{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“邮件”:{“索引”:{“日期-部件”:[[2023,7,29]],“日期-时间”:“2023-07-29T12:40:45Z”,“时间戳”:1690634445033},“引用-计数”:44,“出版商”:“Springer Science and Business Media LLC”我”:“2022-08-08T00:00:00Z”,“timestamp”:1659916800000},“content-version”:“tdm”,“delay-in-days”:0,“URL”:“https:\\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”},{“start”:{“date-parts”:[[2022,8,8]],“date-time”:“2022-08-08T00:00:00Z”,“timestandard”:1659968000000}:“https:\/\/www.springernature.com//gp\/researters\/text-and-data-mining”}],“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100001348”,“名称”:“A*STAR”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“奖项”:[“A19C1a0018”],“id”:[}“id”:“10.13029\/5011400001348“,”id-type“:”DOI“,”asserted-by“:”crossref],“content-domain“:{“domain”:[“link.springer.com”],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[“J Intell Manuf”],“published-print”:{“date-parts”:[[2023,10]]},“DOI”:“10.1007\/s10845-022-01995-0”,“type”:“journal-article”,“created”:{“date-ports”:[2022,8,8]],“date-time”:“2022-08T16:06:00Z”,“timestamp”:1659974760000},”page:“3131313-141”,“update-policy”:”http://\/dx.DOI.org \/10.1007\/springer_crossmark_policy“,”源“:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:0,“title”:[“用于多项目单输出质量评估的分层神经网络”],“prefix”:“10.1007”,”volume“:“34”,“author”:[{“ORCID”:“http://\/ORCID.org\/00000-0002-2315-3152”,“authenticated-ORCID”:false,“given”:”Edward K.Y.“,”family“:”Yapp“,”sequence“:”first“,”affiliation“:[]},{“givent”:“Abhishek”,“family”:“Gupta”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]},{“given”:“Xiang”,“family”:“Li”,“sequence”:“additional”,“affiliation”:[]}],“member”:“297”,“published online”:{“date parts”:[[2022,8,8]]},“reference”:[{“issue”:“3”,“key”:“1995_CR1”,“doi asserted by”:“publisher”,“first page”:“365”,“doi”:“10.1007\\s11222-013-93375375 7”,“卷”:“24”,“作者”:“O Akbilgic”,“year”:“2014”,“unstructured”:“Akbilgic,O.,Bozdogan,H.,&Balaban,M.E.(2014)。作为预测者的新型混合RBF神经网络模型。统计与计算,24(3),365\u2013375。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s1122-013-9375-7.“,”journal-title“:”Statistics and Computing“},{”issue“:”6“,”key“:”1995_CR2“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first-page“:”061907“,”doi“:”10.1103\/PhysRevE.64.061907“,“volume”:“64”,”author“:”RG Andrzejak“,”year“:”2001“,”unstructured“:”Andrzejaxak,R。G.、Lehnertz,K.、Mormann,F.、Rieke,C.、David,P.和Elger,C.E.(2001)。脑电活动时间序列中非线性确定性和有限维结构的指示:对记录区域和大脑状态的依赖性。《物理评论》E,64(6),061907。https:\/\/doi.org\/10.103\/PhysRevE.64.061907.“,”journal-title“:”Physical Review E“},{”key“:”1995_CR3“,”unstructured“:”Bahdanau,D.,Cho,K.,&Bengio,Y.