DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 结果 1) 临床疗效思美泰组、优思弗组治疗总有效率均明显低于联合组，差异有统计学意义(P < 0.05)。见表1。 Table 1 Comparison of treatment effects between two groups of patients [n (%) 组别 例数 显效 好转 无效 总有效 联合组 48 28 (58.33) 16 (33.33) 4 (8.33) 44 (91.67) 思美泰组 48 22 (45.83) 14 (29.17) 12 (25.00) 36 (75.00) * 优思弗组 48 24 (50.00) 13 (27.08) 11 (22.92) 37 (77.08) * 表1. 两组患者治疗效果比较[n(%)] 注：与联合组比较， * P < 0.05。 2) 瘙痒评分、症状消失时间治疗前，瘙痒评分三组比较差异无统计学意义(P > 0.05)；治疗后联合组瘙痒评分比思美泰组、优思弗组均明显低(P < 0.05)；瘙痒消失时间联合组比思美泰组、优思弗组均显著早(P < 0.05)。见表2。 Table 2 Changes in pruritus scores and disappearance of major symptoms in both groups ( x ¯ ± s 组别 例数 瘙痒评分 瘙痒消失时间(d) 治疗前 治疗后 联合组 48 3.52 ± 0.46 1.15 ± 0.24 # 4.41 ± 0.57 思美泰组 48 3.48 ± 0.43 2.50 ± 0.32 #* 7.30 ± 0.98 * 优思弗组 48 3.50 ± 0.39 2.45 ± 0.28 #* 7.00 ± 1.00 * 表2. 两组患者瘙痒评分变化及主要症状消失时间( x ¯ ± s ) 注：与联合组比较， * P < 0.05；与同组治疗前比较， # P < 0.05。 3) 肝功能指标治疗前，TBA、ALT、AST、TBIL水平三组比较差异均无统计学意义(P > 0.05)；治疗后联合组TBA、ALT、AST、TBIL水平比思美泰组、优思弗组均明显低(P < 0.05)。见表3。 Table 3 Comparison of changes in liver function indexes between the two groups ( x ¯ ± s 组别 例数 TBA(μmol/L) ALT(U/L) AST(U/L) TBIL(μmol/L) 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 联合组 48 38.36 ± 7.65 13.18 ± 1.69 # 120.45 ± 16.27 68.02 ± 8.84 # 162.28 ± 21.91 54.40 ± 8.15 # 24.00 ± 3.62 8.95 ± 1.25 # 思美泰组 48 39.00 ± 8.03 19.54 ± 2.72 #* 121.04 ± 18.16 90.25 ± 13.61 #* 163.02 ± 22.83 82.46 ± 11.12 #* 23.92 ± 3.58 13.60 ± 1.90 #* 优思弗组 48 38.50 ± 7.34 18.79 ± 2.85 #* 120.78 ± 17.37 88.96 ± 12.58 #* 162.55 ± 20.63 80.38 ± 10.69 #* 23.96 ± 3.70 12.89 ± 1.86 #* 表3. 两组患者肝功能指标变化比较( x ¯ ± s ) 注：与联合组比较， * P < 0.05；与同组治疗前比较， # P < 0.05。 4) 血清细胞因子治疗前，血清IL-17、IL-18水平三组比较差异均无统计学意义(P > 0.05)；治疗后联合组血清IL-17、IL-18水平比思美泰组、优思弗组均明显低(P < 0.05)。见表4。 Table 4 Comparison of serum IL-17 and IL-18 levels between the two groups ( x ¯ ± s 组别 例数 IL-17(ng/L) IL-18(ng/ml) 治疗前 治疗后 治疗前 治疗后 联合组 48 5.78 ± 0.69 2.15 ± 0.34 78.15 ± 10.34 58.00 ± 7.45 思美泰组 48 5.81 ± 1.00 3.38 ± 0.51 77.89 ± 9.93 70.37 ± 10.14 优思弗组 48 5.80 ± 0.75 3.27 ± 0.46 78.04 ± 9.87 68.76 ± 8.76 表4. 两组患者血清IL-17、IL-18水平变化比较( x ¯ ± s ) 注：与联合组比较， * P < 0.05；与同组治疗前比较， # P < 0.05。 5) 母婴结局剖宫产率联合组明显低于思美泰组、优思弗组，新生儿Apgar评分明显高于思美泰组、优思弗组，差异有统计学意义(P＜0.05)；产后出血、早产、胎儿宫内窘迫发生率三组比较差异均无统计学意义(P＞0.05)。见表5。 Table 5 Comparison of maternal and infant outcomes between the two group 组别 例数 剖宫产 产后出血 * 早产 胎儿宫内窘迫 新生儿Apgar评分 联合组 48 11 (22.92) 0 (0.00) 2 (4.17) 1 (2.08) 8.73 ± 1.14 思美泰组 48 24 (50.00)* 3 (6.25) 8 (16.67) 6 (12.50) 7.00 ± 0.91 * 优思弗组 48 22 (45.83)* 1 (2.08) 6 (12.50) 5 (10.42) 7.12 ± 0.96 * 表5. 两组母婴结局比较 注：与联合组比较， * P < 0.05。 6) 药物不良反应用药期间均无明显药物不良反应发生。
