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双层社会网络上的舆情传播动力学分析

系统工程理论与实践 2017年第10期37卷 2672-2679页

作者：李丹丹马静南京航空航天大学经济与管理学院

本文构建了由线上社交网络和线下物理接触网络构成的双层社会网络模型,通过理论分析计算出稳态时的舆情传播者比例,得到双层社会网络上的舆情传播阈值大于单层线上网络舆情传播阈值,而小于单层线下网络舆情传播阈值.仿真实验结果表明,... 详细信息

本文构建了由线上社交网络和线下物理接触网络构成的双层社会网络模型,通过理论分析计算出稳态时的舆情传播者比例,得到双层社会网络上的舆情传播阈值大于单层线上网络舆情传播阈值,而小于单层线下网络舆情传播阈值.仿真实验结果表明,在线社交网络能够扩大舆情传播范围、加快舆情传播速度.各层子网的传播率对另一层网络中传播者比例几乎没有影响.此外,来自于线下网络的传播者转移率对舆情传播过程的影响作用小于来自于线上网络的传播者转移率.

关键词：舆情传播在线社会网络物理接触网络传播动力学

部分权重信息且对方案有偏好的灰色关联决策法

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系统工程与电子技术 2007年第11期29卷 1868-1871页

作者：陈孝新刘思峰南京航空航天大学经济管理学院

以灰色系统理论的思想和方法为基础,探讨了决策方案的属性值为区间灰数、属性权重部分已知和决策者对方案有偏好的灰色决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的方法与算法。运用分析技巧,构建了基于区间灰数相离度的灰色区间关联系数公... 详细信息

以灰色系统理论的思想和方法为基础,探讨了决策方案的属性值为区间灰数、属性权重部分已知和决策者对方案有偏好的灰色决策问题,提出了解决这种灰色决策问题的方法与算法。运用分析技巧,构建了基于区间灰数相离度的灰色区间关联系数公式和灰色区间相对关联系数公式。该决策方法既利用了客观信息,又尽可能地满足决策者的主观愿望,也避免了在某些准则下去求出属性权重真值的估计值,并且计算易于在计算机上实现。实例分析说明了所提出的灰色关联决策方法的合理性及其算法的有效性。

关键词：灰色系统理论区间灰数灰色关联度决策

区间信息下的大规模群体DEMATEL决策方法

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系统工程理论与实践 2021年第6期41卷 1585-1597页

作者：王伟明徐海燕朱建军南京航空航天大学经济与管理学院南京211106

针对现有区间数DEMATEL决策方法大多适用于中小规模群体,且未考虑区间数具有正态分布特征的情况,提出一种新的区间信息下的大规模群体DEMATEL决策方法.首先,给出一种群体区间数DEMATEL矩阵的聚类方法,并对大规模群体DEMATEL评分进行分组... 详细信息

针对现有区间数DEMATEL决策方法大多适用于中小规模群体,且未考虑区间数具有正态分布特征的情况,提出一种新的区间信息下的大规模群体DEMATEL决策方法.首先,给出一种群体区间数DEMATEL矩阵的聚类方法,并对大规模群体DEMATEL评分进行分组;其次,在三维区间密度算子的基础上,对大规模群体DEMATEL评分进行集结;最后,提出一种改进的基于区间数DEMATEL的指标权重确定方法,并进行多属性决策.文末通过一个算例验证了所提方法的有效性与合理性.算例分析表明,该方法不仅能够较好解决具有正态分布特征的区间数DEMATEL决策问题,还能够充分考虑大规模群体决策的共识度,因此使得决策结果更为客观合理且更为可靠.

关键词：多属性决策大规模群体DEMATEL 三维区间密度算子正态分布

基于Orness测度的多阶段不确定语言信息优化集结

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系统工程理论与实践 2013年第11期33卷 2866-2873页

作者：郝晶晶朱建军刘思峰南京航空航天大学经济与管理学院南京211106

研究不确定情境下多阶段语言信息的集结问题.建立了多阶段不确定语言信息集结的TOPSIS分析框架,以贴近度思想表征各方案单阶段绩效;基于决策矩阵信息和Orness测度约束,建立以相邻阶段方案的综合贴近度离差和最小为优化目标的阶段权重确... 详细信息

研究不确定情境下多阶段语言信息的集结问题.建立了多阶段不确定语言信息集结的TOPSIS分析框架,以贴近度思想表征各方案单阶段绩效;基于决策矩阵信息和Orness测度约束,建立以相邻阶段方案的综合贴近度离差和最小为优化目标的阶段权重确定模型,考虑了主观偏好和方案决策信息对阶段权重的综合影响;设计各方案贴近度范围分布估算模型,解决多阶段决策过程中的决策风险问题;建立了Orness测度的参数灵敏度分析模型,探讨不同取值范围对方案多阶段优选排序的影响.算例说明了方法的应用步骤和可行性.

关键词：多阶段决策不确定语言信息综合贴近度 Orness参数权重优化模型

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基于案例分析的语言信息灰靶决策分类模型

系统工程理论与实践 2013年第12期33卷 3172-3181页

作者：王翯华朱建军方志耕南京航空航天大学经济与管理学院南京210016

针对不确定情形下的分类问题,研究了基于语言案例的多属性决策分类方法.根据灰靶决策过程靶心设置的逆序问题,提出了靶心设置的改进方法;基于自然语言和模糊数的对应关系,提出了语言靶心距测度方法;以案例符合度最大为目标,考虑靶心距... 详细信息

针对不确定情形下的分类问题,研究了基于语言案例的多属性决策分类方法.根据灰靶决策过程靶心设置的逆序问题,提出了靶心设置的改进方法;基于自然语言和模糊数的对应关系,提出了语言靶心距测度方法;以案例符合度最大为目标,考虑靶心距分类临界值约束和决策者对指标权重约束,建立了基于模糊靶心距离的分类模型,可以解决语言评价信息下的样本分类问题.算例洗明了方法的应用步骤和可行性.

