基于SET的电子商务安全技术研究

提出了基于SET协议的保护电子商务交易的安全技术。给出了一个完整的购物处理流程的SET的工作过程,阐述了SET协议中采用的安全技术与措施。最后指出SET协议的不足。     

Electronic Commerce Customer Relationship Management: A Research Agenda

In this paper, we approach electronic commerce Customer Relationship Management (e-CRM) from the perspective of five research areas. Our purpose is to define a conceptual framework to examine the relationships among and between these five research areas within e-CRM and to propose how they might be integrated to further research this area. We begin with a discussion of each of the research areas through brief reviews of relevant literature for each and a discussion of the theoretical and strategic implications associated with some CRM technologies and research areas. Next we present our framework, which focuses on e-CRM from the five research perspectives. We then present a theoretical framework for e-CRM in terms of the five research areas and how they affect one another, as well as e-CRM processes and both performance and non-performance outcomes.     

加快宁波市社区商业发展的思路和建议

社区商业是中心城区商业发展的重要内容,发展社区商业是强化城市服务功能,适应城市建设新形势 的客观要求。本文在分析宁波市社区商业发展现状的基础上,提出了加快发展的总体目标、主要内容和推进措施。     

江西省鄱阳县典型湖泊浮游植物群落结构变化及分析

为研究典型湖泊浮游植物群落结构及其与环境因子的关系,选取江西省鄱阳县自然湖泊道汊湖、城市景观湖东湖、养殖湖上土湖为研究对象,于2018-2021年每年的春季(5月)、秋季(10月)进行采样。样品分析共鉴定出浮游植物8门73种,浮游植物优势门类均为绿藻门和硅藻门,其次为蓝藻门。道汊湖的主要优势种有色球藻、微囊藻、平裂藻、鱼腥藻、长孢藻;东湖的主要优势种有衣藻、十字藻、盘星藻、色球藻、微囊藻、长孢藻;上土湖的主要优势种有微囊藻、平裂藻、鱼腥藻、长孢藻。研究期间,三个湖泊浮游植物群落结构在不同年份不同季节有显著差异,其变化主要是浮游植物优势种属间再分配。影响道汊湖浮游植物群落结构变化的主要环境因子是温度(WT)、透明度(SD)、溶解氧(DO)、高锰酸盐指数(COD_Mn);影响东湖浮游植物群落结构变化的主要环境因子是SD、TN、TP、COD_Mn;影响上土湖浮游植物群落结构变化的主要环境因子是WT、SD、光照强度、DO、叶绿素a(Chla)。     

ICT: performance evaluation of community development worker’s in South Africa on e-skills*

ABSTRACT

Community development service practitioners have been increasingly burdened with a broader range of responsibilities and ICT could enhance their productivity. Therefore, it is prudent to incorporate information communication technology (ICT) skills into the skills matrix required by the practitioners in order to deliver the service effectively. Furthermore, ICT use is prevalent in almost every organization, therefore, ICT can also serve as a major factor in flexibility of delivery of community development service to the communities, but only if the practitioners possess adequate skills in using ICT tools (software applications) in retrieving, presenting and disseminating valuable and adequate information within the workplace to the parties involved. The study determines the current work conditions, level of performance and expertise in the use of ICT among community development workers (CDWs) in KwaZulu-Natal, South Africa, by evaluating their abilities and experiences, with a view to identify the areas to enhance their effectiveness. Determining the competency of their use of ICT applications is not an easy task; thus a survey methodology was adopted, with a sample of 189 CDWs (63% female and 37% male). Respondents were given the opportunity to rate of their own current ability to use common computer software applications.     

中文社区问答中问题答案质量评价和预测

知识共享型网站为自动问答系统带来了新的研究契机。但用户提供的问题及其答案质量参差不齐,在提供有用信息的同时可能包含各种无关甚至恶意的信息。对此类信息进行判别和过滤,并选取高质量的问题与答案对,有助于在基于社区的自动问答系统中重用相关问题的答案以提高问答系统的服务质量。首先从中文社区问答网站上抓取大量问题及答案,利用社会网络的方法对提问者和回答者的互动关系及特点进行了统计与分析。然后基于给定的问答质量判定标准,对3000多个问题及其答案进行了人工标注。并通过提取文本和非文本两类特征集,利用机器学习算法设计和实现了基于特征集的问答质量分类器。试验结果表明其精度和召回率均在70%以上。最后分析了影响社区网络中问答质量的主要因素。     

基于PKI的电子商务安全研究

安全是电子商务应用中最重要的需求。该文以PKI为基础,介绍了电子商务中加解密、数字签名、认证等一系列安全技术,并结合基于AMTrix的EDI系统,提出以PKI架构为基础的安全解决方案。     

在电子商务网站中使用Web挖掘技术的研究

互联网的飞速发展为企业的发展带来了契机。Web挖掘在电子商务网站中的地位已经越来越重要。本文主要对Web挖掘最新技术进行了全面分析,阐述了在电子商务网站中使用Web挖掘技术的一些具体应用。     

基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控

社交网络极大地方便了人们的生活,加速了信息的共享,但同时也被用于不良和敏感信息的传播,内容安全问题亟待解决。针对此类问题,提出了一套基于社会计算和深度学习的社交网络特定内容监控体系,首先基于成对监督信息实现以内容为导向的半监督社区发现,找到所关心的特定人群;然后对所挖掘的特定人群进行实时监控并获取其发布的内容,对图像和视频进行实时自动内容识别;同时针对实网数据误报多的问题提出面向多负类的误判修正方法,以达到收集实时信息,净化网络环境,在一定程度上预防犯罪的目的。     

基于复杂网络理论和遗传算法的分类方法

结合复杂网络研究的部分新理论成果和遗传算法的思想,提出一种新的分类方法。该方法将数据集按给定的相似度公式构造出具有社团结构的网络,在此网络的基础上用遗传算法的思想进行分类。算法引进社团模块度作为适应度函数,并且提出了节点归类错误率（NCM）对每次迭代产生的解进行纠错,提高了分类质量和速度。实验表明算法在分类精度和时间上都优于基于加权复杂网络特征的K—means聚类算法（WCNFC）。