DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 糖尿病是一种常见的慢性非传染性疾病。患者的代谢紊乱会导致患者长期高血糖水平。由于该病不易治愈，患者长期高血糖水平给患者的肾脏、心血管和神经系统带来了严重危害，造成了许多并发症，给患者的身心健康带来极大危害。不过，根据世界卫生组织2017年发布的《世界卫生统计报告》，2015年约有4000万人死于慢性非传染性疾病。其中，糖尿病是人类第四大死因 [ 1 ]。报告指出，约80%的糖尿病患者在中低收入国家 [ 2 ]，如图1所示，这些国家为所有糖尿病患者提供有效治疗的医疗资源有限。因此，开展糖尿病防治工作，帮助患者提高治疗效率，对糖尿病患者尤其是中低收入国家的糖尿病患者是有益的。 随着医疗信息化的发展，各医疗机构在患者诊疗过程中积累了大量的患者医疗电子数据 [ 3 ]。充分利用大量的医疗数据，探索有价值的治疗规律，帮助医生进行诊断和治疗，从而缓解部分地区医疗资源的不足。 图1. 糖尿病患者全球分布图 机器学习作为多领域交叉学科，近年来已经得到了很大的发展。深度学习作为机器学习的一个分支，由于其强大的特征提取能力，可以用来挖掘数据的深层特征。目前，许多学者利用机器学习算法对糖尿病患者的数据进行研究，以提高糖尿病患者的治疗效果和病情。一般来说，这些研究方法可以分为数理统计方法和机器学习方法 [ 4 ]。 统计技术可以用来找出数据背后的可能性，在医学领域，统计方法被用来在相对较短的时间内估计复杂疾病的危险因素。加州大学医学院的亚伯拉罕使用统计方法通过监测16名糖尿病患者来监测糖尿病的危险因素。研究发现，糖化血红蛋白的糖尿病患者从9.6%降至7.2%，可以改善患者的病情，生理状态 [ 5 ]。根据中医学的特点，李金星等研究人员利用无创设备采集患者的舌、面、舌下、脉搏、气味等信息，并分析各种信息之间的相关性。提出糖尿病的无创诊断策略 [ 6 ]。 机器学习是处理机器从经验中学习的方法的科学领域 [ 7 ]。在使用机器学习算法的研究中，研究员T. Araki等人提出了一种基于支持向量机(support vector machine， SVM)和主成分分析(principal component analysis， PCA)相结合的冠状动脉形态特征提取系统。该系统用于评估患者的疾病风险 [ 8 ]。 研究人员Sneha N.等人采用诸如随机森林、支持向量机(SVM)、K均值和朴素贝叶斯之类的机器学习方法来选择可用于预测早期糖尿病的属性。结果表明，决策树算法和随机森林算法的准确率分别为98.20%和98.00% [ 9 ]。叶凌龙等研究员采用混合集成学习方法来分析容易诱发糖尿病患者乳腺癌的危险因素 [ 10 ]。 作为机器学习的重要技术和研究领域，深度学习可以实现输入信息的逐层提取和筛选。因此，深度学习具有表征学习的能力，可以实现端到端的监督学习和无监督学习 [ 11 ] [ 12 ]。机器学习技术本身可以用来产生良好的特征，这使得机器学习向“自动数据分析”迈进了一步 [ 13 ]。在糖尿病预防研究领域，研究人员Zakhriya Alhassan使用14，000名2型糖尿病患者的连续数据集，对LSTM (长–短期记忆，Long Short-Term Memory)和GRU (门控循环单元，Gated-Recurrent Unit)进行了培训。该模型对2型糖尿病具有良好的诊断作用 [ 14 ]。K. Kogias提出了利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks简称CNNs)创建的两级图像分类方案，目的是将图像中的营养素含量相似的八大食品类别之一分类，然后将其分配给该类别中的特定食品。该算法预测餐后血糖水平的准确率分别为84.18%和85.94% [ 15 ]。 但是从以上研究结果可以看出，研究人员对糖尿病患者的治疗效果和病情监测主要集中在血糖水平的变化上。很少有研究关注预测住院病人的治疗结果。然而，有重要影响 [ 16 ] [ 17 ]。 因此，本研究将探讨住院患者的病历资料，以追踪住院治疗后出院后短期内再次住院的风险。 本文在对糖尿病患者住院信息进行分析和处理的基础上，使用改进的卷积神经网络预测出院后短期内再次住院的风险。本文的其余部分按以下方式组织。在第二节中，我们将介绍有关数据集的信息；第三节专门阐述拟议方案的框架。第四节讨论了实验和性能比较。第六节总结了论文的结论。
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user: 3. 方法论 本节介绍使用改进的卷积神经网络来预测糖尿病患者的再入院概率。我们首先介绍整个框架，然后详细描述每个过程。 图5. 算法框架 3.1. 缩写语 图5展示了我们使用的方法框架——CNN-EI。主要流程如下：1) 利用滑动窗口机制从数据集中提取每个患者的诊疗记录，保存包括患者生理特征在内的基本信息，然后训练CNN作为特征提取器。2) 本研究提出的混合集成学习算法用于对CNN提取的特征进行分类。框架的算法执行过程如下： 算法1 CNN-EI算法 输入：样本集合 S = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x m ， y m ) } ，其中 x n 表示n个样本，分类标签 y n ∈ { 0 ， 1 } ；T为CNN的迭代次数，层数为l；基学习算法 ς ；集成学习训练轮数K；混合集成学习者 H m (x) 输出：再入院风险预测结果 E (x) 1) 正向传播：For iterator to T 2) For i to n： a L = softmax ( 2 L ) = softmax ( W L a L − 1 + b L ) 3) 反向传播： l = L − 1 to 2 4) 更新 W l = W l − α ∑ i − 1 m δ i ， l ∗ a i ， l − 1 ， b l = b l − α ∑ i − 1 m ∑ μ ， υ ( δ i ， l ) μ ， υ 5) 保存模型 D = { ( f 1 ， y 1 ) ， ( f 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( f m ， y m ) } 6) For 1to m： H m (x) 7) 输出 E ( x ) = sign ∑ m = 1 3 w H m H m (x) 3.2. 特征提取器 深度学习作为近年来的热门研究领域，它能通过层次化的网络结构从大量的训练数据中提取出普通分类器无法获得的特征信息，因而得到了广泛的应用。根据本研究中数据量大、数据集特征丰富的特点，我们可以在特征提取中利用深度学习算法的优势。通过比较各种神经网络的特征，发现卷积神经网络可用于处理各种类型的数据，算法中使用的参数较少，当层数较少时，不会出现梯度爆炸和梯度耗散问题，并且不易出现过度拟合和局部最优解的问题。因此，为了发现数据集属性之间潜在的特征关系，本研究使用卷积神经网络提取数据集的特征。 卷积神经网络主要依靠卷积层和池化层进行特征提取和特征选择，使用全连接层进行特征集成，并使用输出层进行特征分类。为了进一步提高卷积神经网络的性能，研究人员近年来进行了一系列研究。