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基于Stacking集成学习的用户付费转化意向预测方法研究--以免费增值游戏为例

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数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 143-154页

作者：李美玉刘洋王艺璇朱庆华南京大学信息管理学院南京210023

【目的】提出基于Stacking集成学习预测用户付费转化意向的模型,精准识别潜在付费用户。【方法】基于Stacking集成学习方法构建付费意向预测模型,通过对比不同基模型组合预测效果确定基模型组合方案,借助游戏玩家行为数据集验证模型优越... 详细信息

【目的】提出基于Stacking集成学习预测用户付费转化意向的模型,精准识别潜在付费用户。【方法】基于Stacking集成学习方法构建付费意向预测模型,通过对比不同基模型组合预测效果确定基模型组合方案,借助游戏玩家行为数据集验证模型优越性,并进行可移植性验证。【结果】本文模型预测准确率达90.88%,F1值90.71%,AUC值0.9602,相对于对比模型中表现最差的Bayesian模型在三种指标上分别提升4.15个百分点、4.50个百分点和0.1062。【局限】无法预测玩家是否会产生非理性消费行为。【结论】本研究验证了游戏付费情境下Stacking集成学习方法的适用性,多模型的融合可以获得稳定、准确的付费意向预测结果,并证明了模型在预测不同领域用户付费意向上具备可移植性。

关键词： Stacking集成学习模型融合免费增值模式付费意向可移植性

基于知识库增强深度学习模型的隐私政策合规性研究——从完整性与语义冲突角度

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数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 46-58页

作者：朱侯罗颖嘉陈梦蕾欧阳佳祥肖颖蔡伊南中山大学信息管理学院广州510006

【目的】通过融合法律法规知识,在语义层面对隐私政策的合规性进行智能检测。【方法】依据《信息安全技术个人信息安全规范》(GB/T 35273-2020)从完整性和语义冲突角度构建合规性评价指标体系,标注语料。基于嵌入知识图谱的K-BERT模型... 详细信息

【目的】通过融合法律法规知识,在语义层面对隐私政策的合规性进行智能检测。【方法】依据《信息安全技术个人信息安全规范》(GB/T 35273-2020)从完整性和语义冲突角度构建合规性评价指标体系,标注语料。基于嵌入知识图谱的K-BERT模型构建完整性评价模型,并构建用于检测语义冲突的一致性评价模型。最后运用完整性评价模型和一致性评价模型分析15个领域的APP隐私政策合规性。【结果】构建通过肯德尔W检验的中文隐私政策语料库,完整性和一致性评价模型的F1值分别达到0.92和0.87。分析1762篇APP隐私政策发现,影音娱乐、购买比价、金融理财、运动健康和汽车领域的APP隐私政策完整性表现较好,社交通讯和购买比价领域的APP隐私政策在语义层面较符合法律法规的要求。【局限】忽略了少数隐私政策中可能出现的超链接所包含的内容,导致对部分隐私政策合规性的检验可能存在偏差。【结论】本文模型实现了自动化分析各领域隐私政策合规性的目标,对于提升国家对移动APP平台处理用户隐私数据的监管能力具有重要意义。

关键词：隐私政策合规性语义冲突 K-BERT TF-IDF

结合梯度提升树算法与可解释机器学习模型SHAP的抑郁症影响因素研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 41-52页

作者：聂卉吴晓燕中山大学信息管理学院广州510275

【目的】本研究旨在探讨构建抑郁严重度预测模型及其解释性问题,通过分析互联网用户生成的内容,进一步发展抑郁症风险预测研究,从而提高抑郁症自动检测模型的可靠性和实用性。【方法】通过收集“好大夫在线”平台上的抑郁症医疗咨询文... 详细信息

【目的】本研究旨在探讨构建抑郁严重度预测模型及其解释性问题,通过分析互联网用户生成的内容,进一步发展抑郁症风险预测研究,从而提高抑郁症自动检测模型的可靠性和实用性。【方法】通过收集“好大夫在线”平台上的抑郁症医疗咨询文本记录,构建了一个语料库。利用心理学词典,从中提取了患者的心理特征,并采用梯度提升树算法预测患者的病情,同时引入可解释机器学习方法SHAP解读模型,借助SHAP独特的可视化图表剖析患者年龄、性别、认知、情感、感知、社会家庭及个人得失与抑郁症发生之间的复杂关系。【结果】抑郁症患者心理状态能反馈患者病况,利用从患者问诊记录中提取的心理特征能够有效检测重度抑郁,准确率达到86%。可解释机器学习模型SHAP解释了模型的预测结果,揭示出患者各层面心理特征对抑郁症发生产生的多重效应。【局限】受语料集所限,仅利用单次问诊记录对抑郁程度做预测;而模型特征基于心理学词典,更多与抑郁症发生风险有关的要素可纳入建模考虑中。【结论】影响抑郁症产生及发展的因素复杂。个体差异致使各项特征对于疾病预测产生不同效应。构建抑郁症的自动诊断模型,不仅要关注模型的精准度,更需增强对模型预测的理解。

