基于改进LDA的社会化标签主题识别方法

针对社会化标签中资源之间存在独立同分布特性,并且其对应的标签资源作为资源内容的特殊语义内容,提出一种联合特征词加权-LDA(Joint Feature Word Weighting-LDA)在资源内容和标签下联合主题识别方法,从而解决资源存在的独立同分布特性以及特征词采样等问题.首先建立评论及对应标签资源在信息熵相似度条件下的潜在关系,对该潜在关系使用随机游走方法获取各组资源和各组标签的权值系数,消除资源间的独立同分布.通过加权方法加权至每个资源的特征词,形成资源特征词和标签特征词的权重值系数.在此基础上构建联合特征词加权-LDA模型,通过迭代学习方法获取社会化标签资源的隐含主题知识.通过实验表明,提出的联合特征词加权-LDA相对于其他主题模型具有更好的主题识别效果.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

结合台阵策略的震相拾取深度学习方法

深度学习的突破性发展及其在地震学领域的初步应用,为有效处理和利用地震资料提供了可能.震相拾取是地震资料处理中的基础性工作,目前已经提出了很多基于深度学习的震相拾取方法,取得了很好的效果.但是,为了满足地震学研究中处理连续地震记录的需要,尚需对方法进行进一步的改进.本研究针对性地设计了结合台阵策略,单独识别P波和S波的长时窗震相拾取深度学习模型PP(phase picker)及其训练方式,提出了具有实用性的震相拾取方法APP(array-assisted phase picker).利用阿里余震AI捕捉大赛和Hi-net数据进行测试的结果表明,模型能够有效地在连续波形上拾取体波震相并具有很好的泛化能力.通过比较该模型与其他模型(较短时窗的模型和同时识别P波、S波的模型)的拾取效果,验证了模型设计的合理性.具体的测试样例显示,该方法能够正确地处理地震密集的波形数据并能避免典型噪声的影响.将该方法运用到内蒙古地区台网的观测数据中,检测到了人工目录中98.1%的地震,地震拾取总数为人工目录数的30倍,进一步表明本研究方法具有很好的实用性.     

网络口碑影响机制：信任的中介和性别及涉入度的调节

网络口碑和在线评论已经成为网上消费者获取产品信息的最重要来源，也是影响其做出购买决策的最关键因素。但是，现有的研究缺乏对网络口碑的影响机制和作用路径的深入探索。开拓性地引入消费者信任作为中介变量，并将性别和涉入度等消费者特征作为调节变量，构建研究模型。采用在线实践后进行问卷调查的方法收集数据，并用结构方程模型软件进行模型验证与假设检验。研究结果表明：① 在线评论的理性强度、评论数量以及消费者的信任倾向，显著积极影响其对在线评论的感知可信度，而感知可信度进而通过消费者对商家的认知信任和情感信任的中介作用，最终影响其在线购买意愿。② 相比女性消费者，评论数量对男性感知评论可信度的影响更大，并且感知可信度对男性情感信任的影响也更大；但是女性感知评论理性强度对其感知评论可信度的作用更强。③ 与高涉入度消费者相比，在线评论的理性强度对低涉入者感知评论可信度的影响更大，认知信任对低涉入者购买意愿的影响也更大。然而，评论数量对高涉入者感知评论可信度的作用更强。这些研究结果蕴含着丰富的管理启示。     

社交网络下基于个体技能的人力资源配置研究

针对社交网络人力资源的合理分配问题,本文提出了一个切实可行的包括分配机制与支付机制的人力资源配置拍卖方案.在这个方案中,雇主首先向社交网络提交其技能请求及报价;接着,社交网络分别利用人力资源配置拍卖方案中的分配机制和支付机制决定赢者及其支付费用.此外,本文从理论上证明了提出的机制同时满足个体理性、预算平衡、激励相容等良好的经济属性.最后,大量的模拟实验结果表明本文提出的人力资源配置方案可行有效,其具备良好的分配有效性以及较低的计算复杂性.     

