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@@ -32,11 +32,11 @@
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\input{main.cfg} % Main items
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\include{abstract} % Abstract
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\frontmatter\tableofcontents % Content
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+\fancypagestyle{plain}{\pagestyle{frontmatter}}
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% 正文
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\newpage\mainmatter
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-\fancypagestyle{plain}{\pagestyle{fancy}} % Add head to new chapter
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-\pagestyle{fancy} % Head and foot
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+\fancypagestyle{plain}{\pagestyle{mainmatter}}
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%\let\cleardoublepagebak=\cleardoublepage
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%\let\cleardoublepage\relax % Make new chapter stay on old page
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@@ -55,27 +55,27 @@
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\subsection{定义、定理与引理等}
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\begin{definition}
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-这是一条我也不知道在说什么的定义。\cite{周兴2017基于深度学习的谣言检测及模式挖掘}
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+这是一条我也不知道在说什么的定义,反正我就是写在这里做个样子罢了,也没人会仔细读。\cite{周兴2017基于深度学习的谣言检测及模式挖掘}
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\end{definition}
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\begin{theorem}
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-这是一条我也不知道在说什么的定理。
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+这是一条我也不知道在说什么的定理,反正我就是写在这里做个样子罢了,也没人会仔细读。
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\end{theorem}
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\begin{axiom}
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-这是一条我也不知道在说什么的公理。
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+这是一条我也不知道在说什么的公理,反正我就是写在这里做个样子罢了,也没人会仔细读。
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\end{axiom}
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\begin{lemma}
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-这是一条我也不知道在说什么的引理。
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+这是一条我也不知道在说什么的引理,反正我就是写在这里做个样子罢了,也没人会仔细读。
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\end{lemma}
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\begin{proposition}
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-这是一条我也不知道在说什么的命题。
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+这是一条我也不知道在说什么的命题,反正我就是写在这里做个样子罢了,也没人会仔细读。
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\end{proposition}
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\begin{corollary}
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-这是一条我也不知道在说什么的推论。
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+这是一条我也不知道在说什么的推论,反正我就是写在这里做个样子罢了,也没人会仔细读。
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\end{corollary}
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\subsection{中英文文献、学位论文引用}
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@@ -88,6 +88,8 @@
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\section{图表及其引用}
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此处引用了简单的表\ref{crowdwisdom_TMP}。
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+请注意,\LaTeX{}的图表排版规则决定了图表\textbf{不一定会乖乖呆在你插入的地方},这是为了避免Word中由于图片尺寸不匹配在页面下部出现的的空白,所以请不要使用“下图”“下表”作为指向文字,应使用“图1-1所示”这样的表述。
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+
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\begin{bupttable}{基于浏览者行为的特征}{crowdwisdom_TMP}
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\begin{tabular}{l|l|l}
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@@ -201,50 +203,56 @@
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\end{equation}
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之后将求得的特征值降序排列,取前$d^\prime$个特征值对应的特征向量组成所需的投影矩阵$\bm{W}^\prime =(\bm{w}_1,\bm{w}_2,\ldots,\bm{w}_{d^\prime})$,即可得到PCA的解。PCA算法的描述如算法\ref{PCA_algorithm}所示。
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+
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\begin{algorithm}
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-\floatname{algorithm}{算法}
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-\caption{主成分分析(PCA)}
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-\label{PCA_algorithm}
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-\renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{输入:}}
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-\renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{输出:}}
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-\begin{algorithmic}[1]
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-\Require 样本集$\bm{x}=\{\bm{x}_1,\bm{x}_2,\ldots,\bm{x}_i,\ldots,\bm{x}_m\}$,低维空间维数$d^\prime$
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-\Ensure 投影矩阵 $\bm{W}^\prime =(\bm{w}_1,\bm{w}_2,\ldots,\bm{w}_{d^\prime})$
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-\State 对所有样本中心化$\bm{x}_i \gets \bm{x}_i - \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m \bm{x}_i$
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-\State 计算样本的协方差$\bm{X}\bm{X}^ \mathrm{T}$
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|
-\State 对协方差矩阵$\bm{X}\bm{X}^ \mathrm{T}$做特征值分解
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-\State 取最大的$d^\prime$个特征值所对应的特征向量$\bm{w}_1,\bm{w}_2,\ldots,\bm{w}_{d^\prime}$
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-\end{algorithmic}
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+ \begin{spacing}{1.3}
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+ \floatname{algorithm}{算法}
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+ \caption{主成分分析(PCA)}
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+ \label{PCA_algorithm}