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user: 4. 讨论 ICP发病机制复杂，女性雌激素过多、免疫异常、遗传等均可能致病。妊娠期间女性雌孕激素显著上升，对肝脏蛋白质合成、血清蛋白分泌造成不同程度的影响，造成胆酸排泄异常，血清TBA上升；同时雌孕激素上升还会提高毛细胆管通透性，促使胆汁内水分外渗，造成胆汁黏稠度变大，影响胆酸排泄，进一步导致胆汁淤积，TBA水平上升更明显 [ 7 ]。胆汁淤积除了会造成机体肝脏功能降低外，还会影响肝脏排毒等作用，胆汁蓄积太多会通过脐带流到胎儿体内，导致新生儿血清TBA浓度大 [ 8 ]。胆汁酸淤积过多会还会导致让胎盘绒毛间隙变窄，对血管收缩功能刺激，致使胎盘血流灌注变少，绒毛静脉血管阻力变大，易引发胎儿宫内窘迫、新生儿窒息等不良围生儿结局，甚至导致围产儿死亡。为此临床上ICP治疗最重要的在于改善围生儿结局。 思美泰主要成分为腺苷蛋氨酸，它在人体全部组织、体液中有所存在，通过甲基供体及生理性疏基化合物前体在较多生化反应中发挥重要作用。具体来说，腺苷蛋氨酸一方面借助甲基化对儿茶酚雌激素影响，阻断雌激素刺激胆汁、胆盐成分分泌，促使钠离子–钾离子–三磷酸腺苷酶泵功能恢复，有利于肝细胞胆汁排泄；另一方面借助硫酸化转化对胆汁酸代谢系统相关解毒作用影响，提高机体解毒功能 [ 9 ]。临床实践发现思美泰治疗轻中度ICP疗效令人满意，但对重度ICP患者来说效果不满意。优思弗主要成分为熊去氧胆酸，也称之为乌索脱氧胆酸，它能多重保护肝脏，可用于ICP干预。优思弗不仅能让胆汁酸细胞毒性减少，而且还有抑制氧化应激、免疫调节等多种功能，有利于围生儿预后改善 [ 10 ]。蔡婷婷等 [ 11 ] 研究发现相比熊去氧胆酸治疗，熊去氧胆酸 + 腺苷蛋氨酸能更好的缓解ICP患者临床症状，改善其肝功能及不良妊娠结局。门英杰等 [ 12 ] 研究发现相比思美泰单药干预，思美泰 + 熊去氧胆酸治疗能更好的改善ICP患者临床症状，减轻肝脏损伤，减少剖宫产、新生儿窒息等不良母婴结局发生。ICP治疗主要目标在于改善皮肤瘙痒、黄疸等症状，改善肝功能及母婴结局。本研究结果显示相比思美泰、优思弗单药治疗，思美泰联合优思弗治疗总有效率显著高，治疗后瘙痒评分显著下降，瘙痒消失时间显著短。提示思美泰联合优思弗联合治疗能更早的缓解ICP患者临床症状。同时本研究发现思美泰联合优思弗治疗降低肝功能指标——TBA、ALT、AST相比思美泰、优思弗单药治疗更明显。可见思美泰联合优思弗能明显改善ICP患者肝功能，这可能与思美泰、优思弗从不同机制协同增强胆汁酸代谢系统解毒功能，减少胆汁酸细胞毒性有关，同时优思弗还能有效调节机体免疫功能。本研究还发现思美泰联合优思弗能明显降低ICP患者剖宫产率，减少产后出血、早产等不良结局发生，虽然三组比较无统计学意义(可能与本研究样本例数少有关，需日后通过大样本数据进一步证实)，但整体上也能反映出优思弗联合思美泰可降低围生儿不良结局发生。 免疫学说为ICP发病机制之一。既往多从Th1/Th2型细胞因子方面分析免疫功能，近年来随着免疫学研究的深入，有研究发现Th17/Treg型细胞因子在ICP发病过程中发挥重要作用，其失衡可能导致ICP患者肝损伤 [ 13 ]。IL-17产生与Th17有关，有免疫激活作用。血清IL-17异常上升与患者肝细胞自身免疫损伤密切相关，表现出高TBA水平、肝内胆汁淤积现象，这可能是ICP发生的一个可能机制 [ 14 ]。另外，有研究表明IL-18与ICP患者肝损伤密切相关 [ 15 ]。IL-18为新型发现促炎因子，可诱导肿瘤坏死因子-α等细胞因子产生，参与肝损伤过程 [ 16 ]。TLR样受体4相关干扰素活化子对Nalp3激活，诱导多蛋白复合物–炎症小体形成，激活caspase-1，促使IL-18分泌，造成肝损伤 [ 17 ]。本研究结果显示思美泰联合优思弗治疗后血清IL-17、IL-18水平下降更明显。表明思美泰联合优思弗可能通过降低IL-17、IL-18等促炎因子以缓解ICP患者肝损害，改善其临床症状。分析其原因：优思弗有免疫调节作用；腺苷蛋氨酸代谢产物5-甲硫酰胺有免疫调节功能 [ 18 ]，两者联合可增强机体免疫功能。另外，本研究发现思美泰联合优思弗治疗无明显不良反应发生，安全性较高。 综上，思美泰联合优思弗能明显缓解ICP患者临床症状，减轻肝脏损伤，降低血清IL-17、IL-18水平，有利于围产儿不良结局改善。
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user: 摘 要 本文以2，4-二氯苯甲酸、4，4'-联吡啶和硝酸银为原料，采用自然挥发法制备了新的配合物[C 27 H 19 Ag 2 Cl 2 N 5 O 5 ] n ，并对其进行了元素分析、红外光谱和X-射线单晶衍射的表征。结果表明，配合物为一维结构，其中，配合物中存在C-H···O、C-H···Cl、C-H···π和π···π分子间作用，并以此形成了3D超分子结构。 关键词 :配合物，2，4-二氯苯甲酸，晶体结构 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 2，4-二氯苯甲酸中文别名也称2，4-二氯安息香酸，可用作医药、染料、农药中间体，也可用于制作硅橡胶的阻燃剂、除草剂的安全剂、导电性硅橡胶的抗氧剂、热变色物质的颜色扩展剂等，是应用广泛的有机合成中间体。如用于抗疟疾药盐酸阿的平、非汞利尿药的生产，它与胍反应生成的嘧啶化合物可以做神经原保护剂，与嘧啶或吡嗪磺酰胺烷基醇作用形成杀霉菌剂，也是除草剂苄草唑和吡唑特的中间体，与二氯苯反应可以形成含有离子键的高分子隔热性材料 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]。含有平面芳香环的吡啶类氮杂环化合物容易形成π-π堆积，也可以通过静电作用、疏水作用、范德华力等非共价键的方式相互作用形成堆积，其特殊的结构给予了其化合物许多独特的功能，吸引了大量的科研专家对其进行性能研究 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。但迄今为止，银与2，4-二氯苯甲酸和4，4′-联吡啶配合物的晶体结构尚未见研究。为进一步探索银配合物的结构与性能的关系，我们以硝酸银与2，4-二氯苯甲酸和4，4′-联吡啶为原料，合成了银的配合物[C 27 H 19 Ag 2 Cl 2 N 5 O 5 ] n 。用X-射线单晶衍射测定了该配合物的晶体结构。配合物合成的反应式：nC 7 H 3 Cl 2 O 2 + 2nC 10 H 8 N 2 + 2nAgNO 3 = [C 27 H 19 Ag 2 Cl 2 N 5 O 5 ] n ，此配合物反应机理为取代反应机理 [ 8 ]。
