DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 木家居终端门店设计师模块化知识体系的构建 通过对木家居终端门店设计师的用户研究得到设计师工作和学习中的需求，根据需求的属性进行分类转化得到对应的知识模块。如图5所示，将得到的各知识模块按照模块间的相互关系输出相互连接，构建完整的知识体系。本文以家具行业产品中的墙板为例，将需求转化而来的各知识模块根据知识内容的属性的差异，整理为墙板基础和服务两个模块。按照串接、时序、并行的关系互相连接，构建墙板知识体系的构建。 图5. 墙板知识体系中各模块间关系展示 4.1. 墙板基础模块 驻店设计师对产品信息认知存在差异，产品的命名规则混乱将导致不同系列产品之间搭配不规范、不合理的问题。这就是构建产品基础模块的原因。如图6所示，墙板的基础模块包含了科普知识、产品知识与配件产品三个子模块，相互独立又互为关联，使得驻店设计师在学习和工作上能形成完整、清晰的思维体系，并执行统一的产品规范，避免了其因产品认知不足所导致的不规范的、人为的非标出单现象。墙板基础知识模块的最终成果物输出如图7所示。 图6. 墙板基础模块知识框架 图7. 墙板基础模块产出成果展示 4.2. 墙板服务模块 根据设计师上门入户的服务环节中所出现的、非标测量出单以及安装不标准等问题，构建产品服务模块。根据服务的时序性，将服务模块划分为测量和安装两个子模块。如图8所示，服务模块中，墙板 图8. 墙板服务模块知识框架 图9. 墙板服务模块产出成果展示 测量知识模块与墙板安装知识模块间存在递进关系，墙板安装必须有正确的测量规范作为指导。在墙板的测量模块中，按照测量流程规范了测量前的准备工作以及测量中初测、复测、放样的详细知识介绍，并详细演示了操作步骤，避免因不规范操作所导致的非标出单。在墙板安装模块中，构建了安装前准备和安装流程这两个知识子模块，以规范设计师和安装师傅的对接，以保证在正确的安装逻辑下进行安装，并达到设计效果的最大化实现。墙板服务知识模块的最终成果物如图9所示。
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user: 5. 结论 本文基于家具行业驻店设计师培训内容设计的项目实践，将用户需求研究和知识模块化构建的方法结合并应用于家居设计师的培训领域，为木家居行业培训人才构建知识体系从知识获取、转化、关联这三个方面提供了思路和参考。根据对设计师的需求研究获取其工作和学习中所存在的痛点和需求，将其提炼并转化为对应的知识模块，根据各模块间的关联关系建立设计师的模块化知识体系。由此，基于设计师需求研究所产出的知识模块与驻店设计师的实际工作需求相契合，模块化的知识体系具备更高的灵活性，适应于设计师的不同需求层面，并逐步帮助其建立起完善的针对品牌及其产品系统的心智模型，并将导购、设计等服务环节衔接，极大提高了设计师的专业素养与服务品质。
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user: 摘要 随着大数据的普及和信息技术的高速发展，大数据、物联网、云计算、人工智能等科学技术推动智慧城市的发展建设，智慧城市的研究与实践逐渐成为热点领域。本文以中国知网(CNKI)文献数据库中“智慧城市”相关研究论文作为对象，利用CiteSpace文献计量软件进行可视化分析，结合目前有关智慧城市研究的发文量、作者、机构、研究热点和前沿等，分析该领域的研究现状与问题，探究其未来发展趋势，最后提出相关研究展望。本文旨在助力我国智慧城市研究，为政府和相关研究机构提供决策依据。
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user: 1. 研究背景 智慧城市可以理解为利用各种信息技术或创新概念，将城市的系统和服务打通、集成、以提升资源运用的效率，优化城市管理和服务，以及改善市民生活质量。最近发布的《北京市“十四五”时期智慧城市发展行动纲要(征求意见稿)》中提到：2025年，将北京建设成为全球新型智慧城市的标杆城市。主要建设任务有六个方面：加强感知、管好数据，夯实智慧基础；整合资源、通达渠道，便利城市生活；统合力量、联通各方，提高政务效能；开放共建、营造环境，繁荣产业生态；把握态势、及时响应，保障安全稳定；整体布局、协同发展，强化领域应用。 在全球智慧城市进程中，欧美国家具有先天优势，城镇化率较高。但是，在政府的城市化战略的推动下，以中国为首的亚洲地区已成为世界上城市化增速最快的国家。目前，我国正处于新型智慧城市的发展阶段 [ 1 ]，全国副省级以上城市，95%以上地级市，50%以上县级市均提出建设智慧城市。截止2020年4月初，我国智慧城市试点数量累计已达749个。
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user: 2. 智慧城市研究知识图谱构建与特征分析 2.1. 数据来源及研究工具 本文以中国知网数据库作为文献的统计来源，利用CiteSpace软件的作者分析、发文机构分析、关键词共现分析等功能，绘制发文作者、发文机构、关键词分布知识图谱，对学术界有关智慧城市的研究现状与热点问题进行整体分析评价，并对未来发展趋势做出合理展望。 2.2. 文献数量及研究趋势分析 文献数量可以客观反映一个领域的研究发展情况。本文在中国知网文献数据库中，以“智慧城市”为检索主题进行检索。按照文献来源类别选择北大核心、CSSCI及CSCD，截止2020年12月1日，共检索出来有关文献1701篇。图1为国内学术界智慧城市研究的文献数量情况，从图中可以看出，我国关于智慧城市的研究起步于2009年，近年来学者基于智慧城市的分析研究无论是理论研究还是其应用研究都在不断完善中，文献产出的数量不断增加。2013年掀起智慧城市研究热潮，2014年达到发文量顶峰，说明这期间智慧城市有关研究发展迅猛。随后逐渐呈现研究的平稳化趋势，2017~2019年发文量呈“V”字型，且2018年呈现小低谷，但文献量降幅不大，说明智慧城市的研究已经逐渐趋于成熟，正处于瓶颈期。 图1. 中国知网文献数量分布情况 2.3. 学科领域分布分析 学科研究领域学术成果的分布情况，可以直接反映该学科的科研成果是否均衡，并可以透视科研机构的学科优势。图2即为“智慧城市”研究的学科领域分布图，从图中可以看出，涉及智慧城市研究前十位的学科有宏观经济管理与可持续发展、信息经济与邮政经济、计算机软件与计算机应用、建筑科学与工程、行政学及国家行政管理、自然地理学与测绘学、新闻与传播、档案及博物馆、图书情报与数字图书馆、工业经济。可见“智慧城市”一词在众多学科领域学者的研究成果中都有涉猎，同时也证明了该领域研究的多学科交叉属性。 图2. 学科研究领域分布图 2.4. 研究作者及机构分布分析 本文选取近5年的文献作为研究对象，即在CiteSpace参数设置界面中，时间设置为2016~2020年，单个时间切片长度设置为一年，以作者为统计节点，连线表示作者之间的合作关系，进行可视化分析，如图3所示。从图3中可以看出，5年间发文量最多的学者是南京大学智慧城市研究院副院长甄峰，发文量达到18篇；其次是湘潭大学管理学院副院长邹凯教授，发文量达到14篇；还有华中科技大学公共管理学院的徐晓林，发文量也高达12篇。这些学者都为我国智慧城市的研究提供了不可或缺的力量。