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+ \renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{输入:}}
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+ \renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{输出:}}
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+ \begin{algorithmic}[1]
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+ \Require 样本集$\bm{x}=\{\bm{x}_1,\bm{x}_2,\ldots,\bm{x}_i,\ldots,\bm{x}_m\}$,低维空间维数$d^\prime$
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|
+ \Ensure 投影矩阵 $\bm{W}^\prime =(\bm{w}_1,\bm{w}_2,\ldots,\bm{w}_{d^\prime})$
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|
+ \State 对所有样本中心化$\bm{x}_i \gets \bm{x}_i - \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m \bm{x}_i$
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+ \State 计算样本的协方差$\bm{X}\bm{X}^ \mathrm{T}$
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|
+ \State 对协方差矩阵$\bm{X}\bm{X}^ \mathrm{T}$做特征值分解
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|
+ \State 取最大的$d^\prime$个特征值所对应的特征向量$\bm{w}_1,\bm{w}_2,\ldots,\bm{w}_{d^\prime}$
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+ \end{algorithmic}
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+ \end{spacing}
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\end{algorithm}
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\subsubsection{主成分分析可信度评估方法}
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记待判定微博$\bm{w}_0$的经典特征向量为$\bm{f}^{c}_{0}$,它的发布者在$\bm{w_0}$前发布的$k$条微博为$\bm{W} = \bm{w}_1,\bm{w}_2,\ldots,\bm{w}_k$,这$k$条微博对应的经典特征向量集为$\bm{F}^{c}_{W} = \{ \bm{f}^{c}_{1},\bm{f}^{c}_{2},\ldots,\bm{f}^{c}_{k} \}$。令$label = 1$代表谣言,$label = 0$代表非谣言。算法的具体流程如算法\ref{PCA_model}所示。
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-\begin{algorithm}
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-\floatname{algorithm}{算法}
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-\caption{基于PCA的信息可信度评估}
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-\label{PCA_model}
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-\renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{输入:}}
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-\renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{输出:}}
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- \begin{algorithmic}[1]
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- \Require $\bm{f}^{c}_{0}$,$\bm{F}^{c}_{W}$,保留主成分数$n$
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- \Ensure 标签$label\in \{0,1\}$
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- \State 对所有特征向量应用PCA,保留前$n$个主成分$\bm{o}^{c}_{i} \gets PCA(\bm{f}^{c}_{i}, n)$($i = 0,1,\ldots,k$)
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- \State 计算$\bm{F}^{c}_{W}$中各向量的平均距离$\mu$和标准差$\sigma$
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- \State 计算阈值$thr = {\mu} / {\sigma}$
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- \If {$\min_{1<j\le k} \|\bm{o}^{c}_{0} - \bm{o}^{c}_{j} \|_2 > thr$}
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- \State $ label \gets 1 $
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- \Else
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- \State $ label \gets 0 $
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- \EndIf
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- \end{algorithmic}
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+\begin{algorithm}
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+ \begin{spacing}{1.3}
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+ \floatname{algorithm}{算法}
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+ \caption{基于PCA的信息可信度评估}
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+ \label{PCA_model}
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+ \renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{输入:}}
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+ \renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{输出:}}
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+ \begin{algorithmic}[1]
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+ \Require $\bm{f}^{c}_{0}$,$\bm{F}^{c}_{W}$,保留主成分数$n$
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|
+ \Ensure 标签$label\in \{0,1\}$
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+ \State 对所有特征向量应用PCA,保留前$n$个主成分$\bm{o}^{c}_{i} \gets PCA(\bm{f}^{c}_{i}, n)$($i = 0,1,\ldots,k$)
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|
+ \State 计算$\bm{F}^{c}_{W}$中各向量的平均距离$\mu$和标准差$\sigma$
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+ \State 计算阈值$thr = {\mu} / {\sigma}$
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+ \If {$\min_{1<j\le k} \|\bm{o}^{c}_{0} - \bm{o}^{c}_{j} \|_2 > thr$}
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+ \State $ label \gets 1 $
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+ \Else
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+ \State $ label \gets 0 $
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+ \EndIf
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+ \end{algorithmic}
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+ \end{spacing}
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\end{algorithm}
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\section{代码表示}
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%据悉以下语言被lstlisting支持:Awk, bash, Basi4, C#, C++, C, Delphi, erlang, Fortran, GCL, Haskell, HTML, Java, JVMIS, Lisp, Logo, Lua, make, Mathematica, Matlab, Objective C , Octave, Pascal, Perl, PHP, Prolog, Python, R, Ruby, SAS, Scilab, sh, SHELXL, Simula, SQL, tcl, TeX, VBScript, Verilog, VHDL, XML, XSLT
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%遗憾的是,JavaScript不被支持,请上网搜索支持该语言的方法
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-
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+
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+\subsection{直接书写代码在.tex中}
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下面的代码\ref{plus}是用Python编写的加法函数。