一些研究者 [ 22 ] 提出将传统的卷积神经网络用作特征提取的特征提取层。由于本研究使用的特征数量有限且数据集中的数据量很大，因此选择经典的LeNet-5网络作为特征提取器 [ 23 ]。 该网络很小，但包含了卷积神经网络的基本模块。LeNet-5有7层，无输入，每层包含训练参数；每层都有多个特征映射，每个特征映射通过卷积滤波器提取输入的特征，然后每个特征映射有多个神经元。 根据这项研究的特点，调整了LeNet-5网络的参数。输入层大小为6 × 6 × 1，6 × 6表示数据集中的36个特征。在卷积层中，由于输入数据的矩阵较小，因此选择了较小的卷积核。卷积核的数量为32，并且通过卷积对特征进行升级以获得6 × 6 × 32的第二卷积层输入。在下一个池层中，输入是一个5 × 5 × 64的特征映射，最终输出128个特征。由于数据特征有限，但样本量较大，因此本研究将样本随机分为5组小批量，并训练其作为输入以获得丰富的特征集。特征提取器最终获得的特征数为640维。 3.3. 混合学习集成算法 受一些研究人员的启发，他们提出用支持向量机或聚类算法代替传统卷积神经网络输出层的Softmax函数，以获得性能改进的模型。在本研究中，我们提出用更好的分类器代替传统的卷积神经网络的输出层函数，以进一步优化卷积神经网络的分类能力 [ 24 ]。 但是，集成学习算法也有一些缺点：与基础学习者相比，其预测速度大大降低。随着基础学习者数量的增加，算法所需的内存也急剧增加。 因此，针对集成学习的不足，考虑到集成算法的有效性，本研究将同态集成算法和异态集成算法相结合，提高了基础学习者的泛化能力，增加了各学习者之间的差异。结合两种集成算法的优点，提出了一种混合集成学习算法。本文选取决策树算法、随机森林算法和朴素贝叶斯算法作为基础学习者。算法的实现过程如下： 算法2 混合集成学习算法 输入：样本集： S = { ( x 1 ， y 1 ) ， ( x 2 ， y 2 ) ， ⋯ ， ( x n ， y n ) } ，样本： x n ，标签： y n 基本分类器： C = { C 1 = D T ， C 1 = R F ， C 1 = N B } 输出：异构综合分类器 E ( x ) = sign ∑ m = 1 3 w H m H m (x) 1) 初始化权值： w i = 1 / N ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 2) For m = 1 to 3：弱分类器 w i C m (x) 3) 计算弱分类器的错误率( e r r m )： e r r m = ∑ i = 1 N w i I ( y i ≠ G m ( x i ) ) ∑ i = 1 N w i 4) 计算alpha ( α m )： α m = log ( ( 1 − e r r m ) / e r r m ) 5) 更新权值 w i = w i exp [ α m ⋅ I ( y i ≠ G m ( x i ) ) ] ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， N 6) 获得一个集成学习者 H m ( x ) ， A m 7) 计算同态分类器权重： A H m = A m A 1 + A 2 + A 3 8) E ( x ) = sign ∑ m = 1 3 A H m H m (x) 为了保证混合集成学习不仅具有良好的分类效果，而且具有良好的分类效率，本研究采用GridSearch-CV来调整集成学习者的参数，这些参数对分类精度有很大的影响，如基本学习者的数量和学习率。分析了不同基础学习者数量和学习率对分类准确率的影响，得出了每个基础学习者的最优数和学习率。表4列出了基础学习者数量和学习率对分类准确率的影响。 Table 4 Effects of number and learning rate of base learners on classification accurac 基础学习者名称 权重 属性名称 权重 Decision Tree Algorithms 20 0.86 0.82 Random Forest Algorithms 90 0.1 0.86 Naive Bayes 20 0.23 0.795 表4. 基础学习者人数和学习率对分类准确性的影响
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user: 4. 实验和结果 本节介绍了一系列对比实验以及与其他糖尿病入院风险预测方法的性能比较。 4.1. 评估指标 为了比较和评估我们提出的糖尿病风险预测方法的性能，我们使用准确率(Accuracy)，与召回率(Recall)和精确率(Precision)有关的F1-Measure [ 25 ] 和混淆矩阵，如下所示： Accuracy = TP + TN TP + TN + FP + FN (1) Precision = TP TP + FP (2) Recall = TP TP + FN (3) F 1 -Measure = 2 × Precision × Recall Precision + Recall (4) 这里，TP (true)是被分类为阳性的阳性病例数。TN、FN和FP分别表示真阴性、假阴性和假阳性数量。召回率代表正确分类的阳性样本的百分比，F1-Measure是准确率和召回率的加权平均值，代表整体表现。混淆矩阵是一个特定的列联表，允许对临床相关性能进行可视化。ROC曲线：接收机工作特性。ROC曲线上的每个点都反映了对同一信号刺激的敏感性。 4.2. 设置和结果 我们对第2节中描述的数据集进行了实验。在特征提取层，批量大小和学习率分别设置为5和0.01。d Sklearn库实现了用于混合集成学习的机器学习算法和其他机器学习分类器。 实验是在配备NVIDIA Titan x GPU的计算机上进行的。 1) 无数据平衡预测糖尿病短期再入院风险 为了验证医院实案数据平衡的有效性，本研究通过使用未经数据平衡处理的数据来观察实验结果，对本研究提出的分类预测方法进行了测试。在这项研究中，使用CNN-EI预测了6 × 6像素的色块。 总共使用了10176份病历进行实验。实验结果如图6所示，具有数据集且没有数据均衡的实验分类模型的预测准确率为0.81，召回值为0.84，特异性为0.73，精确率为0.71。 图6. 无数据平衡的糖尿病短期再入院风险的预测 2) 通过数据平衡处理数据集预测糖尿病的短期再入院风险 为了验证数据均衡的必要性，本研究对数据均衡后的数据进行训练。在这项研究中，使用CNN-EI预测了6 * 6像素的色块，共180，818条数据。图7显示CNN-EI模型的分类精确率为0.837。可以看出，该模型对糖尿病趋势的预测更为准确，且算法的方差值较小，说明该算法具有良好的稳定性。该算法的召回率为0.902，模型的准确率为0.741，模型的特异性为0.79。综合这些指标可以看出，该模型的性能良好，召回率较高。结果表明，该模型将患者恢复不良误断为恢复良好的概率较低，预测更为准确。 图7. 通过数据平衡处理数据集预测糖尿病的短期再入院风险 在本实验中，研究人员绘制了具有CNN-EI算法训练的平衡数据的糖尿病患者的ROC曲线，如图8所示。 