嵌入式多标签分类算法的优化研究

多标签分类中如何有效处理具有许多实例和大量标签的大规模数据集、补偿训练集中缺失标签以及利用未标记实例改进预测性能等问题已成为重要研究方向。提出嵌入式多标签分类（EMC）算法,首先从伪实例参数化的高斯过程（GP）中提取两组随机变换来模拟特征向量、潜在空间表示向量和标签向量之间的非线性关系映射,其次引入一组辅助变量结合专家集成（EEOE）方法补偿缺失标签,最后利用未标记实例学习随机函数的平滑映射提高预测性能。仿真结果表明,与特征识别隐式标签空间编码的多标签分类（FaLE）算法和半监督低秩映射多标签分类（SLRM）算法相比,EMC算法优化了处理大规模数据集、补偿缺失标签及利用未标记数据的能力,从而提高了类标签的预测性能,且具有良好的可扩展性,训练时间短。     

AP 数据源融合算法构建基因调控网络

针对单一数据集构建基因调控网络算法数据量不足及构建网络结果不精确的问题, 提出一种基于能力与信任(AP)的数据源融合算法. 该算法将基因表达数据、 蛋白质相互作用数据和基序数据集, 分别通过控制与被控制双向数据流传输来分析和构建基因调控网络, 并与ReMoDiscovery,CLR和C3Net三种已开发模型在酵母全基因组网络构建结果的AUC值进行对比. 对比结果表明, 该算法在构建基因调控网络算法方面执行效率更高、 收敛性更强.     

MSVM在汶马高速公路隧道围岩分级中的应用

通过分析国内外的多种围岩分级方法,结合SVM理论与隧道开挖现场实际情况,建立一种快速、准确的隧道围岩分级方法。采用岩石坚硬程度、岩体完整程度、岩体结构、节理风化状况、地下水状况、嵌合程度和地应力状况作为隧道围岩分级评价指标。采用一对一法构建多类分类器,将大量经过专家修正过的隧道围岩分级数据作为多分类SVM的训练学习样本,采用高斯核函数进行计算,结合汶马高速公路隧道施工期围岩分级实践,建立了多分类SVM隧道围岩分级模型,实现不同条件下的围岩分类的合理识别。汶马高速公路隧道围岩分级实际应用表明,该模型能快速、较为准确地进行公路隧道围岩分级。     

基于潜在低秩图判别分析的高光谱分类

提出一种基于潜在低秩图判别分析（LatLGDA）算法,利用数据的自表示对数据的列表示系数矩阵和行表示系数矩阵同时施加低秩约束,得到保留数据结构的亲和矩阵,再与图嵌入模型相结合实现高光谱图像的流形降维并进行分类。与其他基于稀疏图或稀疏低秩图的高光谱特征提取算法相比,LatLGDA可利用数据的行信息弥补列信息的不足或缺失,对噪音的抗干扰能力更强;在真实数据集上的实验结果表明,LatLGDA算法具有较高的分类精度和运算效率,应用前景广阔。     

基于文本挖掘的重庆市旅游评价研究

随着旅游网络平台不断的普及,研究和评价旅游目的地已逐渐成为游客选择参考的重要依据;针对重庆旅游业快速发展的背景,选取重庆市5个热门景点——磁器口、洪崖洞、长江索道、武隆天生三桥和金佛山2015—2018年在携程旅行网、马蜂窝、百度旅游、美团网上的游客点评数据,利用文本挖掘法,分析游客对景点整体形象以及情感态度感知的共性和差异,建立模糊综合评价法对重庆旅游进行综合分析;结果发现:游客对于重庆旅游景点持一般满意态度,在商业化、排队时间长还有管理方面有很多意见,未来还有很大提升的空间,并进一步为提高服务水平、避免过度开发提出相关建议。     

中国省级政府数据开放政策量化研究

本文应用政策文本量化分析方法,从政策形式和政策内容两方面对当前省级政府数据开放政策进行了研究。研究发现,我国各省数据开放工作整体进展较为缓慢,在政策制定上依然处于摸索阶段,同时各部门合作较少,对开发数据价值重视不足,建议政府成立专门机构负责数据开放工作,完善考核机制,创新与社会主体的合作形式,最大程度发挥出政府开放数据的价值。     

基于产业关联度和聚类分析的中国油气资源城市分类研究

油气资源城市是资源型城市中的重要门类之一。已有关于油气资源城市的分类研究中,绝大多数是根据目标城市的油气资源所处的开发阶段及剩余可采储量情况来划分此类城市的类别,在实际运用中难以体现油气资源城市的产业位置。本文尝试运用产业关联度分析和凝聚型层次聚类分析,将国内油气资源城市的产业划分为油气开采业、油气化工产业、油气关联产业、油气无关产业等4 大类产业,并据此将国内16 座油气资源城市划分为油气生产型、油气化工型、油气关联型和去油气资源化4 种类型。结果显示,两类分类方法得到几乎相同的结果,优于传统的分类方法。     

基于数据挖掘的反信用卡套现方案设计与实现

信用卡套现是指持卡人通过正常合法手续(ATM或柜台)以外的其他手段,将信用额度内的资金以现金方式套取,同时不支付银行提现费用的行为.基于大量数据卡交易信息,将数据挖掘理论应用于信用卡反套现评估中,运用数据挖掘算法中的决策树、KNN模型实现对信用卡套现行为、套现客户的辨别.经过实验验证,模型具有良好的应用效果,能够优化银行反信用卡套现识别、提高银行工作效率.     

基于本体的电力系统异构数据查询机制

随着电力企业信息化进程的不断推进,大量信息管理系统被应用于各种业务中,造成这些系统间存在异构数据,难以共享,甚至还存在各种语义冲突,影响数据的挖掘和分析.为此,提出了一种利用本体技术对电力企业内部的异构数据源进行融合的综合查询机制,可以有效解决电力企业内部数据源的语法和语义异构问题,把来自于各部门的多个数据源进行整合,为数据分析系统提供统一的数据查询接口.实验表明,该机制能够有效消解异构数据源之间的语义冲突,为数据集成提供基础.     

大数据环境下管理科学领域相关问题探讨

近年来,"大数据"作为热门话题,在学术研究领域及日常媒体环境中均受到广泛关注。本文简述了大数据环境下的管理模式在公共管理、工商管理和管理工程这三个方面的体现,并列举了目前我国在电子商务、智慧农业、金融业、环境治理、文化产业、传统医学领域已经有较好发展的大数据应用案例。最后针对大数据环境下的管理创新所面临的问题,提出了一些发展的思路和思考,分析了基于大数据的管理模式创新发展趋势。