(2015)。联合学习对齐和翻译的神经机器翻译。第三届国际学习表征会议(ICLR 2015)\u2014会议记录(第1页\u201315)。arxiv:1409.0473.“},{“key”:“1995_CR4”,“unstructured”:“Bennett,K.P.,&Bredensteiner,E.J.(2000)。SVM分类器中的二重性和几何。第17届国际机器学习会议论文集(ICML 2000)(第57\u201364页)。Morgan Kaufmann Publishers Inc.”},},“key“:”1995_CR5“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”unstructure“:”Boser,B。E.、Guyon,I.M.和Vapnik,V.N.(1992年)。一种最优边缘分类器的训练算法。第五届计算学习理论年度研讨会论文集(COLT 1992)(第144\u2013152页)。计算机协会。https:\/\/doi.org\/10.1145\/130385.130401.“,”doi“:”10.1145\/13038.130401“},{“问题”:“3”,“密钥”:“1995_CR6”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“197”,“doi”:“10.1057\/dbm.2012.17”,“卷”:“19”,“作者”:“D Chen”,“年份”:“2012”,“非结构化”:“Chen,D.,Sain,S.L.,&Guo,K.(2012)在线零售业的数据挖掘:使用数据挖掘进行基于RFM模型的客户细分的案例研究。数据库营销与客户战略管理杂志,19(3),197\u2013208。https:\/\/doi.org\/10.1057\/dbm.2012.17.“,”journal-title“:”journal of Database Marketing&Customer Strategy Management“},{”key“:”1995_CR7“,”unstructured“:”Chollet,F.,et al.(2015).Keras.检索自https:\//Keras.io.“}”,{“key”:“1995_CR 8”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructure”:“Chu,S.,Keogh,E.,Hart,D.,&Pazzani,M.(2002年).时间序列的迭代深化动态时间扭曲。2002年SIAM国际数据挖掘会议记录(SDM 2002)(第195\u2013212页)。工业和应用数学学会。https:\/\/doi.org\/10.1137\/1.9781611972726.12.“,”doi“:”10.1137\/1.978 1611972726.12“},{“问题”:“5”,“密钥”:“1995_CR9”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“603”,“doi”:“10.1109\/34.1000236”,“卷”:“24”,“作者”:“D Comaniciu”,“年份”:“2002”,“非结构化”:“Comaniceu,D.,&Mee r,P.(2002)均值偏移:一种稳健的特征空间分析方法。IEEE模式分析和机器智能汇刊,24(5),603\u2013619。https:\/\/doi.org\/10.1009\/34.1000236.“,”journal-title“:”IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence“},{”issue“:”3“,”key“:”1995_CR10“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“273”,“doi”:“10.1007\/BF00994018”,“volume”:“20”,“author”:“C Cortes”,“year”:“1995”,“unstructured”:“Cortes,C.,&Vapnik,V.(1995)支持向量网络。机器学习,20(3),273\u2013297。https:\/\/doi.org\/10.1007\/BF00994018.“,”journal-title“:”机器学习“},{“key”:“1995_CR11”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Dau,H.A.,Keogh,E.,Kamgar,K.,Yeh,C.-C.M.,Zhu,Y.,Gharghabi,S.,Ratanamahatana,C.A.,Chen,Y.、Hu,B.,Begum,N.,Bagnal,A.,Mueen,A.,Batista,G.,&Hexagon-M.。L.(2019)UCR时间序列分类档案。检索自https:\/\/www.cs.ucr.edu\/~eamon\/time_series_data_2018\/。“,”DOI“:”10.1109\/JAS.2019.1911747“},{“key”:“1995_CR12”,“unstructured”:“Defferrard,M.,Benzi,K.,Vandergheynst,P.,&Bresson,X.(2017)。FMA:音乐分析的数据集。摘自《第十八届国际音乐信息检索学会会议论文集》(ISMIR 2017)第316\u2013323页Drucker,H.、Surges,C.J.C.、Kaufman,L.、Smola,A.和Vapnik,V.(1996)。支持向量回归机。