图8. CNN-EI算法测试得到的平衡数据的糖尿病患者的ROC曲线 从图8可以看出，经过五次交叉验证，得到的ROC曲线远离对角线，ROC曲线下面积较大，说明该模型具有较高的可靠性。同时，验证了数据均衡处理的有效性。 3) 对比实验 在验证了数据处理中数据平衡的有效性之后，为了进一步验证本研究的有效性，将数据平衡后的数据集应用于其他三种不同的分类器进行训练：卷积神经网络，决策树，随机森林和朴素贝叶斯，并观察实验结果指标。实验结果如表5所示。 其他分类器的实验结果表明，CNN-EI分类算法具有良好的分类精度和稳定性。根据模型的稳定性分析，CNN-EI算法的稳定性优于其他算法。在医学研究领域中，模型的预测稳定性与预测精度相比是非常重要的，关系到患者病情的恢复。因此，该模型的良好准确率和算法性能为该算法在实际中的应用提供了可能性。 Table 5 Experimental results on five classifiers of data after balanced treatment of diabetes mellitus case Models Accuracy Recall Precision F1-Measur Decision Tree 0.820 ± 0.02 0.855 ± 0.12 0.721 ± 0.21 0.781 Random Tree 0.823 ± 0.02 0.802 ± 0.12 0.721 ± 0.16 0.771 Naive Bayes 0.795 ± 0.03 0.815 ± 0.09 0.728 ± 0.21 0.776 CNN 0.825 ± 0.06 0.899 ± 0.02 0.722 ± 0.12 0.797 CNN-EI 0.837 ± 0.03 0.902 ± 0.03 0.741 ± 0.16 0.812 表5. 糖尿病患者平衡治疗后五种数据分类器的实验结果
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user: 5. 论述 本研究对糖尿病患者的原始住院记录进行筛选和平衡，以获得特征简洁、标签分布均衡的数据。然后，根据本研究提出的CNN-EI算法，预测患者的短期再入院概率。对比实验表明，所提出的用于实际医学数据的数据平衡过程是必要的，并且可以提高模型的可靠性。同时，通过与其他经典分类算法的实验结果比较，验证了该算法能够提高结果预测的准确性。我们将这些结果与Beata Strack等研究中提出的使用患者糖化血红蛋白的值预测短期再入院可能性的可行性和准确性进行了比较 [ 26 ]。然而，Beata的结果仅表明糖化血红蛋白可以用作糖尿病患者再入院率的有用预测指标，无法确定特定的相关度。此外，并非每个患者入院时都有HBA1值统计信息，因此不可能充分利用有价值的信息来研究患者的再入院率。研究人员Naveen Kumar Parachur Cotha [ 27 ] [ 28 ] 认为糖尿病和患者人口统计之间的关系是一个多标签问题。这项研究将相同的数据集划分为不同的样本量，并探索了可以通过多个标签预测糖尿病患者的模型。对1000、10，000、20，000个样本的数据集进行的实验表明，该研究提出的BR/JRip模型具有较高的整体精度，分别为0.533 (1000个样本)，0.702 (10，000个样本)，0.569 (20，000个样本)。但是，与本研究预测糖尿病的准确性相比，本研究的准确性比Naveen的准确性高得多，我们的研究具有更大的实用价值。
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user: 6. 结论 针对实际病历数据中存在的数据不平衡问题，本文采用MWMOTE算法对数据进行均衡处理，得到具有均衡分类分布的数据。提出了数据的无关特征，得到了6 × 6大小的特征矩阵。结合卷积神经网络的特征提取能力和集成学习的出色分类能力，对集成学习算法进行了改进，提出了CNN-EI方法来预测处理后数据集中患者的再入院率。实验结果表明，该方法可以预测出83.7%的再入院率，模型更加可靠。与其他研究相比，本研究综合考虑了患者的各种常见生理指标，可以更准确地预测患者的再次入院概率。
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user: 摘 要 通过闽南地区多年佛手瓜和龙须菜的栽培实践，从品种选择、种植时间、选地整地、育苗移栽、田间管理、病虫害防治、冻害防护、采收及留种等方面，介绍闽南地区佛手瓜和龙须菜露地栽培技术。 关键词 :佛手瓜，龙须菜，闽南地区，露地栽培技术 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 佛手瓜(Sechium edule. Swartz)，又名隼人瓜、安南瓜、寿瓜等，是一种葫芦科佛手瓜属植物，原产于墨西哥、中美洲和西印度群岛，19世纪初由日本传入中国，台湾最初以食用瓜为主，后开发为菜用龙须菜(佛手瓜嫩梢)，之后传入大陆，成为特色蔬菜，现国内南北地区均有种植 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。佛手瓜棚架爬蔓生长，其果实营养丰富，具有高蛋白低脂肪、高钾低钠、赖氨酸和组氨酸含量高的特点 [ 4 ]。龙须菜匍匐生长，其嫩茎叶营养也很丰富，鲜甜可口，风味独特，属高蛋白低脂肪低糖性蔬菜 [ 5 ]，可清炒或做汤，也可用开水浸烫后凉拌。近年来闽南地区将佛手瓜和龙须菜作为特色蔬菜进行开发利用，现将佛手瓜和龙须菜露地栽培技术总结如下。
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user: 2. 品种选择 佛手瓜品种根据果皮颜色和果实表面有无刺毛分为绿色无刺、绿色有刺、深绿色无刺、深绿色有刺、白色无刺和白色有刺。绿皮佛手瓜产量比白皮佛手瓜高，达5000 kg/667m 2 。闽南地区佛手瓜一般选用绿色无刺作为的栽培品种。龙须菜则所有品种均可栽培利用。
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user: 3. 栽培技术要点 3.1. 种植时间 佛手瓜不耐高温，高于30℃生长缓慢，35℃以上植株生长明显受抑制。闽南低中海拔地区露地栽培的适宜时间为10月上旬~12月下旬，高海拔地区全年均可种植。 3.2. 选地整地 选择土壤肥力适中、排灌方便的壤土、沙壤土或粘壤土种植，前茬作物不宜为瓜果类作物，避免重茬。田间土壤深耕翻犁前施足底肥，每667.7 m 2 施2500 kg腐熟的有机肥，50 kg过磷酸钙。 佛手瓜整地要点：将田地整平，按行距4 m，株距4 m，每667.7 m 2 种植35~40株的密度进行挖穴。佛手瓜为爬蔓结瓜，需进行搭架，主要搭架方式为平棚架和拱形架，30 × 30 cm尼龙网盖网。 龙须菜整地要点：将田地整成畦带沟1.2 m，畦高30 cm，株距50 cm，按单行种植。 3.3. 育苗移栽 种瓜选择：选用已发芽或芽眼微微突起，个头肥壮、均匀，无病虫害，无损伤，充分成熟的佛手瓜作种瓜。高海拔地区种植佛手瓜可利用佛手瓜宿根芽越冬继续爬蔓结瓜。 