检索结果-南通市图书馆

当代金融研究 2019年第3期 5-24页

作者：朱建平杨巍厦门大学管理学院MBA中心厦门大学数据挖掘研究中心福建361005 厦门大学健康医疗大数据国家研究院浙江工商大学现代商贸流通体系建设协同创新中心

近年来,P2P网络借贷在我国不断发展壮大,与此同时,尤其是自2016年以来,P2P网贷行业问题频发,严重破坏了国家正常的经济秩序,影响了广大投资者的信心。在中国社会整体信用环境不佳,网贷行业尚未彻底规范的情况下,对P2P网络借贷平台进行... 详细信息

近年来,P2P网络借贷在我国不断发展壮大,与此同时,尤其是自2016年以来,P2P网贷行业问题频发,严重破坏了国家正常的经济秩序,影响了广大投资者的信心。在中国社会整体信用环境不佳,网贷行业尚未彻底规范的情况下,对P2P网络借贷平台进行信用评级意义非凡。本文运用层次分析法构建了P2P网络借贷平台信用评级模型。首先,筛选出4大类共18个信用评级指标和30家P2P平台。在运用层次分析法确定指标权重后,将18个指标划分为定量指标与定性指标,分别采用模糊综合评价法与专家评分法计算指标得分,并得到评级指标的总得分。在对平台进行排名后,运用Spearman相关性分析,将平台排名与第三方评级机构对这30家P2P平台的评级排名进行对比分析,验证了本文探索的信用评级模型的有效性和应用价值。

关键词： P2P平台信用评级层次分析法

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基于复杂网络的合成致死预测方法研究综述

计算机学报 2023年第8期46卷 1670-1692页

作者：刘闯舒胜利詹秀秀张子柯杭州师范大学阿里巴巴复杂科学研究中心杭州311121 移动健康管理系统教育部工程研究中心杭州311121 浙江大学传媒与国际文化学院杭州310028

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、... 详细信息

合成致死(Synthetic Lethality,SL)是一种负遗传相互作用,描述的是两个非必要基因之间的相互关系:其中任何一个基因的突变对细胞存活的影响很小,但两个基因的共同突变会导致细胞死亡或其他有碍细胞存活的表型.SL对于解释复杂生物过程、推动癌症的临床诊治有着重要的意义.因此,利用海量的高通量数据,通过构建数据分析模型和计算方法,从计算的角度进行SL对的挖掘和预测,是计算生物学研究的一个重要方向.本文首先对于SL预测所使用的相关数据进行了详细的综述,然后从生物网络这一全新视角出发,重点讨论了基于网络分析的SL预测方法.从网络上的统计学方法、基于网络结构变化的方法、基于网络特征学习的方法、基于图表示学习的方法四个方面综述了相关预测模型和研究的最新进展,详细地比较了各类方法的算法思路、应用场景和优缺点,最后针对SL预测的结果评估和验证方法的研究进展进行了论述.在此基础上,论文进一步总结出SL预测研究中所面临的几项挑战,并针对性的对未来发展方向进行展望,希望为今后的相关研究提供一些有用的参考和思路.

关键词：合成致死复杂网络基因突变机器学习预测方法

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函数型死亡率预测模型

统计研究 2013年第9期30卷 87-93页

作者：王洁丹朱建平付荣厦门大学经济学院统计系厦门大学经济学院厦门大学数据挖掘研究中心中国统计学会教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会中国统计教育学会

人口死亡率反映人口的死亡水平,是人口规模的重要影响因素,同时也是人寿保险精算的重要数据基础。从数据特征来看,死亡率作为年龄的函数,是一种典型的函数型数据。本文使用函数型数据方法分析中国人口数据,基于1994—2010年中国人口分... 详细信息

人口死亡率反映人口的死亡水平,是人口规模的重要影响因素,同时也是人寿保险精算的重要数据基础。从数据特征来看,死亡率作为年龄的函数,是一种典型的函数型数据。本文使用函数型数据方法分析中国人口数据,基于1994—2010年中国人口分年龄死亡数据,建立函数型死亡率预测模型,对未来分年龄死亡率进行预测,并通过生命表方法计算了未来平均预期寿命。同时通过对历史数据的预测,说明模型预测结果比较可信。

