DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 风险影响万众创新的行为动机观 该取向将风险采择视为创新的内在动机，是激发、维持和促进创新的重要驱动力。该取向理论背景或源泉是心理学教科书广泛介绍的Atkinson的成就动机理论。该理论本质上是一种期望价值理论，主张动机水平依赖于个体对行动目的的评价以及达到目的可能性的评估。除了现实生活中经常提及的“追求挑战或刺激”之类的词语可以彰显情境性的风险采择在创新中的内在驱力特性外，相对多的实证研究也支持风险采择是创新重要内在动机的观点。Dewett (2007)对来自美国多家私立科研研发部门的165份匹配了员工和指导者内部动机、风险采择、创新表现以及其他测量指标的调查数据的分析结果显示，员工的风险采择意愿与指导者主观评价和客观测量的创新表现得分均显著正相关，且同内在动机和自我效能等指标也有显著正相关。层级回归分析结果进一步显示，内在动机能够正向中介着自我效能、自主性和组织指导者或管理层的创新鼓励程度对创新表现的促进性影响；更重要的是，个体的风险采择意愿则进一步将内在动机转化为员工创新的动力，在内在动机与员工创新表现之间扮演中介作用。该结果不仅为其之前所观察到的员工风险采择意愿中介着企业管理层的创新鼓励程度对员工的创新表现的促进效应(Dewett， 2006)提供了进一步支持，而且为风险采择影响创新的动力观点提供了实践证据。 风险采择的确对创新有着重要的影响。Wong和Ladkin (2008)设计了包含风险采择因素和创新因素两个维度的问卷，并采用该问卷对香港983名酒店员工调查，并观察到问卷中的风险采择维度与内在工作动机有密切相关，支持创新相关风险采择与其内在动机之间的密切联系。Kousoulas (2010)也得到了类似结果，发现风险采择与发散型创新思维测验的客观得分显著正相关，但与发散型创新思维测验的主观评分并无明显关联。这些结果验证了风险采择是创新努力的前因变量(Dewett， 2004)的观点，并提示风险采择虽未被纳入到内在动机的概念之中，但由于内在动机对个体创新表现的影响主要通过风险采择的中介路径实现，因此，风险采择已成为内在动机发挥动力作用最直接的“驱动器”且是内涵上胜似创新“内在动机”的内在的直接动力。
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user: 5. 风险影响万众创新的创造性投资观 该研究取向则是以Sternberg的创造性投资理论(Creative Investment Theory)为基石，主张创新行为犹如经济投资一样是富含采择风险的心理过程(Sternberg， O’Hara， & Lubart， 1997)。当个体面临不确定行动结果时，个体就可能会知觉到风险。无一例外的是，乐意采择风险是创新行为的一个重要贡献因子，因为它为个体提供了容忍那些偏离常道想法的动机。乐意采择风险提供了引导产品经理人努力产生观点的角度或方向。倾向于采择风险的产品经理人通常更愿意以非传统方式经营产品而不固执于常规风险规避方式。Andrews和Smith (1996)对193名企业产品经理人的市场推广创新性与风险采择等因素之间的关联进行探讨。数据结果显示，产品经理人的市场推广创新性与风险采择有着0.33的显著正相关。类似，Chen (2007)通过对112支台湾高科技企业的管理团队进行调查发现企业领导人的风险采择倾向、前瞻性和创新性(innovative)能促进其团队中成员的创新。具体而言，企业家的领导与企业团队的创新有着显著的正相关，且领导者及其所在团队的创新又对发明专利的产生有正向作用。换言之，当企业领导人具有更高的风险采择倾向和创新性时，他们本人能够促使所在团队在发明专利创新生产过程中表现得更富创新性。 企业家通常被认为是富有创新精神和风险采择倾向的群体。Macko和Tyszka (2009)探讨了企业家和准企业家在风险采择方面的差异。他们认为企业家的风险采择依赖于具体的风险情境，不同性质的风险情境可能存在差异。按照常理，风险情境依据风险决策者的对结果的控制程度可以区分为纯运气类风险情境和技能相关的风险情境。前者就像投掷硬币一样，其结果似乎没有任何可控性，完全依赖于运气；而后者则不仅依赖于运气，其结果受决策者知识和技能的影响。颇多研究证据确实表明，当个体的行动结果主要依赖于技能而非偶然性或运气时，个体可能更倾向采择风险。但考虑到企业家的风险采择行为与其风险知觉可能也有关系(Macko & Tyszka， 2009)，犹如直观感受到的，当个体将某行为或行动主观知觉为具有风险时，即使行动本身无明显的风险或是被主观风险知觉放大，个体如果采择该行为，那么他在该行为上的风险采择倾向实际上很大程度上反映的是主观风险知觉的影响。主观风险知觉则与个体的自我效能和自信心有着非常密切的关系。换言之，个体的风险采择倾向会受到个体自我效能和自信心的影响，高自信心或自我效能者倾向于采择风险，而低自信心或自我效能者则倾向于回避风险。Macko和Tyszka (2009)认为具有高自我效能或自信心的被试在面对相应领域内不完全依赖于运气或偶然性的风险情境时更乐意采择风险。他们的研究结果证实了自我效能对其相应领域风险采择行为的调节效应，发现无论是企业家、有创业意向的学生还是没有创业意向的学生，他们在完全依赖于偶然性风险情境的风险采择倾向上并没有明显差异；与其假设不同的是，他们发现上述三类样本对不完全依赖于偶然性的风险情境的风险采择倾向也无显著差异，不过在两类情境的风险采择倾向上存有性别差异，男性较之女性更乐意采择风险且不受情境风险性质影响。Macko和Tyszka (2009)在实验室外的真实情境下对男性企业家和非企业家的进一步研究显示男性企业家较之男性非企业家在真实的商业风险情境下更倾向于采择风险。El-Murad和West (2003)对广告设计人员创新性与风险采择关系的研究也得到了类似结论。他们发现，从事广告设计行业越久，个体创新水平相对越低；具有相对更高创新水平的新进广告设计人员中高风险采择者显著多于其他群体。重要的是，研究发现广告设计者的风险采择得分与最近获得创意奖励的数目有密切关系，高风险采择者获得的创意奖数明显多于低风险采择者，而且高风险采择者当年获得广告创意奖励数目也显著多于低风险采择者。与Macko和Tyszka (2009)的发现一致，El-Murad和West (2003)观察到了广告设计者风险倾向的性别差异，男性风险采择倾向强于女性。由上不难知晓，特质性的风险采择倾向对创新有着重要的影响，且总体上以正面影响为主，但有时候会受到诸如社会文化、组织领导者或者组织文化以及个体性别等因素的调节。
