知识服务中的供需双边匹配模型

研究了基于多指标评价信息的知识供需双边匹配问题.通过评价信息的处理,给出了知识供需双方满意度的计算公式,在此基础上,以知识供需双方满意度和知识服务中介利益最大为目标,构建了多目标双边匹配优化模型;进一步地,运用基于隶属函数的加权和方法,将多目标优化模型转化为单目标优化模型,并通过求解优化模型得到双边匹配结果;最后,通过...     

匹配技术在家政服务中的应用与实现

本文针对家政服务行业中存在的难以考虑到雇主和家政服务人员双方在文化背景，行为方式、生活习惯及心理特点方面的差异与冲突以及匹配效率低下、满意程度不高等问题作了探索性研究，为家政服务提供了一种匹毫方式，井对相关技术及其实现方式进行了分析与阐述。     

基于主体满意一致性的双边匹配决策方法

针对匹配主体给出以序值为偏好序信息的双边匹配决策问题,根据满意度随序值递减的特征,将匹配主体的偏好序信息转化为满意度,再以匹配主体满意度和最大且匹配主体满意度差异最小为目标,建立匹配方案的优化模型,并用实例验证该匹配方法的可行性和有效性.     

两目标双边谈判的动态模型

在Ｂａｌａｋｒｉｓｈｎａｎ和Ｅｌｉａｓｈｂｅｒｇ基于社会心理学和行为科学所提出的单目标双边谈判的动态模型基础上，考虑到多目标谈判的特征，建立了两目标双边谈判的动态模型，并分析了它的性质，这种模型很容易扩展到多目标双边谈判问题。     

考虑偏好序且权重未知的群双边匹配决策

考虑匹配主体是群且成员权重未知,提出一种基于偏好序信息的群双边匹配决策方法.先给出群双边匹配、综合满意度等概念.使用极大极小离差法求出主体群的成员权重,并通过OWA算子进行集结、生成一方主体群对另一方主体群的综合满意度.以最大化双方主体群的综合满意度之和为目标,建立0~1单目标优化模型并对模型解法进行拓展,求解模型获得最优匹配方案.最后通过实例说明该方法的简单、有效性.     

论家政服务人员的权益保护

现阶段家政服务关系主要存在劳动法律关系和雇佣法律关系两种,前者对家政服务人员的立法已基本规范化,但后者的私人雇佣关系当中家政服务人员合法权益救济制度存在缺失。当前应当从明确家政服务人员人身权益保障、规定基本用工标准、强制签订书面合同和建立社会保险制度等方面逐步完善家政服务人员权益保护的相关立法。     

基于偏好序考虑主体心理行为的双边匹配方法

针对心理行为在双边匹配过程中容易被忽略或不能准确表示其产生速率先快后平缓趋势问题,根据偏好序与期望值进行合理分段,分析产生高兴、遗憾两种心理行为的情况,并考虑主体是否给出期望值结合心理行为的增长(下降)速率随着实际偏好与期望偏好差距变大而趋于平缓的这一特点,利用对数感知函数衡量心理行为得到心理感知值。对心理感知值进行归一化处理得到心理满意度,在此基础上,创建双目标匹配模型并通过求解该模型获得匹配方案。最后,与已有方法进行对比实验,分析说明该方法在提高匹配双方总体满意度上的有效性。     

基于双边匹配理论下的个性化职业指导模型研究

随着我国高等教育的大众化,毕业生如何适应市场需求,实现＂高质量＂就业成为高校就业指导工作面临的主要问题。同时,企业用人与学生需求的信息不对称也是影响就业的主要因素之一。因此该研究在结合经济学中的双边匹配理论模型的基础上,获取企业与大学生的就业＂敏感性偏好＂,并将职业指导的内容细分为宏观与微观两个维度,对微观维度的指导＂空白＂,提出个性化职业指导模型,试图为高校职业指导工作提供更具实际意义的参考依据。     

