考虑社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测

针对P2P（Peer to Peer）借贷项目违约风险预测中财务信息不完全或质量较低、预测准确率不高等问题,提出了一种考虑平台社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测的方法。通过对P2P借贷平台社会网络相关信息进行分析,从社会资本的结构维度、关系维度和认知维度发掘其中具有风险预测价值的关键特征,即社会网络风险特征,并将这些特征作为预测指标用于违约风险预测,依据多种非线性预测方法分别构建基于传统财务指标预测模型和引入社会网络风险特征后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了对比分析。实验结果表明,P2P借贷社会网络关系中蕴含着与借贷项目违约风险显著相关的特征,通过对这些特征进行有效挖掘并将其合理引入P2P借贷项目违约风险预测模型,有助于提高借贷项目违约风险预测效果,为投资者的投资风险规避及P2P借贷市场风险管理提供支持。     

“数据库系统原理”课程教材建设与教学改革——培养“会”用数据库的计算机应用人才

本文介绍"数据库系统原理"课程的目标与体系,给出自编教材《数据库系统原理与设计》及其配套实验教材《数据库系统原理与设计实验教程》的内容与结构安排,分析教材的主要特色,包括重视数据库模式导航、数据库设计、数据库管理系统和数据库应用开发等,并对该课程教学过程中开展的大作业教学改革进行了探讨。     

面向能力培养的信息系统专业方向实践课程改革

本文以江西财经大学开设的信息系统专业方向为例,结合人才市场需要和我校财经背景,提出了面向能力培养的财经类院校计算机专业实践课程体系,特别指出了其中第二阶段实践课程的作用、地位和改革方案。     

基于伪反馈的XML查询扩展

伪反馈一直以来都被认为是一种有效的查询扩展技术.但是近来的研究表明传统的伪反馈容易带来主题漂移并因此而影响检索性能.如何确定相关文档以及如何从相关文档中挑选有用的扩展词项是伪反馈中两个重要的方面.与传统查询扩展不同,XML查询扩展不仅需要内容扩展还需要考虑结构扩展.提出了一个解决框架,利用聚类和词组抽取技术来查找相关文档和选择有用的扩展信息.结合XML的语义特征,提出了一种全新的基于层次信息的文档相似性度量方案.基于此,将初始检索结果聚类,获得与查询请求最为相关的文档簇,然后在文档簇中抽取词组,找到符合用户查询意图的扩展查询词组,并在扩展查询词组的基础上进行结构扩展,最终形成完整的"内容+结构"的查询扩展表达式.IEEE CS实验数据上的实验结果表明,结合了聚类和抽取技术的XML伪反馈查询扩展方法能有效地降低主题漂移现象,获得更好的检索质量.     

基于模拟退火的花朵授粉优化算法

针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种把模拟退火(SA)融入到花朵授粉算法中的混合算法。该算法通过SA的概率突跳策略使其避免陷入局部最优,并利用SA的全域搜索的性能增强算法的全局寻优能力。通过6个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法在4个测试函数中能够找到理论最优值,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均比基本的花朵授粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BA)、粒子群优化(PSO)算法及改进的粒子群算法有较大的提高;同时,对非线性方程组问题进行求解的算例应用也验证了改进算法的有效性。     

面向混合类型关键词查询的非合作结构化深网数据源选择

为有效地利用深网中的资源,深网集成应运而生.为了提高深网集成的效率和返回结果的质量,数据源选择成为深网集成的关键技术.深网数据源大多数是结构化和非合作型的.当前已有的非合作结构化深网数据源选择的研究分为2类：一类是面向离散型关键词查询的源选择;另一类是面向字符型关键词查询的源选择,而未见面向混合类型关键词查询的结构化数据源选择的相关研究.基于此,将用户查询关键词分为检索型关键词和约束型关键词,基于主题词与主题词、主题词与特征词和直方图与直方图的关联特征构建了面向检索型、约束型混合关键词查询的层次化数据源摘要,有效地反映了非合作结构化深网数据源选择中检索型关键词的检索意图和约束型关键词的约束相关性,并依据此摘要给出了相应的数据源选择策略.实验结果表明,该方法在面向混合类型关键词查询的非合作结构化深网数据源选择时具有较好的记录召回率及准确率.     

基于多层局部信息融合的在线论坛用户心理危机识别

心理健康问题已经成为当今社会关注的焦点,它严重威胁着家庭和睦与社会稳定.有心理危机的用户经常通过特定的社区论坛或者社交媒体来求助或倾述,这为用户心理危机识别开辟了一个新的途径.论坛帖子长短不一,但判断心理危机的核心信息往往体现在局部内容上,基于此特点,本文构建了一个结合分层长短记忆网络和卷积神经网络的多层局部信息融合模型(Multi-layer Partial Information Fusion model,MPIF),利用论坛用户发布的帖子,检测用户的心理危机严重程度.模型的特点在于:1)利用预训练语言模型BERT对用户帖子中的句子进行向量化表示,充分考虑词语在不同语境中的不同含义表达; 2)分别从词、短语、以及句子层面挖掘反映用户心理危机状态的信息,采用深度分层LSTM网络和注意力机制相结合的方式来获取待分类帖子中词语层面以及句子层面的局部信息,利用CNN网络中多种大小不同的卷积核来提取帖子中短语层面的局部信息;3)采用注意力机制和最大池化层,使得模型不仅能够有效地利用局部信息给出心理危机程度的判断,同时可以将这些局部信息展示给心理专家,辅助专家更快了解患者.基于CLPsych2...     

数据库系列课程中创新性学习模式的探索与实践

本文在探讨了创新型人才的内涵和创新性学习模式的特点之后,提出了创新型人才培养的教学改革理念和数据库系列课程中创新性学习模式的主要教学改革举措,重点介绍了我校开展大作业驱动下的双主体互动式实践能力培养、研究课题驱动下的双主体互动式创新能力培养的主要内容、举措和成效。     

文本情感原因自动提取综述

情感原因提取是情感计算领域研究的一个新方向,是一种细粒度的情感分析,其目的是要找出给定文档中触发情感的那部分文本,是对情感的一种追根溯源.情感原因提取涉及到语言学、心理学等相关的领域知识,具有较高的学术研究价值和广泛的应用场景.尽管情感计算的相关研究大多集中在情感识别、情感预测、情感信息抽取等方面,但近些年不少学者已开始深入到情感背后的原因分析与提取上,并产生了较为丰富的成果.从问题定义、任务类别、研究方法、主流数据集、评测指标等多个角度对基于文本的情感原因自动提取的研究成果进行全面回顾和分析,重点对情感原因提取的方法特别是基于深度学习的方法进行了梳理,最后总结了现有情感原因提取工作的不足及其未来所面临的挑战.     

基于关系数据库分裂存储的XML文档片段重构

首先对基于关系数据库分裂存储XML文档的各种方法进行总结,并对X-RESTORE基于关系数据库的XML文档的分裂存储原理和关系存储模式进行介绍;然后对XML查询的三种计算模式进行分析;最后基于X-RESTORE给出一个重构结果文档片段的算法,并对该算法的执行代价进行分析。分析结果显示,X-RESTORE不仅能够有效地支持XML的选择计算模式,而且能够有效地支持XML的抽取计算模式和重构计算模式。