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user: 2. 实验 2.1. 实验材料 原料和试剂：2，4-二氯苯甲酸、无水乙醇、氢氧化钠、盐酸、4，4′-联吡啶、硝酸银等试剂均为市售分析纯，实验前未作纯化处理。 主要仪器：Bruker Smart APEX II CCD单晶X-射线衍射仪，PerkinElmer Spectrum 100傅立叶变换红外光谱仪，元素分析是在意大利Carlo Erba 1106型元素分析仪上测定等。 2.2. 配合物的合成 精确称取1 mmo1 2，4-二氯苯甲酸溶于10 m1水–无水乙醇混合液(水:乙醇 = 10:1)中，用0.15 mol/L的NaOH溶液调节pH值到7~8；称取1 mmol 4，4′-联吡啶溶于5 ml无水乙醇中，加入2，4-二氯苯甲酸钠溶液中，形成混合配体溶液；称取1 mmol硝酸银溶于5 ml水中。待完全溶解后，将硝酸银溶液加入混合配体溶液中，在室温下搅拌30 min，过滤，形成滤液。将滤液在室温下保存，数周后析出无色晶体，分子式为[C 27 H 19 Ag 2 Cl 2 N 5 O 5 ] n 。元素分析结果[%，实验值(计算值)]：C41.49 (41.57)，N8.77 (8.98)，H2.89 (2.45)。 2.3. X射线衍射实验 配合物的晶体结构是在Bruker SMART APEX CCD型衍射仪上完成。在293 K温度下，采用经石墨单色器单色化的MoK a 射线(λ = 0.071073 nm)，扫描方式为w扫描。设定衍射实验时所需电流电压为40毫安50千伏，根据晶体的类别、大小和衍射强度等设定衍射实验时所需时间。在适宜衍射角范围内收集衍射数据。 2.4. 单晶结构分析 配合物晶体衍射数据的还原使用TEXSAN程序完成，晶体结构分析工作是在PC机上用SHELX 97程序系统进行解析。所有配合物的衍射强度数据经Lp因子和经验吸收校正，采用直接法或Patterson法，并经数轮差值Fourier合成，找到全部非氢原子。所有非氢原子的坐标及各向异性温度因子用全矩阵最小二乘法进行精修。 配合物晶体属三斜晶系，P-1空间群，晶胞参数a = 7.490(8) Å，b = 11.290(11) Å，c = 18.79(2) Å，α = 99.85(2)˚，β = 97.86(2)˚，γ = 109.341(15)˚，V = 1445(3) Å 3 ，Z = 2，D c = 1.793 g∙cm −3 ，μ = 1.586 mm −1 ，F(000) = 768，R = 0.02650，wR = 0.05805， w = 1 / [ σ 2 ( F 0 2 ) + ( 0.6570 P ) 2 + 0.4555 P ] ， P = ( F 0 2 + 2 F C 2 ) / 3 ，(D/s) = 0.004，最后的残峰为Δρ max = 0.952 e∙Å −3 和Δρ min = −1.756 e∙Å −3 。 Table 1 Major bond lengths (Å) and bond angles (˚) for the comple Bond Length (Å) Bond Angle/(˚) Ag(1)-N(1) 2.121(13) N(1)-Ag(1)-N(2)#1 173.0(6) Ag(1)-N(2)#1 2.152(14) N(3)-Ag(2)-N(4)#2 174.5(5) N(2)-Ag(1)#3 2.152(14) C(9)-N(1)-Ag(1) 132.1(17) Ag(2)-N(3) 2.079(10) C(10)-N(1)-Ag(1) 115.4(12) Ag(2)-N(4)#2 2.195(12) C(26)-N(4)-Ag(2)#4 117.0(14) N(4)-Ag(2)#4 2.195(12) C(16)-N(2)-Ag(1)#3 127.7(15) Cl(2)-C(3) 1.61(2) C(15)-N(2)-Ag(1)#3 117.5(12) O(2)-C(1) 1.36(3) C(19)-N(3)-Ag(2) 125.0(13) Cl(1)-C(5) 1.728(18) C(20)-N(3)-Ag(2) 122.4(11) O(1)-C(1) 1.09(3) C(25)-N(4)-Ag(2)#4 114.7(12) 表1. 配合物的主要键长(Å)和键角(˚) Symmetry transformations used to generate equivalent atoms: #1 x， y + 1， z; #2 x + 1， y + 1， z; #3 x， y − 1， z; #4 x − 1， y − 1， z. Table 2 Hydrogen bond lengths (Å) and angles (˚) for the comple D-H...A d(D-H) d(H...A) d(D...A) <(DHA) C(18)-H(18A)...O(1)#4 0.93 2.48 3.40(2) 170.2 C(24)-H(24A)...O(1)#4 0.93 2.43 3.34(3) 165.5 C(25)-H(25A)...O(4)#4 0.93 2.41 3.22(3) 145.7 C(11)-H (11A)…Cl1#4 0.93 2.871 3.839 110.8 C(10)-H(10A)...O(2) 0.93 2.43 3.18(3) 138.6 C(17)-H(17A)...O(3) 0.93 2.56 3.36(4) 144.7 C(19)-H(19A)...O(5) 0.93 2.60 3.23(3) 125.3 表2. 配合物的氢键键长(Å)和键角(˚) Symmetry transformations used to generate equivalent atoms: #4 x − 1， y − 1， z.
