一对多交互式在线客户服务排队模型

以聊天工具为基础的在线客服大量取代了电话形式的传统客服。与电话客服不同，一个在线客服人员能同时为多个顾客提供交互式的服务，而传统的排队公式都是以一对一服务为基础推导的，无法直接用来计算在线客服的排队指标。分析了一对多交互模式下的排队特点，提出了该模式下的服务水平指标，构建了包含顾客层和消息层的双层排队模型，推导了系统平均客户数量、平均服务时间、平均等待回复时间等指标公式，最后进行了公式解析值的仿真验证。仿真结果表明，顾客平均服务时间和消息平均等待时间等指标能有效描述服务系统的排队状况，而本文提出的双层排队模型能准确计算一对多服务模式下的排队指标。     

负面在线评论及商家回复对顾客购买意愿的影响

从负面在线评论比例和失误严重性两个角度出发，通过引入归因理论、感知信任和商家回复等相关内容，探究负面在线评论对潜在顾客购买意愿影响机制和内部机理。对496份调查问卷所得数据进行统计分析，研究结果表明：负面在线评论比例和失误严重性都对潜在顾客购买意愿有显著的负向影响，且两者都通过影响失误的归属性归因、可控性归因、稳定性归因和感知信任影响潜在顾客购买意愿；在负面在线评论比例与失误严重性不同的情况下，商家应采取不同的回复策略实现节约成本与减小损失的目的。     

同城即时配送问题基于多预测场景的在线调度

同城即时配送是随现代电子商务而产生的新问题,该问题呈现出极强的动态性与求解时间的紧迫性,并具有商户与顾客一对多的关系、车辆需要多次往返商户取货、货物取送有时效要求等诸多新特征,无法依赖现有研究而求解.针对这一问题,建立了基于多预测场景的在线优化调度方法,将带有预测订单的多个场景整合到路线规划过程,通过每个场景的方案计算,以及多场景方案的整合,得到了车辆赖以运行的集成方案,提高了调度方案面对未来不确定需求的适应性;所建立的调度系统在新订单进入时立即响应,在系统闲置时则采用大邻域搜索技术不断优化未完成的任务方案.最后,在具有200～300个日订单的大连市某同城即时配送公司的真实数据上,验证了在线调度方法的有效性和可行性.     

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.     

多中心治理模式下的网络舆情应对--基于服务型政府建构的逻辑

网络舆情是当前转型社会、民主社会和虚拟社会叠加作用下的产物。在社会治道变革以及多中心治理模式得以确立的背景之下，网络舆情这一社会现象也出现了新的演进趋势。工具理性与价值理性主导了网络舆情发展演变的双重向度，使其产生出两种截然不同的社会影响。就网络舆情的产生根源来看，主要来自于社会治道变革的内在感召、反向社会情绪的释放发泄、多元网络文化的深度催化和网络社交领域的繁荣兴盛。因此，应摒弃传统社会管理模式下对网络舆情的研判思维，通过多中心治理模式下的理念变革，强化大数据背景下的数字化治理，完善多中心治理秩序，促进国家与公民社会关系的再平衡等途径，从构建服务型政府的视角出发，科学地加以应对和利用。     

考虑等待时间的网约车与出租车均衡定价研究

针对网约车和出租车的出行服务竞争,用等待时间刻画影响需求的服务质量,考虑网约车服务质量高于/低于出租车服务质量两种情景,探讨两种服务共存的条件及均衡定价策略.研究结果表明:当总网络外部性为正时,两种服务需较高差异化才能实现共存;而当总网络外部性为负时,无需其他条件约束,两种服务皆可共存.通过算例分析,分析了网约车服务等待时间对消费者剩余的影响以及参数对两种服务共存条件的影响.此外,借鉴参照依赖理论描述出租车司机在竞争市场中的获利感知,提出基于服务质量差异的网约车管制措施.研究结论为网约车服务定价和监管策略提供了一定的管理启示.     

干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法

针对利用雷达侦察信号进行干扰效果在线评估时参数冗余、信号变化程度判别不清的问题,提出雷达干扰效果在线评估参数筛选与特征表示方法。对多功能海上雷达信号,利用信息熵筛选剧烈变化参数,通过盒维数和皮尔逊相关系数提取信号变化特征,结合支持向量机实现对未知威胁的干扰效果在线评估。仿真实验表明,当信号参数偏离误差小于10%时,新方法的评估准确率高于92%,显著提高了雷达干扰效果在线评估的可靠性。     

管廊复杂网格参数化算法及其大规模在线渲染

随着WebBIM(Web Building Information Modeling)技术的大力发展,建筑模型的复杂度与构件数量呈几何倍数增长,其中管廊复杂网格是影响模型轻量化和在线渲染速率的一个关键性问题。为有效减少管廊复杂网格模型的数据量及复杂度,针对一般圆柱体形管廊,复杂网格的弯管管廊模型及中空管廊网格模型,提出了一套轻量级参数化算法。该算法对场景中的管廊模型进行参数化重绘并辅助以多细节层次等视觉优化手段,以减轻WebBIM场景中的管廊模型渲染负担,其在拥有大量管廊模型的场景中应用成功,具有较强的工程实践意义。     

基于背景重建的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像异常检测中背景信息与异常目标信息难以有效区分,背景预测精度不佳的问题,提出一种新的基于背景重建的高光谱图像异常检测算法。通过字典学习方法获取高光谱图像背景光谱字典,并利用该字典对待检测图像进行稀疏重建,得到预测背景图像。将预测背景图像与原始图像做差后得到残差图像,进而利用局部RX检测算法对残差图像进行遍历,实现异常目标检测。通过对真实高光谱图像场景进行实验,证明了算法的有效性。     

基于可接受性标准的复杂产品仿真系统在线评估框架

针对当前复杂仿真系统评估的滞后性问题,提出了基于可接受性标准(Acceptability Criteria,AC)的仿真在线评估方法。通过定性和定量AC到指标的映射模型来建立评估指标体系;引入指标集和评估函数,提出了仿真评估流程有限自动机七元组模型,给出仿真流程到评估自动机的映射关系和基于数据驱动的状态转移机制,实现评估过程自动化执行过程;基于上述成果设计了在线评估工具,通过案例验证了在线评估方法的有效性,表明该方法能够有效解决仿真系统评估滞后性问题。