M.C.Mozer、M.I.Jordan和T.Petsche(编辑),《神经信息处理系统的进展》(第9卷,第155\u2013161页)。麻省理工学院出版社。“},{”key“:”1995_CR14“,”unstructured“:”Dua,D.,&Graff,C.(2017).UCI机器学习库。检索自http://\/archive.ics.UCI.edu\/ml.“}”,{“issue”:“3”,“key”:“1995_CR15”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“first page”:”1519“,“doi”:“10.1109\/TLA.2016.7459644”,“volume”:《14》,“author”:“RP Ferreira”“,”年份“:”2016年“,”非结构化“:”费雷拉,R。P.、Martiniano,A.、Ferreira,A.、费雷拉,A.和Sassi,R.J.(2016)。使用人工神经网络的日需求预测订单研究。IEEE拉丁美洲交易,14(3),1519\u20131525。https:\/\/doi.org\/10.109\/TLA.2016.7459644.“,”journal-title“:”IEEE拉丁美洲事务“},{“key”:“1995_CR16”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Girshick,R.,Donahue,J.,Darrell,T.,&Malik,J.(2014)。丰富的特征层次结构可用于准确的对象检测和语义分割。2014年IEEE计算机视觉和模式识别会议(CVPR 2014)(第580\u2013587页)。电气和电子工程师协会。https:\/\/doi.org\/10.109\/CVPR.2014.81.“,”doi“:”10.1109\/CVPR.2014.81“},{”issue“:”7\u20139“,”key“:”1995_CR17“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1125”,”doi:“10.1016\/j.neucom.2009.11.022”,“volume”:“73”,“author”:“G H\u00e9brail”,“year”:“2010”,“unstructured“:”H\u00e9brail,G.、Hugueney,B.、Lechevallier,Y.和Rossi,F.(2010).通过聚类和最佳分割对功能数据进行探索性分析。神经计算,73(7\u20139),1125\u20131141。https:\/\/doi.org/10.1016\/j.neucom.2000.11.022.”,“期刊标题”:“神经计算”},{“密钥”:“1995_CR18”,“doi断言者”:“出版商”,“非结构化”:“Helwig,N.,Pignanelli,E.,&Sch\u00fctze,A.(2015).使用多元统计对复杂液压系统进行状态监测。2015年IEEE国际仪器和测量技术会议记录(I2MTC 2015)(第210\u2013215页)。电气和电子工程师协会。https:\/\/doi.org\/10.109\/I2MTC.2015.7151267.“,”doi“:”10.1109\/I2MMC.2015.751267“},{“问题”:“8”,“密钥”:“1995_CR19”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“1735”,“doi”:“10.1162\/neco.1997.9.8.1735”,”卷“:”9“作者”:“S Hochreiter”,“年份”:“1997”,“非结构化”:“Hochreiter,S.和Schmidhuber,J.(1997)。长短期记忆。神经计算,9(8),1735\u20131780。https:\/\/doi.org\/10.1162\/neco.1997.9.8.1735.“,”journal-title“:”Neural Computation“},{”issue“:”8“,”key“:”1995_CR20“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“1509”,”doi“:”10.1093\/bti171“,“volume”:“21”,“author”:“J Hua”,“year”:“2005”,“unstructured”:“Hua,J.,Xional,Z.,Lowey,J.,Suh,E.和Dougherty,E.R.(2005)作为各种分类规则的样本大小的函数的特征的最佳数量。生物信息学,21(8),1509\u20131515。https:\/\/doi.org\/10.1093\/生物信息学\/bti171.“,”journal-title“:”生物信息学“},{”issue“:”4“,”key“:”1995_CR21“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“917”,“doi”:“10.1007\/s10618-019-00619-1”,“volume”:“33”,“author”:“H Ismail Fawaz”,“year”:“2019”,“unstructured”:“”Ismail Fawaz,H.、Forestier,G.、Weber,J.、Idoumghar,L.和Muller,P.-A.(2019年)。时间序列分类的深度学习:综述。数据挖掘与知识发现,33(4),917\u2013963。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10618-019-00619-1.