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user: 6. 结论 综上，风险对个体和组织或团体等各主体创新过程的影响有上述四种响应或作用机制，分别是风险影响创新的风险–创新整合观、人格特质观、行为动机观以及创造性投资观。万众创新的四种风险响应机制分别强调的是风险的不同侧面。其中，风险–创新整合观侧重于创新过程，倾向将风险视为创新过程的子成分或要素；风险影响创新的人格特质观则重视创新主体的自身特征对创新过程的影响；风险影响创新的行为动机观则强调创新的内在驱动力或风险情境的创新驱动效应；风险影响创新的创造性投资观重视创新中的策略变通、要素交流与整合及其“低买高卖”的类投资(investment-like)特征。
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user: 摘 要 随着互联网行业和航空行业的高速发展，越来越多的人倾向在网站上购买机票，许多乘客会在乘坐之后对航班进行评论。本文基于文本数据研究影响乘客满意度的航司服务特征，帮助航空公司进行相应服务的改善，提升乘客航程体验。本文利用python爬虫技术爬取CAPSE网站东方航空公司乘客的评论数据，首先对数据进行预处理；其次统计评论文本高频词汇；再应用LDA主题模型方法获取主题关键字，从用户角度挖掘乘客关注的服务特征；然后利用TF-IDF方法将文本评论转化为基于服务特征的词向量矩阵。最后通过相关系数法和基于决策树的特征重要性分析方法，发现航空公司服务中影响乘客满意的关键因素是飞机是否准时、空乘服务水平、客舱环境等问题。 关键词 :文本挖掘，在线评论，航空服务，影响因素 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 随着互联网行业的不断发展和壮大，全球电子商务也在不断的发展。截至2018年12月，我国网民规模达8.29亿，普及率达59.6%，较2017年底提升3.8个百分点，全年新增网民5653万。截至2018年12月，我国网络购物用户规模达6.10亿，年增长率为14.4%，网民使用率为73.6% [ 1 ] 。在经历多年高速发展后，网络消费市场逐步进入提质升级的发展阶段，供需两端“双升级”正成为行业增长新一轮驱动力。 纵观目前国内航空公司所处的内外竞争局势，可见我国航空公司正面临来自多方的挑战。近年来多个民营航空公司快速壮大，国内航空公司之间低层次竞争加剧、价格体系紊乱。航空公司要想谋求长久的经济利益，必须以不断提升客户满意度为导向，努力提高服务质量和水平。同时，航空服务在商品交易中的地位日益重要，而且有愈演愈烈之势。这意味着航空公司要想与顾客建立一种长期的关系，就必须取悦它的顾客，建立顾客忠诚度 [ 2 ] 。 随着互联网行业的普及化，文本评论数量大幅增长，评论内容无疑会影响着其他乘客对航空公司的选择。在线评论一般具有信息复杂、信息量巨大等特点，如何在海量的用户评论数据中挖掘出有用的信息，了解乘客对于航空公司各项服务的意见和建议，改善乘客对航空公司感官服务不好的想法，是航空公司需要考虑的重大问题之一。本文以中国东方航空公司的乘客在线评论数据为例，进行文本挖掘分析。
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user: 2. 数据获取 2.1. 数据来源 数据来源于CAPSE民航旅客服务测评中的旅客声音板块。该网站作为独立的第三方民航服务测评网站，以倾听旅客声音，提升服务质量为目标，专注提供民航服务数据咨询及服务解决方案。 论文首先通过Python网络爬虫技术获取CAPSE网站的中国东方航空的乘客的打分数据和评论数据，共7562条。在线评论是影响乘客选择航空公司的重要原因之一，分析乘客在线评论数据可以从中获得乘客对航空公司的内心想法和感受，从用户体验方面不断完善航空公司的各项服务，提升客户满意度。 2.2. 数据预处理 在对文本数据进行分析之前，需要将评论语料集转化为标准格式，剔除数据噪声。对于在线评论语料中的数字及特殊符号，采用统一转换成易识别的符号或空格，然后依据停用词词典将停用词从语料中清除，预处理具体包括以下步骤。 1) 去噪声数据 由于文本评论的随意性，在文本中可能会出现很多问题，中英文标点混用，在情感表述时添加的各种表情符号，这些噪声数据在整个文本评论挖掘过程中作用不大，要对这些数据进行清洗去除。对文本评论中的表情符号，总结归纳出标点符号的含义并将表情替换为相应的文本。当文本中有英文标点时可能对之后的处理过程有一定的影响，将文本中的英文标点转化为中文标点。 2) 去停用词 停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理文本之前会自动过滤掉某些字或词。基于在线评论数据人工定义停用词字典，去除一些如“的”，“了”等无意义词汇。 3) 分词 本文采用Python语言中的结巴分词包进行文本分析，采用精确模式进行中文文本分词与词性标注。精确模式试图对句子进行最精确的切分，适合做文本分析。 4) 文本划分 以乘客的打分数值为依据，1分和2分划分为负面评价，4分和5分划分为负面评价，划分后正面数据共6316条，负面数据共772条。根据正负情感的评价比例也可以看出，中国东方航空公司给人的整体感觉较好，正面情感评分占比接近90%。
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user: 4. 总结与展望 4.1. 总结 本文在汲取文本挖掘、在线评论与航空公司服务等理论的基础上，以CAPSE网站的中国东方航空的在线评论为研究对象，对在线评论文本内容进行特征分类挖掘，建立与检测了基于在线评论文本挖掘的乘客满意度影响因素 [ 9 ] 的分析模型，进一步挖掘了航空公司的服务质量问题。通过本文的一系列研究方法可以得到结论： 1) 在爬取的评论数据中，正面评论文本占接近90%，说明此航司给人的总体印象非常不错。通过词云图和LDA主题模型，对正面评论进行分析可知，让乘客感到满意的内容有空乘服务、准时抵达、值机快捷等，航空公司应该维持这些优势。对负面评论分析可知，让乘客感到不满意的内容有：飞机延误、客舱拥挤、餐食难吃等，航空公司可以适当改进客舱环境和餐食口味。 2) 通过相关系数法和基于决策树的特征分析法可知，航空公司服务中影响乘客满意的关键问题：飞机是否准时、空乘服务水平、客舱环境等问题。 4.2. 展望 本文基于航空领域的进行文本挖掘，取得一定进展，也尚存在很多不足之处。首先，在对文本进行分词时采用的是现在词汇量比较全面的jieba分词，但是航空领域会有一些专业词汇未纳入分词词汇表中，这会对分词结果产生影响。其次，在将文本转化为词向量时，只是以词频为依据选取关键服务特征，未考虑词汇的其他特性。最后，基于决策时模型计算因素重要性时，对决策树的准确率未进行进一步的提升。这都是以后可以继续努力的方向。