虽然涉及智慧城市研究的学者众多，但从图中可以看出研究人员较为分散，主要是同一学校或者同一研究团队的人员进行合作研究，不同区域、不同学校之间学者的合作较少。 图3. 智慧城市发文作者分布知识图谱 在CiteSpace软件中选择机构为节统计点类型，对机构发文量进行可视化分析如图4所示，并将分析数据统计排名后得出：发文机构排名前三位的分别为华中科技大学公共管理学院、南京大学建筑与城市规划学院、南京大学信息管理学院。机构对应发文量分别为22篇、19篇和17篇。以上数据结果可显示，第一，我国研究机构呈聚集性特征，主要分布在上海、北京、武汉等地，与智慧城市发展的区域性特征相契合。其二，目前发文量较多的机构为高校，也就是说高校仍是我国智慧城市研究的主要贡献力，是推进研究向前发展的最坚定力量。 2.5. 研究热点分析 关键词反映了一个领域主要研究方向和研究热点 [ 2 ]，选取CiteSpace的关键词节点表示分析对象，得到智慧城市研究关键词共现知识图谱，如图5所示。关键词共现图中节点越大，以此节点为分析对象出现的频率就高；节点间的连接线表共现关系即合作关系，连接线越粗，合作关系就越强。该关键词共现图中包含329个节点(即关键词)，324条边，网络密度为0.006。以上数据可得知关键词共现网络结构松散，也就说明学者在智慧城市的研究中更多追求的是研究的广度，忽略了研究的深度，有关智慧城市的研究虽然涉及各个领域，但每个领域都缺少深入挖掘和透彻研究。 此外，结合表1可以看出，2016~2020年间研究热度比较高的关键词有智慧城市，高达564次、大数据，高达73次、智慧城市建设，高达60次，还有物联网、城市治理、人工智能、新型智慧城市、电子政务、智慧图书馆等关键词也达到20次以上，这些关键词都是目前我国智慧城市研究的热点。但在关键词共现图中还出现了顶层设计、突发事件等词，这就说明了有些学者在界定关键词时较为模糊。 图4. 智慧城市发文机构分布知识图谱 图5. 智慧城市关键词共现知识图谱 如表1所示，本文选取关键词中心度排名前十五位的关键词，将此关键词中心度与之频次作对比分析。一般情况下，某个关键词的频次越高，其中心度也会相对较高，两者呈现正比关系。但是分析表明，例如“信息化”、“城镇化”、“云计算”等关键词的中心度很高，但出现频率并不高。这种表现的原因为“信息化”、“云计算”等信息技术的影响力度较大，但学者并未对此领域进行深入研究，关注这些关键词的作者相对较少。 Table 1 Statistics of the top 15 keywords， frequency and centrality in smart city researc 序号 频次 中心度 关键词 1 17 0.02 智慧社区 2 32 0.03 物联网 3 21 0.3 智慧图书馆 4 19 0.03 新型城镇化 5 26 0.06 人工智能 6 17 0.08 智慧档案馆 7 564 0.13 智慧城市 8 18 0.18 云计算 9 22 0.25 电子政务 10 73 0.27 大数据 11 60 0.32 智慧城市建设 12 23 0.34 新型智慧城市 13 15 0.34 城镇化 14 28 0.35 城市治理 15 18 0.43 信息化 表1. 智慧城市研究中前15位关键词、频数、中心度统计 2.6. 研究前沿分析 突现词可反映一个领域的研究前沿和发展趋势 [ 3 ]，选取CiteSpace的突现词分析，可得到国内智慧城市研究的突现词分布情况。图6显示了从2016年到2020年出现强度最高的前19个关键词。从图中可以看出，自2016年以来，国内智慧城市研究领域的研究热点和前沿一直处于一个变化的状态。在此期间，有不同的研究重点。从出现强度来看，“公共管理”的出现强度最高，这是2016~2017年该领域的热点和前沿问题。从突现时间来看，近两年较为热点的领域为“技术创新”、“城市规划”、“信息共享”、“人工智能”等话题，说明许多学者已意识到要将智慧城市建设与智能化机器等高精尖技术紧密结合起来。 [ 4 ] 除此之外，我国智慧城市研究与各大应用场景交织联动实现社会创新。通过前文对文献的分析研究发现许多学者对于智慧城市的研究正与智慧交通、智慧安防、智慧教育、智慧生活、智慧社区、智慧经济等主要应用场景交织在一起，共同推动社会进行颠覆式的创新，促进经济和社会发展，居民生活质量进一步提高，城市生态圈建设不断发展。因此核心技术在各领域的应用研究必将是未来智慧城市的研究重点。
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user: 3. 研究结论与评述 本文以CiteSpace文献计量软件为工具，通过构建有关智慧城市的研究知识图谱，分析研究作者、合作机构、关键词共现、关键词聚类以及关键词突现，可视化分析CNKI中收录的相关文献，并总结该领域当前研究现状、研究热点和研究前沿，为相关研究提供理论依据和决策支持。 首先，根据文献计量统计分析，可以总结出以下特征： 1) 目前我国参与智慧城市研究的学科及学者众多，但呈现较为分散的特征，没有形成跨地区、跨领域的合作关系，导致缺乏学者间的交流合作，以及缺少领域研究领军人物、顶尖专家团队带动协作等现象。研究机构多以高等院校及研究院为主，且呈现机构所在地区的聚集化现象，集中分布在上海、北京、武汉等地，其他地区研究机构则相对较少。这种现象说明了我国智慧城市的研究群体存在地域分布不均衡的现象。 图6. 智慧城市关键词突现知识图谱 因此，研究学者和研究机构间应加强合作交流，尤其注重不同学科、不同院校、不同地区间的合作。形成专家团队和学科领头团队，为日后不断涌现的新技术、新热点提供建设性意见。此外，位于西部和东北地区的高校及研究院应加强有关智慧城市的建设和研究，促进我国智慧城市的研究群体在地域上的均衡分布。 2) 现阶段智慧城市的研究热点包含“人工智能”、“物联网”、“大数据”等前沿技术领域，但通过关键词共现分析得知有些前沿技术关键词的中心度与之出现频次不呈现正相关关系，说明对于前沿技术领域的研究较为欠缺。 研究学者应重点关注中心度高但出现频次不高的一类关键词。我国智慧城市研究应加强大数据、人工智能、物联网等新型信息技术在智慧城市建设中的应用研究，其中物联网是智慧城市建设的关键因素与技术基础，是实现数字化转型的根本 [ 5 ]；5G网络应用从不同层面助力智慧城市体系建设，为快速实现各建设目标增加动能；人工智能是智慧城市重要创新引擎，与大数据等技术互为支撑共同推动城市智能化发展 [ 6 ]；云计算促进传统产业升级，通过应用服务、平台服务和基础设施服务推动智慧城市的快速发展 [ 7 ]；区块链是维持智慧城市有序运转，正常活动的重要支撑 [ 8 ]；只有让新技术真正走进民众的日常生活，更好的服务于公众才能推动城市的进步，智慧城市的发展。 其次，根据文献文本分析结果，得出以下研究结论： 1) 现阶段对智慧城市的概念界定和发展阶段划分不清晰。智慧城市的概念作为智慧城市的研究基石，对此概念应该有明确且不断更新的界定。同时，这种清晰的概念界定是否能够使智慧城市与其他理论，如信息安全、创新绩效等很好地融合并有利于进一步探索研究。 许多学者主要从技术或应用层面对智慧城市进行分析研究，但将数字城市、城市大脑、新型智慧城市、城市数字化转型混为一谈。基于众多名词间在指导思想、核心技术和表现形式上有相应的联系，可将其融合理解。城市大脑作为智慧城市中的数据中台发挥了重要的作用，推进城市大脑就是在发展智慧城市。