“,“journal-title”:“数据挖掘和知识发现”},{“key”:“1995_CR22”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Kalu\u017ea,B.,Mirchevska,V.,Dovgan,E.,Lu\u0161trek,M.,&Gams,M.(2010)。基于代理的独立生活护理方法。摘自:B.de Ruyter,R.Wichert,D.V。Keyson、P.Markopoulos、N.Streitz、M.Divitini、N.Georgantas和A.M.Gomez(编辑)《环境情报》。AmI 2010年。计算机科学课堂讲稿(第6439卷,第177\u2013186页)。斯普林格。https:\/\/doi.org\/10.1007\/978-3-642-16917-5_18.“,”doi“:”10.1007\/9783-642-16917-5_18“},{“问题”:“2”,“密钥”:“1995_CR23”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“283”,“doi”:“10.1007\/s10618-015-0418-x”,“卷”:“30”,“作者”:“RJ Kate”,“年份”:“2016”,“非结构化”:“Kate,R.J.(2016)使用动态时间扭曲距离作为改进时间序列分类的特征。数据挖掘与知识发现,30(2),283\u2013312。https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10618-015-0418-x.“,”journal-title“:”数据挖掘和知识发现“},{“key”:“1995_CR24”,“unstructured”:“Kawala,F.,Douzal-Chouakria,A.,Gaussier,E.,&Dimert,E.(2013).Pr\u00e9dictions d\u2019activit\u00e9 dans les r\u00e9 seaux sociaux-en-ligne[在线社交网络中的活动预测]在4i\u00e8me Conf\u00e 9rence sur les Mod\u00e_8les et L\u2019analysis des R\u00e9seaux:Approches Math\u00o9matiques et Informationques[第四届网络建模与分析会议](pp.1\u201316)中。检索自https:\/\/hal.archives-ouvertes.fr\/hal-00881395\/document。“},{”key“:”1995_CR25“,”unstructured“:”Kingma,D.P.,&Ba,J.L.(2014)。Adam:随机优化的方法。第三届国际学习表征会议(ICLR 2015)\u2014年会议记录(pp.1\u201315)。http://\/arxiv.org\/abs\/1412.6980.“}”,{“issue”:“11”,“key”:“1995_CR2”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“第一页“:”2278“,”DOI“:”10.1109\/5.726791“,”卷“:”86“,”作者“:”Y LeCun“,”年份“:”1998“,”非结构化“:”LeCun,Y.,Bottou,L.,Bengio,Y.和Haffner,P.(1998)。基于梯度的学习应用于文档识别。IEEE会议录,86(11),2278\u20132324。https:\/\/doi.org\/10.109\/5.726791.”,“journal-title”:“IEEE会议记录”},{“key”:“1995_CR27”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Lee,K.J.,Yapp,E.K.Y.,&Li,X.(2020)。在多实例、单输出场景中,利用部分信息进行质量估计的无监督概率匹配。第15届IEEE工业电子与应用会议(ICIEA 2020)(第1432\u20131437页)。电气和电子工程师协会。https:\/\/doi.org\/10.109\/ICIEA48937.2020.9248430.“,”doi“:”10.1109\/ICIEA 48937.2020.9248430“},{“问题”:“2182”,“密钥”:“1995_CR28”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“20150257”,“doi”:“10.1098\/rspa.2015.0257”,“卷”:“471”,“作者”:“X Liang”,“年份”:“2015”,“非结构化”:“”Liang,X.,Zou,T.,Guo,B.,Li,S.,Zhang,H.,Zhang,S.等人(2015)。评估北京2019年PM2.5污染:严重程度、天气影响、亚太经合组织和冬季供暖。《皇家学会学报A:数学、物理和工程科学》,471(2182),20150257。https:\/\/doi.org\/10.1098\/rspa.2015.0257.“,“journal-title”:“皇家学会学报A:数学、物理和工程科学”},{“key”:“1995_CR29”,“unstructured”:“Lipton,Z.C.,Kale,D.C.,Elkan,C.,&Wetzel,R.(2016)学习使用LSTM递归神经网络进行诊断。在第四届学习表征国际会议(ICLR 2016)\u2014会议记录(pp.1\u201318)。