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user: 摘 要 饮酒超出适量饮酒或一般社交性饮酒的标准为重度饮酒，重度饮酒无论对个人发展还是对家庭、社会都会产生严重的负面影响，因此，通过特征进行酗酒原因分析和行为预测具有重要意义。特征包括基本信息(教育水平、年龄、性别、居住国、种族)以及五因素人格测量(神经质、外向性、开放性、友善性、严谨性)，还有巴瑞特冲动性和冲动感觉寻求，基于机器学习的决策树、朴素贝叶斯、K近邻、支持向量机、逻辑回归多种分类方法进行预测，通过对一个人的基本信息和性格特征的分析来预测是否具有酗酒倾向。对酗酒者的特征进行了分析，外向对饮酒行为有较大影响，开放性高的人更不倾向于饮酒，在其他性格特征中，神经质，友善性，严谨性，巴瑞特冲动性和感觉寻求越高，饮酒可能性越大。 关键词 :机器学习，重度饮酒，预测，特征分析 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 1.1. 重要性 当今社会，人们面临学习、就业、经济、交际、恋爱等某方面或者多方面压力，饮酒作为一种暂时性的消除烦恼的方式很容易被人们采用。然而，如若不能合理控制自己饮酒消遣的频率，则会对酒精产生依赖，对自己的身体和心灵以及他人均产生不好的影响。一个人是否更容易借助饮酒逃避和屈服于遇到的挫折与个人的成长经历和性格特征相关。通过机器学习的多种分类和预测方法(决策树，朴素贝叶斯，K近邻和支持向量机)对这些特征进行分析，找出影响较大的因素，可以对重度饮酒者进行针对性的帮助，也可以对一个人是否具有饮酒倾向做出预测，及时采取措施，防患于未然。 1.2. 相关研究 导致药物滥用的因素包扩心理、社会、个人、环境以及经济方面 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] ，这些方面也与很多性格特质相关 [ 4 ] [ 5 ] 。而糖、酒精与烟草这些合法药物比非法药物更可能导致早逝 [ 6 ] 。使用消遣药物对社会和个人的影响应该加以重视 [ 7 ] 。心理学家普遍认同五因素人格测量模型可以很好地反应个人差异 [ 8 ] ，五因素人格测量模型包括神经质(N)，外向性(E)，开放性(O)，友善性(A)和严谨性(C)。很多研究表明人格特质与药物的滥用相关，Flory等 [ 9 ] 发现滥用酒精者的A和C较低，E较高，他们也发现较低的A和C，较高的O与大麻使用相关。
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user: 2. 研究方法 2.1. 分类方法介绍 机器学习属于人工智能研究较早的分支，分为有监督学习，无监督学习和半监督学习。其中监督学习是通过已知的数据训练出一个模型，从而对新的数据通过此模型可以得出其分类。本文用到的的监督学习分类器有： 1) 朴素贝叶斯 基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。采用计算每一个样本属于每一类的概率，然后将样本划分为具有最大概率的那一类中。 朴素贝叶斯能处理多分类任务，尤其对小规模的数据表现很好，因此可以在训练时把数据集分成批次，一批一批的增量式训练。 2) CART决策树 对所有属性分别计算Gini系数增益，取Gini系数增益值最大的属性作为决策树的根节点属性，对划分后的子数据集采用同样的方法决定子树的根节点，递归进行。决策树有非常良好的优点：决策树的构造不需要任何领域知识，就是简单的IF...THEN...思想；决策树能够很好的处理高维数据，并且能够筛选出重要的变量；由决策树产生的结果是易于理解和掌握的；决策树在运算过程中也是非常迅速的；一般而言，决策树还具有比较理想的预测准确率。 3) 支持向量机 支持向量机是解决分类问题的一种算法，SVM就是无数条可以分类的直线中最完美的一条，其恰好在两个类的中间，距离两个类的点一样远。 4) K近邻 给定一个训练集，对新的样本，在训练集中找到与该样本最邻近的K样本，这K个样本多数属于某个类，则新样本属于该类。 由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合。该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的K个邻居中大容量类的样本占多数。因此可以采用权值的方法(和该样本距离小的邻居权值大)来改进。该方法的另一个不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最近邻点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。 5) 逻辑回归 逻辑回归思想基于线性回归，线性回归的主要思想是通过历史数据拟合一条直线，用这条直线对新的数据进行预测。而逻辑回归是寻找合适的分类函数，对该函数的数据预测并得到最终的分类结果，然后构造代价函数即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差，最小化代价函数从而获得最优的模型参数。 2.2. 评测标准 本研究采用准确率、召回率、F值(综合衡量指标)作为评测标准，准确率 = 被正确分类的样本数/所有被分为该类别的样本总数，召回率 = 实际被分类为该类别的样本数/应该被分类为该类别的样本数，准确率与召回率越高代表分类效果越好，但两者存在矛盾，F值综合考虑了准确率和召回率，寻找一个准确率和召回率都比较高的平衡点，measure通过调节γ来调节准确率和召回率两者之间的具体联系，当γ大于1时，F值受到准确率的影响较大，当γ小于1时，受到召回率影响更大。当γ为1时，为F1值，召回率与准确率对该分类系统的影响同样重要。 F-measure = ( γ 2 + 1 ) ∗ precision ∗ recall γ 2 ( precision + recall ) 下面通过一个例子展示各个指标的详细计算方法，A1为被正确判别为A类的样本数，B1为被正确判别为类别B的样本数；A2为所有被判别为类别A的样本数，B2为所有被判别为类别B的样本数；A3为类别A实际的样本数，B3为类别B实际的样本数，具体公式如下表1。 Table 1 Description of evaluation indicator 评价指标 类别A 类别B 准确率 A 1 A 2 * 100 % B 1 B 2 * 100 % 召回率 A 1 A 3 * 100 % B 1 B 3 * 100 % F1 2 * A 1 A 2 * A 1 A 3 A 1 A 2 + A 1 A 3 * 100 % 2 * B 1 B 2 * B 1 B 3 B 1 B 2 + B 1 B 3 * 100 % 表1. 评价指标说明