播种育苗：宜选择在温室中播种育苗。选用蓬松的基质土(泥炭土:蛭石:珍珠岩比例为2:1:1)作为营养土，将发芽的种瓜平放在盛有基质土的营养钵(袋)内(20~30 cm)，覆土3~5 cm，每个营养钵(袋)播1个种瓜，并浇透水。 定植移栽：待瓜苗长到4叶1心时开始定植，选择健壮、无病虫害瓜苗，除去营养钵(袋)，连根带土移栽到田间，浇足定根水。瓜苗易受冻害，气温达到10℃以下时瓜苗生长缓慢，达到5℃以下时停止生长 [ 6 ]，高海拔地区一定要注意防冻害，气温在15℃以上移栽，移栽后可用稻草或干草覆盖。佛手瓜移栽后用一根竹子引蔓上架。 3.4. 田间管理 佛手瓜田间管理：幼苗期，及时中耕除草，保持土壤湿润，无需施肥。上架期，每株选择生长最旺盛的2~3根茎蔓上架，摘除基部多余侧芽，一般追肥1~2次，离瓜蔓0.3~1.0 m处环状施肥，每株每次施入腐熟的有机肥5 kg，三元复合肥1 kg，随后浇水。开花结果期，保持土壤湿润，结合浇水，追2次三元复合肥。 龙须菜田间管理：幼苗期及时中耕松土和浇水，瓜苗高度长至20 cm后进行摘心，促进侧枝的生长。采摘期，需施3~4次氮肥与三元复合肥，为龙须菜补充充足的营养。 3.5. 病虫害防治 佛手瓜和龙须菜病害主要为霜霉病、白粉病、蔓枯病，佛手瓜虫害主要为瓜实蝇、蚜虫、白粉虱，龙须菜虫害主要为蚜虫、白粉虱、小菜蛾、红锈蜘蛛、蓟马。高海拔种植佛手瓜和龙须菜，病虫害相对较少。防治原则主要为预防为主，综合防治。 霜霉病防治：69%烯酰吗啉锰锌可湿性粉剂800~1000倍液喷雾。 白粉病防治：62%腈菌唑锰锌可湿性粉剂600~800倍液喷雾。 蔓枯病防治：25%的嘧菌酯3000倍液喷雾。 瓜实蝇防治：植株上方悬挂黄色粘板，或者2.5%金甲维盐乳油2000~3000倍液喷雾，已被叮咬的果实摘除泡水消灭虫卵。 蚜虫和白粉虱防治：植株上方悬挂黄色粘板，或者2%阿维菌素乳油1500倍加10%吡虫啉可湿性粉剂800倍混合液喷雾。 小菜蛾和红锈蜘蛛防治：用阿维菌素1500倍液喷雾。 蓟马防治：50%乐果800倍喷雾。 3.6. 冻害防护 在闽南高海拔地区露地栽培佛手瓜时，主要进行以下3种情形防冻。 冬前冻害预防措施：可在佛手瓜棚架上方覆盖遮阳网，缓解冻害。 寒冬冻害预防措施：选择避风向阳的冬暖地块种植；预防排水沟积水结冰。 晚霜冻害预防措施：应及时利用干草覆盖保温，预防晚霜冻害，促进宿根芽萌发生长，提高佛手瓜早期产量。 3.7. 采收 佛手瓜采收要点：一般在开花授粉后20 d左右，用剪刀采摘，并轻拿轻放，为避免果与果之间碰撞导致机械损伤，可用纸或网套逐个包好，装入果筐中，以2℃~5℃储藏最佳。采收前期2~3 d采收1次，盛果期1 d采收1次。鲜食瓜采摘不宜过晚，否则瓜皮变厚，瓜肉纤维化，影响口感。 龙须菜采收要点：种植瓜苗30 d后，侧枝长至30 cm，采摘嫩梢长度20~25 cm，基部留1~2节，采收前期每隔3~4 d采收1次，盛产期1 d采收1次。采收后，用泡沫箱装箱，置于2℃~5℃储藏，可储藏5~7天。 3.8. 留种 留种的佛手瓜应选择生长势强、耐热、结瓜多的植株。种瓜可适当延长时间，为花后30 d左右，需充分成熟，果实无病虫害，果皮颜色变黄白时方可采摘，种瓜收获时果皮避免机械损伤，可用纸或网套逐个包好，装入果筐中，储藏于4℃~10℃条件下。种瓜储藏期间需检查，若发现烂瓜则要丢弃，一般可存放4个月左右。(龙须菜的种即是佛手瓜留的种，因此无需介绍龙须菜的留种)
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user: 4. 结语 通过多年对闽南地区佛手瓜和龙须菜的露地栽培实践，在种植过程中需要选择高产优质品种、正确种植时间、适宜种植地区，加强田间管理、综合防治病虫害以及冻害防护等措施，采取正确采收及留种方式，才能有效增加经济效益。
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user: 摘 要 背景：舌隐穴吸虫(Cryptocotyle lingua)是一种小型蠕虫。然而，在性成熟之前，海螺是蠕虫的第一个中间宿主。目的：本实验对其第一中间寄主欧洲玉黍螺(Littorina littorea)的分布和物种多度(Abundance)进行了研究。方法：观察从海滩带回来的欧洲玉黍螺的消化腺，在显微镜下观察欧洲玉黍螺是否感染了C. lingua，记录感染螺数并进行R分析。结果：欧洲玉黍螺的生境条件对其遭受感染的可能性有影响，确定了欧洲玉黍螺中C. lingual的分布和物种多度。结论：Ballochmartin海滩比White Bay海滩的欧洲玉黍螺更容易受到感染，靠近大海的欧洲玉黍螺被感染的可能性越低，并且螺体的大小对感染的可能性有积极的影响。 关键词 :舌隐穴吸虫，欧洲玉黍螺，物种多度 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 1.1. 地点 坎布雷岛(Cumbrae)位于格拉斯哥以西，又被称之为Great Cumbare。地理位置位于北纬55˚43'17''~55˚72'13.1''，西经4˚57'18~4˚95'50.3''之间，小岛位于大西洋海域，介于比特岛(Bute)和苏格兰本土东海岸之间，面积3.13平方公里，海拔124公尺 [ 1 ]。 1.2. Cryptocotyle lingua和Littorina littorea 舌隐穴吸虫(Cryptocotyle lingua)是一种扁形蠕虫 [ 2 ]，最早于1825年由Creplin发现 [ 3 ]。这种蠕虫通常感染小肠，食鱼的鸟类和哺乳动物都可以成为其明确的宿主。通过进食被C. lingua感染的生鱼，人类也可能是其宿主之一 [ 4 ]。值得注意的是，C. lingua引起无症状感染，在宿主身上根本没有临床症状 [ 5 ]。欧洲玉黍螺(Littorina littorea)是一种海螺，是第一个直接寄主的中间宿主 [ 4 ]。当C. lingua的卵和它们赖以生存的藻类一起被海螺进食后，卵被孵化并产生孢子囊 [ 6 ]。孢子母细胞然后发育成雷迪氏幼虫，雷迪氏幼虫可以在螺体内无性繁殖，并生长为尾蚴 [ 6 ]。尾蚴随后从海螺中释放并感染鱼类 [ 6 ]。可以认为，对于第一中间宿主欧洲玉黍螺来说，每个海滩上的区域、蜗牛的大小以及不同的海滩都与感染的可能性有关。 在本实验中，我们于2018年9月26日至28日在该岛进行研究，旨在测定两个海滩上的海岸带中被C. lingua感染的欧洲玉黍螺的分布和物种多度，并对结果进行统计比较。
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user: 2. 方法 在野外工作中，根据离海的距离将海滩划分为6个区域。1表示离海最近，6表示离陆地最近。每区用1平方米的样方随机采集欧洲玉黍螺。统计了欧洲玉黍螺的数量，并将多达10个随机样本带回实验室进行进一步调查，其他样本被排出体外。 在实验室里，测量了欧洲玉黍螺的高度，这表明了欧洲玉黍螺的年龄。然后解剖消化腺，在显微镜下仔细观察。因为在雷迪氏幼虫期，C. Lingua以螺的内脏(主要是消化腺)为食 [ 4 ]，对消化腺的观察有助于确定该欧洲玉黍螺是否受到感染。记录感染螺数，并计算感染率。 将所获得的数据进行复制，然后代入装有R语言的RStudio程序中进行数据分析。
