《技术与创新管理》创刊30年期刊论文分析研究

这是Jie Wen等人在TCSVT 2023年发表的论文《基于图正则化和特征感知的鲁棒不完全多视图聚类矩阵分解》的源代码。对于MindSpore平台，您可以运行TCSVT_GreatF_20230828_V3.py；对于Matlab平台，您可以运行'demo_GreatF_BBCSport.m'。

写顶刊论文这事，听着高大上，其实有套路。USTC 来的 IEEE TKDE 主编 Xudong Wu，讲了不少干货，挺值得一听的。讲座主要围绕怎么写能发出去的好论文，尤其是像 TKDE 和 ICDM 这种顶尖平台。 数据挖掘的研究方向还挺多的，TKDE 主要关注数据挖掘、数据库系统、知识工程这些。如果你选题不沾边，那率直接被拒。所以选题关键，要新、有用，还能点现实问题。 写论文最重要的是论证有力。别只是讲你做了啥，更要为啥这么做好，实验数据得拿得出手，得讲得明白，最好能有点让人眼前一亮的发现。实证部分越细致，越容易打动审稿人。 引言部分别太学术套话，讲清楚你研究的问题在哪、为啥重要、你打算怎么

本研究通过整理和分类明代雹灾史料，建立了明代雹灾数据库，将定性描述转化为定量描述。根据冰雹大小和造成的危害进行等级划分，并统计分析了雹灾发生时伴随的其他阵性天气现象。利用CARMA算法挖掘不同等级雹灾与风、雨、雷电等天气的关联性及规律。研究结果显示，明代雹灾与雨的关联性最显著，其次是风和雷电，这些天气现象易导致大雨雹或大风雨雹等灾害。不同等级雹灾发生时伴随的其他阵性天气的置信度存在差异，提示在处理雹灾时需同时考虑暴雨、狂风、雷电等强对流天气。

基于 Web 日志的数据挖掘研究，讲真，蛮适合想搞懂用户行为的前端/数据同学。文章主打两种方法——Web 事务和数据立方体。前者像是拆快递，一条条把用户的操作流拎出来看清楚；后者更像多维透视表，数据越多越有意思。还有个挺有意思的应用案例：用户自适应 Web 站点，边挖数据边调页面，推荐啥更合适就来啥。嗯，想搞点用户画像、流量的，不妨瞄一眼。

这是来源于Matlabsky论坛的Matlab电子期刊，内含丰富内容，值得学习推荐。

软件测试是确保软件产品质量的有效技术手段，其主要目标是发现潜藏在软件中的问题，并通过修复来减少系统中的缺陷数量，从而提升软件的整体质量。随着缺陷数据的积累，人工分析已不足以应对海量的缺陷信息。因此，研究者通过探索缺陷分类和数据挖掘技术，提出了改进的正交缺陷分类模型，并结合关联规则挖掘算法开展了缺陷关联分析。这些模型的应用帮助软件技术人员更有效地定位和解决软件测试过程中的缺陷。

TRIZ 理论的企业创新应用，搭上了数据挖掘的快车，这篇论文算是把两边都玩明白了。把传统的技术矛盾方案搬到了企业创新上，还结合了关联规则，做了个挺有意思的创新矩阵。看起来有点像是给企业装上了“智能建议”功能。九个创新领域拆成了指标器，用这些指标之间的“关联度”替代 TRIZ 的标准解法。嗯，逻辑清晰，操作性也比较强，适合搞企业创新的朋友参考参考。

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海豚算法研究最近在谷歌学术上获取了一些资料，可以来看看。这些文章涉及多个有趣的算法，像是基于三角形的社团发现算法、复杂网络社区挖掘的距离相似度算法，以及 Twitter 平台的人物关系网社区发现算法等。适合对社交网络、复杂网络感兴趣的同学，内容挺实用的。你可以下载文章，深入了解这些算法的实际应用。文章中提到的算法涉及多技术点，比如simHash算法、TF-IDF算法等。这些算法在文本相似度匹配、带宽自适应跟踪、以及数据聚类中都有广泛的应用，都是提升工作效率的利器。嗯，了解一下也能你更好地掌握算法优化的思路。如果你在做复杂网络，记得看看这篇关于海豚社会网络的数据集下载的文章，对你做研究会有。如果