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user: 3. 数据来源与预处理 3.1. 数据来源 本研究数据来源与UCI网站(http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php)的drug consumption数据集，数据集包含1885名受访者记录。每个受访者具有12个属性，包含： 1) 基本信息：教育水平、年龄、性别、居住国、种族，属性类型及取值见表2。 2) 性格因素：五因素人格测量(神经质、外向性、开放性、友善性、严谨性)、巴瑞特冲动性、冲动感觉寻求，性格因素变量解释： 神经质(Neuroticism)：指紧张、焦虑、抑郁等负面情绪的长期倾向； 外向性(Extraversion)：指外向开朗，健谈，积极，开心的程度； 开放性(Openness to experience)：想象力，创造力，标新立异的想法，广泛的兴趣爱好； 友好性(Agreeableness)：人际关系方面的利他性，信任，谦虚善良富有同情心，协同性； 严谨性(Conscientiousness)：可靠性，意志坚定性以及快速高效井井有条。 五因素人格测量的结果是通过受访者回答与这些特质相关的60道问题得出对于其每个特质的结果。 巴瑞特冲动性(impulsiveness)由三方面组成：第一个现代是不经思考就行动，第二是注意力不集中思想容易被打乱，第三方面是做事情不考虑后果，综合此三方面的程度来度量一个人的冲动性。 冲动感觉寻求(sensation seeking)由冲动性和感情诉求组成，此因素与高风险行为息息相关。 采访结果经过量化处理，使得各个性格特质的取值具有相差不大的尺度，表3为一些样本取值。 Table 2 Basic information value 特征类型 特征划分 Age 1~24 25~34 35~4445~5455~64 65+ Gender Female male Education Left school before 16 years Left school at 16 years Left school at 17 years Left school at 18 years Some college or university， no certificate or degree Professional certificate/ diploma University degree Masters degree Doctorate degree Country Australia Canada New Zealand Other Republic of Ireland UK USA Ethnicity Asian Black Mixed-Black/Asian Mixed-White/Asian Mixed-White/Black Other White 表2. 基本信息取值 Table 3 Examples of values of personality factor characteristic Neuroticism Extraversion Openness to experience Agreeableness Conscientiousness Impulsiveness Sensation seeking 0.31287 −0.57545 −0.58331 −0.91699 −0.00665 −0.21712 −1.18084 1.23461 1.93886 1.65653 −0.15487 −0.52745 1.29221 1.2247 −0.67825 1.93886 1.43533 0.76096 −0.14277 −0.71126 −0.21575 −0.46725 0.80523 −0.84732 −1.6209 −1.0145 −1.37983 0.40148 −0.14882 −0.80615 −0.01928 0.59042 0.58489 −1.37983 −1.18084 0.73545 −1.6334 −0.45174 −0.30172 1.30612 −0.21712 −0.21575 −0.67825 −0.30033 −1.55521 2.03972 1.63088 −1.37983 −1.54858 −0.46725 −1.09207 −0.45174 −0.30172 0.93949 −0.21712 0.07987 −1.32828 1.93886 −0.84732 −0.30172 1.63088 0.19268 −0.52593 0.62967 2.57309 −0.97631 0.76096 1.13407 −1.37983 −1.54858 −0.24649 0.00332 −1.42424 0.59042 0.12331 −1.37983 −0.84637 −1.05308 0.80523 −1.11902 −0.76096 1.81175 0.19268 0.07987 −1.32828 0.00332 0.14143 −1.92595 −0.52745 0.52975 1.2247 2.28554 0.16767 0.44585 −1.6209 −0.78155 1.29221 0.07987 表3. 性格因素特征的取值示例 3.2. 数剧处理 对于每个受访的酒精使用情况，分为：“从未使用”，“十年前使用”，“过去十年使用”，“去年使用”，“上个月使用”，“上周使用”，和“昨天使用”，本研究为了方便，将“从未使用”，“十年前使用”，“过去十年使用”，“去年使用”，“上个月使用”样本分类的取值归类为“month−”，频率为每月及更少，视为正常饮酒者；将“上周使用”，和“昨天使用”的样本归类为“week+”，频率为每周及以上，视为重度饮酒者。
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user: 4. 结果分析 本研究过程分为两部分，第一部分对于基本信息与是否重度饮酒之间的关系进行分析，第二部分对于性格因素对重度饮酒的影响进行分析。 4.1. 利用基本信息分类与预测 将1885条数据的2/3作为训练集，1/3作为预测集，进行以下分析： 1) 运用CART决策树通过基本信息进行分类。决策树的优点在于算法不受数据缩放影响，特征不需要归一化，标准化等预处理，因此对于五类离散型变量的分析适合选取决策树模型。 决策树graphviz可视化图中的samples给出该节点中的样本数values给出每个类别的样本数。 调用模型时需选择参数：树的深度，若为None表示不限，直到所有的叶子节点中所有的样本都属于同一类别，或是每个叶子节点包含的样本数小于分类内部节点的最少样本数；分裂节点策略选择，最优或是随机切分两种选择；分类内部节点的最少样本数；每个叶子节点的最少样本数；叶子节点中样本的最小权重；寻找最佳划分时考虑的特征数量。 决策树结果如图1所示。 图1. 决策树模型 2) 多项式贝叶斯分类，以基本信息为特征的结果如下表4。 