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user: 3. 结果与讨论 3.1. IR光谱 采用KBr压片法测定了配合物的红外光谱(400~4000 cm −1 )。配合物在3567和3393 cm −1 处出现了强且宽的O-H振动峰，表明在该配合物中有水分子和氢键存在，1620和1406 cm −1 处的红外吸收峰可分别归属为羧基反对称和对称伸缩振动峰，且 Δ ν CO 2 − 大于228 cm −1 ，表明2，4-二氯苯甲酸与银原子为单齿配位。1231 cm −1 处的吸收峰为v(C-N)的振动(见图1)。这些IR分析结果与其单晶结构测定的结果一致。 图1. 配合物的红外光谱图1 图2. 配合物[C 27 H 19 Ag 2 Cl 2 N 5 O 5 ] n 的结构 3.2. 配合物的结构分析与讨论 配合物的主要键长和键角见表1。该晶体的分子结构如图2中所示。配合物由两个银原子、4，4'-联吡啶和2，4-二氯苯甲酸组成。两个银原子配位环境不同。Ag1原子被1个2，4-二氯苯甲酸中的1个O2原子、2个4，4'-联吡啶配体的N1原子和N2 i 原子所形成三配位T型配位环境。Ag2原子被1个硝酸中的2个O4、O5原子、2个4，4'-联吡啶配体的N3原子和N4 ii 原子所形成四配位楔型配位环境(见图2)。Ag-N键长范围为2.079(10)~2.195(12) Å (见表1)。体的分子结构中存在分子内氢键，C(10)-H(10A)...O(2)、C(17)-H(17A)...O(3)和C(19)-H(19A)...O(5)，键角范围3.18 (3)~3.36 (4)˚，键长范围2.43~2.60 Å (见表2)。 由Ag1和Ag2原子分别通过4，4'-联吡啶形成两个一维链。由Ag1形成的一维链之间通过C(11)-H(11A)...Cl1分子间氢键形成二维层(见图3)。 图3. 配合物的由Ag1构成二维层 由Ag2形成的一维链之间通过C26-H26A…π1 = 3.542 Å (π1质心：N3、C18、C19、C20、C21和C22)和π1…π2 = 3.623 Å (π2质心：N4、C23、C24、C25、C26和C27)分子间氢键形成二维层(见图4)。 由Ag1构成二维层和Ag2构成二维层通过分子内氢键(C(17)-H(17A)...O(3))构成三维结构(见图5)。 图4. 配合物的由Ag2构成二维层 图5. 配合物三维结构
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user: 4. 结论 通过自然挥发法以2，4-二氯苯甲酸、4，4'-联吡啶和硝酸银为原料制备了配合物[C 27 H 19 Ag 2 Cl 2 N 5 O 5 ] n 。配合物为一维结构，通过分子间氢键形成三维网状结构。
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user: 摘 要 大数据时代如何从网络媒体发布的药品安全事件、药品安全监管及药品安全形势等医药新闻报道中跟踪药品安全舆情，是卫生部门和医药企业研判舆情的关键。本文利用八爪鱼采集器从某医药网获取2012年12月25日到2015年4月29日间9888条医药新闻，经数据清洗和人工识别选取了8类药品安全领域话题，共5667例实验数据。采用Hadoop平台和朴素贝叶斯分类算法实现药品安全话题跟踪。研究结果表明基于Hadoop平台的朴素贝叶斯分类算法的准确率较好、召回率较差、调和平均指标F1值为0.57时模型整体最佳。 关键词 :药品安全舆情，话题跟踪，Hadoop，朴素贝叶斯 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 近年来，与药品有关的事件越来越多，如毒胶囊、问题疫苗、假药等。这些药品事件的事实通过各种媒体报道在网络上飞速传开，引起了越来越多的人的了解和关注，产生了许多不良的舆论。药品安全事件与人们的身体健康密切相关。大众对此关注度高，容易产生消极的非理性情绪。此外，信息传播在时空上呈现出不断变化的复杂趋势 [ 1 ]，不好的情绪的叠加可能导致更严重的社会危机。有报告指出，近90%的药品安全舆情事件均未取得令人满意的效果 [ 2 ]，因此，迫切需要对大量的药品舆论信息进行处理并获得敏感信息，达到舆论信息的抓取、解析、观测、示警和跟踪。由于数据太大、信息不集中、数据结构不明显等特点，导致以前的服务器在处理数据上效果不理想，无法有效达到对药品安全舆论分类的目的。Hadoop技术飞速的发展，提高了对大量数据进行处理的效率。为此，本文研究了基于Hadoop的药物安全舆论主题跟踪模型和算法，实现了对药物安全舆论的快速分类，加快对舆论分类的能力，对以后的研究提供方向 [ 3 ]。
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user: 2. 研究现状 刘晓欣 [ 4 ] 在我国药品舆情监管系统数据发掘技术的基础上，又通过采用文献法、基于大数据系统抓取相关数据和案例进行药品网络舆情研究，得出了药品网络舆情特点、对应的引导策略，对政府部门后续处理、媒体报道、企业发展等具有重要的研究意义的结论。 李艳业 [ 5 ] 借鉴危机传播和危机发展理论以及危机处理技术，整理出问题疫苗发展的四阶段，针对具有明显摩擦的对话研究其可能会爆发的时间和持续的时间进行了具体的研究，得出对完善和优化对危机事件传播管控的应对措施和建议：政府需要关注大众需求，对于危机做到良好的修复监管；各类媒体要控制好传播尺度，相辅相成，共同建立良好社会环境；涉医人员要担负起对社会的职责，传播科学的舆论进行引导；基层公众要提高媒体素养，共同抵制舆论的传播的结论。 刘能燕 [ 6 ] 将大数据的相关技术引入政府的舆情监管中，并且以我们国家相关部门采用大数据技术针对舆情进行管理的案例作研究，归纳其对舆情管理的途径，并对当今时代大数据在完善政府职能部门对于舆情管理的实现途径进行探索研究，得出了现阶段政府职能部门对于舆情管理提出的建议具有可执行性的结论。 李纲等 [ 7 ] 采用文献调研的方式整理了我们国家对于突发事件所采取的预警工作流程，依据工作流程归纳出预警各环节所采用的相关方法的硕果，并针对我们国家政府对于突发事件的监管和预测其带来的不良影响做了研究，得出了已经发生突发事件归纳预警的重点，指出其中可能存在缺陷与后续研究方向，希望可以为后续对突发事件进行预警研究提供参考的结论。 张雄宝 [ 8 ] 提出了一种针对微博突发事件的地域进行分析检测的方法，针对其的传播规律做了研宄，结论是：与微博突发事件相关的微博文件分布范围将随着微博突发事件的发展而变化，并将逐步由小到大，最终逐渐缩小。 杨柳 [ 9 ] 针对突发性话题的特征词的选取和聚类以及检测等相关技术进行了研究，提出了图结构模型、突发特征及重要词的研究方法，得出了可以采用聚类和对突发事件进行话题检测的方式选出对应的突发事件的话题，检测结果表明该方法的准确率可达到85%，召回率可达到75%，与其他方法相比，其的平均调和值也上升了14%的结论。 通过上述分析发现关于药品安全舆情的话题跟踪模型与算法已经有很多可行的理论研究，如表1所示，但是对基于Hadoop的药品安全舆情的话题跟踪模型与算法的研究甚少，在本文中，借助各位学者之前的研究，继续探讨基于Hadoop的药品安全舆情的话题跟踪模型与算法。 Table 1 Relevant research literature on drug sensation topic trackin 研究点 研究内容 参考文献 研究分析 采用文献法、基于大数据系统抓取相关数据和案例进行药品网络舆情研究 [ 4 ] 完善政府舆情管理实现路径、现有突发事件预警研究重点 [ 6 ] 、 [ 7 ] 应对策略 政府需要关注大众需求，对于危机做到良好的修复监管；各类媒体要控制好传播尺度，相辅相成，共同建立良好社会环境；涉医人员要担负起对社会的职责，传播科学的舆论进行引导；基层公众要提高媒体素养，共同抵制舆论的传播 [ 5 ] 研究方法 图结构模型、突发特征及重要词的研究方法 [ 9 ] 针对微博突发事件的地域进行分析检测的方法 [ 8 ] 表1. 药品舆情话题跟踪相关研究文献