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user: 3. 结果 对White Bay和Ballochmartin两个海滩进行调查后，发现它们有不同数量的被感染和未感染的欧洲玉黍螺，在Ballochmartin海滩里欧洲玉黍螺的被感染数量明显大于White Bay，而且它们的总数量相似(表1)。 Table 1 Comparison of number of L. littorea infected by C. lingua by beac Beach Total no. periwinkles in quad Observed number of Infected L. littorea Observed number of non-infected L. littorea Total White Bay 1432 19 240 259 Ballochmartin 770 81 186 267 Total 2202 100 426 526 表1. 海滩感染C. lingua的欧洲玉黍螺比较 这两个海滩在不同的海滩断面上呈现出完全不同的分布趋势。在White Bay海滩，中部和下部被感染的欧洲玉黍螺的比例较高(图1)，而在Ballochmartin海滩，上部和中部被感染的欧洲玉黍螺的比例较高(图2)。 图1. 在White Bay海滩每个位置上每个尺寸等级的感染了C. lingua的欧洲玉黍螺的百分比 图2. 在Ballochmartin海滩每个位置上每个尺寸等级的感染了C. lingua的欧洲玉黍螺的百分比 在受感染的欧洲玉黍螺中，两个海滩上螺的普遍大小是不同的(图3)。在White Bay，超过16毫米的欧洲玉黍螺是整个海滩上最常见的感染者，大约占到20%，在海滩中部，大于16毫米的被感染的欧洲玉黍螺比例明显高于其他尺寸。在Ballochmartin海滩，11~15 mm长的欧洲玉黍螺在整个海滩上感染率最高，占到37.5%，而尺寸最小的欧洲玉黍螺感染率最低，仅有9.375%。 图3. 基于海滩各部分欧洲玉黍螺大小的被C. lingua感染欧洲玉黍螺的百分比 图4. 在White Bay和Ballochmartin海滩被C. lingua感染的欧洲玉黍螺的总感染率 图5. 不同海滩的感染情况 海滩中部和上部的结果表明，随着欧洲玉黍螺数量的增加，C. lingua的百分比也增加。总的来说，无论是在海滩的哪个部位，Ballocmartin海滩被感染的欧洲玉黍螺比例远高于White Bay海滩(图4)。 由于P值为1.25e − 7 ，其P值小于0.05，说明海滩变量对感染有显著影响并且Ballchartin海滩的欧洲玉黍螺遭到感染的可能性高于White Bay海滩(图5)。 图6. 不同区域的感染情况 此处的P值为4.69e −5 ，其P值小于0.05，证明分区变量对感染的影响显著，因此离海滩越远的欧洲玉黍螺，被感染的可能性越大(图6)。 图7. 不同尺寸的螺的感染情况 P值小于0.05，所得P值为0.00164，这意味着欧洲玉黍螺变量对感染的影响显著，欧洲玉黍螺的尺寸大小与感染的可能性呈正相关(图7)。 从图8中通过比较可以看出，Ballochmartin海滩比White Bay海滩的欧洲玉黍螺更容易受到感染；靠近大海的欧洲玉黍螺被感染的可能性越低；被感染的可能性受到螺体大小的正相关影响。
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user: 4. 结论与讨论 根据资料可以看出，Ballochmartin海滩被感染的欧洲玉黍螺数量比White Bay海滩多，而离海较近的滩涂感染较少，并且螺体的大小对感染的可能性有积极的影响。在不同的海滩上，被C. lingua感染的欧洲玉黍螺分布也明显不同，甚至有相反的趋势。造成这种不同趋势的原因是一个值得研究的有趣现象。 图8. 对比所有影响因素 原因可能是由于两个沙滩分别位于岛的北面和东面，并且White Bay海滩上礁石分布更为广泛，所以有更多的螺隐藏在礁石缝隙中，遭受阳光照射的机会更小。并且两个沙滩相比，湿度也不太相同，也可能是造成不同趋势的原因之一，或者是由于沙子、海水、温度等其他因素。我们可以做的是找出这两个海滩有哪些因素显著不同，并比较这些因素之间是否存在因果关系。在两个不同大小的海滩上，C. lingua的物种多度是一致的，在较大的蜗牛中更为丰富。导致这一现象的一个可能原因是，年龄较大的蜗牛生存了较长的时间，因此有更多的机会暴露于欧洲玉黍螺。抽样可能会影响最终结果，因为海螺不一定均匀地分布在海滩上。因此可以在一个区域内可以选择几个随机点进行样本采集，并计算平均值来表示该区域内的欧洲玉黍螺数量。
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user: 摘 要 本文探究拼多多近一年来的口碑情况并对其内部因素进行提炼，形成模型，丰富拼购电商关于口碑的相关研究。本文采用spider和访谈的方法获取线上线下的数据，通过python和ucinet对线上数据进行情感分析和聚类分析，探究拼多多的线上口碑，再利用扎根理论对访谈文本，即线下口碑进行三级编码，归纳总结得出影响因素模型。研究发现，用户对于拼多多的口碑评价主要由个人、平台和社会三个维度形成，针对不同维度，提出提升拼多多口碑的几点建议。 关键词 :内部要素，用户在线评论，聚类分析，扎根理论 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 随着传统电商的获客成本的不断攀升，拥有天然引流能力和强裂变特点的社交电商脱颖而出。据艾瑞传媒发布的《中国社交电商行业研究》可知，2020年中国社交电商行业交易规模预计20673.6亿元，同时将保持30%以上的增长速度。而在社交电商中，最具有代表性的是拼购型电商，特别是拼多多。根据新浪财经的数据显示，2020年3月4日，拼多多市值418.65亿美元，反超百度，在中国电子商务领域，仅次于淘宝。 拼多多的飞速发展引来了许多学者深入研究。王昕天 [ 1 ] (2019)以电商流量分配为切入点，对比传统电商与社群电商的获客效率，指出了电商发展的趋势和拼多多能迅速发展壮大的原因。方子洁 [ 2 ] (2019)则从非研发创新地角度，论述了拼多多在商业模式、营销模式和渠道模式等三方面的创新，肯定了拼多多发展的潜力。郑刚、林文丰 [ 3 ] (2018)梳理了拼多多发展历程，评价拼多多为“野蛮增长”，同时指出了其在获得资本青睐后的公关危机，如一篇《拼多多，三亿人都敢坑的购物APP》的文章出现在了朋友圈，文章作者指责拼多多销售仿冒、山寨和三无产品。2018年6月8日，拼多多上海的总部遭遇上千家商铺维权。在网上甚至还出现了质疑拼多多依靠对商家罚款进行牟利的声音。当拼多多的负面口碑扩散时，一方面削弱新用户加入的热情，另一方面又影响现有用户持续使用的态度，因此拼多多的口碑是影响其发展的重要变量。 为了探究拼多多的口碑，通过spider爬虫，获取用户对拼多多app的在线评论，针对用户在线评论，先通过情感分析划分正向口碑与负向口碑，以此衡量拼多多的口碑。再利用python和ucinet进行文本处理，以词云、词频等分析直观反映影响拼多多口碑的因素，以聚类分析初步归纳拼多多口碑的内部要素模型。在此基础上，设计半结构访谈问卷，对线下用户进行深入访谈，获取线下口碑数据，通过扎根理论，进一步深化其内部要素模型，并提出相应的建议。