Table 4 Polynomial Bayesian classification result Precision Recall f1-score Support Weekday 0.64 0.11 0.19 191 Monthyear 0.71 0.97 0.82 437 表4. 多项式贝叶斯分类结果 3) 通过支持向量机法，以基本信息为特征的结果见表5。 Table 5 Support vector machine classification result Precision Recall f1-score Support Weekday 0.6 0.03 0.06 191 Monthyear 0.7 0.99 0.82 437 表5. 支持向量机分类结果 4) 通过K近邻法，以基本信息为特征的结果见表6。 Table 6 K nearest neighbor classification result Precision Recall f1-score Support Weekday 0.37 0.22 0.27 191 Monthyear 0.71 0.83 0.77 437 表6. K近邻法分类结果 通过对比以上三种方法的分类结果发现，贝叶斯具有综合的最好的分类效果，三种方法对不酗酒的预测效果均较好。 4.2. 利用性格特征分类与预测 1) 高斯贝叶斯模型分类效果评价，对性格特征的分析，结果见表7。 Table 7 Gauss Bayes classification result Precision Recall f1-score Support Weekday 0.37 0.15 0.21 191 Monthyear 0.70 0.89 0.78 437 表7. 高斯贝叶斯分类结果 2) 通过逻辑回归方法对性格特征的分析 逻辑回归参数如下：0.05528946、0.18008346、−0.06434509、0.03357274、0.01287108、0.01264426、0.08029382分别对应神经质、外向性、开放性、友善性、严谨性、巴瑞特冲动性、冲动感觉寻求的系数，从中可以看出外向性对饮酒产生较大的影响，开放性，即想象力，创造力，标新立异的想法高的人更不倾向与饮酒，其他性格特征，神经质，友善性，严谨性，巴瑞特冲动性和感觉寻求越高，饮酒可能性越大。逻辑回归模型结果见表8。 以上两种方法的分类效果相比，高斯贝叶斯具有更好的综合效果。 Table 8 Logistic regression classification result Precision Recall f1-score Support Weekday 0.42 0.04 0.08 191 Monthyear 0.70 0.97 0.81 437 表8. 逻辑回归分类结果
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user: 5. 总结 随着社会越来越开放和包容，饮酒行为十分司空见惯。大家开心了去喝酒庆祝，难过了去喝酒消愁，然而，如果不进行节制，很容易染上酒瘾，如此循环往复，对身体和心理造成巨大的伤害，饮酒因素包含基本特征和性格特征，通过了解某人的这些特征来分析其是否具有酗酒行为具有重要意义，这可以使相关机构着重进行干预，减少因酗酒造成的事故。也可以从相关的分析中看出，哪些因素与酗酒行为密切相关。本文运用了机器学习的5种分类方法，分别将基本信息和性格特征分析代入训练模型，通过测试集对模型的效果进行评价。最后几个模型均得出了不同的效果，在具体情况下，可根据需求调用适合的模型。在5种分类方法中，逻辑回归的方法可以进行特征的影响大小分析，表明外向性对饮酒行为有较大影响，开放性高的人更不倾向于饮酒，在其他性格特征中，神经质，友善性，严谨性，巴瑞特冲动性和感觉寻求越高，饮酒可能性越大。
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user: 摘 要 泥岩是一种常见的沉积岩，它在油气勘探中有着重要的价值。首先它可以作为盖层来保留沉积盆地中的流体，其次它也能在一定的乏氧环境中堆积大量的浮游生物及有机胶体从而转化为生油层。本文以松辽盆地4766块岩石样品的主量元素数据为基础，采用大数据分析软件RapidMiner对其进行快速的处理和分析，揭示了松辽盆地泥岩的分类及其所反映的盆地沉积条件。 关键词 :松辽盆地，泥岩，主量元素，大数据，RapidMiner 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 从20世纪60年代以来，数学地质开始迅速的发展。它是地质学与数学和计算机科学相互渗透、紧密结合而逐步形成的一门地质学的边缘科学 [ 1 ] 。随着全球地质勘探的积累以及分析仪器的发展，海量地质数据迎面而来。鉴于大数据是大容量 、多样性、高速增长、低价值密度的数据集合，传统手段已难于管理和有效发挥其价值 [ 2 ] ，如何快速的处理这些数据并得到其在地质上所表示的一般规律成了科研工作者的难题。 松辽盆地是中国东北部的一个大型中、新生代沉积盆地，地跨黑龙江省、吉林省、辽宁省和内蒙古自治区，是当今世界上最大的典型陆相沉积盆地之一，也是我国最主要的含油气盆地。泥岩作为一种典型的沉积岩，遍布于松辽盆地。而它在地质上也有很重要的存在意义，一是可以作为盖层来保存流体 [ 3 ] ，二是在一定的还原环境中也可以堆积大量的浮游生物等有机体从而转变为生油层。泥岩是沉积岩中数量最多分布最广的岩石，大多数泥岩是在静水环境中沉积的，其颜色和成分常能反映沉积时的介质条件 [ 4 ] 。本文借助RapidMiner软件来对松辽盆地泥岩的主量元素数据进行快速的处理和分析。
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user: 2. RapidMiner简介 RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，数据挖掘过 程简单，强大和直观。它提供数据挖掘和机器学习程序，其中包括数据加载和转换，数据的预处理和可视化，预测分析和统计建模，评估和部署。它是用Java编程语言的。而且提供图形用户界面，用户可以不用编程，通过简单拖拽算子来设计和执行工作流程分析，易于学习和掌 [ 5 ] 。其解决方案覆盖了各个领域，包括汽车、银行、保险、生命科学、制造业、石油和天然气、零售业及快消行业、通讯业、以及公用事业等各个行业。2015年在KDnuggets第16届年度数据挖掘大会分析软件投票位中位居第2，仅次于R语言。因为其具备GUI特性，所以很适合于数据挖掘的初学者入门。 RapidMiner中的功能均是通过连接各类算子(operator)形成流程(process)来实现的，整个流程可以看做是工厂车间的生产线，输入原始数据，建造模型，输出结果。其建模的一般流程是：新建一个库(Repository)，选择需要的算子(operator)放入主流程(mainprocess)中，设置算子的相关参数(parameter)，进行算子连接，最后执行流程以得到结果。