关键词：抑郁症预测在线用户生成内容可解释机器学习梯度提升树算法

基于非理想量子态制备的实际连续变量量子秘密共享方案

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物理学报 2024年第2期73卷 93-103页

作者：吴晓东黄端福建理工大学管理学院福州350118 中南大学电子信息学院长沙410083

连续变量量子秘密共享方案基于物理学基本定律,能够保证密钥信息的无条件安全.然而,在实际连续变量量子秘密共享方案中,量子态的制备往往并非是理想、完美的,会引入额外的过噪声,影响方案的安全性,因此有必要对其进行分析.本文提出基于... 详细信息

连续变量量子秘密共享方案基于物理学基本定律,能够保证密钥信息的无条件安全.然而,在实际连续变量量子秘密共享方案中,量子态的制备往往并非是理想、完美的,会引入额外的过噪声,影响方案的安全性,因此有必要对其进行分析.本文提出基于非理想量子态制备的实际连续变量量子秘密共享方案.具体而言,在所提出的方案中假定有多个用户,并且任意一个用户的非理想量子态制备,可以描述为相对应的不可信第三方采用相位非敏感放大器,对该用户的理想调制器与激光器进行放大操作.每个用户由于非理想量子态制备所引入的等效过噪声,可以通过相对应的相位非敏感放大器的增益参数进行全面与定量地计算.研究结果表明,连续变量量子秘密共享方案对非理想量子态制备所引入的过噪声非常敏感,因此不可避免地会降低其性能和安全性.幸运的是,本文利用相位非敏感放大器特定的增益公式,获得所提出方案对非理想量子态制备所引入的额外过噪声容忍度的上界限,有效解决由非理想量子态制备所带来的安全隐患.由于考虑了非理想量子态制备所引入的额外过噪声,因此相比于理想连续变量量子秘密共享方案,所提出的方案能够得到更紧的密钥率曲线.这些结果表明,本文所提出的方案能够对连续变量量子秘密共享方案的实际安全性进行改进与完善,为其实用化发展提供理论依据.

关键词：非理想量子态制备连续变量量子秘密共享

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融合学术文本词汇功能属性的交叉领域新兴社群预测

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数据分析与知识发现 2024年第4期8卷 99-111页

作者：操玉杰向荣荣毛进袁丹妮华中师范大学信息管理学院武汉430079 武汉大学信息管理学院武汉430072

【目的】充分挖掘科学知识网络社群多元特征,提升领域新兴趋势预测效果。【方法】基于e-Health领域新兴社群到热点社群的成长路径回溯,本文提出一种融合词汇功能属性的新兴趋势多元特征预测模型。【结果】在e-Health领域,所融合的主题... 详细信息

【目的】充分挖掘科学知识网络社群多元特征,提升领域新兴趋势预测效果。【方法】基于e-Health领域新兴社群到热点社群的成长路径回溯,本文提出一种融合词汇功能属性的新兴趋势多元特征预测模型。【结果】在e-Health领域,所融合的主题、技术等词汇功能属性特征能够提升新兴趋势预测性能,综合结构、影响、序列和属性4组特征的RF算法模型效果最佳。词汇功能属性规模大、密度低、中介中心性高、波动率大的社群更有可能成为新兴社群。序列特征对新兴社群预测效果欠佳,可能受到新兴社群的前瞻性影响。【局限】词汇功能识别结果存在一定领域依赖,结论扩展到其他领域的有效性需进一步验证。【结论】充分挖掘科学文本词汇细粒度语义特征,能够有效提升新兴趋势预测性能,对科学内容评价和科技决策支持具有一定参考意义。

关键词：新兴趋势词汇功能社群预测机器学习

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基于强化学习的多技能项目调度算法

控制理论与应用 2024年第3期41卷 502-511页

作者：胡振涛崔南方胡雪君雷晓琪华中科技大学管理学院湖北武汉430074 湖南大学工商管理学院湖南长沙410082

多技能项目调度存在组合爆炸的现象,其问题复杂度远超传统的单技能项目调度,启发式算法和元启发式算法在求解多技能项目调度问题时也各有缺陷.为此,根据项目调度的特点和强化学习的算法逻辑,本文设计了基于强化学习的多技能项目调度算法... 详细信息

多技能项目调度存在组合爆炸的现象,其问题复杂度远超传统的单技能项目调度,启发式算法和元启发式算法在求解多技能项目调度问题时也各有缺陷.为此,根据项目调度的特点和强化学习的算法逻辑,本文设计了基于强化学习的多技能项目调度算法.首先,将多技能项目调度过程建模为符合马尔科夫性质的序贯决策过程,并依据决策过程设计了双智能体机制.而后,通过状态整合和行动分解,降低了价值函数的学习难度.最后,为进一步提高算法性能,针对资源的多技能特性,设计了技能归并法,显著降低了资源分配算法的时间复杂度.与启发式算法的对比实验显示,本文所设计的强化学习算法求解性能更高,与元启发式算法的对比实验表明,该算法稳定性更强,且求解速度更快.

