王根生

作品数：31被引量：201H指数：8
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供职机构：江西财经大学国际经贸学院更多>>
发文主题：网络舆情自媒体网络矩阵分解知识图谱更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理哲学宗教更多>>
发文期刊：《实验室科学》《成都理工大学学报（自然科学版）》《中国图象图形学报》《中国商界》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家社会科学基金江西省高校人文社会科学研究项目江西省教育厅科学技术研究项目更多>>
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一种融合知识图谱的图注意力神经网络谣言实时检测方法被引量：2
《数据分析与知识发现》2024年第6期95-106,共12页王根生 朱奕 李胜 
国家自然科学基金项目(项目编号:72061015)的研究成果之一。
【目的】提高社交媒体中谣言实时检测的准确率,降低谣言传播危害。【方法】提出一种融合知识图谱的图注意力神经网络谣言实时检测方法。首先,通过知识蒸馏从外部知识图谱中获取文本内容的背景知识;其次,通过点互信息把文本和背景知识转...
关键词：谣言实时检测 图注意力神经网络 知识图谱 语义特征 统计特征 用户特征 
融合多元用户特征和内容特征的微博谣言实时检测模型被引量：7
《小型微型计算机系统》2022年第12期2518-2527,共10页黄学坚 王根生 罗远胜 闵潞 吴小芳 李志鹏 
国家自然科学基金项目(72061015,61562031)资助;江西省教育厅科技项目(GJJ200539)资助。
针对目前基于单文本语义特征深度学习的微博谣言实时检测模型泛化能力不足的问题,提出一种融合多元用户特征和内容特征的实时检测模型.首先,在传统用户基本特征和内容统计特征的基础上,利用用户的历史行为数据,挖掘用户理性值和用户专...
关键词：微博谣言 实时检测 特征融合 深层特征 深度学习 
融合社交特征的学习者模型构建研究
《成人教育》2022年第6期52-57,共6页黄学坚 王根生 
江西省教育科学“十四五”规划2021年度青年专项课题“教育大数据背景下在线学习资源个性化智能推荐研究”,项目编号为21QN012。
在“互联网+教育”时代,学习者模型是实现个性化网络教学的关键。通过对学习者模型研究现状的分析,在知识模型、认知模型、情感模型和行为模型的基础上,提出一种融合社交特征的学习者综合模型。首先,对模型的特征选择和形式化表征进行...
关键词：在线学习 个性化学习 社交特征 学习者模型 教学服务 
基于改进型协同过滤的网络学习资源推荐算法被引量：21
《小型微型计算机系统》2021年第5期940-945,共6页王根生 袁红林 黄学坚 闵潞 
国家自然科学基金项目(71461012,72061015)资助;江西省教育厅科技基金项目(GJJ181550)资助;教育部科技发展中心产学研创新基金“智融兴教”项目(2018A01012)资助.
面对网络学习资源的信息过载问题,如何根据用户的偏好推荐其感兴趣的学习资源是网络教育智能化的关键应用.协同过滤推荐算法无需构建资源的特征描述,经常应用于形式多样的网络学习资源推荐,但传统协同过滤推荐算法具有评分矩阵稀疏和冷...
关键词：协同过滤 个性化推荐 网络学习资源 学习行为 用户初始化标签 
学赛一体经济管理类实验教学体系探索与实践被引量：2
《黑龙江教育（高教研究与评估）》2021年第3期9-11,共3页王根生 
江西省教育科学“十三五”规划课题“以创新创业能力培养为导向的学赛一体经济管理类实验教学体系探索与实践”(20YB047)。
文章以江西财经大学为例,开展以创新创业能力培养为导向的学赛一体经济管理类实验教学体系构建研究。首先,通过基于札克曼架构的仿真实验环境、分级式的教学资源与多维多粒度实验以项目、课程相匹配的各种比赛,构建学赛一体实验课程体系...
关键词：创新创业 学赛一体 经济管理类 教学体系 
融合加权异构信息网络的矩阵分解推荐算法被引量：8
《数据分析与知识发现》2020年第12期76-84,共9页王根生 潘方正 
国家自然科学基金项目“社交媒体健康信息可信度评估及偏好推荐研究”(项目编号:72061015)、国家自然科学基金项目“自媒体环境下医患关系突发事件网络舆情演化与危机预警研究”(项目编号:71461012);江西省高校人文社会科学项目“融媒体环境下网络社会舆论生态系统的空间特征及管理策略研究”(项目编号:GL19110)的研究成果之一。
【目的】在矩阵分解推荐算法中融入加权异构信息网络中的知识,提高推荐质量。【方法】构造推荐主体的异构信息网络,通过改进的tanh函数计算相关连接权重;在网络中挑选相关元路径,通过信息增益计算不同元路径的权重;计算不同元路径下的...
关键词：推荐算法 矩阵分解 异构信息网络 元路径 信息增益 
融合语义相似度的矩阵分解推荐算法被引量：3
《河南理工大学学报（自然科学版）》2020年第4期112-117,共6页闵潞 王根生 黄学坚 
国家自然科学基金资助项目(71461012);江西省科技项目(GJJ181550);教育部科技发展中心产学研创新基金资助项目(2018A01012);深圳市哲学社会科学规划项目(SZ2019D050)。
针对矩阵分解推荐算法没有考虑推荐对象本身内涵特征的问题,提出一种融合对象语义相似度的矩阵分解推荐算法。首先利用知识图谱分布式表示学习算法将推荐对象所属领域的语义数据嵌入到一个低维语义向量空间;其次计算对象间语义相似度,...
关键词：推荐算法 矩阵分解 知识图谱 分布式表示学习 语义相似度 
融合多元异构信息的矩阵分解推荐算法被引量：3
《小型微型计算机系统》2020年第7期1406-1412,共7页王根生 潘方正 
国家自然科学基金项目(71461012)资助;江西省高校人文社会科学研究项目(GL19110)资助。
针对矩阵分解推荐算法存在的数据稀疏和不能反映用户兴趣变化的问题,提出一种融合用户点评数据、用户-物品评分数据、物品异构信息和遗忘曲线的改进型矩阵分解推荐算法.首先,利用Worde2Vec对用户点评数据中包含的物品内容信息进行挖掘,...
关键词：推荐算法 矩阵分解 异构信息 兴趣变化 遗忘曲线 
经管类实验教学资源区域共享平台体系研究被引量：8
《实验室科学》2019年第6期232-236,共5页宗云 黄学坚 王根生 吴小芳 胡向亮 
实验教学是高校培养创新创业人才的关键环节。实验教学资源的不均衡是高校间面临的关键问题,资源共享机制是解决该问题的有效手段。通过对目前实验教学资源共享的现状进行分析,总结资源共享存在的问题和导致的原因。为此提出政府主导、...
关键词：实验教学资源 经管类 区域共享 云计算 
融合语义相似度的协同过滤推荐算法被引量：8
《中国科学技术大学学报》2019年第10期835-841,共7页王根生 潘方正 
国家自然科学基金资(71461012);江西省教育厅科技资助项目(GJJ181550);江西省高校人文社科项目(GL19110);深圳市哲学社会科学规划课题(SZ2019D050)资助。
针对协同过滤推荐算法没有考虑推荐对象间语义关系的问题,提出一种融合推荐对象语义相似度的改进型协同过滤推荐算法.首先利用知识图谱表示学习算法将推荐对象的语义信息嵌入到一个低维语义空间;然后计算推荐对象之间的语义相似度,把该...
关键词：推荐算法 协同过滤 知识图谱 表示学习 语义相似度 
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