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user: 3. 松辽盆地泥岩数据处理和分析 3.1. 数据准备 在地质勘探中，常会使用X荧光光谱仪对岩石样品进行元素的定性定量分析，然后利用这些数据大概的判断一下地质背景、地质构造成因、成岩成矿推断等各种应用。大庆油田在数十年来勘探松辽盆地中积累了大量的元素分析数据，现在我们想要利用RapidMiner对其进行一个简单的统计和分类。首先，我们将4766块岩石样品的无机元素常量数据导入到系统里面，见图1。 图1. 元素数据概览 从图1可见，每一个样品我们共分析了11个常量元素，这11个常量元素就基本占到样品里90％以上的含量，是地质应用常用的分析数据。但是在数据里出现了值为0的情况，这可能是因为其元素含量在百万分之一以下从而导致荧光光谱仪无法正常的测量。鉴于之后我们要用到K均值聚类法进行数据分类，值为0的数据会造成分类偏差，所以数据处理的第一个步骤就是要引入“过滤”算子，过滤掉所有存在数值为0的样品。 另外从岩石样品的岩性上来看，数据里存在着100多种不同种类的岩石分类，在此我们选用泥岩作为分析的指标，故而数据处理的第二个步骤是在“过滤”算子只留下岩性为泥岩的样品数据，见图2。 图2. 过滤算子 经过以上两步的数据过滤后，我们提炼出2719块泥岩样品的数据，然后就可进行K均值聚类法进行数据分类。 3.2. K均值聚类法算法原理 在数据处理完毕以后，我们希望对泥岩样品做个简单的分类概况，这里将用到K均值聚类法。 K均值聚类属于基于原型的聚类方法，数据集会聚出k个簇，它也是是最简单最常用的聚类算法之一。该算法将指定用户事先设定簇的个数，目标是找出各簇的质心(centroid)，而后与各质心相邻的数据点聚成各簇，从而实现聚类。簇的质心可以是该簇内所有点的均值，即进行k均值聚类；也可以是中位点，即进行k中心点聚类。质心并不一定是真实存在的数据点，也可以是虚拟的点，只要它能最大程度的代表这个簇就行。其原理非常简单，对于给定的数据集总能有解。不过多数情况下这个解只是局部最优，并非全局最优。 K均值聚类的计算过程是先初始化k个质心，然后找出距离最近质心的各个数据点，从而形成个簇。确定每一簇以后，就可以计算各簇的新质心。然后更新各个数据点至最近的质心，确定新的簇并再一次更新质心，直到各数据点不再变更自己所属的簇或者这个变更不再显著为止。这样最后确定的质心就是数据内部各簇的代表或者原型，它们可以描述整个模型。 K均值聚类的优点是简单、易于实现、结果易懂。虽然该算法的确可以处理高维数据集，但多次迭代和运行的计算成本还是很高的。最好的方法是一开始时把k值设的比较小，而后慢慢增大直到拟合 [ 6 ] 。 3.3. 流程设计 RapidMiner提供了很方便的可视化流程设计界面，用户只需要简单的拖曳算子即可完成，本次为泥岩分类的整个流程图见图3。 图3. 数据处理流程 其中各个算子的作用如下： “Retrieve常量元素”：即未经过处理的原始样品常量元素的数据集，可以是各种数据库格式，本例里为excel格式。 “Filter Examples”：过滤算子，我们通过设置必要的参数过滤掉数值为0以及岩性为非泥岩的样品。 “Select Attributes”：选择属性算子，我们只选择了所有数值型的泥岩元素数据方便K均值聚类算法进行计算分类。 “Clustering”：分类算子，内含K均值聚类算法。 3.4. 运行与解析 把评估算子的输出与总结果借口连接起来，就可以保存并运行该流程了。其运算过程仅花费了3秒的时间，很高效。运行的结果有2种表达的方式，第一种见图4。 图4. 泥岩分类结果 即为分类的概况总结，从2719块泥岩样品从通过K均值聚类法得到两种分类以及每种分类的数量。而RapidMiner亦会提供每一类的元素平均含量结果见图5。 从以上两种图解可以分析出，cluster_0类(计142块样品)为富钙的钙质泥岩；cluster_1类(计2577块样品)为富硅的硅质泥岩。 另外仅选用“过滤”算子我们从颜色上进行分类，发现松辽盆地的泥岩也可分为两类，其中红、褐色泥岩11块，暗色(黑色、灰色等)泥岩2708块。 图5. 两类泥岩的元素平均含量
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user: 4. 结论 1) 松辽盆地的沉积填充中，泥岩约占58%，且主要构成为硅质泥岩，其主量元素的平均含量为氧化铁5.260%、锰0.092%、钛0.493%、氧化钙1.221%、氧化钾3.385%、硫0.210%、磷0.114%、二氧化硅64.789%、三氧化二铝13.760%、氧化镁1.183%、氧化钠1.800%。 2) 松辽盆地泥岩多为暗色系，说明盆地是在还原环境中沉积而形成的。
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user: 摘 要 本文针对软件生产进程中测试的过程数据，利用带有交互作用的GAM，对测试过程中的失效变化数据进行分析，研究影响因素以及因素间的交互作用。本文首先对失效变化数据，比较了GAM和带有交互作用的GAM的拟合效果；其次，比较了带有交互作用的GAM与现有的机器学习模型的预测结果。结果表明，带有交互作用的GAM相较于GAM所得的结果更加丰富，且优于已有的机器学习方法，因此这样的探讨分析是有意义的，并对软件开发以及采取测试决策有一定的实际指导意义。 关键词 :失效数，GAM模型，交互作用 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 对于安全关键软件而言，在整个软件生产的生命周期中会有大量的数据被记录下来，称之为过程数据 [ 1 ] 。不仅包括诸如软件代码行数、软件复杂度、软件版本、需求设计等软件开发过程数据，还有很重要的测试过程数据，比如测试用例的个数，发现失效的个数、测试覆盖情况。对于过程数据的分析有利于开发人员改变测试决策，进而提高软件可靠性。对于这部分数据的处理，现阶段有机器学习、深度学习的方法来进行失效数预测。 另外，基于软件可靠性模型的传统可靠性分析方法使用失效数据进行建模，这种可靠性分析方法忽略了软件本身的结构以及测试过程的特征造成对抽样观察到的失效数据的影响，没有充分利用安全关键软件开发过程以及自测试过程的特征数据。为了改进这种现象，提出了机器学习的方法对软件测试过程中的数据进行回归，比如：决策树、随即森林、岭回归等方法但是这种数据的数量是较少的，机器学习方法的拟合会出现偏差。并且利用机器学习方法的输入并没有考虑到影响因子之间的交互作用，为了考虑影响因子之间的交互作用，故本文提出了广义可加模型 [ 2 ] ，简称GAM，对多元数据进行拟合。 GAM是由数据驱动而非统计分布模型驱动的非参数回归模型，可对部分解释变量进行线性拟合，对其他因子进行光滑函数拟合。