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user: 2. 理论与思路 2.1. 相关理论 2.1.1. 口碑 口碑是指消费者之间非正式地传递关于产品、服务及相关企业的想法、评论或者意见的一种交流行为 [ 4 ]。口碑的重要性主要表现在：它是一种无声的广告，能帮助消费者收集产品信息，帮助企业广泛传播其优良产品及优质服务 [ 5 ]。学者一般将口碑分为正面口碑和负面口碑，正面口碑有利于企业的发展，而负面口碑则会破坏用户对企业的形象，久而久之会抑制企业的发展。Senecal和Nante [ 6 ] (2004)通过实验法发现：接受过正面口碑的用户，对同一款商品的购买频率通常是未接触过正面口碑的用户的两倍。换言之，口碑的积极性对潜在客户购买商品的频率有正向的影响。因此，口碑对于商品或者服务而言都有十分重要的研究价值。同时用户在线评论(OUR)是拼多多口碑的组成部分之一，也是对企业发展的重要影响因素。李红柳、王兴元 [ 7 ] (2015)对在线评论的有效性研究中发现，发现在线用户评论的数量特征对消费者的品牌感知有正向影响，评论质量特征对消费者品牌认知有正向影响，由此影响消费者认知性态度忠诚。Konstantin Roethke， Johannes Klumpe [ 8 ] (2015)在研究在线评论对app的试用态度形成的调节作用指出，有效的在线评论会减少用户在决策-采纳过程中对于产品的不确定性。冯旭 [ 9 ] (2019)研究发现，评论情绪与评论的帮助程度有着深刻的关系，用户评论的情感分析可以深化评论的帮助程度。 2.1.2. 情感分析 情感分析是指通过自动分析某种产品评论的文本内容，发现用户对该产品的褒贬态度和意见 [ 10 ]。其中一个重要问题就是情感分类，也就是情感倾向性判断，通过对评论的情感判断，可以将评论分为积极的、中性的和消极的，积极的评论会产生正向口碑，消极的评论会产生负向口碑。 2.1.3. 聚类分析 聚类分析指的是将对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类别的分析过程，能够从样本数据出发，自动进行分类，而不需要事先给出一个分类的标准，可以避免主观制定分类标准的盲目性 [ 11 ]。本文采用的聚类分析类似于网络关系图法，从每个词组的共频性的角度，确定词与词之间的相关性，确定影响权重最大的词汇，归纳整理为影响因子。 2.1.4. 扎根理论 从基本表现形式上来看，扎根理论是一套系统的数据搜集及分析的方法和准则；从基本逻辑上来看，扎根理论强调从经验数据中建构理论；从基本方法上来看，扎根理论采用一种生成性(形成性)的归纳法从原始数据中不断提炼核心概念与范畴；从基本特点上来看，扎根理论强调理论扎根于经验数据，但最终建构的理论不应仅局限于其经验性研究思路。综上，扎根理论可以有效的对文本进行定性分析。 2.2. 研究思路 通过情感分析对用户线上评论进行分类，提取正向口碑和负向口碑数据，再通过聚类分析，初步构建的理论模型。基于此模型进行线下访谈，利用扎根理论进一步深化和完善理论模型，直至模型饱和，最后基于研究成果提出相应的建议，如图1所示。
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user: 3. 线上文本分析 3.1. 数据获取 本文利用spider + Fiddler工具，爬取移动端中某应用商城里拼多多的用户评论信息，选择最有帮助的评论的分类标签，且评论时间为2019年1月到2020年3月进行数据爬取，并以评论时间、星级、评论内容作为属性，存储在mysql数据库中。由于移动端的数据大多为动态加载，需要在抓包工具中找寻包含所需数据的json文件，同时可采取了包装请求头和设置休眠时间等手段防止反爬。最终爬取评论数为6000条。 3.2. 数据清洗 在应用市场中一款软件获得的评价包含两种：一是从软件安装和使用角度作出的评价，例如是否存在广告、是否要获取更多的个人隐私权；二是对软件提供的服务、开展的业务进行评价。在这两种评价中只有第二种评价才能反映拼多多的口碑，因此要对爬取的数据进行数据的清洗，清洗的方式为关键字剔除。针对第一种评价，设定关键字：安装、注册、隐私、个人信息、登录、弹窗等，对包含关键字的评论语句进行剔除，一共剔除209条评论。 图1. 研究思路图 3.3. 情感分析 用户对一个产品进行评价时，往往存在高分差评的现象，故评分并不能准确的反映口碑，因此本文通过导入情感字典的方式进行情感分析，选择的情感字典为知网情感字典(HowNET)，利用其中的正向情感词、负向情感词和程度词，探究在线用户评论的情感倾向，分为正面、中性和负面 [ 12 ]，以此反映拼多多的口碑，按照时间维度分类，结果如图2所示。 图2. 情感分析图 由图可知，拼多多的电子口碑偏向于负面，又接近50%左右的负面口碑，但随着时间的推移，负面口碑有减轻的趋势，正面口碑有增长的趋势，由此说明，尽管现阶段拼多多的口碑为负向，但有朝着好的方向发展的趋势。 3.4. 聚类分析 为了进一步归纳拼多多口碑的内部要素，分别对正向和负向口碑数据进行词云、词频和聚类分析。首先采用在线分词平台，采用最大正向匹配法对文本进行分词处理，剔除掉标签词长度为1的词，保留形容词、动词和名词，同时选择词频大于100的标签词绘制词云，词频越高的标签词，所占面积越大，所在位置越靠近中心，如图3、图4所示。 图3. 正向口碑词云效果图 图4. 负向口碑词云图 列举词频前十的词汇： Table 1 Word frequency lis 正向口碑 词频 词性 负向口碑 词频 词性 东西 1428 名词 东西 1191 名词 实惠 675 形容词 商家 933 名词 软件 648 名词 软件 823 名词 便宜 643 形容词 便宜 749 形容词 质量 588 名词 平台 733 名词 不错 554 形容词 质量 633 名词 价格 383 名词 客服 555 名词 平台 377 名词 垃圾 353 名词 朋友 371 名词 问题 241 名词 划算 271 形容词 朋友 237 名词 表1. 县词频表 由表1可知：无论正面口碑或负面口碑在词云和词频上都具有一致性，都聚焦平台的商品，其中商品的质量和价格最受关注。同时推荐、朋友、好友等词汇反映出社交因素的影响；红包、砍价、免费、活动等词汇的高频出现反映出用户对于营销方案的关注；客服、卖家、退款、体验、物流、发货等词汇则反映出用户对于购物感知的关注；平台、软件等词汇反映用户对于平台本身的关注。综上所述，可初步归纳出影响拼多多口碑的因素有商品的属性(价格、质量)、社交因素(朋友、推荐)、营销、购物流程体验等五个方面。 为了进一步探究标签词间的关系，本文利用ucinet对标签词进行聚类分析，首先通过词与词在句子中共同出现的次数，构建共现矩阵，再利用netdraw，以点度中心性作为每个因子大小的衡量依据，以共频度大于5为条件，进行社会关系网络的绘制，剔除没有联系的标签词，最后进行K-均值的聚类分析，结果如图5、图6所示。 图5. 正面口碑聚类分析 图6. 负面口碑聚类分析 由图可知，红色因子在两个模型中的占比较大，故选择其中的红色因子作为拼多多口碑因素的评价指标。选取的指标有商品(东西)、价格、质量、便宜、朋友、推荐、平台、活动、软件、优惠、购物、划算、保障、客服、商家等，结合词云与词频分析所得的维度进行整理，构建如下图7所示模型。 此模型是以用户对拼多多提供的产品和服务的评论为基础，通过词云、词频和聚类分析推导出来的。为了进一步完善模型，以此模型为基础设计半结构问卷，对拼多多用户进行深度访谈，整理好访谈文本后，通过扎根理论，完善模型。 图7. 用户体验影响因素图