智能设施的建设赋能新型智慧城市的建设发展，是新型智慧城市建设的基石。城市数字化转型则是智慧城市发展的高阶阶段 [ 9 ]。 2) 随着智慧城市研究的不断深入，我国智慧城市按功能可划分为民生服务、城市治理、产业经济、和生态宜居。许多学者将智慧城市与智慧政务、智慧安防、智慧医疗、智慧教育、智慧制造、智慧物流、智慧环保、智慧能源等应用场景相联系 [ 10 ]，但大多停留在理论层面，缺少实证研究，尚未基于一个研究对象分析权衡其“智慧化”后的利弊。例如，如何打造数字政府；如何利用人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术协同助力监控视频系统智能化；如何建设远程医疗应用场景和院内应用场景，实现诊断、治疗、康复、支付、卫生管理等环节信息化与智能化；如何为城市提供智能化、精准化、动态化的环境管理支撑等重点研究问题。随着智慧城市的实践，此类问题将一一出现，并迫切需要解决。 3) 目前加快数字化发展是建设智慧城市的目标，也是该领域的研究热点 [ 11 ]。对于智慧城市来说，数字化发展是政府提供的管理和公共服务的数字化，是企业各项活动的数字化，是居民生活和工作的数字化，是整个城市方方面面的数字化。通过数字化过程带来的海量数据，可以通过开放平台进一步被合理、开发和利用，释放数据价值，更好地支持数字化发展，形成一个以“数据”为核心的闭环的数字化产业体系。因此，在智慧城市背景下，更应加强数据、网络、个人信息安全等问题的研究。
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user: 摘要 针对洗钱账户的行为特点，在银行个人客户流水数据的基础上建立洗钱风险综合评价指标体系，利用因子分析方法和熵值法建立了洗钱风险综合评价模型，并利用广义极值分布对洗钱综合风险值的分布进行了拟合。采用重庆市某商业银行2018年个人流水数据进行了实证分析，其结果表明，该银行的绝大部分个人客户洗钱风险值都比较低，只有少数的客户可能有洗钱行为。根据拟合出的综合风险分布，在0.05的显著水平之下，有5239 (2.66%)位客户可能有洗钱风险，需要进一步的鉴别，这无疑将极大地提高银行的工作效率。
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user: 1. 引言 洗钱(Money laundering)，亦称洗黑钱、资金洗净，指将通过犯罪或其他非法手段所获得的金钱、伪钞，经过合法金融作业流程之类的方法，以“洗净”为看似合法的资金。洗钱常与经济犯罪、毒品交易、恐怖活动及黑道等重大犯罪有所关联，也常以跨国方式进行，给国家的经济和社会安全带来了极大的伤害，应该予以严厉的打击。随着科学技术的快速发展，电子支付手段也越来越多，在给人们的生活带来便利的同时，也使洗钱行为呈现出手段专业化、主体组织化、资金来源多元化等特点，更加难以监测。建立具有高度可操作性的洗钱风险评价指标体系，对洗钱风险作出快速的评估，对提高银行工作效率和打击洗钱活动具有重要的意义。 针对银行个人客户洗钱风险评估问题，许多学者对其进行了研究。如陈云开 [ 1 ] 针对洗钱侦测问题，通过给定的可疑交易判定模型，提出了一个基于超图模型的高维聚类算法，并运用该算法来对可疑交易进行判定。丁佳 [ 2 ] 通过建立第三方支付机构洗钱风险的评估指标体系，采用层次分析法和熵权法对评价指标进行综合赋权，将主观与客观、定性与定量指标结合，实现了风险评估。肖琨 [ 3 ] 采用监督学习的方法建立了一个基于货币交易数据的洗钱风险检测和犯罪类别分类系统，通过串联两种检测分类模型来提高整体性能，验证了该体统的可行性。丁昱 [ 4 ] 从客户身份、客户正常交易数量以及客户行为这三个维度建立洗钱风险评估体系，构建基于RBF神经网络、聚类算法和决策树模型预测结果的集成风险分类模型，实现对洗钱风险的评估。这些研究都是通过建立合适的评价模型来分析客户洗钱风险程度，为银行判断存在洗钱风险的客户提供了一定的参考作用。还有一些学者从理论上探讨了我国银行洗钱风险问题，并提出相应的对策，具体见文献 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。 综合上述研究，其都是依据客户交易信息和个人信息两方面的数据进行的。然而，客户的个人信息形式不一，容易缺失或者真实性无法考证，使得风险值的估计容易有偏差；此外，客户个人信息数据格式不统一，难以进行批处理，从而影响风险评估的效率。因此，本文仅根据银行个人客户的流水数据，建立洗钱风险综合评价模型，对银行个人客户的洗钱风险进行分析，并实证考查了该模型的准确性和精度。
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user: 3. 实证研究 本文根据重庆市某商业银行2018年的客户个人流水数据，利用上述的洗钱风险综合评价模型，对个人客户的洗钱风险进行了实证分析。 3.1. 重庆市某商业银行个人客户洗钱综合风险计算 将客户个人流水数据代入模型，计算出了每一位银行客户的洗钱风险值。所有客户洗钱风险综合评价值的最高值约为99.037，最低值几乎趋近于0，并且绝大部分银行客户的综合评价值都分布在[0， 0.3]范围内。这说明绝大部分的银行个人客户的洗钱风险都很小，只有少数的账户存在显著的洗钱风险，这与实际情况相符。由于客户数太大(约20万)，仅给出了排名前十名客户的综合风险值，如表6所示。 Table 6 Comprehensive evaluation of money laundering risk for top ten customer 客户编号 综合评价值 排名 客户编号 综合评价值 排名 60349 99.03712101 1 162278 35.90974416 6 171775 70.32162761 2 73568 30.9320882 7 68555 58.8867813 3 197451 28.50623648 8 75174 52.53483518 4 172424 26.94520984 9 70447 37.14977976 5 150112 22.64177028 10 表6. 前十名客户的洗钱风险综合评价得分 风险值排名第一的60349号客户在短时间内频繁交易，且每次交易都是大额资金交易，都是多个账户向该客户转账，转账金额高达100万，因此具有最高的洗钱风险。排名第二的171775号客户在短时间内的交易频繁，并且也是其他账户向该客户转账，转账金额高达124万，同时转账金额为整数，这些都说明了洗钱风险值高的银行客户均进行了大额资金交易，且短时间内交易频繁，符合洗钱行为特征。 3.2. 洗钱风险分布拟合 为了对该银行所有客户的洗钱风险情况进行整体的评估，需要对洗钱风险进行分布拟合。通过分析洗钱风险综合值的直方图发现，洗钱风险具有类似于广义极值分布的密度，因此采用广义极值分布对洗钱风险分布进行拟合。广义极值分布的分布函数为 F ( x ) = exp { − [ 1 + k ( x − μ σ ) ] − 1 k } (2) 其中 1 + k ( x − μ σ ) > 0 ， μ 表示位置参数， σ 和k分别表示尺度参数和形状参数。选取所有小于1的洗钱风险综合值，用广义极值分布的密度函数进行拟合，如图1所示。 图1. 洗钱风险综合值密度函数拟合图 从图中可以看出，分布的拟合情况良好，密度曲线能准确的反应出洗钱风险值的分布情况。