模型不需要预先设定参数模型，模型通过解释变量的平滑函数建立，能够自动选择合适的多项式。GAM属于非参数回归模型中的一种，非参数回归不需要模型满足线性的假设前提，可以灵活的探测数据间的复杂关系，但是当模型中的自变量数目较多的时候，模型的估计方差会加大，另外，基于核与光滑样条估计 [ 3 ] 的非参数回归中自变量与因变量间关系的解释也有难度，1985年Stone [ 4 ] [ 5 ] 提出加性模型，模型中每一个加性项使用单个光滑函数来估计，在每一加性项中可以解释因变量如何随自变量变化而变化，很好的解决了上述问题。1990年Hastie和Tibshirani [ 4 ] [ 5 ] 扩展了加性模型的应用范围，提出了广义加性模型。 本文针对软件生产与自测试过程中产生的过程数据，利用GAM分析影响因素与其的交互作用，进一步拟合软件的失效数，并对实际工程提出有效可行的建议。其中，文章的结构如下： 第一部分是对问题背景的介绍。 第二部分是对问题进行详细叙述与模型的详细介绍。 第三部分是运用模型对数据进行分析的结果。 第四部分是对数据分析结果的总结与实际指导意义。
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user: 2. 模型介绍 软件开发过程中的测试数据分析对调整测试策略和可靠性分析具有重要的意义。对于较小的数据量，机器学习模型并没有很好的预测效果，并且无法给出因素之间的交互作用，而在软件的实际研发中因素之间的交互作用往往是存在的，例如，代码行数和测试用例个数之间的交互作用。本文尝试用GAM来分析各个因素的影响以及因素之间的交互作用，以提高数据分析的效果。 GAM，属于半参模型 [ 6 ] 中的一种，其表示形式如下所示： g ( u ) = a + f 1 ( X 1 ) + f 2 ( X 2 ) + ⋯ + f p (Xp) 其中， u = E ( Y / X 1 ， X 2 ， X 3 ， ⋯ ， X p ) ， g ( u ) 是连接函数， f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f p 是连接解释变量的平滑函数，X i 为解释变量，f i (X i )是关于X i 的非指定类别的非参数函数。 在该模型中，响应变量的分布可以是正态分布，二项分布、poisson分布等。对f i (X i )的估计方法有平滑样条法，局部加权回归散点平滑法、薄板平滑样条法，平滑参数的选择有交叉验证法、广义交叉验证法等。在GAM模型具体分析过程中，采用Rx64.3.5.0版R软件及mgcv、DAAG等软件包，来进行实验仿真。 像线性回归一样，可以通过增加形式为X i × X j 的交互项，使得GAM能够体现交互效应的作用。另外，可以增加形式为f u (X i ， X j )的低维交互项，这样的交互项可以应用一些二维光滑方法，如局部回归或者二维样条来拟合。 GAM应用的潜在假设为函数是可加的，允许每个协变量作为一个不加限制的平滑函数，而不是仅仅作为一种呆板的参数函数被拟合，对部分或全部的解释变量采用平滑函数的方法建立模型。GAM与GLM [ 7 ] 共同的特点是用连接函数来估计响应变量和各解释变量间的关系。与GLM不同的是GAM中的各函数可以是非参数的形式，因而使得其应用范围更为广泛，GAM是GLM的一种推广。因此GAM适用于多种分布类型，多种复杂非线性关系的分析。
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user: 4. 结论 对3.1节中的数据使用带有交互项的GAM模型进行分析，发现在模型中添加交互项可以提高模型的拟合和预测效果。例如方差解释率与模型的调整判定系数相对于没有交互项的GAM模型都有所提高。用GAM模型对数据进行因素分析时发现，branch_cvg (分支覆盖率)并没有显著性影响，但是在模型中添加了交互项后，tc_num (测试用例的个数) branch_cvg (分支覆盖率)的交互项对失效数变化有显著性影响，这也是符合工程实际应用的。最后将带有交互项的GAM模型与其他机器学习模型进行比较，得到此模型的预测结果的RMSE要优于其他机器学习模型，因此说明带有交互作用的GAM模型可以分析软件开发中某些因素的交互作用。
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user: 摘 要 随着以BIM、云计算、物联网、人工智能、大数据、移动计算等为代表的智能时代的全面到来，工地管理的信息化和智能化水平得以提高，有利于推进工地施工过程中的人员、施工设备、物料、施工工艺、环境等信息综合集成与智能决策，为建筑业升级改造与数字化转型提供了重要的技术支撑力量。本文从建筑施工过程中面临的安全、质量等问题出发，研究了智慧工地内涵及内容，基于Togaf架构方法论设计了智慧工地监管平台架构，并以某地块为例，描述了平台逻辑架构，分析了平台建设内容，并探讨了实施智慧工地监管平台的建议，为推进建筑施工领域数字化平台提供了借鉴和参考。 关键词 :智慧工地，建筑业信息化，BIM，工地监管平台 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 建筑业属于劳动密集型产业，是国民经济的重要支柱产业之一，涉及的上下游链条非常长，是影响国民经济发展的重要行业，但与此同时也是一个安全事故多发的高危行业，粗放式的施工管理不仅使工地的劳动力、材料、机械设备的利用率较低，而且造成严重的环境污染和资源浪费。如何加强施工现场安全管理、降低事故发生频率、杜绝各种违规操作和不文明施工、提高建筑工程质量，是摆在各级政府部门、业界人士和广大学者面前的一项重要研究课题 [ 1 ] 。 随着我国经济发展进入新常态，经济结构模式不断优化，建筑企业以往粗放式、高能耗、高污染的发展模式已难以适应建筑领域节约型、低排放、绿色化、智能化的发展要求，在此背景下，信息技术的不断发展，正改变着各行各业的组织结构与生产方式，信息化在建筑施工领域的应用需求愈发迫切，智慧工地建设应运而生。
