影响个人在线提供隐私信息意愿的实证研究

个人信息是个性化网络服务的主要依据, 然而各种网络风险使得用户心存疑虑, 拒绝提供个人信息或提供虚假信息. 为此, 从个人、网站和情境三方面的因素着手, 以已有研究成果为基础, 建立一个影响个人在线提供信息隐私意愿的模型, 并采用结构方程模型对理论模型和研究假设进行实证分析. 研究结果表明: 个人网络隐私顾虑会负向影响个人信息提供意愿, 而其信任倾向则通过影响用户对网站的信任进而对用户提供信息隐私意愿产生积极作用. 网站良好的声誉及网站安全控制和隐私政策在很大程度上通过建立用户信任进一步正向影响用户个人信息提供意愿. 此外, 用户提供个人信息隐私的意愿还受到用户对网站的有用性感知和信息敏感度的影响. 研究结果可以帮助网站制定更好的网站注册流程和顾客信息收集策略等, 从而更好地获得顾客的个人信息.     

金融科技视角下的计算实验金融建模

计算实验建模~1以其独特的"上帝视角",正广泛地影响着传统经济和金融学研究.伴随着大数据、人工智能等技术的兴起,计算实验建模与这些金融科技领域的基础支撑技术深度融合,共同推动金融科技不断突破.特别是,在大数据的本体论研究、计算实验模型校准、投资者行为建模、监管科技应用等方面,计算实验建模均展示出了与金融科技融合的独特优势.从大数据本体论考虑,计算实验是运用金融大数据本体论建模来刻画金融主体之间的关联关系和研究其因果关系的有效方法.从人工智能角度考虑,人工智能为个体的精细化建模和行为演化建模提供了基础,计算实验为算法交易提供了新的研究框架.从监管科技角度考虑,计算实验模型在发展过程中推动形成了"情景-应对"型风险管理新思想,从而为"监管科技"的发展提供支撑.本文认为,计算实验能够与金融科技的基础支撑技术相融合,为计算实验建模的发展和金融科技中监管创新提供重要推动力.     

模糊本体结构及基于NGD的隶属度确定

本体能够形式化地描述特定领域的概念、术语及关系,但不能表达模糊的信息.为此将模糊描述逻辑应用在本体构建中,提出一个5元组的模糊本体模型,由概念集、角色集、实例集、模糊断言集和模糊关系集构成.基于Tableaux算法思想并结合算例,给出模糊本体模型推理问题的求解方法.针对模糊本体模型的隶属度计算问题,结合Google搜索,利用标准化谷歌距离(normalized Google distance,NGD)演算法,以实时且完全在线处理的方式计算关键词的相关性,并最终转化为模糊本体中的隶属度.     

基于微博情感分析的电影票房预测研究

微博作为电子口碑的重要载体,极大影响了消费者的购买决策和商家的产品销售.为此,以新浪微博为平台,研究从微博中挖掘情感信息并利用这些信息对产品销售进行预测的方法.分析影响微博评论的因素,基于已构建的情感本体,建立微博中情感计算方法.然后在传统自回归模型的基础上融入情感因素,提出自回归情感预测模型用于产品销量的预测.对电影数据集进行了广泛地实验,分析参数选择,并与其它预测模型进行比较,实验证实我们提出的方法的有效性.