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user: 3. 基于Hadoop和朴素贝叶斯的话题跟踪模型 3.1. 话题跟踪基本概念 话题跟踪(Topic tracking)技术可以帮助人们在社交媒体发布的众多的信息中鉴别出已知话题并对其不断地、准确的跟踪，提供人们所需的信息。它主要包括下述概念：话题，是指某个事件的核心内容或与之关联的事件。事件，是指由特定的原因和条件引发的，包含人物，时间以及地点等。报道，对于某时间段的相关报道，过去主要是指未提及的新闻报道，延伸到社交媒体和社交信息，例如一篇文章可被视为一篇报道。话题检测与跟踪技术是一项非常全面的技术，它要求多种技术相结合，而话题跟踪就是关键。 3.2. 朴素贝叶斯分类 朴素贝叶斯分类(Naïve Bayes， NB)算法十分简单，容易实现；朴素贝叶斯模型分类效率稳定；能处理好小型的数据，它可以同时处理多个分类，还可以增加数据进行训练；对于缺少的数据敏锐度不高，它经常被用于文本分类。采用朴素贝叶斯(NB)分类算法作为药品安全舆情话题的分类算法，对抓取的数据经过预处理之后将文本依据不同的类别分好类，然后将分好类的部分文本输入，训练话题模型，最后利用模型判定分好类的测试文本的类别。 对于药品安全舆情信息，可以通过朴素贝叶斯(NB)分类算法的步骤一步一步实现药品安全舆情文档的分类，进而实现药品安全舆情话题的跟踪。但是由于药品安全舆情信息的数据量太大，仅仅依靠服务器处理难以满足药品安全舆情信息的跟踪。 3.3. 基于Hadoop的朴素贝叶斯分类 Hadoop作为一个能够处理大量数据的平台就出现了，它通过对药品安全舆情信息进行存储和处理，能够有效的提高数据处理效果。本文的编程模型采用了MapReduce，可以更有效的提高朴素贝叶斯分类算法对药品安全舆情的分类能力。算法中的MapReduce，其包含Map和Reduce，首先利用Map函数主要是对原始数据进行清洗操作，然后再利用Reduce进行数据加工，实现数据合并，获得分类结果；因此可以减少数据移动，并提高算法的处理速度。本文通过其构造基于Hadoop的药品安全舆情话题跟踪模型与算法，完成对药品安全舆情信息的跟踪。根据统计药品安全舆情文档中词语出现的概率、各个类别文档的数量等信息输入分类算法进行训练，构建模型分类器，达到药品安全舆情信息的分类处理的目的。
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user: 4. 基于NB和Hadoop的话题跟踪算法 4.1. 计算先验概率和条件概率 本文的朴素贝叶斯算法是通过计算先验概率和条件概率实现对药品安全舆情话题的分类，算法中计算先验概率是通过计算每个类的文档在总训练类中占的比例，即先验概率P (a) = 类a下文档总数/整个用来训练模型的样本的文档总数；计算条件概率是通过计算每类文档中各词语在文档中出现的次数统计加一之和在每类中词语的总统计数与不重复的词语的总统计数之和中占的比例。具体过程如下所示： Step 1：DocOfClassMap：获取训练模型时统计的训练集的样本数量和每个类下单词的数量，输入处理后的测试数据，测试数据格式< ， word1 word2 ...>，构建新的<类别，概率>键值对。 Step 2：DocOfClassReduce：对数据进行循环遍历并进行输出，对第一次循环先进行赋值，然后进行比较，当期概率更大时进行更新。 Step 3：GetPriorProbably (String docNum)：根据上述步骤结果计算先验概率，该静态函数计算每个类的文档在总类中占的比例，即先验概率P(a) = 类a下文档总数/整个用来训练模型的样本的文档总数。 Step 4：GetConditionProbably (String wordCount)：根据上述步骤结果计算条件概率，条件概率通过计算每类文档中各词语在文档中出现的次数统计加一之和在每类中词语的总统计数与不重复的词语的总统计数之和中占的比例。 4.2. 算法流程 算法执行过程如下： Step 1：执行命令。 cd /usr/local/run hadoop fs-rmr/jobs/naive_bayes hadoop fs-mkdir-p/jobs/naive_bayes/input/data #进入本地Excel文件所在目录，上传Excel文件到hdfs hadoop fs-put 8个类别.xlsx/jobs/naive_bayes/input/data/ hadoop fs-mkdi-p/jobs/naive_bayes/output Step 2：预处理数据。 ParseData.parseTrainDataset (dataOrg， trainData)； ParseData.parseValidateDataset (predictOrg， predictData)； Step 2.1：parseTrainDataset解析训练集。 Step 2.2：parseValidateDataset解析验证集。 Step 3：在Hadoop平台利用数据训练的过程，并输出模型。 BayesClassify.main (new String[ ]{trainData， docNum， wordCount})； Step 3.1：DocNums_Map：它继承Mapper，主要实现对训练集数据各类别名的读写；DocNums_Reduce：继承Reducer，成为自定义的Reducer，主要业务逻辑就是复写其中的reduce函数，实现对训练集各类别下文档遍历并统计每个类对应的文件数量。 Step 3.2：WordCount_Map：继承Mapper，实现对训练集数据各词语的读写；WordCount_Reduce：继承Reducer，实现对训练集各类别下词语遍历并统计每个类下词语数量。 Step 4：用输出的模型对测试集文档进行分类测试，输出每个测试文档的分类结果。 Step 4.1：WordMapper：继承Mapper，实现对测试集数据各文档和词语的读写；WordReducer：继承Reducer，实现对测试集数据各类别下词语遍历并统计每个类下词语数量。 Step 4.2：DocOfClassMap：输入处理测试数据，测试数据格式< ， word1 word2 ...>，设置HashMap < String， Double > classProbably为先验概率；HashMap < String， Double > wordsProbably为条件概率。DocOfClassReduce：循环遍历输出，当概率更大时就更新tempClass和tempProbably。 Step 4.3：GetPriorProbably (String docNum)：计算先验概率，该静态函数计算每个类的文档在总类中占的比例。 Step 4.4：GetConditionProbably (String wordCount)：计算条件概率。 Step 5：利用测试文档的真实类别，计算评价指标。 Step 5.1：OriginalDocOfClassMap：读写原本的文档分类，得到文档分类的类别，Reduce：计算得出初始情况下各个类有哪些文档。 Step 5.2：ClassifiedDocOfClassMap：读取经贝叶斯分类器分类后的结果文档 ，并将其转化为 形式，Reduce：计算得出经贝叶斯分类后各个类有哪些文档。 Step 5.3：GetEvaluation：利用所选评价指标评价算法。