“},{”issue“:”1“,”key“:”1995_CR30“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“121”,”doi“:”10.5194\/gi-4-12-2015“,”volume“::”4“,”author“:”DD Lucas“,“year”:“2015”,“unstructured”:“Lucas,D.,Yver Kwok,C.,Cameron-Smith,P.,Graven,H.,Bergmann,D.,Guilderson,T.P.,et al.(2015)”设计考虑性能和成本的最佳温室气体观测网络。地球科学仪器、方法和数据系统,4(1),121\u2013137。https:\/\/doi.org\/10.5194\/gi-4-12-2015.“,”journal-title“:”地球科学仪器、方法和数据系统“},{“key”:“1995_CR31”,“unstructured”:“Nanopoulos,A.,Alcock,R.,&Manolopoulos,Y.(2001)。时间序列数据的特征分类。收录于N.Mastorakis&S.D.Nikolopoulo(Eds.)《信息处理与技术》(第49\u201361页)。Nova Science Publishers Inc.“},{“key”:“1995_CR32”,“首页”:“2825”,“卷”:“12”,“作者”:“F Pedregosa”,“年份”:“2011年”,“非结构化”:“佩德雷戈萨,F.,Varoqueux,G.,Gramfort,A.,Michel,V.,Thirion,B.,Grisel,O.,et al.(2011)Scikit-learn:Python中的机器学习。《机器学习研究杂志》,122825\u20132830 arXiv:1201.0490.“,”期刊标题“:”机器学习研究杂志“},{”键“:”1995_CR33“,”doi断言“:”出版商“,”非结构化“:”Prechelt,L.(1998)。提前停止\u2014但什么时候?在G.B.Orr,&K.-R.M\u00fcller(编辑)《神经网络:交易的技巧》,计算机科学讲义(第1524卷,第55页\u201369)。斯普林格。https:\/\/doi.org\/10.1007\/3-540-49430-8_3.“,”doi“:”10.1007\/3-540.49430-8_3“},{“key”:“1995_CR34”,“unstructured”:“Rao,P.N.(2018).Manufacturing Technology\u2014Foundry,Forming and Welding(第5版,第一卷).McGraw-Hill Education。”},“key“:”1995_CR1995“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”unstructure“:”Rodr\u00edguez,J.,&Alon因此,C.J.(2004)基于区间和动态时间扭曲的决策树。2004年ACM应用计算研讨会论文集(SAC 2004)(第548\u2013552页)。计算机协会。https:\/\/doi.org\/10.1145\/967900.968015.“,”doi“:”10.1145\/96790.968015“},{“问题”:“3”,“密钥”:“1995_CR36”,“doi-asserted-by”:“发布者”,“首页”:“245”,“doi”:“10.3233\/IDA-2001-5305”,“卷”:“5”,”作者“JJ Rodr\u00edguez”,“年份”:“2001”,“非结构化”:“Rodr\u 00edguez,J.J.、Alonso,C.J.和Bostr\u00f6m,H.(2001)。提升基于间隔的文本。智能数据分析,5(3),245\u2013262。https:\/\/doi.org\/10.3233\/IDA-2001-5305.“,”journal-title“:”Intelligent Data Analysis“},{“key”:“1995_CR37”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“unstructured”:“Rosato,D.V.、Rosato、D.V.和Rosato等,M.G.(2000).注塑手册,第3版.(第一卷).Springer.https:\//doi.org\/10007\/978-1-4615-459797-2.”,“doi”:“10.1007\/978-461-461.”5-4597-2“},{”key“:”1995_CR38“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”unstructured“:”Solberg,A.H.S.,&Solberg R.(1996)。ERS SAR图像中石油泄漏自动检测特征的大规模评估。1996年国际地球科学和遥感研讨会(IGARSS 1996)(第3卷,第1484\u20131486页)。电气和电子工程师协会。https:\/\/doi.org\/10.109\/IGARSS.1996.516705.“,”doi“:”10.1109\/IGARS.1996.516705“},{”key“:”1995_CR39“,”first page“:“1929”,“volume”:“15”,“author”:“N Srivastava”,“year”:“2014”,“unstructured”:“Srivastava,N.,Hinton,G.,Krizhevskey,A.,Sutskever,I.,&Salakhutdinov,R.(2014)辍学:防止神经网络过度拟合的简单方法。《机器学习研究杂志》,1929年第15期\u20131958年。