关键词：函数型数据函数型预测模型死亡率预测函数型主成分分析

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2019年中国传媒经济八大关键词

教育传媒研究 2020年第3期 35-39页

作者：董紫薇漆亚林中国传媒大学经济与管理学院中国社会科学院大学媒体学院上海大学新闻与传播学院、创意传播研究中心

2019年是中国传媒经济蓬勃发展的一年.5G网络建设的全面铺开预示着万物互联时代即将到来,人工智能、云计算、大数据、区块链、VR/AR等智能技术逐渐转化为直接生产力,并在优化传媒生产流程以及引导传媒商业创新等方面持续为传媒经济发展... 详细信息

2019年是中国传媒经济蓬勃发展的一年.5G网络建设的全面铺开预示着万物互联时代即将到来,人工智能、云计算、大数据、区块链、VR/AR等智能技术逐渐转化为直接生产力,并在优化传媒生产流程以及引导传媒商业创新等方面持续为传媒经济发展赋能.在此背景下,传媒新业态、新风口、新模式不断涌现,引起了广泛的关注与讨论.本文梳理出"2019年中国传媒经济八大关键词"——5G时代、智慧融媒体、全媒体传播、区块链、私域流量、网红经济、短视频、直播电商.

关键词：传媒经济传媒技术传媒内容传媒市场传媒生态

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基于复杂网络的社交网络用户影响力研究

中国传媒大学学报（自然科学版） 2017年第2期24卷 67-73页

作者：徐杰王菊韵张海云中国传媒大学理学院北京100024 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

基于复杂网络理论对社交网络用户影响力进行分析,可以为社会营销、舆情监测、信息检索等众多领域的研究提供支持。传统的网页排序算法虽然可以对有向社交网络的用户影响力进行分析,但仍存在缺陷且复杂度较高。本文提出了一种对无向社交... 详细信息

基于复杂网络理论对社交网络用户影响力进行分析,可以为社会营销、舆情监测、信息检索等众多领域的研究提供支持。传统的网页排序算法虽然可以对有向社交网络的用户影响力进行分析,但仍存在缺陷且复杂度较高。本文提出了一种对无向社交网络进行用户影响力评价的方法,弱化了将有向网络视为无向网络研究而带来的误差,并可以高效地得到重要节点,适用范围更广。首先,本文采用网络节点的度中心性、介数中心性、接近中心性、聚类系数作为节点重要度评价指标,通过对计算数据归一化处理并取均值得到用户影响力排序的基准。其次,采用k-核分解法粗粒化地将重要度相似的节点进行归类,来检验排序的合理性。最后,通过仿真实验以及k-核分解、与HITS算法比较验证了此方法的科学性和正确性。

关键词：社交网络用户影响力网络节点重要度 k-核分解

数字人文视角下学术名人传记多维度分析模式——以《吴宝康学术年谱》为例

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图书情报工作 2023年第6期67卷 96-106页

作者：牛力黎安润泽刘雨欣刘慧琳中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室北京100872 中国人民大学信息资源管理学院北京100872 中国人民大学CIO研究中心北京100872 中国舰船研究设计中心武汉430064

[目的/意义]学术名人作为学科发展的重要推动者,其言行举止激励了无数后辈,生平事迹更是折射了社会时代的变迁。在数字人文兴起的背景下,聚焦学术名人传记的细粒度挖掘。[方法/过程]首先,基于前人研究思路与成果构建学术名人传记多维度... 详细信息

[目的/意义]学术名人作为学科发展的重要推动者,其言行举止激励了无数后辈,生平事迹更是折射了社会时代的变迁。在数字人文兴起的背景下,聚焦学术名人传记的细粒度挖掘。[方法/过程]首先,基于前人研究思路与成果构建学术名人传记多维度分析模式,从个人、社会及学术3个维度分析传记内容,多方位展示名人全貌。其次,将多维度分析模式置于计算环节,提出“数据准备—多维计算—人文阐释”学术名人传记研究路径,以数字计算与人文情境有机融合的视角挖掘学术名人传记的社会价值。最后,以《吴宝康学术年谱》为案例进行检验与解释。[结果/结论]通过学术名人传记多维度分析模式及路径的构建,为传记内容分析提供相对明确统一的研究框架,助力学者发现名人资源的潜在研究空间。

关键词：数字人文学术名人传记资源多维度分析模式构建

大数据和结构化数据整合的方法论——以中国人脉圈研究为例

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社会学研究 2021年第2期36卷 69-91,227页