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user: 4. 访谈文本分析 在聚类分析结果的基础上，通过构建半结构式访谈提纲对受访者进行深度访谈。在半结构访谈中，我们选择了15名访谈对象，这15名访谈对象均具有3年以上比较丰富的网购经验。其中7名访谈对象只在短时间内使用过拼多多，剩余8名使用拼多多的时间在3个月以上，对拼多多较为了解。 本研究的个人深度访谈主要采取面对面访谈和线上访谈相结合的方式，访谈前将访谈主题及目的等内容向受访者进行解释，征得访谈者同意后对访谈过程进行录音，访谈结束后整理音频资料，完成访谈记录。最后对15份受访者的访谈记录通过三级编码的方式对访谈记录进行分析及模型构建。 4.1. 开放式编码 扎根理论研究的第一步是开放式编码。将访谈过程中收集到的原始数据范畴化。对原始数据概念化的过程为：原始数据——概念化——范畴化。对于原始数据，通过分析重点词句，对于重复多次出现的内容初始概念化，通过分析相互之间的关系进一步范畴化。本次研究共提取了12个范畴，分别是：商品属性、平台设计、平台服务、物流服务、信息安全、社交影响、平台活动、平台宣传、消费特征、用户忠诚度、更优观念和价值观念，见表2。 Table 2 Open coding proces 原始数据(部分) 概念化 范畴化 判断质量能不能承受后，价格确实实惠挺好的，对拼多多的未来，我也很好奇 质量价格 商品属性 用便宜的价钱买了一个质量一般的产品还是用数倍的价钱买一个质量好的产品相比更喜欢用数倍的价钱买一个质量好的产品 产品品质 拼多多里面没有旗舰店，虽然我能买点小的用品，但是如果购买衣服等什么的我不敢相信质量 常购产品 购物界面对我来说越简单越好，淘宝花里胡哨，打开拼多多以后觉得和淘宝差不多 购物界面 平台设计 然后我对拼多多有个最大的看法就是界面巨low，就一种老年人才会喜欢的大字，大图，直列式排法 导航设计 拼多多页面比较花哨，目录栏有用，但是本人不需要，目标性强，我记得淘宝目录栏是隐藏的 页面内容 用过拼多多，和人拼购，没有购物车，比较商品我觉得很麻烦 购物方式 平台服务 不过售后做的还是挺好的，货物提醒啊，收货什么的，但是觉得有的客服反应挺慢的，当时没回复我 售后服务 拼多多的东西我记得应该都是包邮的吧，快递都是常用的那几个，没有拼多多专门的快递服务，速度还行吧 包邮服务 物流服务 我玩了多多果园，不记得当时兑换的是什么水果了，好像快递拖了挺久 快递时长 盗取个人信息，完全消极态度，购买一种产品后信息不断，而且平台经常会有各种消息提醒，很烦 个人信息 信息安全 用过拼多多后总是会有一些短信，感觉隐私泄露了，然后就卸载了 隐私安全 之前有好多人都说拼多多不好舆论很差，我倒也没觉得也可能是还没遇到很差的情况吧(或者是承受能力强) 舆论影响 社交影响 我没有在拼多多买过很多东西，不过按我身边朋友的情况来说，我觉得拼多多负面评价是不真实的 口碑推荐 身边的人用拼多多挺多的，经常会在上面买一些便宜的生活用品，有批评过东西质量一般，也有人推荐它 朋友推荐 朋友告诉我买到好货我觉得恩这app还不错但不足以吸引我购买，烂货的话对我的看法的影响更大，我可能不会使用拼多多了，我可能还会进行负面宣传 口碑影响 感觉买的东西吧也还行，我不喜欢打扰别人，但是拼多多大多数的活动都需要分享，个人很不喜欢 朋友分享 拼多多主要是经常会有人让我帮他们助力，我自己是只用过一次，新人1分钱购的活动买了一包纸巾，主要是听说质量不好，所以就没怎么用 入门活动 平台活动 它的优惠力度蛮大的有想过，这次年节我也去了解了拼多多的一些活动，确实很优惠，我想以后我应该会经常使用 优惠活动 下载过，帮室友砍价，砍完价就卸载，拼多多的链接太多了，不太愿意用它 砍价活动 之前不是有那个提现活动么，感觉就是一个大型传销，而且好像几个人点点根本不行，不许很多人，而且给的也不一定是现金 平台提现 平台宣传 拼多多很巧妙的利用了人的贪小便宜，不甘心的特点，用一个人去笼络下线，不得不说挺起作用的，现在用的人多了 宣传特征 毕竟点来点的有时候太让人烦了，身边安用他的人不多，就担心售后和质量吧，不过售后做的还是挺好的，质量自己判断我觉得也可以，也没啥不一样吧 购物特点 消费特征 很多人想拼着买，不喜欢和人拼着买，感觉生活费还可以，随着年龄增长，不愿与人拼单 购物方式 我一般是只在淘宝上买，看到需要就买，不过太贵的不会买，便宜的也不会买，嗯，不过经常买回来发现还是冲动了 消费风格 从下载拼多多到决定尝试使用拼多多大概经历了4个月才改变了看法，一开始是好奇为什么那么多人喜欢用拼多多，然后就开始去询问他们使用后的感受，发现还是推荐的占多数，然后我就开始去了解和使用拼多多。 用户使用 用户忠诚度 淘宝花里胡哨 主要买衣物生活用品还有些奇奇怪怪的，京东主要就是觉得买电子产品放心些，别样就是用来买鞋子还有护肤品，便宜货足，我也用的最多 平台间比较 更优观念 有两个购物APP，淘宝啊，京东，京东买东西物流快，买酸奶的时候第二天到货，方便，淘宝就是乱七八糟的买了，有时候和人拼着买，大多数自己买 平台间比较 规模经济，需求量上涨，成本下降，自己嫌弃麻烦，拼东西的质量能否达到要求未知，砍价免费拿后期疲惫，不愿意使用，除非耗时耗力，时间成本代替金钱，微信聊天群搬到拼多多 时间代替金钱 价值观念 表2. 开放性编码过程 4.2. 主轴编码 扎根理论的第二步是主轴编码。在开放式编码得到的范畴基础上，进一步发现和建立概念类属之间的各种联系，将反弹背后的逻辑进一步深化挖掘，最终归纳形成2个主范畴，如表3所示。 Table 3 Spindle coding proces 范畴 次范畴 主范畴 商品属性 商品属性 平台层面 平台活动 营销手段 平台宣传 平台服务 服务保障 物流服务 信息安全 技术保障 平台设计 感官体验 个人层面 社交影响 情感体验 用户忠诚度 消费特征 个人偏好 更优观念 价值观念 表3. 主轴编码过程 4.3. 选择性编码 扎根理论第三步是选择性编码，其目的是将主轴编码形成的范畴进一步整合和提炼，形成核心整体，概括出拼多多用户体验评价的相关影响因素，如图8所示。 图8. 拼多多口碑影响因素模型