关键词：多属性决策灰靶语言分类案例分析

数字基础设施建设能促进劳动力就业吗?——来自“宽带中国”试点政策的证据

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系统工程理论与实践 2024年第1期44卷 190-206页

作者：杨冕刘萧萧李振冉武汉大学经济与管理学院武汉430072 南京航空航天大学经济与管理学院南京211106

数字基础设施是网络强国和制造强国建设的重要基础,更是新时代中国社会经济发展的战略性公共资源.在此背景下,本文着重关注中国数字基础设施建设对城市劳动力就业的影响及其作用机制.通过将“宽带中国”试点政策视为一项准自然实验,本... 详细信息

数字基础设施是网络强国和制造强国建设的重要基础,更是新时代中国社会经济发展的战略性公共资源.在此背景下,本文着重关注中国数字基础设施建设对城市劳动力就业的影响及其作用机制.通过将“宽带中国”试点政策视为一项准自然实验,本文基于2007–2019年中国285个地级及以上城市的面板数据,使用多时点双重差分模型(DID)深入考察了数字基础设施建设影响劳动力就业的直接效应与作用机制.研究发现:使用“宽带中国”试点政策表征的数字基础设施建设能够显著提升试点城市的劳动力就业水平,这一结论在经多种稳健性检验和异质性分析之后依然成立.机制检验发现,数字基础设施建设通过产业结构优化效应、人力资本投资效应和劳动力配置扭曲缓解效应提升了劳动力就业水平.“宽带中国”试点政策对劳动力就业的促进效应在行政等级更高、地理位置更好的城市以及高技能劳动力中表现的更加明显.本文的研究结论对促进“数字中国”建设和劳动力高质量就业具有重要的政策启示.

关键词：数字基础设施建设 “宽带中国”试点政策多时点双重差分模型劳动力就业

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缓冲算子是否新信息优先的判别方法

系统工程理论与实践 2015年第4期35卷 991-996页

作者：吴利丰刘思峰姚立根南京航空航天大学经济与管理学院南京210016 河北工程大学经济管理学院邯郸056038

考虑到新信息优先原理在灰色系统理论中的重要性,本文提出一种判别缓冲算子是否新信息优先的方法.利用线性最小二乘问题的扰动理论证明了常用的强化缓冲算子未能体现新数据的优先性,反而体现了老数据的优先性.即在扰动相等的情况下,越... 详细信息

考虑到新信息优先原理在灰色系统理论中的重要性,本文提出一种判别缓冲算子是否新信息优先的方法.利用线性最小二乘问题的扰动理论证明了常用的强化缓冲算子未能体现新数据的优先性,反而体现了老数据的优先性.即在扰动相等的情况下,越新的数据发生扰动,参数估计值的扰动界越小;越老的数据发生扰动,参数估计值的扰动界越大.实例表明了本判别方法的实用性.

关键词：灰色系统缓冲算子新信息优先原理判别方法

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含Caputo型分数阶导数的灰色预测模型

系统工程理论与实践 2015年第5期35卷 1311-1316页

作者：吴利丰刘思峰姚立根南京航空航天大学经济与管理学院南京210016 河北工程大学经济管理学院邯郸056038

针对缺乏统计规律的小样本预测系统,如何挖掘其发展规律,一直是学术界的难点.本文依据分数阶微积分理论,将整数阶导数灰色模型推广到分数阶导数灰色模型,并从是否满足新信息优先原理、初值利用情况、还原误差大小和稳定性等方面说明了... 详细信息

针对缺乏统计规律的小样本预测系统,如何挖掘其发展规律,一直是学术界的难点.本文依据分数阶微积分理论,将整数阶导数灰色模型推广到分数阶导数灰色模型,并从是否满足新信息优先原理、初值利用情况、还原误差大小和稳定性等方面说明了新模型的优势,以期用Caputo型分数阶导数的记忆性描述小样本预测系统.实例表明含有Caputo型分数阶导数的灰色预测模型的有效性与实用性.

关键词：灰色系统新信息优先原理初值影响分数阶导数

基于文档主题结构和词图迭代的关键词抽取方法研究

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数据分析与知识发现 2019年第8期3卷 68-76页

作者：孙明珠马静钱玲飞南京航空航天大学经济与管理学院

【目的】利用主题模型得到文本主题信息,将主题信息融入TextRank模型对其进行改进,提升文本关键词自动抽取的准确率和召回率。【方法】利用LDA对文档集进行主题建模,得到候选关键词的主题词分布和文档主题分布;结合候选关键词主题分布... 详细信息

【目的】利用主题模型得到文本主题信息,将主题信息融入TextRank模型对其进行改进,提升文本关键词自动抽取的准确率和召回率。【方法】利用LDA对文档集进行主题建模,得到候选关键词的主题词分布和文档主题分布;结合候选关键词主题分布特征计算节点权重,加权文档–主题概率分布和主题–词概率分布特征作为节点的随机跳转概率;构建新的转移矩阵进行词图迭代,得到改进后的TextRank模型。【结果】采集南方周末网站1 559篇新闻文章进行实验。结果表明,本文模型的关键词抽取效果明显优于原始TextRank和TF-IDF模型;当抽取关键词个数为3时,本模型准确率比原始TextRank模型的准确率提升4.7%,比TF-IDF提升6.5%。【局限】融合算法的计算复杂度增加。【结论】融合主题信息的TextRank算法能够使关键词自动抽取效果更加显著。

关键词：关键词抽取 TextRank LDA 图模型