最终得到分布函数的拟合结果为： μ = 0.018 ， σ = 0.022 ， k = 0.860 ，即 F ( x ) = exp { − [ 1 + 0.86 ( x − 0.018 0.022 ) ] − 1 0.86 } (3) 3.3. 银行个人客户洗钱风险总体评估 利用拟合出来的洗钱风险分布的分布函数，计算不同显著性水平下客户有洗钱行为的可能性、阈值以及客户人数，见表7。 Table 7 Possibility of money laundering at different significant levels and number of client 显著性水平 洗钱可能性 阈值 客户数 0.1 0.90 0.172 11，205 0.05 0.95 0.326 5239 0.01 0.99 1.347 681 表7. 不同显著水平下洗钱可能性以及客户数 由表7可知，当选取显著性水平为0.05时，有5239位银行客户的洗钱综合风险值大于0.326，这说明有95%以上的把握认为这些客户有洗钱行为。因为洗钱综合风险值的分布只是近似分布，这里的洗钱可能性并不等同于客户洗钱的概率，银行可以根据自己的需求选择恰当的水平和阈值。比如，当阈值选取为1.347时，有681位客户可能有洗钱行为，至于究竟这681位客户到底有没有洗钱行为，还需要银行进一步的分析和确认。
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user: 4. 结论 本文从银行客户的个人流水数据出发，研究了重庆市某商业银行客户的洗钱风险综合评价指标体系，并通过因子分析法和熵值法最终建立了银行个人客户洗钱风险综合评估模型。利用重庆市某商业银行2018年个人客户流水数据，对客户洗钱风险进行了实证分析，最后运用广义极值分布对银行个人客户洗钱综合风险值进行分布拟合，并对该银行个人客户的洗钱风险进行了整体评估。在0.05的显著性水平之下，有5239位客户可能存在洗钱行为，需要银行的进一步确认。也就是说，相对于总计近20万的银行客户，只有大约2.66%的客户需要仔细鉴别是否真正有洗钱行为，能极大地提高银行的工作效率。
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user: 摘要 文章通过对某运营商的联通客户历史数据的研究，试图分析各个因素对客户流失的影响，并通过逻辑回归和生存分析模型，进一步探究这些因素与客户流失的相关性。同时利用描述分析和模型分析，研究了不同因素水平对客户流失的影响，掌握了客户流失的情况，从而对如何有效地预防联通客户的流失提出了有针对性的建议。
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user: 1. 引言 手机作为人们日常通信的必备工具，正在发挥着越来越大的作用。国内运营商在2008年实现重组，构成电信、移动、联通三大运营商。随着国内市场环境逐渐成熟，三大运营商的通信业务和产品营销模式日益趋同，竞争压力越来越大，高新增客户率已经成为过去时，与此同时高客户流失率己成为非常普遍的现象。在移动通信市场，联通面临着移动、电信两方面的强大挑战 [ 1 ]。如何提高客户满意度，降低客户流失率，有效发展客户，进而提升收入，成为运营商经营管理的重要研究内容。下面给出从2011年到2015年(近5年)中国移动、中国联通和中国电信的移动客户数增长趋势图。 从图1中我们可以看到用户增长十分缓慢，市场已经出现饱和状态，中国联通甚至在2015年时出现了负增长。如何保留现有客户，避免客户流失成为很多运营商亟待解决的问题。 图1. 2011~2015年各移动通信公司客户数(单位：亿人) 事实证明，挽留住老客户和发展、挖掘新客户相比是更重要的。Kotler (1994)研究结果显示，发展一位新客户的成本是挽留一位老客户成本的5倍，且挽留老客户给企业带来的利率为发展新客户成本的16倍，所以减少客户流失等于用更少的成本减少利润的流失 [ 2 ]。由此，我们知道建立在客户关系的维护和管理基础上，怎样挽留住客户对联通服务公司的生存和发展是非常重要的。2014年三家运营商主要运营数据比较。 从表1的2014年三家运营商的主要运营数据看，在营收方面，中国移动、中国联通、中国电信在2014年度总营收分别为6414亿元、2846.8亿元、3243.9亿元，总和为12504.7亿元，其中移动占比51.3%。同2013年相比，2014年三大运营商营收增幅放缓。在客户用户量方面，2014年中国移动用户为8亿户，比2013年增长3493万户，增长率为4%；中国电信用户数达到1.86亿户，比2013年增长4万户，增长率为0%；中国联通用户数达到3亿户，比2013年增长1810万户，增长率为6.4%。三家运营商用户增长率下降明显。 Table 1 The comparison of main operation data of three operators in 201 企业名称 总运营收入(亿元) 总运营收入增长率 利润(亿元) 总客户数(亿) 总客户增长率 中国移动 6414 1.8% 1094 8 4% 中国电信 3243.9 0.9% 177 1.86 0% 中国联通 2846.8 3.5% 121 3 6.4% 表1. 三家运营商2014年主要运营数据比较 数据来源：《2014中国移动公司财务报表分析》。 在市场竞争越来越激烈的趋势下，运营商实现企业利润同步增长，扩大规模，客户资源是三家运营商竞争的核心资源。因此，优秀的运营商一定要懂得如何留住自己的客户。那么如何有效预测出潜在流失客户，提升客户挽留工作效率成为我们关注的问题。目前对客户流失预测问题的研究十分广泛，比如决策树算法，应用最广泛 [ 3 ]。决策树算法分类准确率较高，建模也较简单、分类准确率高，而且它能导出比较简明易懂分类规则，但是它也有一定的缺点，此外，很多专家学者提出用Logistic回归 [ 4 ] 和人工神经网络 [ 5 ] 等研究方法建立模型，但是，由于客户流失数据集本身的特殊性，这些方法使用起来都有值得商榷之处。 鉴此，本文根据逻辑回归和生存分析方法的基本概念，建立客户流失场景下的逻辑回归模型和生存分析模型，并结合2012年到2014年间某运营商的联通客户的相关数据进行了具体分析，构建了一个客户流失模型。且实践证明，这个模型对于指导企业进行客户流失管理是有效的。