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user: 5. 实验设计与结果分析 5.1. 实验设计 实验环境。本文在PC上搭建整体测试环境，以保证后续系统测试的顺利进行。实验硬件配置：Intel (R) Core (TM) i5-5200U CPU@2.20GHz 2.19GHz，内存12.0 GB，外部存储硬盘500 G。实验软件环境：操作系统Windows8、centos7.3_1，Java环境JDK1.8，开发工具eclipse，Hadoop版本hadoop2.7.6。 评测机制。在文本分类中，评估是一个必要的工作，本文采用精确率(Precision)、召回率(Recall)和F1来评估话题跟踪的性能，其具体定义为： Precision：P = TP/(TP + FP)。 Recall：R = TP/(TP + FN)。 P和R的调和平均：F1 = 2PR/(P + R)。 TP是指统计初始情况下的分类和贝叶斯分类两种情况下各个类公有的文档数目(即针对各个类分类正确的文档数目)；FN是指初始情况下的各个类总数目减去结果正确的数目；FP是指贝叶斯分类得到的各个类的总数目减去结果正确的数目。 5.2. 实验数据 数据集：本文利用八爪鱼采集器从某医药网获取9888条医药新闻作为分析数据源，后续的实验数据均由原始数据处理后得到。数据预处理：在数据集中以手工标记的方式从原始数据集中选取8类药品安全领域数据共5667例作为后续实验数据。手工标记的实验数据类别分布情况如表2所示。并利用中文分词技术进行文本的预处理，对标点符号及无意义虚词的剔除，最终形成实验使用的语料库。 Table 2 The experimental data categories of manually labele 序号 记录数 类别 话题1 377 药品研发 话题2 500 药品安全 话题3 511 药品供应 话题4 635 药品销售 话题5 936 药品质量 话题6 1073 疫苗 话题7 1681 药品生产 话题8 54 药品法 表2. 手工标记的实验数据类别 5.3. 实验及结果 将上述数据集作为输入测试基于NB和Hadoop的话题跟踪算法，其实验结果如表3所示： Table 3 The test results of topic tracking based on NB and Hadoop algorith 序号 话题 Precision (%) Recall (%) F1 (%) 话题1 药品研发 54.0 42.6 47.6 话题2 药品安全 37.3 56.2 44.9 话题3 药品供应 66.6 42.3 51.8 话题4 药品销售 56.1 59.9 57.9 话题5 药品质量 21.6 52.6 30.7 话题6 疫苗 95.0 3.5 68.3 话题7 药品生产 14.5 85.1 24.7 话题8 药品法 92.4 19.1 31.6 average 54.7 45.2 37.0 表3. 基于NB和Hadoop的话题跟踪算法测试结果 由表3可知，基于Hadoop平台的朴素贝叶斯分类算法能够运行并能够实现测试样本的正确分类。但根据的实验结果表明，朴素贝叶斯返回相关实例的能力，即精确度相对较好；而识别所有相关实例的能力，即召回率相对较差；且调和平均指标，即F1的整体最佳模型出现在阈值0.57处，即话题4。
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user: 6. 结束语 随着网络的高速发展和普及，各种社交媒体每天发布的信息呈指数性增长，面对大量的网络信息，传统人工抓取数据和跟踪药品安全舆情的方式已经不能满足实际舆情工作需求，而Hadoop为解决大数据处理和存储问题提供了有效途径。本文以医药新闻为数据源，使用人工标记提取相应的主题，在Hadoop平台上使用朴素贝叶斯算法对药品安全话题进行跟踪，虽然取得了一定的效果，但今后还需要提升算法的准确率、召回率以及调和平均指标F1值。
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user: 摘 要 本文以1，3-双(4-吡啶基)丙烷和氯化锰为原料，采用自然挥发法制备了新的配合物[C 39 H 44 Cl 2 MnN 6 O 2 ] n ，并对其进行了元素分析、红外光谱和X-射线单晶衍射的表征。结果表明，配合物为一维结构，其中，配合物中存在O-H···N、C-H···Cl和π···π分子间作用，并以此形成了3D超分子结构。 关键词 :配合物，1，3-双(4-吡啶基)丙烷，锰 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 吡啶是一种具有共轭结构的六元杂环化合物，其衍生物统称为吡啶碱。吡啶类化合物具有杀虫、杀菌、除草和植物生长调节等广泛的生物活性，其衍生物合成和生物活性研究一直是生物学、药学、农药学等研究的热点。特别是除草方面的研究，相继开发了多个高效低毒的吡啶类化合物品种，如杜邦公司推出的玉嘧磺隆对莎叶杂草有较好的防除作用，适合我国玉米地使用。拜耳公司开发的吡氟酰草胺用于玉米、大豆和麦田防除一年生禾本科杂草和某些阔叶杂草。美国氰胺公司推出的灭草烟和普杀特，对大豆田的多年生禾本科杂草有极好的防除效果，其产品广泛用于我国大豆田的杂草防除 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。吡啶类化合物生理活性与其结构有关，含吡啶基的化合物与过渡金属制备的配合物具有多种立体结构，目前成为吡啶类化合物研究的热点 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ]。为进一步探讨吡啶类配合物的结构与性能的关系，我们以氯化锰与1，3-双(4-吡啶基)丙烷为原料，合成了锰的配合物[C 39 H 44 Cl 2 MnN 6 O 2 ] n 。用X-射线单晶衍射测定了该配合物的晶体结构。