关键词：多技能资源项目调度智能算法强化学习并行调度

考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐研究

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 80-89页

作者：刘瑞陈烨华中师范大学信息管理学院武汉430079 南京大学信息管理学院南京210023

【目的】提出一种考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐方法,捕捉用户兴趣动态变化以提高推荐准确度。【方法】首先,基于观影心理动机将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,利用兴趣评分与关注频率计算长短期兴趣值;其次,利用时间... 详细信息

【目的】提出一种考虑长短期兴趣及其演化的电影个性化动态推荐方法,捕捉用户兴趣动态变化以提高推荐准确度。【方法】首先,基于观影心理动机将用户兴趣分为长期兴趣和短期兴趣,利用兴趣评分与关注频率计算长短期兴趣值;其次,利用时间窗口与遗忘曲线函数获取时间权重,结合短期兴趣值与时间权重拟合短期兴趣的演化规律;最后,将电影评分与长短期兴趣值相融合,构建用户-项目评分矩阵,预测目标用户评分。【结果】以豆瓣网数据集为例,所提方法的评分预测误差与其他推荐方法相比整体偏小,在评估指标MAE(1.0031)和RMSE(1.2160)上表现最优,达到MAE和RMSE最优值时所需邻居数(20)最少。【局限】由于要结合显式反馈信息与隐式反馈信息共同计算长短期兴趣值,因此所提方法的计算复杂度较高。【结论】所提方法能够准确捕捉用户兴趣的动态变化,有效降低评分预测误差,提高推荐准确度。

关键词：电影推荐兴趣漂移长短期兴趣动态推荐

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人工智能对劳动力市场极化的影响与对策

系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 272-295页

作者：黄旭董志强宁波财经学院金融与信息学院宁波315175 华南师范大学经济与管理学院广州510004

当智能资本成本低于中等技能工人的成本,人工智能将替代中等技能工作岗位进而导致劳动力市场极化现象.本文构建多部门动态一般均衡模型,对比研究三种应对策略:1)提高中等技能工人劳动生产率, 2)中等技能工人下沉为低技能工人, 3)中等技... 详细信息

当智能资本成本低于中等技能工人的成本,人工智能将替代中等技能工作岗位进而导致劳动力市场极化现象.本文构建多部门动态一般均衡模型,对比研究三种应对策略:1)提高中等技能工人劳动生产率, 2)中等技能工人下沉为低技能工人, 3)中等技能工人转化为高技能工人.发现:三种对策均可以减轻工资极化现象,但中等技能工人转化为高技能工人可以提高总体劳动力技能水平,减少收入不平等现象.高(低)技能自动化将减少高(低)技能工人的工资和劳动收入份额,而创造高(低)指数任务将增加高(低)技能工人工资和劳动收入份额.政府增加新基建投资比例、减少教育投资比例可以提高社会总产出,但将加剧工资极化现象,政府增加教育投资比例、减少新基建投资比例将有利于缩小收入不平等,但经济增长效果不如投资新基建.

关键词：就业极化工资极化人工智能

消费者信息偏好对船公司参与航运物流区块链平台决策的影响

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控制与决策 2024年第8期39卷 2791-2800页

作者：陈燕婷李登峰福州大学经济与管理学院电子科技大学经济与管理学院

航运物流行业涉及多个环节,因此航运物流区块链平台需要多个物流企业积极加入.航运物流区块链平台应用下的航运物流信息披露水平和消费者偏好都会对物流企业的参与决策产生影响.基于消费者存在航运物流服务和信息偏好以及船公司可选择... 详细信息

航运物流行业涉及多个环节,因此航运物流区块链平台需要多个物流企业积极加入.航运物流区块链平台应用下的航运物流信息披露水平和消费者偏好都会对物流企业的参与决策产生影响.基于消费者存在航运物流服务和信息偏好以及船公司可选择参与已搭建好的航运物流区块链平台(简称“上链”)的假设,利用两阶段博弈刻画了航运物流信息披露下的两个船公司的博弈均衡,进而通过对比3种“上链”模式,分析船公司的“上链”决策.研究发现,当消费者更关注航运物流服务水平时,与都“上链”相比,两个船公司都“不上链”能使双方获益,且披露航运物流信息和虚报舱位数量多的船公司获益更多;若仅有一个船公司“上链”,其收益最大.当消费者更关注航运物流信息披露水平时,若两个船公司都“上链”,能实现共赢,且船公司披露的航运物流信息水平越高收益越大.同样,若仅有一个船公司“上链”,其收益最大.研究结论能够为航运物流企业应用区块链技术提供有益的管理启示.

关键词：区块链物流供应链激励信息偏好博弈论