A method for mining the association of homogenized elements of traditional crafts and cultural products based on latent semantic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Traditional craft and cultural products have become increasingly homogenized in recent years as the Internet has grown in popularity.Rural tourism has gained a lot of attention since the rural revitalization strategy was put into place, rural tourism has grown rapidly, but the problem of homogenization of rural tourism products has emerged.This paper examines the factors contributing to the homogenization of rural tourism products, as well as possible solutions, by starting with the unique traditional craft and cultural product of the region.In addition, to address the homogenization issue, this paper uses the latent semantic analysis method and the KNN method to mine the homogenization elements in the product.Because the traditional KNN text algorithm only considers simple concept matching when calculating the similarity between texts, the KNN classifier is used to classify the terms in the training and test sets.Meaning can be lost and classification results can be inaccurate as a result of this.The KNN algorithm is used in this paper to classify the semantic information of low-dimensional texts, in order to achieve the mining and classification of homogeneous elements in response to this situation.Algorithms described in this paper are capable of performing correlation mining on homogenized elements in traditional craft or cultural products, as demonstrated by the experimental results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».