作者：罗家德高馨周涛刘黎春傅晓明刘知远苏毓淞清华大学社会学系与公共管理学院电子科技大学计算机科学与工程学院、大数据研究中心腾讯CSIG云与智慧产业事业群德国哥廷根大学数学与计算机学院清华大学计算机科学与技术系清华大学政治学系

本文以人脉圈层研究为例,将抽样调查得到的扎根真相与在中国广泛使用的一款社交软件A的大数据结合,建立人脉圈分类模型。在理论、数据挖掘、回归模型和分类预测模型及其解释工具的对话中,通过一次次抽样取得扎根真相,进行一轮轮的模型校... 详细信息

本文以人脉圈层研究为例,将抽样调查得到的扎根真相与在中国广泛使用的一款社交软件A的大数据结合,建立人脉圈分类模型。在理论、数据挖掘、回归模型和分类预测模型及其解释工具的对话中,通过一次次抽样取得扎根真相,进行一轮轮的模型校准,发展出越来越精准的预测模型。本案例展示的大数据与结构化数据整合的研究范式是社会科学理论导引下的大数据研究方法论的实践。

关键词：大数据扎根真相人脉圈分类模型社会计算学

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教育数据挖掘研究综述——技术的视角

教育数据挖掘研究综述——技术的视角

全国计算机辅助教育学会第十六届学术年会

作者：江波邱飞岳李浩君浙江工业大学教育大数据研究中心

教育数据挖掘是一门新兴的多学科交叉研究领域,利用数据挖掘技术来发现教育数据背后的隐藏价值,以提高学习、教学和管理三方面的水平。首先,对教育数据挖掘的发展历程以及相关的国际会议、国际期刊、经典论文以及历年发表的论文数量进... 详细信息

教育数据挖掘是一门新兴的多学科交叉研究领域,利用数据挖掘技术来发现教育数据背后的隐藏价值,以提高学习、教学和管理三方面的水平。首先,对教育数据挖掘的发展历程以及相关的国际会议、国际期刊、经典论文以及历年发表的论文数量进行整理和总结。在此基础上,从技术的视角对教育数据挖掘的研究进展进行综述,着重对使用最多的预测、聚类、异常点监测、关联规则挖掘和社会网络分析等五类方法进行综述。最后,总结出教育数据挖掘

关键词：教育数据挖掘学习分析研究综述

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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图神经架构搜索综述

计算机学报 2023年第7期46卷 1532-1552页

作者：张子威王鑫朱文武清华大学计算机科学与技术系北京100084

图数据可以广泛建模事物之间的复杂关系.小到蛋白质中的分子与氨基酸结构,大到世界范围的物流与交通网络;从人类社会的社交网络,到信息空间的互联网,均可统一表示为图数据的形式.图数据中蕴藏着巨大的研究与应用价值.图神经网络是过去... 详细信息

图数据可以广泛建模事物之间的复杂关系.小到蛋白质中的分子与氨基酸结构,大到世界范围的物流与交通网络;从人类社会的社交网络,到信息空间的互联网,均可统一表示为图数据的形式.图数据中蕴藏着巨大的研究与应用价值.图神经网络是过去几年中图数据上进行机器学习的主要范式.通过在图数据的链接关系上重新定义神经网络架构并实现端到端的学习,图神经网络可以有效处理节点分类、链接预测、图分类等多种图数据分析与挖掘任务.然而,由于图数据的复杂性、图任务的多样性以及图神经网络的复杂程度,人工设计最优的图神经网络架构变得越来越困难,且无法适应开放变化环境.图神经架构搜索,旨在自动化设计针对特定数据集与任务的最优图神经网络架构,应运而生并逐渐受到了学术界和工业界的关注.在本文中,我们对图神经架构搜索这一快速发展的新兴领域进行综述.特别地,我们系统总结并梳理了目前已公开发表的四十余篇图神经架构搜索算法,并从搜索空间、搜索策略、模型性能评估策略以及其他特点对已有算法进行了全面的分类、对比与评述,并从实验上对上述算法进行了归纳.此外,我们还对近期的图神经架构搜索研究趋势进行了评述.最后,我们分享了对图神经架构搜索未来研究方向的看法.

关键词：图神经网络神经架构搜索图机器学习自动机器学习人工智能