考虑对象关联关系的多样化商品推荐方法

针对社会化商品推荐中推荐对象背景数据单一、推荐结果缺乏多样性等问题,提出了一种基于推荐对象间关联关系的多样性推荐算法。在领域本体建模的基础上,将推荐对象之间的关联分为三类,即互补关联、相似关联和情景关联,分析推荐商品与消费者兴趣本体之间的综合商品相似度,综合商品互补度和商品情景关联度,最后根据算法得出各商品推荐度及推荐列表。实验结果表明,该方法与传统的推荐方法相比,在一定程度上丰富了推荐商品的类型,优化了推荐列表排名,进一步满足了消费者对互补性商品及情景关联性商品的推荐需求。     

一种求解二维矩形Packing问题的拟人型全局优化算法

针对二维矩形Packing问题,提出了基于占角动作的基本算法。以基本算法为基础,提出了三阶段优化的拟人型全局优化算法。在第一阶段生成初始布局。在第二阶段交替调用邻域搜索子程序和跳坑策略子程序对矩形块的优先级排序进行优化。邻域搜索采用交换式和插入式两种邻域结构,避免单一邻域结构的局限性。当搜索遇到局部最优解时,采用跳坑策略子程序跳出局部最优解,将搜索引向有希望的区域。在第三阶段调用优美度枚举子程序对占角动作的选择作进一步优化。提出了两条优度定理。对于六组benchmark测试用例的实验结果表明,算法的整体表现优于当前文献中的先进算法。针对矩形块方向固定的情形,算法对zdf6和zdf7两个问题实例得到了比已有文献记录更优的布局。     

中文微博情感词提取: N-Gram为特征的分类方法

情感词典是文本情感分析的基础资源,但采用手工方式构建工作量大,且覆盖有限。一种可行的途径是从新情感词传播的重要媒介-微博数据-中自动抽取情感词。该文以COAE 2014评测任务3提供的中文微博数据为统计对象,发现传统的基于共现的方法,如点互信息等,对中文微博数据中的新情感词发现是无效的。为此,设计一组基于上下文词汇的分类特征,即N-Gram特征,以刻画情感词的用词环境和用词模式,并以已知情感词为训练数据训练分类器,对候选情感词进行分类。实验结果表明,该方法较传统基于共现的方法要好。实验还发现,与英语不同的是,中文情感词通常会以名词词性出现,而基于共现的方法无法有效地区分该类情感词,这是造成其失效的主要原因,而该文提出的分类特征能解决这一问题。     

我国住房公积金制度有效性分析

在综述国外学者关于公共住房政策有效性评价标准的基础上,结合公平与效率的经济学内涵,建立了住房公积金制度有效性的分析框架,并利用统计数据和抽样数据进行了实证研究,得到的主要结论有:目前我国住房公积金的监管模式存在责任不清、监管过程不透明和对各利益主体激励不足的问题;存在因覆盖率较低而导致制度内的机会不公平、因覆盖面较窄而导致制度外的机会不公平的问题;因使用用途较单一的规则不公平,导致使用与未使用两群体之间的结果不公平;在已使用住房公积金的群体内部,体现了"互助"原则.     

基于观点树的网络舆情危机预警方法*

对初始情感种子集预处理,增加网络情感词汇、过滤部分特征词,采用改进逐点互信息—信息检索方法对特征词进行情感倾向性计算,实现对网络论坛网帖中网民观点极性和观点强度的挖掘,进一步实施网民观点属性挖掘;构建基于三粒度挖掘结果的观点树,建立基于观点树的网络舆情危机预警架构。通过实验验证,该方法能够对网络舆情危机作出预警判断。     

一种适用于实时系统的过载控制策略HP-OMS

为了提高实时系统的任务成功率和资源利用率, 提出了一种过载控制策略HP-OMS。HP-OMS利用周期任务在每个超周期内保持其执行状态不变的特点, 并与特定调度算法相结合, 通过拒绝不可能完成的作业, 消除了任务调度中作业级联抢占问题, 提高了系统资源的有效利用率。实验结果显示, OMS适用于处理静态或者动态调度任务集, 应用了OMS过载控制策略的调度算法能够明显提高系统性能。     

中国高等教育资源配置效率分析——基于BCC和Malmquist模型

基于2009—2016年的省级面板数据,运用DEA-BCC模型和Malmquist指数法对我国高等教育资源配置效率进行测算,并结合探索性空间数据分析方法(ESDA)分析我国高等教育资源配置效率的空间分布状态。结果表明,研究期间我国四大区域高等教育资源配置效率均值排序为中部地区>东部地区>东北地区>西部地区,技术效率达到最优的省份所占比重为9.68%;整体上看,我国高等教育资源配置效率的Malmquist指数累计增幅较小,各省域高等教育资源配置效率提升的主要原因是技术进步;我国高等教育资源配置效率不存在显著的空间相关关系,局部空间分异特征不明显。     

基于Kmeans与SVM结合的遥感图像全自动分类方法*

遥感图像分类方法通常采用监督的学习算法,它需要人工选取训练样本,比较繁琐,而且有时很难得到;而非监督学习算法的分类精度通常很难令人满意.针对这些缺陷,提出一种基于K-means与支持向量机(SVM)结合的遥感图像全自动分类方法.首先使用K-means聚类算法对样本进行初始聚类,根据每类中样本数及其稀疏程度选取一些点作为标记的学习样本训练SVM分类器,然后用SVM对原始数据重新分类.Iris数据和遥感数据的实验结果均验证了新方法的有效性.     

构件软件变更风险分析技术

构件软件相较于传统软件系统有更快的演化速度,对其变更进行有效的度量将有利于后期的维护活动.本文分别针对代码可见及不可见两种类型的构件,运用改进的构件依赖图建模,表示构件软件系统.分两步分析构件变更所带来的风险:首先在计算变更比例的基础上度量单个构件的变更风险,再通过将构件依赖图转化成构件依赖树来计算变更的构件集给系统所带来的风险.此外,结合实例系统的分析给出了所提出的变更风险度量的若干性质.     

换“所”不换“师”式变更的影响因素分析

基于签字注册会计师个体流动的视角,探析客户追随签字注册会计师跳槽而形成的换"所"不换"师"式变更现象产生的缘由。研究结果显示:整体而言,获取"标准"审计意见是客户追随签字注册会计师跳槽的重要动机之一;进一步地,审计任期越长,客户与签字注册会计师之间的个人关系通常越为密切,越可能发生换"所"不换"师"。然而,当审计任期超过一定阀值时,审计意见对换"所"不换"师"的诱致作用有所削减。