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user: 5. 结论与建议 5.1. 结论 本文主要研究用户对拼多多口碑的影响因素，通过聚类分析，对不同出现频率的词进行关系整理，我们将用户对拼多多的口碑影响因素锁定在四个方面：商品属性、购物流程体验、营销组合和社交因素，参考已经构建的模型，设计半结构问卷。在之后的半结构访谈中，四种因素均得到进一步的检验，且发现社交因素多次在用户访谈中被提及，该因素与拼多多的营销手段有一定程度的关联，除此之外，通过扎根理论，我们进一步挖掘到了平台的服务、用户个人特征等的影响因素，在三级编码后，将所有因素归整为两个层面：用户层面和平台层面，通过访谈数据的分析，进一步完善已经构建的模型。以下我们从两个层面分析和看待拼多多口碑： 5.1.1. 个人层面 感官体验：用户在初次接触某一平台时，页面布局、页面内容和界面设计是用户对其第一印象。用户对于平台的设计更追求舒适和美观，对于页面的内容也应该设计成简单易懂的形式，减少用户的疑惑。 情感体验：用户根据社交影响、平台知名度等产生对平台的情感，由于拼多多前期口碑原因，使得用户对拼多多“敢用不敢言”，同时基于感情因素，用户和平台的联系更密切，基本选择留存。 个人偏好：不同环境下不同的群体有不同的特性，比如购物观、价值观和社会观，这些都将影响用户的行为以及对平台的评价。 5.1.2. 平台层面 商品属性：作为购物平台，商品质量、价格、推荐等基本指标是直接影响商品口碑的重要因素。根据商品的各个属性，用户选择是否购买以及购买后的满意度，进而形成一定的评价。 营销手段：平台为了让利顾客或吸引新用户，一般在平台首页推出各类的活动，这类活动的成功参与度会极大影响着用户对平台的体验效果。 服务保障：购物流程、订单修改、物流服务等体现的平台服务水平，优质的服务会优化用户对平台的印象，轻易上手并且容易操作的平台更吸引流量。 技术保障：平台技术是用户信任感的来源，支付安全性、信息安全性都是平台安全保障构建的重要方面。强大的技术保障才能使用户用的安心，买的放心。 5.2. 建议 从用户层面来讲，重视平台设计以及社交评价。APP的界面设计是用户的第一印象，平台需要进一步优化自身设计；同时，平台需要感知用户需求，满足用户去情感体验，当用户对平台产生好感时，极大可能会选择继续并长期使用；由于前期病毒式营销，用户对拼多多的负面口碑存在一定信任，用户增量达到一定程度的此时，更应该注重社交评价，扭转平台形象；明确目标客户，清晰的客户定位有助于平台的设计以及提升用户好感度。 从平台角层面来讲，构建完整的管理体系。用户渴望得到优质商家的商品和服务，进而正面口碑会大幅上涨。拼多多应对平台的商家加强管理，同时分析其发展现状，转换营销手段并提供更多技术支持，加强用户的信任；加深网络监管政策，对于用户提出的问题能尽快反应，分析其真正的原因并改进。
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user: 摘 要 本研究以南黄海沿岸某河流入海口附近水体为典型目标水体，建立了对水样中不同极性未知有机污染物筛查定性定量的方法。采用在不同酸碱条件C18柱串联HLB柱的固相萃取方法，提取水样中不同极性的有机污染物。利用GC-MS在全扫描模式下对样品中的物质进行了检测。在去除背景干扰情况下，使用NIST11谱库对主要的30种物质的质谱图进行检索，结合人工解谱和目标物极性判断，可直接确定名称的化合物10种，其中包括农药乐果及其2种降解产物、2种脂肪酸及其对应甲酯、邻苯二甲酸乙酯、雪松醇。通过对标准样品的测定，进一步确定了部分邻苯二甲酸酯类物质的种类，并测定得到邻苯二甲酸酯类和乐果的浓度分别为38.4 μg/L和143.3 μg/L。初步生态风险评价结果表明，邻苯二甲酸酯类物质和乐果对河水生态系统呈现较高风险特性。 关键词 :入海河流，有机污染物，定性定量，风险评价 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial International License (CC BY-NC 4.0). http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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user: 1. 引言 我国目前颁布实施的海水水质标准偏重于传统水质指标，包括耗氧有机物、营养物质和金属污染物等，而对于严重影响水生生态系统质量的有毒有机污染物关注较少。我国《海水水质标准》(GB 3097-1997)中涉及的有机污染物仅包含7类(种)物质：挥发性酚、石油类、六六六、DDT、马拉硫磷、甲基对硫磷、苯并(α)芘。近岸海域中的大部分污染物来自陆源排放，随着我国海洋经济的快速发展与沿海地区生产水平的提高，越来越多的陆源污染严重影响了邻近海洋区域的生态安全。相对于海水水质标准，我国《污水综合排放标准》(GB 8978-1996)涉及的有机污染物范围进一步扩大，其中包含有机污染物项目37项。此外，针对潜在危害性大以及在环境中出现频率高、残留量大的有机污染物，我国环境优先控制污染物名单进一步扩大了有机污染物范围，其中含有机污染物项目58项。我国海水水质标准对于有机污染的控制可能存在“欠保护”的问题 [ 1 ]。 但是，经由河流排入海洋的陆源污染物中含有种类繁多的有机物，种类远超过以上标准和名单 [ 2 ]。对于大多数有毒有害物质，我国现有的“名单”均未将其包含在内，因此会造成陆源污染排放监管缺乏管控标准。 因而，本研究的主要目的是通过在南黄海沿岸选取典型入海河流，以国家海水水质标准、污水综合排放标准和我国环境优先控制污染物名单内的有机污染物为重点调查目标，以其相应水质指标为监测基准，优化样品前处理和分析方法，扩大有机污染物排查范围，定性排查主要有机污染物种类，并对出现频率高、残留量大、对水环境影响严重的有机污染物进行定量分析并初步评价其生态风险。
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user: 4. 总结 本研究以南黄海沿岸某河流入海口附近水体为典型目标水体，采用在不同酸碱条件下，C18柱串联HLB柱的固相萃取方法，提取水样中不同极性的有机污染物；利用GC-MS在全扫描模式下对样品中的物质进行了检测；在去除背景干扰情况下，使用NIST11谱库对主要的30种物质的质谱图进行检索，结合人工解谱和目标物极性判断，可确定名称的化合物10种，其中包括农药乐果及其2种副产物，2种脂肪酸及其对应甲酯、邻苯二甲酸乙酯、雪松醇；可以确定目标化合物与匹配物质结构相似的化合物16种，包括多种邻苯二甲酸酯类物质；不能确定名称和结构的目标化合物4种。由于C18柱填料分子断裂，部分含量较高的含硅化合物并非来自水样。 通过对重点污染物的进一步定量检测，测定了邻苯二甲酸酯类物质和乐果的浓度。本研究筛查出多种邻苯二甲酸类物质，该类型物质被我国确定为环境优先控制污染物，该类物质浓度已超过我国《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中关于集中式生活饮用水地表水源地的规定浓度。农药乐果同样被列入“水中优先控制污染物”名单，浓度与我国《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中规定集中式生活饮用水地表水源地乐果标准限值在同一数量级并判断河流上游可能存在高浓度乐果生产废水泄漏的情况。初步生态风险评价结果表明，邻苯二甲酸酯类物质和农药乐果对河水生态系统呈现较高风险特性。