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user: 2. 数据介绍 本文采用某运营商的真实数据，共有4975条有效观测。每条观测来自于一个手机号码的某个年度。 1) 使用月数 这是我们关心的因变量，它记录的是截止到观测结束(2012.01~2014.01)某个手机客户使用联通服务的时间长短，以月记。这里并不代表使用月数就是我们所说的生存时间。因为对于那些已经没有使用联通服务了的客户来说，该变量确实代表了他的生存时间；但是，对于那些还在继续使用联通服务的客户来说，无法确定在未来的某个时间他们也会不再继续使用联通服务，他们的生存时间大于或者等于已经实现了的使用联通服务的时间。 2) 流失用户 这是一个0-1变量。“1”代表是，即在25个月的观测期内，用户已经流失了，相反“0”代表否，表示该用户尚未流失。使用月数和流失用户一起构成了我们的因变量。 为了能有针对性地制定营销策略，采取行动让客户满意，留住客户，将最好的客户留住更长的时间，以提升客户存在期的价值，最终达到减少客户流失的目的。我们需要探究是什么是导致客户流失的原因，谁是潜在的流失客户等问题，从而建立有效的客户流失预测模型。我们将考虑以下几个指标，并对选择其作为解释性变量的原因进行详细的讨论。 3) 套餐金额 这是一个定性变量，它表示用户购买的月套餐的金额，1为96元以下，2为96到225元，3为225元以上。2008年通信行业完成重组后，三大运营商提供的服务和价格越来越同质化。这样一来，价格将在一定程度上左右客户对运营商的选择，如果客户认为该套餐费与其他营运商的套餐费相比没有优势，将导致客户转投到其它运营商。 4) 改变行为 这是一个定性变量，它表示的是用户是否曾经改变过套餐金额，“1”代表是，“0”代表否。 5) 额外通话时长 这是一个定量变量，记录的是用户的实际通话时长减去套餐内包含的通话时长，得出用户在使用期间的每月额外通话时长，这部分需要用户额外交费。数值是每月的额外通话时长的平均值，以分钟记。用户的通话时长越长，表明该用户对运营商的依赖性越强，所以流失的可能性越小。 6) 额外流量 这是一个定量变量，记录的是用户使用的实际流量减去套餐内包含的流量，得出用户在使用期间的每月额外流量，这部分需要用户额外交费。数值是每月的额外流量的平均值，以兆记。同通话时长类似，用户使用流量越多，用户对运营商的依赖性越强，流失的可能性越小。 7) 服务合约 服务合约是相对于传统的大众促销而提出的崭新模式，是针对特定顾客群体而进行的促销活动，这种营销往往针对性较强，而且对顾客的个性化服务和优惠幅度较大，深受顾客的青睐。运营商为顾客制定合适的服务条约，会产生较少的顾客流失。因此我们选择这一指标作为解释变量，该指标主要包括两个水平0，1。“1”代表是，即用户与联通签订过服务合约；“0”代表否，即用户没有与联通签订过服务合约。 8) 关联购买 这是一个定性变量，它表示用户在使用联通移动服务过程中是否还同时办理其他业务(主要是固定电话和宽带业务)，“1”代表同时办理一项其他业务，“2”代表同时办理两项其他业务，“0”代表没有办理其他业务。消费者希望能在同一服务提供商处购买到所需要的全部产品和服务。运营商通常会将家庭的固定电话、宽带及移动电话捆绑销售，并且对二者之间的通信提供优惠。这样，大大提高了选择关联产品的顾客的稳定性，客户流失减少。 9) 集团用户 运营商会对批量购买的集团用户给与内部通话方面的优惠，即相比个人业务，集体办理的号码在集团内拨打有一定优惠。该指标包含了两个水平，“1”代表是，即用户办理的是集团业务；“0”代表否，即用户办理的不是集团业务。
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user: 3. 描述分析 3.1. 简单描述分析 我们首先对数据做简单的描述分析。本数据的总样本量为4975，其中3894的客户在观测期间内流失，剩下的1081位客户被截断了，截断比例为21.73%。整个样本的生存函数如图2所示。从图中可以看出，随着使用月数的增加，客户的流失率也在增加，其中在12月份产生较大的流失。我们猜测可能是受客观环境的影响，中国的传统节日春节在12月份，我们猜测，在该月，大量使用联通服务的用户纷纷回老家过年，手机使用会暂停，甚至可能取消。春节过后，大家回到工作地点，又重新考虑继续使用或者停止使用。 图2. 全部样本生存函数 下面，我们尝试对各个解释变量分组，重新计算生存函数，并做对比分析。首先对用户购买的月套餐金额和用户是否曾经改变过套餐金额做分析，如图3所示。 图3. 套餐金额和改变行为生存函数 我们可以看出，在不同的月套餐金额下，客户的流失情况也不同：相比月套餐金额高的客户，月套餐金额低的联通客户流失严重。月套餐高的客户(月套餐金额 = 3)稳定性较好，客户保留程度高。同时可以看出，用户是否曾经改变过套餐金额对于客户保留有明显的影响，改变过套餐行为比未改变过套餐行为的用户有更长的生存时间，未改变过套餐的用户中有50%的客户至少使用了13个月，而改变过套餐的用户约有75%的人至少使用了同样长的时间。这是因为，通过改变套餐，使得客户办理了更为匹配自己需求的套餐，因此客户更为忠诚。 图4. 服务合约和关联购买生存函数 图4表明，在用户是否和联通签订了服务合约和用户在使用联通移动服务过程中是否还同时办理其他业务的影响下，顾客的保留程度也不同。相比没有服务合约的顾客(服务合约 = 0)，与联通签订了服务合约的顾客(服务合约 = 1)的保留情况明显较好。不同的关联购买情况下，顾客流失情况也不同：相比关联购买多的客户，没有关联购买的客户流失情况严重，而同时办理了固定电话或者宽带其中一项业务的客户(关联购买 = 1)稳定性最好，保留程度高。 图5表明，是否办理集团业务的情况下，顾客的流失程度也会不同：相比没有办理集团业务的用户，办理的是集团业务的用户保留率高，流失率低。办理集团业务的用户(集团用户 = 1)稳定性好，保留程度高。 图5. 集团用户生存函数 最后，把所有用户按照额外通话时长分为两组。其中额外通话时长为1表示用户的该月的实际通话时长大于套餐内包含的通话时长，额外通话时长为0表示客户没有超过套餐内包含的通话时长。同理，额外流量也分为两组，额外流量为1表示用户的使用的实际流量大于套餐内包含的流量，额外流量为0表示。结果如图6所示：额外通话时长和额外流量均超过了套餐包含量的联通客户的稳定性好，保留程度高。这是因为，额外通话时长或者流量的客户与亲朋好友的交流更多，社交需求更大，保持稳定的联系方式对他们来说更为重要，换号对其来说更为不便，因此离网率相对更低。 图6. 额外通话时长和额外流量生存函数 3.2. 流失用户特征分析 流失用户特征分析是指在流失用户中分析在网时长、套餐结构、改变行为、服务和约、关联购买、集团购买、额外通话时长和额外流量等不同因素下流失的比例。 1) 流失用户使用月数分析 结论：从表2，我们可以看出使用月数在1年到2年之间的用户流失占比较高，占了总流失用户的70%左右。 2) 流失用户套餐金额和改变行为结构分析 结论：从表3，我们可以看出用户流失大部分都集中在套餐金额为96元以下的，占了总流失数的97.56%。且大部分流失用户在使用联通服务过程中没有改变套餐。 Table 2 The structure of months of lost customer 使用月数 流失用户数 占比 3月以下 334 8.58% 3~6月 139 3.57% 6~12月 700 17.98% 12~24月 2721 68.88% 24月以上 0 0% 表2. 流失用户使用月数结构表 Table 3 The analysis of package amount and change behavior structure of lost customer 因素名称 水平 流失用户数 占比 套餐金额 96元以下(1) 3799 97.56% 96~225元(2) 90 2.31% 225元以上(3) 5 0.13% 改变行为 改变(1) 49 1.26% 未改变(0) 3845 98.74% 表3. 