 目的：分析我国农村地区癫痫病的现状，给国家对于癫痫病的管理方法提供决策。方法：于2015年5月到8月期间随访当地癫痫患者的病因、发作类型、诊治和预后，进行回顾性分析。结果：共入选癫痫患者188例，包括局灶性发作158例，全面性发作17例、点头发作1例，不能确定者12例。均服用苯巴比妥和丙戊酸钠片，疗效为无发作率为22%、显效率为21%、有效率为8%、无效率为49%。病因主要为脑外伤和高热惊厥。部分患者存在社交焦虑症。结论：患者不能正确认识癫痫的基本常识；临床医生要根据发作类型和个体化原则选择抗癫痫药物，推荐在农村地区免费发放的抗癫痫药物目录中增加卡马西平。 关键词 :癫痫，抗癫痫药物
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user: 1. 引言 癫痫是神经系统的一个常见多发病，在发展中国家尤其是不发达国家中更为常见。最新的调查结果显示：我国现有癫痫患者约900万人，不同地区之间癫痫的患病率还存在差异 [ 1 ] - [ 3 ] 。有研究认为：除了神经系统疾病可以引起癫痫的发生以外，出生史、遗传、环境、地理、生活习惯、经济因素等都可以成为癫痫的危险因素。癫痫不仅给患者和家庭带来了痛苦，而且给社会带来了沉重的经济负担。随着社会的进步和经济的发展，目前我国部分地区已经把癫痫列入了政府免费救治的疾病项目，定期免费发放抗癫痫药物，并指定固定机构登记管理。由于癫痫的诊治需要具备一定的特殊性和专业性，目前对于癫痫患者的社会机构统一管理仍存在一些需要改善的问题，在贫困地区尤其明显。我们集中调查了山西省临猗县在当地民政部门登记在册的部分癫痫患者的诊治情况，分析其现状和原因，以期降低癫痫的发病率和提高癫痫患者生活质量。
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user: 2. 资料与方法 2.1. 对象 于2015年5月到8月期间由当地医疗机构协助随访当地民政部门登记在册的癫痫患者。 2.2. 方法 按照国际抗癫痫联盟(ILAE) 1981年癫痫分类的诊断标准进行登记和评估，询问病史并免费行脑电图和头颅MRI等检查。调查人员经过统一培训调查内容和调查表的准确填写，以保证结果可靠一致。调查对象为可能的癫痫患者及其家属。 2.3. 观察指标 2.3.1. 临床疗效 以治疗前3个月癫痫发作次数为发病频率基线，比较治疗后6个月内发作频率。完成控制：发作消失；显效：发作频率减少75%~99%；有效：发作频率减少50%~74%；无效：发作频率减少<50%。 2.3.2. 不良反应 所有患者在运城市急救中心功能神经科预约空腹抽静脉血行血常规、肝功能检查，以观察抗癫痫药物的不良反应；可以配合的患者同时由主任医师采用蒙特利尔认知量表评价其认知功能。 2.4. 统计学分析 采用SPSS 21.0统计软件对数据进行统计描述。计量资料比较采用t检验；计数资料比较采用χ 2 检验，检验水准α = 0.05，以P < 0.05作为有统计学差异标准。
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user: 3. 结果 3.1. 一般资料 共入选癫痫患者188例，包括男109例，年龄5~79岁，平均43.56岁，病程1.5~44年，平均19.74年；女79例，年龄~76岁，平均41.94岁，病程0.5~40年，平均19.43年。 3.2. 既往史 包括脑外伤17例、高热惊厥14例、脑出血3例、出生窒息2例、脑梗死1例、脑囊虫病1例、脑膜炎1例、结节性硬化1例、脑皮层发育不良1例、脑瘤1例、精神分裂症1例。 3.3. 发作类型 发作类型分为局灶性发作158例，全面性发作17例、点头发作1例，不能确定者12例。局灶性发作患者往往合并有多种发作方式。 3.4. 抗癫痫药物种类 服用抗癫痫药物为当地卫生部门免费发送，包括苯巴比妥30 mg~180 mg或丙戊酸钠片200 mg~600 mg口服，每晚一次。 3.5. 头颅MRI结果 脑软化灶22例、脑积水6例、海马硬化5例、脑皮层发育不良3例、颅内钙化灶1例。 3.6. 疗效 癫痫治疗的无发作率为22% (41例)、显效率为21% (40例)、有效率为8% (15例)、无效率为49% (92例)。 3.7. 不良反应 血白细胞减少和肝功能损害5例，检测值在正常值高限的1.5倍以内。 3.8. 认知功能 认知功能障碍主要表现为警觉性、词语流畅性和抽象能力下降，原因与长期癫痫发作和服用抗癫痫药物有关；部分患者因语言沟通、性格内向、理解力差等原因不能配合认知功能检查，表现为社交焦虑症。