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\begin{lstlisting}[language=Python, caption=加法, label=plus, tabsize=2]
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@@ -252,39 +260,34 @@ def plusFunc(a, b):
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return a + b
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\end{lstlisting}
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-下面的代码\ref{recursion}是用Python文件中引入的倒序打印$x$到$1$的函数。
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+\subsection{引用代码文件}
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+下面的代码\ref{recursion}是用Python文件中引入的倒序打印$x$到$1$的函数,请查看code文件夹。
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\lstinputlisting[language=Python, caption=倒序打印数字, label=recursion, tabsize=2]{code/recursion.py}
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\section{列表样式}
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-以下是使用圆点作为项目符号的列表样式。
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+\subsection{使用圆点作为项目符号}
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\begin{itemize}
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-\item \textbf{第一章为基础模块示例},是的,就是本章。
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+\item \textbf{第一章为基础模块示例},是的,本章的名字就是基础模块示例,正如你看到这个样子。
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\item \textbf{第二章为不存在},是的,其实它不存在。
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\end{itemize}
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-以下是使用数字作为项目符号的列表样式。
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+\subsection{使用数字作为项目符号}
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\begin{enumerate}
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-\item \textbf{第一章为基础模块示例},是的,就是本章。
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|
+\item \textbf{第一章为基础模块示例},是的,本章的名字就是基础模块示例,正如你看到这个样子。
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|
|
\item \textbf{第二章为不存在},是的,其实它不存在。
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\end{enumerate}
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-以下是句中列表样式。
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+\subsection{句中数字编号列表样式}
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+
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\begin{enumerate*}
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- \item \textbf{第一章为基础模块示例},是的,就是本章;
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+ \item \textbf{第一章为基础模块示例},是的,本章的名字就是基础模块示例,正如你看到这个样子;
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\item \textbf{第二章为不存在},是的,其实它不存在。
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\end{enumerate*}
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-以下是无项目符号(实际是可以自定义一些符号,但我懒得加了)的列表样式,它会顶格书写。
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-
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-\begin{description}
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-\item \textbf{第一章为基础模块示例},是的,就是本章。
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|
-\item \textbf{第二章为不存在},是的,其实它不存在。
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-\end{description}
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%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Main Area ENDs Here %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
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%\let\cleardoublepage=\cleardoublepagebak
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% Reference
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@@ -380,6 +383,16 @@ def minusFunc(a, b):
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\newpage\backmatter
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+% Translated Article
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+\blankmatter
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+\thispagestyle{empty}
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+\begin{center}
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+% 原文第一页,PDF缩放比例为0.95,可以自行调整
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+\includepdf[pages=1, scale=0.95, pagecommand=\heiti\sanhao{外\quad{}文\quad{}原\quad{}文}]{docs/translation.pdf}
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+% 原文剩余部分
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+\includepdf[pages=2-, scale=0.95, pagecommand={}]{docs/translation.pdf}
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+\end{center}
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+
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% Translation
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\setcounter{chapter}{0}
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\renewcommand{\thefigure}{~外\arabic{chapter}-\arabic{figure}~}
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@@ -450,15 +463,6 @@ def minusFunc(a, b):
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\endgroup
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-% Translated Article
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-\blankmatter
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-%\thispagestyle{empty}
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-\centering
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-% 原文第一页,PDF缩放比例为0.95,可以自行调整
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-\includepdf[pages=1, scale=0.95, pagecommand=\heiti\sanhao{\textbf{外\quad{}文\quad{}原\quad{}文}}]{docs/translation.pdf}
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-% 原文剩余部分
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-\includepdf[pages=2-, scale=0.95, pagecommand={}]{docs/translation.pdf}
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-
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% 开题报告
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\blankmatter
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\includepdf[pages=-]{docs/openingReport.pdf}
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