流失客户套餐金额和改变行为结构分析 3) 流失用户关联购买和服务合约分析 Table 4 The analysis of package amount and change behavior structure of lost customer 因素名称 水平 流失用户数 占比 关联购买 未办理业务(0) 3859 99.10% 同时办理一项(1) 15 0.39% 同时办理两项(2) 20 0.51% 服务合约 签订(1) 554 14.23% 未签订(0) 3340 85.77% 表4. 流失客户关联购买和服务合约结构分析 结论：从表4，我们可以看出流失客户主要集中在使用联通移动服务过程中，固定电话和宽带业务都没有办理的，占了总流失数的99.10%。没有签订服务合约的客户占了总流失数的85.77%。 4) 流失用户集团业务分析 Table 5 The analysis of the business structure of lost customer 集团业务 流失用户数 占比 是(1) 509 13.07% 不是(0) 3385 86.93% 表5. 流失客户集团业务结构分析 结论：从表5，我们可以看出用户流失主要集中在办理的不是集团业务的用户，占了总流失数的86.93%。 5) 流失用户额外通话时长和额外流量分析 我们仍按照上面的分类，把所有用户按照额外通话时长(流量)分为两组。其中额外通话时长(流量)为1表示用户的该月的实际通话时长(流量)大于套餐内包含的通话时长(流量)，额外通话时长(流量)为0表示客户没有超过套餐内包含的通话时长(流量)。 Table 6 The analysis of extra call duration and extra traffic of lost customer 因素名称 水平 流失用户数 占比 额外通话时长 0 2202 56.55% 1 1692 43.45% 额外流量 0 3514 90.24% 1 380 9.76% 表6. 流失用户额外通话时长和额外流量分析 结论：从表6，我们可以看出就额外通话时长而言，用户流失在实际通话时长大于或小于套餐内包含的通话时长占比差不多，而就额外流量而言，用户流失主要集中在没有超过套餐内包含的流量的用户。
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user: 4. 模型分析 4.1. 逻辑回归分析 首先，顾客使用联通服务到最后流失是一个系列的整体过程。我们关注变量是否对联通服务行业客户的流失产生影响，我们将数据分为测试集和训练集，随机筛选数据的70%为训练集，剩余30%为测试集。对训练集利用逻辑回归得出结果，回归的伪R 2 为0.335。对训练集建立模型的参数估计如下： Table 7 The logistic regression analysis of influencing factors of lost customer 因素名称 参数估计 标准误差 卡方统计量 p-值 截距项 3.996 0.193 20.666 *** 套餐金额 −1.218 0.162 −7.523 *** 额外通话时长 −0.0003 0.000 −4.313 *** 额外流量 −0.001 0.000 −7.005 *** 改变行为 −1.151 0.3048 −3.777 *** 服务合约 −1.730 0.1073 −16.121 *** 关联购买 −1.972 0.1765 −11.173 *** 集团用户 −1.794 0.1072 −16.739 *** 表7. 用户流失的影响因素逻辑回归分析 注： *** 为0.001显著性水平。 根据表7的回归结果，我们可以看出所有解释变量对客户流失的影响均是显著的(P-值 < 0.0001)，而且所有解释变量的极大似然估计量均为负，说明：1) 用户购买的月套餐金额越高，客户流失的可能性越小。2) 联通服务提供的套餐内包含的通话时长和流量与用户该月所需的实际通话时长和流量匹配程度越低，客户流失的概率越大。3) 在联通服务中，用户主动改变套餐金额的行为会负向影响顾客流失，即与不主动去改变套餐金额的顾客相比，修改过套餐金额的客户流失的可能性更低。4) 服务合约对顾客流失产生负向影响，与没有服务合约的用户相比，有过服务合约的用户流失可能性更低。5) 用户在使用联通移动服务过程中还同时办理其他业务(主要是固定电话和宽带业务)，用户流失的可能性越低。6) 与用户没有办理集团业务相比办理集团业务的用户流失的概率更小。 4.2. 逻辑回归模型评估 基于上述逻辑回归模型，我们将模型应用于测试集，对测试集数据进行预测，预测结果如下： Table 8 The prediction results of logistic regression analysi 预测值 0 1 合计 0 262 54 316 1 274 903 1177 合计 536 957 1493 表8. 逻辑回归预测结果 从表8，我们计算了错判率为17%，预测效果较好。 对于预测结果，我们绘制了ROC曲线如下： 图7. ROC曲线 通常理想的ROC曲线应紧贴左上角，即当ROC曲线下的面积越大，我们的分类越好。由图7我们可以看到，该模型具有较好的预测效果。 4.3. COX模型 我们通COX等比例模型对各个因素同使用月数之间的关系做模型分析 [ 6 ]，结果如表9所示。 从表9可以看到，所有的预测协变量在显著水平为0.001下均为显著的。在显著水平为0.001下，套餐金额、额外通话时长、额外流量、改变行为、服务合约、关联购买、集团用户等7个因素的回归系数均为负值，与客户流失呈负相关关系。且从表8知：月套餐金额为96元以下的用户流失的可能性分别是96到225元和225元以上的客户的1.96倍和10.81倍；客户没有超过套餐内包含的通话时长流失的可能性大于套餐内包含的通话时长的1.379倍；用户没有超过套餐内包含的流量流失的可能性大于套餐内包含的流量的2.66倍；未改变行为流失的风险是改变行为的1.779倍；无服务合约流失的可能性是有服务合约的3.11倍；没有关联购买的客户流失的可能性分别是关联购买了1项和2项的8.13倍和6.31倍；用户没有办理集团业务流失的概率是办理集团业务的1.95倍。 Table 9 The parameter estimation and test result 因素名称 水平 参数估计(B) Exp(B) Exp(-B) 标准误差 P-值 套餐金额 2 −0.673 0.510 1.960 0.109 *** 3 −2.381 0.093 10.810 0.448 *** 额外通话时长 1 −0.321 0.725 1.379 0.035 *** 额外流量 1 −0.979 0.376 2.661 0.057 *** 改变行为 1 −0.576 0.562 1.779 0.144 *** 服务合约 1 −1.135 0.321 3.112 0.0496 *** 关联购买 1 −2.096 0.123 8.130 0.259 *** 2 −1.842 0.158 6.310 0.225 *** 集团用户 1 −0.668 0.513 1.950 0.050 *** 表9. 参数估计以及检验结果 注： *** 为0.001显著性水平。