“,“Journal-title”:“Journal of Machine Learning Research”},{“key”:“1995_CR40”,“unstructured”:“Sykacek,P.,&Roberts,S.(2001)。贝叶斯时间序列分类。收录于T.G.Dietrich,S.Becker,&Z.Ghahramani(Eds.)《神经信息处理系统进展》(第14卷,第937\u2013944页)。麻省理工学院出版社。“},{”issue“:”6“,”key“:”1995_CR41“,”首页“:”774“,”volume“:“24”,”author“:”VN Vapnik“,”year“:”1963“,”unstructured“:”Vapnik,V.N.,&Lerner,A.Y.(1963)。使用广义肖像的模式识别。自动化与远程控制,24(6),774\u2013780.“,:“出版商”,“非结构化”:“Wu,Y.,&Chang,E.Y.(2004)。序列数据的距离函数设计和融合。第13届ACM信息与知识管理会议记录(CIKM 2004)(第324\u2013333页)。计算机协会。https:\/\/doi.org\/10.1145\/1031171.1031238.“,”doi“:”10.1145\/103171.1031238“},{”key“:”1995_CR43“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”first page“:“51”,“doi”:“10.1016\/j.neucom.2020.01.102”,“volume”:“394”,“author”:“EKY Yapp”,“year”:“2020”,“unstructured”:“Yapp,E.K.Y.,Li,X.,Lu,W.F.,&Tan,P.S.(2020年).比较用于多标签学习的基本分类器。神经计算,394,51\u201360。https:\/\/doi.org\/10.1016\/j.neucom.2020.1.102.“,”journal-title“:”Neurocomputing“},{”key“:”1995_CR44“,”doi-asserted-by“:”publisher“,”unstructured“:”Zhang,K.,Fan,W.,Yuan,X.,Davidson,I.,&Li,X.(2006)。预测偏倚随机臭氧日:分析和解决方案。第六届国际数据挖掘会议(ICDM 2006)(第753\u2013764页)。电气与电子工程师学会。https:\/\/doi.org\/10.109\/ICDM.2006.73.“,”doi“:”10.1109\/ICDM/2006.73“}],”container-title“:[”智能制造杂志“],”original-title”:[],”language“:”en“,”link“:[{”URL“:”https:\//link.springer.com\/content\/pdf\/101007\/s10845-022-01995-0.pdf“,”content-type“:”application\/pdf“,”内容版本“:”vor“,”预期应用程序“:”文本挖掘“},{”URL“:”https:\/\/link.springer.com\/article\/10.1007\/s10845--022-01995-0\/fulltext.html“,”内容类型“:”text\/html“,”内容版本“:”vor“,”预期应用程序“:”文本挖掘“},{”URL“:”https:\/\/link.springer.com\/content/pdf\/10.1007\/s10845--022-01995-0.pdf“,”内容类型“:”application \/pdf“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[[2023,7,29]],”date-time“:”2023-07-29T12:09:47Z“,”timestamp“:1690632587000},”score“:1,”resource“:”{“primary”:{“URL”:“https:\/\/link.springer.com/10.1007\/s10845-022-01995-0”}},“副标题”:[],“短标题“:[],”已发布“:{”date-parts“:[[2022,8,8]]},“references-count”:44,“journal-issue”:{“issue”:“7”,“published-print”:{“date-part”:[[2023,10]]}},”alternative-id“:[”1995“],”URL“:”http://\/dx.doi.org\/10.10007\/s10845-022-01995-0“,”relation“:{},‘ISSN’:[”0956-5515“,”1572-8145“],“ISSN-type”“:[{”值“:”0956-5515“,”类型“:”打印“},{”价值“:”1572-8145“,”型号“:”电子“}],”subject“:[],”published“:{”date-parts“:[[2022,8,8]]},”assertion“:[{”value“:”2022年3月17日“,”order“:1,”name“:”received“,”label“:”received“,“group”:{“name”:“ArticleHistory”,“label”:“文章历史”}},{“value”:“2022年7月7日”文章历史“}},{”值“:”2022年8月8日“,”订单“:3,”名称“:”first_online“,”标签“:”first online“,“group”:{“name”:“Article History”,“label”:“文章历史”}}]}}