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user: 2. 实验 2.1. 实验材料 原料和试剂：1，3-双(4-吡啶基)丙烷、无水乙醇、氯化锰等试剂均为市售分析纯，实验前未作纯化处理。 主要仪器：Bruker Smart APEX II CCD单晶X-射线衍射仪，Perkin Elmer Spectrum 100傅立叶变换红外光谱仪，元素分析是在意大利Carlo Erba 1106型元素分析仪上测定等。 2.2. 配合物的合成 精确称取5 mmo1 1，3-双(4-吡啶基)丙烷溶于10 m1水–无水乙醇混合液(水:乙醇 = 5:1)中，称取5 mmol氯化锰溶于5 ml水中，待完全溶解后，将氯化锰溶液加入混合配体溶液中，在室温下搅拌30 min，过滤，形成滤液。将滤液置于室温避光处，数周后析出无色晶体，分子式为[C 39 H 44 Cl 2 MnN 6 O 2 ] n 。元素分析结果[%，实验值(计算值)]：C62.00 (62.07)，N11.31 (11.14)，H5.79 (5.88)。 2.3. X射线衍射实验 配合物的晶体结构是在Bruker SMART APEX CCD型衍射仪上完成。在293 K温度下，采用经石墨单色器单色化的MoK a 射线(λ = 0.071073 nm)，扫描方式为w扫描。设定衍射实验时所需电流电压为40毫安50千伏，根据晶体的类别、大小和衍射强度等设定衍射实验时所需时间。在适宜衍射角范围内收集衍射数据。 2.4. 单晶结构分析 配合物晶体衍射数据的还原使用TEXSAN程序完成，晶体结构分析工作是在PC机上用SHELX 97程序系统进行解析。所有配合物的衍射强度数据经Lp因子和经验吸收校正，采用直接法或Patterson法，并经数轮差值Fourier合成，找到全部非氢原子。所有非氢原子的坐标及各向异性温度因子用全矩阵最小二乘法进行精修。 配合物晶体属正交晶系，Ibca空间群，晶胞参数a = 16.560(5) Å，b = 17.471 (6) Å，c = 26.856(9) Å，α = β = γ = 90º，V = 7770(4) Å 3 ，Z = 8，D c = 1.299 g∙cm −3 ，μ = 0.518 mm −1 ，F(000) = 3160，R = 0.0608，wR = 0.1706，GOF = 1.029， w = 1 / [ σ 2 ( F 0 2 ) + ( 0.1070 P ) 2 + 9.7604 P ] ， P = ( F 0 2 + 2 F C 2 ) / 3 ，(D/s) = 0.000，最后的残峰为Δρ max = 0.655 e∙Å −3 和Δρ min = −0.691 e∙Å −3 。 Table 1 Major bond lengths (Å) and bond angles (˚) for the comple Bond Length (Å) Bond Angle/(˚) Mn(1)-N(1)#1 2.295(3) N(1)#1-Mn(1)-N(1) 89.31(14) Mn(1)-N(3)#1 2.298(3) N(1)-Mn(1)-N(3)#1 177.29(10) Mn(1)-Cl(1)#1 2.5367(11) N(1)-Mn(1)-N(3) 89.12(10) Mn(1)-N(1) 2.295(3) N(1)#1-Mn(1)-Cl(1)#1 92.21(8) Mn(1)-N(3) 2.298(3) N(3)#1-Mn(1)-Cl(1)#1 88.63(8) Mn(1)-Cl(1) 2.5367(11) N(1)#1-Mn(1)-Cl(1) 89.23(8) N(1)-C(2) 1.326(5) N(3)#1-Mn(1)-Cl(1) 89.97(8) N(1)-C(3) 1.334(5) Cl(1)#1-Mn(1)-Cl(1) 177.97(5) N(2)-C(11) 1.323(12) N(1)#1-Mn(1)-N(3)#1 89.12(10) N(2)-C(12) 1.340(11) N(1)#1-Mn(1)-N(3) 177.29(10) N(3)-C(16) 1.334(4) N(3)#1-Mn(1)-N(3) 92.54(14) N(3)-C(15) 1.339(4) N(1)-Mn(1)-Cl(1)#1 89.23(8) C(1)-C(2) 1.366(6) N(3)-Mn(1)-Cl(1)#1 89.97(8) C(1)-C(5) 1.382(6) N(1)-Mn(1)-Cl(1) 92.21(8) C(3)-C(4) 1.368(5) N(3)-Mn(1)-Cl(1) 88.63(8) 表1. 配合物的主要键长(Å)和键角(˚) Symmetry transformations used to generate equivalent atoms: #1 x， −y + 1， −z + 3/2. Table 2 Hydrogen bond lengths (Å) and angles (˚) for the comple D-H...A d(D-H) d(H...A) d(D...A) <(DHA) OW1-H2W1…N2 0.85 2.80 2.935 90.6 C(2)-H(2A)...Cl(1)#1 0.93 2.77 3.353(4) 121.7 C(14)-H(14A)...Cl(1)#3 0.93 2.75 3.670(4) 170.0 表2. 配合物的氢键键长(Å)和键角(˚) Symmetry transformations used to generate equivalent atoms: #1 x+0， −y + 1， −z + 3/2; #3 –x + 1/2， −y + 3/2， −z + 3/2.
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user: 3. 结果与讨论 3.1. IR光谱 采用KBr压片法测定了配合物的红外光谱(400~4000 cm −1 )。配合物在3379 cm −1 处出现了强且宽的C-H振动峰，是C-H伸缩振动的特征峰。在1617、1518和1427 cm −1 处出现的这条谱带就是吡啶环的特征峰(见图1) [ 8 ]。这些IR分析结果与其单晶结构测定的结果一致。 图1. 配合物1的红外光谱图 图2. 配合物[C 39 H 44 Cl 2 MnN 6 O 2 ] n 的结构 3.2. 配合物的结构分析与讨论 配合物的主要键长和键角见表1。该晶体的分子结构如图2中所示。配合物由一个锰原子、二个氯原子、二个1，3-双(4-吡啶基)丙烷和一个游离水分子组成。Mn(1)和C(20)原子处于特殊点(两个特殊点坐标：Mn(1)，3293(1)、5000、7500和C(20)，0、7500、6600(2))。锰原子被4个不同1，3-双(4-吡啶基)丙烷中的氮原子和2个氯原子形成六配位八面体配位环境(见图2)。Mn-Cl键长为2.5367(11) Å，该键长属正常范围(见表1)。C(5)-C(6)-C(7)-C(8)和C(18)-C(19)-C(20)-C(19)#2扭曲角分别为176.8(11)和−179.1(20)˚，1，3-双(4-吡啶基)丙烷显示很好的柔韧性。分子结构中存在分子内氢键，OW1-H2W1···N2，键角90.6˚，键长2.80Å (见表2)。 锰原子通过1，3-双(4-吡啶基)丙烷形成一维链，Mn1和Mn2之间距离17.411 Å，Mn1和Mn3之间距离13.973 Å (见图3)。 图3. 配合物的由锰构成一维层 由锰原子形成的一维链之间通过C(2)-H(2A)···Cl(1)#1(#1: x， −y + 1， −z + 3/2)和C(14)-H(14A)···Cl(1)#3(#3: −x + 1/2， −y + 3/2， −z + 3/2)分子间氢键形成二维层(见图4)。 图4. 配合物的由Ag2构成二维层 二维层通过π···π (π和π之间距离为3.542 Å，质心：N2、C9、C10、C11、C12和C13)作用构成三维结构(见图5)。 图5. 配合物三维结构
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user: 4. 结论 通过自然挥发法以1，3-双(4-吡啶基)丙烷和氯化锰为原料制备了配合物[C 39 H 44 Cl 2 MnN 6 O 2 ] n 。配合物为一维结构，通过分子间氢键形成三维网状结构。