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user: 5. 总结讨论 5.1. 结果讨论 本文分析了4975个用户使用联通服务的使用月数情况，研究了联通用户的使用月数同月套餐金额、额外通话时长、额外流量、改变行为、服务合约、关联购买、集团用户之间关系。从结果发现，月套餐金额越高的用户使用联通服务的月数更长；用户使用联通服务过程中该月的通话时长或流量超过了月套餐内包含的通话时长或流量，则他们使用联通服务的月数更长；用户有更改过套餐金额的使用联通服务的月数更长；用户没有关联购买联通的固定电话或者宽带的更容易流失；用户与联通签订的服务合约的忠诚度更高；用户办理了集团业务的使用联通的月数更长。 5.2. 管理建议 首先，在对联通客户进行流失预测时，联通服务套餐所提供的通话时长和流量与客户实际所需要的通话时长和流量是否匹配是值得注意的。当联通用户该月所用的通话时长和流量与套餐提供的相比超过了或者还没有用完，都会影响客户流失。套餐提供的服务和顾客所需的匹配度越低，说明联通服务不能很好地满足客户的需求。所以我们应有警示，及时与客户交流沟通，了解他们是否需要改善服务，从而减少联通用户的流失。 其次，主动更改过套餐类型、用户关联购买了联通其他相关业务的顾客保留程度会更高。所以联通公司可以积极地开展一些宣传活动，让用户更加深入了解联通的套餐类型、服务类型和其他一些相关业务的优惠活动，实施一些有针对性的捆绑销售，这样可以增加顾客忠诚度，减少客户流失。 最后，服务合约对用户流失也有影响。联通企业应该提出一些针对性强、个性化多的服务合约，让签了服务合约的用户在合理的价格套餐内能得到更多的优惠，提高顾客保留量。
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user: 摘要 旅游业带动经济增长的同时，也会产生碳排放引发环境问题。为了响应国家碳中和的目标，需要减少旅游过程中的碳排放。相较于之前的研究以统计数据为基础，本文以游记为基础，提出了词性规则和依存关系相结合的抽取方法，抽取游记中旅游活动和对应情感词，再用旅游活动的碳足迹模型分析个人和地区的旅游活动碳排放，为旅游业的减排工作提供决策依据。
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user: 1. 引言 温室气体排放和全球变暖问题早已成为全球关注的重点。2016年《巴黎协定》提出在2051至2100年间，全球实现碳中和。2020年习近平主席在第七十五届联合国大会一般性辩论上，强调中国将采取更加有力的政策和措施，争取2060年前实现碳中和。减少碳排放，实现碳中和，已成为刻不容缓的问题。 旅游行业快速发展，拉动经济增长的同时，也会带来相应的环境压力，增加碳排放引起气候变化。旅游的过程伴随着碳排放的问题，旅途中的交通、各项旅游活动、旅游住宿等都会产生碳排放。为了响应国家早日实现碳中和的号召，研究如何减少旅游过程碳排放成为低碳旅游乃至碳中和旅游的发展目标。 Weidema [ 1 ] 提出的旅游碳足迹模型包括三部分：旅游交通、旅游住宿和旅游活动碳。旅游碳足迹即旅游者在交通、住宿、餐饮、参与娱乐活动等过程中直接和间接产生二氧化碳排放量的总和。目前对碳足迹的研究主要是通过人文社会经济数据的调查进行研究 [ 2 ]，尤其是研究旅游活动碳足迹，往往通过问卷调查、访谈等获得一手数据资料，需要花费大量人力且覆盖面较小，抽样调查可能导致研究结果的偏差。互联网海量的游记文本中，包含了游客大量的旅游活动。因此，本文考虑以游记数据为基础，通过抽取方法获得旅游活动、研究旅游活动的碳足迹，并结合游客对旅游活动的情感倾向，为当地低碳旅游的发展提供科学依据。
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user: 2. 相关工作 2.1. 旅游活动特征的研究现状 旅游活动碳足迹模型表示，游客参与不同的旅游活动产生的碳足迹值不同。运动体验类的旅游活动比休闲度假类的活动产生的碳排放量更高。为了更准确地估算旅游活动的碳足迹，需要先挖掘游客在旅游地的旅游活动。姚治国 [ 3 ] 采用市场调研的方法，调研了海南省游客的出行距离、停留时间、旅游活动等信息。一些学者 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 通过查询各地区的旅游统计年鉴中的数据来估算分析旅游活动的碳足迹。在旅游领域的个性化推荐中，学者为了提高推荐的精确性，会将游客的历史旅游记录作为推荐依据。De等 [ 5 ] 研究游客分享在社交网络上的旅游照片，分析游客旅游活动；ARASE等 [ 6 ] 分析游客发布的照片以及所带的标签和标题，YIN等 [ 7 ] 分析游客在景点的签到数据，数据包括签到地名称、地理位置、签到时间等，构建游客活动画像。Yu等 [ 8 ] 基于LBSNs (Location-Based Social Network Services)的签到数据获得游客所在地点的信息，并对地点的类型细分，更加细粒度分析游客的浏览行为。吴清霞等 [ 9 ] 认为游客在每个POI (Point of Information)停留的时间可以反映他对此类POI的偏好程度，将旅游地点和停留时间共同作为活动特征。文献 [ 10 ] [ 11 ] 分析了游记中的图片和文字描述，挖掘出游客的历史行为轨迹，作为路线推荐的依据。孙文平等 [ 12 ] 首先基于结构化知识库构建景点信息，获得景点的平均浏览时长，再从游记中抽取旅游天数、旅游路线、游客类型等属性，利用景点位置属性计算景点间交通时间，详细刻画游客的浏览行为，提出一种有效的旅游路线推荐方案。 上述方法主要是分析游客浏览旅游景点的行为轨迹，缺少细粒度的旅游过程的研究，比如旅游活动、活动体验等。而游客在各景点也会参与不同的旅游活动，各项旅游活动的碳排放系数具有差异，分析游客的具体活动能比较准确地估算碳排放。游客在游记中的情感表达反映了游客的活动体验，侧面体现了游客对此活动的兴趣度和满意度。游客的满意度高，未来再次参加此活动以及其他游客参加此活动的概率更大，因此分析游客群体对某旅游活动的情感可以用于预测此活动未来的走势。综上所述，本文将从旅游活动和活动情感的角度，细粒度分析游客的旅游行为，估算旅游活动中的碳排放情况。 2.2. 活动特征–情感词对抽取方法的研究现状 用户的情感表达往往是针对某个对象的。对长文本仅做篇章级的情感分析，只能粗粒度地了解用户整体的情感，不能得知用户情感抒发的对象，深入挖掘用户的兴趣点。细粒度的情感挖掘，可以将文本中的情感词和它对应的评价对象(特征)作为词对抽取出来，更加高效，准确地挖掘用户感兴趣的点。文献 [ 13 ] 采用关联规则将名词或名词短语作为特征，将距离特征词最近的形容词作为情感词抽取，此类方法没有考虑特征词和情感词的长距离搭配。廖祥文等 [ 14 ] 采用词对齐模型抽取特征–情感词对，再考虑特征和情感词的依存关系，构建多层关系图模型，利用随机游走算法筛选出置信度高的词对。王素格等 [ 15 ] 利用词对间的依存句法关系，构建特征和情感词的组块规则，设计候选特征的识别方法，抽取出特征–情感词对。张凌等 [ 16 ] 先以情感词为基准搜索带标注的情感对象，通过计算先验概率进行词性剪枝和模板筛选，提取原子情感对象。运用基于斯坦福句法树的依存规则，将原子情感对象扩展为完整的情感要素。张建华等 [ 17 ] 构建名词短语的词性规则抽取模板，再结合八种依存关系抽取，结合两种方法的优点，在数据集上表现较好。邱云飞等 [ 18 ] 根据中文词性特征构建规则提取评价对象，结合句法结构树提取并筛选评价对象，基于核心句法路径筛选评价搭配，得到最终的评价对象和评价词对。江腾蛟等 [ 19 ] 针对金融评论评价对象构成复杂，情感词多为动词的特点，提出结合了语义角色标注和依存句法分析的抽取规则，并对虚指评价对象和隐式评价对象进行识别和替换。 对当前的特征–情感词对抽取方法的梳理中发现，现有的方法仅考虑了特征是名词或名词短语的情况。这种抽取方式适用于较短的评论文本，因为评论文本的评价对象以名词为主。而针对较长的游记，此类抽取方法会缺失特征是动词或动词短语的情况，导致语义不完备。游记中游客的情感表达并不仅仅是对名词事物，也会针对旅途中的行为活动。因此本文针对游记等长文本，提出特征词以动词、动词短语为主的词对抽取方法，获取游客旅游活动和对应的活动情感的词对。