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user: 2. 智慧工地 2.1. 智慧工地内涵 智慧工地是指借助于信息化手段，基于BIM技术对建筑工程进行精确设计和施工模拟，建立互联协同、智能生产、科学管理的施工项目信息化生态圈，并将在虚拟现实环境下数据与采集到的工程信息进行对比分析，提供趋势预测及专家处理预案，实现工程施工可视化智能管理，以提高信息化水平，逐步实现建筑业的绿色建造和生态建造。它将先进的信息技术应用到建筑、施工机械、人员穿戴设备、场地关口等各类物体中，实现普遍互联，并与互联网集成，从而实现建筑工程人的因素与施工现场物的因素完美结合，以便提高交互的明确性、效率、灵活性和响应速度 [ 2 ] 。 2.2. 智慧工地内容 智慧工地建设涉及劳务考勤、塔吊管理、施工现场监控、施工环境监测、升降机管理、物料管理、工程资料等诸多环节，需要基于BIM平台将地形地貌模型、建筑信息模型、塔吊设备模型、电梯设备模型、视频监控设备模型等进行集成，基于物联网技术采集的数据传输到BIM平台，BIM平台将具体设备工作信息传输到施工工地模型中，实现整个施工现场信息的无缝衔接和动态流贯通，提升施工现场信息感知能力、项目管理能力与进度管控能力。 · 现场考勤系统：配合施工现场的门禁闸机系统，现场考勤系统以物联网技术为支撑，基于软硬件结合的模式提供指纹识别、人脸识别等多种出勤打卡方式，员工出勤记录通过现场工业网络传输到后台服务器，项目管理人员通过后台进行调度、分析和统计，掌握工地现场施工人员的出勤情况，以便更好地进行劳务管理。 · BIM系统：以设计的角度建立、整合建筑信息模型，能够在建筑物生命周期中建立、整合及重复利用建筑信息与专业知识，能够输入建筑信息模型进行信息处理动作，也能够将处理后的建筑信息模型输出，将信息的处理重心放在对象本身。 · 塔吊系统：由各类智能传感器、驾驶室操作终端、塔司考勤、无线通讯模块及远程可视系统等组成，支持超载预警、塔吊监管、防碰撞等功能。通过塔吊管理平台，能够清楚看到塔吊的分步情况、操作情况，可以进行现场塔吊的运行情况以及危险报警统计分析。 · 视频监控系统：由监控设备及管理软件等组成，监控设备包括超高清摄像头、无线WIFI及电源等，支持进行视频导入、导出和回放等操作，施工现场视频信息可通过现场工业网络以有线或无线方式传回到项目控制终端，通过接口支持其他平台进行信息调用。 · 环境监测系统：通过在施工现场布设各类传感器或监控设备，实时采集施工工地、周围道路等扬尘浓度、风力大小、空气湿度、温度、大气压强、噪音指数等数据，通过在后台设置各类参数数据的阈值，方便进行报警提示，以便帮助管理人员更合理地安排后续的施工作业。 · 物料验收系统：重点用于钢筋、混凝土等大宗施工物料进出场称重全方位管控，实现物料称重、称重数据存储、称重数据读取、即时拍照以及物料验收偏差分析等功能，提高物资计量的运行效率，避免人为篡改、记录错误的同时，也实现全流程的信息化管理。 · 工程资料管理：实现对项目计划、三维模型、检查记录、施工日志、施工工艺条件等工程资料的管理，支持用户按权限进行资料的上传、下载、查阅的操作。 2.3. 关键技术 智慧工地相关的关键技术主要包括物联网、大数据、云计算、BIM等技术，通过这些新兴信息技术与传统建筑施工过程的结合，有利于提高建筑施工质量，推进施工过程安全治理与预防，及时消除不安全因素，提升施工过程的智慧化与数字化水平。 · 物联网技术：通过传感器、全球定位系统、地理信息系统、监控系统等传感设备，将建筑施工过程中的人员、机器设备、物料、工艺、周围环境等要素进行连接，在云计算环境下通过信息集成，实现资源共享、数字通信、智慧管理等应用。 · 大数据技术：随着物联网、BIM等技术的应用，建设项目产生的数据将成倍增加，这些数据充分体现了大数据的多源、多格式、海量等特征，对这些数据进行收集整理并利用，可帮助企业更好地预测项目风险，提前预测，提高决策能力；也可帮助业务人员分析提取分类业务指标，并用于后续的项目。 · 云计算技术：在施工现场智慧化应用过程中，物联网、移动应用、大数据等技术的应用过程中，普遍搭建云服务平台，实现终端设备的协同、数据的处理和资源的共享。用户只需要在手机上安装APP，注册后就可以使用，可避免施工现场部署网络服务器，简化了现场互联网应用，有利于现场信息化的推广。 · BIM技术：通过建立虚拟的建筑工程三维模型，利用数字化技术，为这个模型提供与实际一致的信息库，可帮助实现建筑信息的集成，从建筑设计、施工直至报废销毁的全寿命周期 [ 3 ] ，各种信息整合于统一的三维模型中，建筑施工相关的设计单位、施工单位、设施运营单位及业主单位等各方人员进行协同工作，借以提高工作效率、节省资源，实现建筑信息化与智能化。
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user: 3. 总体设计 以某重点工程为例，在工程项目建设立项时，用户部门明确提出要加大智能化、信息化技术在项目建设过程中的应用，以新发展理念为指导，充分借助BIM、大数据、云计算、物联网等先进的技术手段，实现工地各类信息的实时感知和智能管理，推进智慧工地建设，提升工程建设管理水平，努力践行生态、绿色、环保的理念，提升工地建设的安全质量和管理水平，并以此作为示范工程，推动同行业在工程建设过程中的智能化、信息化实践。智慧工地监管平台是智慧工地的核心单元，通过集成BIM平台、视频监控系统、塔吊管理系统、升降机系统、视频监控系统、现场考勤系统、物料验收系统、GIS、GPS等，将施工方、监理方、供应商、用户、项目管理方等诸多工程施工相关方有机集成在一起，推进各类信息的汇聚、共享与集成，为智慧工地建设奠定了基础 [ 4 ] 。智慧工地监管平台的体系架构包括基础设施层、数据采集层、数据存储层、数据服务层、数据应用层、信息安全体系和标准规范体系等部分，如图1所示。 图1. 智慧工地监管平台体系架构 · 设备设施层：包括本地硬件设备设施、基础软件及辅助施工设备，本地硬件设备设施包括存储和计算资源、服务器、互联网、窄带物联网、视频监控设备、传感设备、条码扫描设备等，基础软件包括操作系统、数据库软件、网络协议等，辅助施工设备包括闸机设备、塔吊设备、除尘除霾设备等。 · 数据采集层：包括视频监控接口、环境监测接口(传感器)、扫描设备接口、GIS、GPS、闸机接口、API接口、BIM引擎、数据适配器、录入界面等，为智慧工地提供数据来源支持。 · 数据存储层：包括非结构化数据存储和结构化数据存储，非结构化数据通过Spark、Storm、流处理等计算处理后存储在Mongodb、HBase、Hive等数据库中，结构化数据抽取到ODS库中，经过转换、清洗、加工等处理后，加载到数据仓库中。 · 数据服务层：包括数据应用服务、集成服务和安全认证服务，通过数据交换平台/企业服务总线为工程建设各方参与者提供数据查询、数据分析、数据挖掘、三维展示、数据共享、统一搜索、统一标准、身份认证、安全预警、消息集成等服务。 · 数据应用层：面向项目施工方、监理方、项目管理公司提供移动办公平台，面向项目监理方、项目管理公司、用户提供工程监管平台、面向各类用户提供大数据分析应用平台和智能展示平台等应用。 · 标准规范体系是保证工程项目有效运转的管理保障，包括数据标准、管理标准、技术标准等。信息安全体系是项目安全运行的基础保障，包括配置管理、权限管理、运维管理、安全管理、接口管理、监控管理、任务管理、消息管理等。 工程项目建设过程中，各地块的施工单位可能不尽相同，施工单位采用独自管理的方式，信息管理平台、视频会议、视频监控、劳务系统都不同，需要开放接口，将统计数据汇集到项目部，进行全面的掌控、分析和预警，通过信息的整合可以查看各地块的现场情况，以便对人员、设备、物料等进行合理调配。