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user: 摘 要 在习近平总书记关于思想政治教育重要讲话精神的指引下，高校思想政治教育创新成为学界关注的热点话题。本研究通过CiteSpace可视化分析软件及CNKI文献梳理功能，呈现了2014~2019年文献资料的发文量年际变化图、作者共现图谱，机构共现图谱、关键词共现图谱、高频与高中心性关键词图、关键词突发性检测图以及关键词时序分布图，形成对研究热点与研究趋势的量化分析，理清了既有研究成果的内在脉络，为后续的理论研究指明了前景和方向。 关键词 :高校思想政治教育创新，CiteSpace知识图谱，可视化分析 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 CiteSpace是由美国德雷赛尔大学(Drexel University)信息科学与技术学院终身教授陈超美博士研发的一款可视化分析软件，以知识图谱的方式展示科学研究与理论研究的知识结构与热点前沿 [ 1 ]。随着大数据技术的广泛应用，用CiteSpace可视化分析技术梳理文献资料逐渐成为理论研究的重要趋势。本文借由CiteSpace软件的核心作者共现分析、研究机构共现分析、关键词共现分析，对2014年~2019年学界关于高校思想政治教育创新研究的文献资料进行了可视化处理，科学直观的呈现出了当前的研究前沿和研究动态。
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user: 2. 数据来源与初步处理 数据来源：本研究的文献资料来源于中国知网(CNKI)数据库。用中国知网“高级搜索”功能，以“高校思想政治教育创新”为主题词，以2014~2019年为文献筛选的时间限制，以中文核心期刊与CSSCI期刊为文献筛选的空间限制，以2019年8月30日为时间节点，共检索出1023篇文献资料。 数据筛选：由于CiteSpace软件遵循着严格的算法逻辑，一旦录入信息不符合算法运行的要求，就会对可视化图像产生干扰。因此，本研究从1023篇文献中踢出了少部分无效文献，如期刊征稿启事、会议通知、新闻报道等，最终保留了998篇有效文献用于后续的分析处理。 数据处理：第一，建立“input、output、date、project”四个空白文件夹。第二，从中国知网(CNKI)以“Refwork”形式导出数据，并以“download_1-998”名称保存至“input”文件夹中。第三，将导出的“Rework”形式的数据重新导入CiteSpace软件中，通过“Format convertion”进行数据格式的转换，然后将转换后的数据从“output”文件夹复制进“date”文件夹中。第四，进行CiteSpace的数据处理设置，先将数据处理过程命名为“高校思想政治教育创新”，而后将数据处理库定位到“date”文件夹，并将数据处理结果存储位置定位到“Project”文件夹。
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user: 3. 近五年高校思想政治教育创新研究的宏观动态 发文量年际变化能够反映研究领域的宏观动态，本文通过中国知网数据中的文献分析功能，将近五年关于高校思想政治教育创新的研究成果进行了整合，并以曲线图的形式加以呈现，如图1所示。 图1. 研究领域发文量年际变化图 从图1可知2014~2019年学界对高校思想政治教育创新的研究呈现三个发展阶段。第一，平稳推进阶段(2014~2015年)。这一阶段学界关于高校思想政治教育创新发文量曲线变化并不明显，年度总发文量稳定在160篇以上，整体走势较为平缓。第二，激增上升阶段(2016~2017年)。这一阶段发文量较前一阶段有了明显的增加，平均年发文量在200篇左右，整体呈现突发性增长。第三，缓慢上升阶段(2018~2019年)。这一阶段发文量稳定在200篇以上，且在2019年上半年达到近五年的最高值。这表明，近五年来学界关于高校思想政治教育创新研究的热情持续高涨，不仅积累了丰硕且高质量的研究成果，还将在未来有更大的理论突破和实践创新。
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user: 4. 近五年高校思想政治教育创新研究的主体分析 4.1. 核心作者呈现与合作网络分析 基于CiteSpace分析软件，对文献资料中的作者信息进行可视化处理，呈现出近五年高校思想政治教育创新研究的核心作者及作者之间的合作关系。具体操作如下：以“Author”为节点类型，将时间选定为2014~2019，将时间切片设置成1，并设置Top N = 50，即筛选对象为每1年内频次排名前50的数据。然后点击运行框“Go”，运行结果显示“Nodes = 33；Links = 4”，网络密度为0.0076。这表明2014年至2019年关于高校思想政治教育创新研究的关键作者共有33位，存在4组合作关系。 从图2和图3可以看出，当前致力于高校思想政治教育创新研究的学者人数较多，但发文量相对而言较为集中，高产作者并不多。发文量排名前8位的学者分别为：冯刚、王振、刘宏达、杨晓慧、赵君、符昌昭、侯勇、张瑞，其中学者冯刚发文量高达16篇，在该领域研究中具有一定的引领性。但整个图谱中只有4条连接线，表示该研究领域的文献多为独立作者撰写，尚未形成严密的合作关系，而且合作范围有限。 图2. 研究作者分布及合作图谱 图3. 作者发文量排序图 4.2. 研究机构分布及合作图谱 对论文发表机构的分析，可以揭示该领域作者群体的地域分布状况，从而为深入了解该领域的发展情况提供有力的数据参考。为进一步识别该领域的高产机构及机构间合作关系，本研究在CiteSpace中选择节点类型为“Institution”，设置“Top N = 50”，运行软件并进行可视化，节点个数为53，连线数为17，网络密度为 0．0123，得到研究机构分布及合作图谱，如图4所示。根据研究机构出现的频次统计，近五年学界关于高校思想政治教育创新研究发文量排名前9位的机构分别为：北京师范大学马克思主义学院、武汉大学马克思主义学院、华中师范大学马克思主义学院、北京师范大学思想政治工作研究院、东北师范大学思想政治教育研究中心、中国人民大学马克思主义学院、吉林大学马克思主义学院、教育部思想政治工作司、桂林理工大学马克思主义学院。 图4. 研究机构分布及合作图谱 图5. 机构发文排序表 本研究对998篇期刊论文进行数据统计分析发现，发文作者来源于53家机构，其中频次最高的是北京师范大学马克思主义学院，总计16篇。“根据普赖斯定律统计发文的核心机构，即核心机构的发文量下限为 N ≈ 0.749 × N max ，N为核心作者单位发表最低论文数，Nmax为最高产作者单位发表论文数” [ 2 ]。如图5所示，53个机构中发文频次最高为16篇，故max为16，根据公式得出N ≈ 2.996，取整数为3，得出发文频次在3篇以上的机构可称之为核心发文机构，从图5可知核心发文机构为22家。此外，根据普赖斯定律可知核心作者单位发文量约占总发文量的50%时，学科的高产作者单位群才可以形成。据图5所示，22家核心发文机构发文频次总计124篇，占发文总量的66.6%，远高于普赖斯定律的发文比值。另外，剩余31家机构的发文量为2篇，反映出大多数机构对于该领域的研究保持着持续性的关注。因此，近年来高校思想政治教育创新研究的核心机构群已经日渐成熟。