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user: 4. 旅游活动碳足迹实验分析 本节分别对个人旅游活动碳足迹模型和地区旅游活动碳足迹模型进行了实验分析，验证碳足迹模型的效果，并对个人和地区旅游政策提供理论指导。 4.1. 数据来源 本文从携程网上爬取了旅游游记作为实验数据，分别选取2019年关于海南的10篇旅游游记和2019年某位游客的10篇游记作为分析语料。分别分析游客个人的旅游活动碳排放情况和海南省旅游活动的碳排放情况。 4.2. 个人旅游活动碳足迹实验 根据参考文献 [ 3 ] 的数据，不同旅游活动的碳排放系数存在差异。基于内燃发动机动力系统的旅游活动类型具有较高的碳排放系数，基于自然条件开展的旅游活动的碳排放系数较小。各项旅游活动对应的碳排放系数如表5所示。 选取2019年一位游客的10篇游记作为语料，按照本文方法抽取词对，获得523个词对。按照表5的旅游活动分类，将词对汇总统计后，该游客总共有186次旅游活动，其中自然观光类占24.1%，文艺观赏类占14.1%，普通运动类占53.8%，高端活动类占8.1%。 Table 5 Carbon emission coefficient of tourism activitie 大类 子类 碳排放系数(千克/人∙次) 自然观光 植物园、公园、自然观光等 0.417 文艺观赏 文艺演出、节庆会展等 0.172 普通运动 潜水、游泳、冲浪、温泉、漂流等 2.24 高端活动 高尔夫、游轮、游艇等 15.3 表5. 旅游活动的碳排放系数 情感倾向系数S的计算，主要基于百度AI平台中的情感分析功能，输入情感词计算情感值，最后再得到该旅游活动总体情感倾向系数。 根据3.2中的公式(2)，可以估算这位游客的旅游活动碳排放量如表6，其中“碳排放量1”未考虑情感倾向系数，“碳排放量2”增加了情感倾向系数的影响，“碳排放量排名1”是按照“碳排放量1”中的数据降序排列，“碳排放量排名2”是按照“碳排放量3”中的数据降序排列。 Table 6 Carbon emissions of individual tourist activitie 大类 旅游活动占比(%) 情感倾向系数 碳排放量1 (千克) 碳排放量2 (千克) 碳排放量排名1 碳排放量排名2 自然观光 37.7 0.72 29.24 21.05 3 3 文艺观赏 40.3 0.87 12.89 11.21 4 4 普通运动 16.1 0.62 67.08 41.59 2 2 高端活动 5.9 0.58 167.90 97.38 1 1 表6. 游客个人旅游活动的碳排放量 4.3. 地区旅游活动碳足迹实验 对游记文本数据预处理后，按照本文方法抽取旅游活动–情感词对，总共获得466个词对。 先筛选过滤非四大类活动的词(如：吃饭)，同样按照表5的旅游活动分类，将词对汇总统计后，自然观光类占24.1%，文艺观赏类占14.1%，普通运动类占53.8%，高端活动类占8.1%。 估算海南省整体的旅游活动碳排放情况，根据智研咨询发布的报告 [ 23 ]，2019年全年海南省接待游客数量8311万人次。根据3.2中的公式(3)，可以估算各类旅游活动的碳排放量如表7，其中“碳排放量1”未考虑情感倾向系数，“碳排放量2”增加了情感倾向系数的影响，“碳排放量排名1”是按照“碳排放量1”中的数据降序排列，“碳排放量排名2”是按照“碳排放量3”中的数据降序排列。 Table 7 Carbon emissions from tourism activities in Hainan Provinc 大类 旅游活动占比(%) 情感倾向系数 碳排放量1 (千克) 碳排放量2 (千克) 碳排放量排名1 碳排放量排名2 自然观光 29.1 0.74 1.01 × 10 7 7.46 × 10 6 3 3 文艺观赏 15.1 0.66 2.16 × 10 6 1.42 × 10 6 4 4 普通运动 43.8 0.87 8.15 × 10 7 7.09 × 10 7 2 1 高端活动 8.1 0.56 1.03 × 10 8 5.77 × 10 7 1 2 表7. 海南省旅游活动的碳排放量 4.4. 结果分析 根据4.2节中游客个人的碳足迹结果，碳排放量最高的高端活动在游客活动中占比最小且情感积极程度最低，可以看出该游客对此类活动的兴趣度较低，未来可以进一步减少此类活动。而碳排放量最低的文艺欣赏类活动是游客的兴趣偏好所在，未来可以进一步增大此类活动占比，从游客个体出发减少旅游活动碳排放，整体实现碳中和旅游。 地区旅游活动碳排放模型即大量旅游个体在地区的碳排放情况。根据4.3节中海南省的旅游活动碳足迹来看，不考虑情感倾向时，游艇、高尔夫等高端活动的碳排放量最高，其次是潜水、游泳、冲浪等普通运动类。而加入情感倾向系数后，普通运动类的碳排放量超过了高端运动类。这是由于游客对普通运动类的情感更加积极，游客对该类活动的满意度更高，未来预期将会有更多人参与其中。实验表明，融入情感倾向系数能够动态预测未来的碳排放趋势。海南省旅游管理部门在限制游艇游轮等活动的同时，也要控制潜水冲浪等活动的人数。
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user: 5. 总结 在碳中和的背景下，减少旅游碳排放成为旅游产业发展的重要问题，政府需要进行相关政策的调整，指引“碳中和旅游”的发展。对旅游活动碳足迹的研究，前人的文献主要基于相关数据调查和统计。本文以旅游游记为基础，提出了结合词性规则和依存关系的旅游活动特征–情感词对的抽取方法用以分析旅游活动，改进了旅游活动碳足迹模型，并以海南省和游客个人为例，分析了地区和个人的碳排放情况，对旅游政策调整和个人旅游行为具有指导作用。
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user: 摘要 采用微弧氧化技术在2A50铝合金表面原位生成耐磨的高硬度微弧氧化膜层，考察正向占空比对2A50铝合金表面陶瓷层的影响规律。利用扫描电子电镜、X射线衍射仪表征微弧氧化膜层的微观形貌、物相组成，利用显微硬度计测试微弧氧化膜层的硬度，并通过摩擦磨损试验机与轮廓仪评价膜层的耐磨性。结果表明：陶瓷层主要成分为α-Al 2 O 3 与γ-Al 2 O 3 ；当正向占空比小于25%时，随占空比的增加，不稳定的γ-Al 2 O 3 逐渐转变为稳定的α-Al 2 O 3 ，陶瓷层结构逐渐致密。当占空比大于25%时，陶瓷层的致密性与结晶度降低；在占空比为25%时，陶瓷层的硬度最大(约1107 HV 0.5 )，磨损率较低(约2.67 × 10 −10 cm 3 (N∙m) −1 )，磨痕表面轮廓规整且浅，综合耐磨性最佳。