国际外派人员知识转移的影响因素述评

知识转移对跨国公司总部和子公司整体竞争水平的提升具有重要意义,已成为研究新热点,但目前对知识转移个体层面的研究较为薄弱。通过构建外派人员知识转移的影响因素框架,从知识源、知识受体、知识特征、知识转移情景、社会网络等5个方面进行分析。研究表明,现有文献从信息网络视角对影响因素的研究较为丰富,但从社会网络视角以及对各种因素的交互作用的研究内容较少。最后,探讨了现有研究的局限和未来的研究方向。     

如何成长为高层次科技人才?——基于“双一流”建设高校校长的履历分析

探究高层次科技人才的成长路径与流动规律有助于正确、高效地培养和引进高层次科技人才。基于137位中国"双一流"建设高校校长的履历数据,通过利用统计手段与社会网络分析法对其成长规律进行实证研究。研究发现,高层次科技人才普遍拥有境外成长经历,但博士阶段的学习主要在国内完成;博士后经历并不是高层次科技人才的必备经历;高层次科技人才普遍拥有在政府和其他高校工作的经历,行政因素是影响其职业成长的重要因素;高层次科技人才主要围绕中国、美国、德国、日本和英国进行流动;美国是高层次科技人才境外流动的主要目的国家和中介国家。为此建议:①科技人员应避免过分追逐境外经历,要积累丰富的行政、教学与科研经验,切实提升综合能力与素质;②政府部门在行政任免时应遵循"选贤任能,人尽其才"原则,不断完善人才国际交流合作机制;③开发、成立专门的科技人才管理系统和部门,着手建设精细化管理的高层次科技人才数据库。     

一种面向IPv6的定制化路由备份机制

针对网络定制化能力和可靠路由问题，提出一种面向IPv6的定制化路由备份机制.该机制设计了路由定制化流程，使网络在满足多种应用差异化需求的基础上，考虑用户和网络服务提供商对网络的满意度最大化问题，并结合IPv6崭新的包头格式设计路由备份机制来增强网络的可靠性.仿真实验和性能分析表明，本机制通过二人博弈在选路由时均衡了用户和网络服务提供商的效用，使路由具备了定制化能力.在可靠性上，相比不存在定制的原IPv6路由，本机制在路由时间开销增加16.8%的基础上，预留了备份路径资源，使路由恢复响应时间缩短15%以上.     

"一带一路"中国地方性政策的文本量化研究

"一带一路"对世界经济及我国民生的发展和改善发挥了积极作用,自"一带一路"实施以来,中国多个相关省、自治区、直辖市围绕自身特点积极布局,发布了一系列地方性"一带一路"相关政策.文章基于关键词词频—逆文件频率(TF-IDF),对中国"一带一路"沿线各省、自治区、直辖市在2014—2020年颁布的"一带一路"相关的政策文本进行量化分析和研究,通过可视化关键词的地理分布和构建的关键词网络发现,社团内部地区间的政策相似性主要并不取决于权重较大的关键词,而是由更多较小权重关键词共同决定的.文章还利用显性比较优势(RCA)进一步量化了各地的政策关键词的显性差异,得出各省、自治区、直辖市在政策关注上具有不同侧重的结论.     

航班运行风险网络的传播与控制改进

为探究航班运行风险的产生、传播与控制过程, 首先统计华北区域航班运行数据共计76个风险节点。然后，采用偏秩相关系数构建风险网络, 再使用社团模块探测算法与三角最大滤波法验证网络适用性。并且, 提出一种适用于航班运行风险分析的SEIR(susceptible-infected-exposed-recovered)模型。根据动力学传播结果, 聚类定位网络传播中关键节点。最后, 采用前置预防与战术处置两类控制方案。计算结果表明，仅控制5个节点后, 感染峰值可降低18.44%, 峰值时间推后两个周期, 起降等重要操纵节点被感染次数平均下降11.74%。该方案在感染峰值、感染周期、重要节点感染3个方面的抑制效果均占优。以上结果证实, 所提方案可有效用于航班运行风险问题分析。