语义Web服务匹配模型的研究与实现

以Web服务为组织形式的软件服务以及不同区域的服务匹配已成为现代化网络的一种主流应用模式,通过现有的研究基础把零散的语义Web服务按照要求进行有效复合、相容组合,可以实现不同组织的业务集成．本文主要结合Web服务的本体语言OWL—S的三个层面,深入到每层的服务匹配、服务质量的研究,提出的语义Web服务多层次匹配模型,旨在实现Web服务从功能、行为和数据结构的匹配．     

关于河南家政服务产业化的社会学思考

家政服务的产业化,其内涵是指对家政服务的投入和产出要以市场运作为基本手段,以经济效益与社会效益的统一为主要价值目标指向,依靠社会政策的引导、专门的职业技能培训和先进传媒的推介,使这项日常生活领域内的全方位服务能达到满足社会公众需求的规模化、规范化和专业化经营的程度.为实现家政服务发展的这一理想目标,政府及其职能部门应采取制订切实可行的发展家政服务业的中长期社会规划、给予该行业的发展以各种政策支持、加大对该行业重要性的宣传教育及发展趋向的研究、加强从业人员队伍的建设等举措,去认真对待之.     

基于OWL本体和描述逻辑的Web服务匹配模型研究

在WWW世界中,为了获得更多的优质服务。必须提供一种高效的服务发现机制。而要进行有效的服务发现,需要提供一种合理的服务匹配模型及相应的匹配算法。在总结了传统的UDDI标准所存在缺陷的前提下。重点提出了一种Web服务匹配模型．该模型通过本体来增强服务描述语义,将本体与描述逻辑有机结合起来。克服了传统UDDI标准在语法级基于关键字搜索的缺陷．提高了服务匹配能力。讨论了匹配模型各模块的功能。同时提出了一种基于OWL的本体创建方法。     

上海郊区轨道站客流与站域出行活力匹配性研究

依据手机信令数据构建站域活力指标对站域人群出行强度与范围进行测度,针对站域活力与站点客流量的匹配差异性,利用象限法将上海郊区77个轨道站分为3类,即高活力高客流、高活力低客流、低活力低客流,分别占比38%、18%、44%。结合站域开发强度、轨道自身性质等多维属性构建多分类Logit模型,结果表明,相对于高活力高客流站点,高活力低客流站点主要分布于未直接穿越城市主城区的线路上,更需要提高轨道竞争力及地面公交与轨道的接驳水平、降低站域人群对小汽车的依赖度来提高客流;低活力低客流站点,主要分布于开发密度低的远郊,加强站域开发水平是提高站域活力与客流的关键。研究结果为超大和特大城市郊区轨道站点客流与站域活力两者协同发展机理提供参考。     

一种基于关联匹配度计算的语义Web服务匹配方法

在现有的语义Web服务匹配方法基础上加入服务语义关联匹配度计算,从而提出一种改进的语义服务匹配方法。该方法通过语义关联将一对一匹配淘汰的服务进行组合来实现一对多的服务匹配,在得到的候选服务和候选服务集中进一步计算Web服务的匹配度,经过匹配度的排序,得到最佳匹配度的服务。该方法避免了仅从单一接口参数上进行语义服务匹配,能在一定程度上提高匹配的效率,实现查准率、查全率和查询效率之间的有效平衡。     

谈谈污水泵的实用节能改造技术

随着网络上web服务数量的剧增,面对用户提交的一个服务请求,可能同时存在多个功能上与之相匹配的服务,而这些服务非功能性因素(如服务响应时间、可靠性等)可能存在很大的差异,因此,服务匹配的任务不仅仅是为用户找到一个可用的服务,而且应该对多个功能相似的服务加以区别,为用户找到一个性能最好的服务。为此本文改进了传统的web服务架构,引入了服务质量QOS作为衡量web服务非功能性因素的标准,建立了可扩展的QOS模型,提出基于此模型的QOS计算方法,通过对相似服务的QOS进行计算,能筛选出性能最好的服务返回给用户。     

基于期望差异模型的西安市国内游客满意度评价研究

运用扩展的期望差异模型,从旅游服务、旅游景点、旅游基础设施和旅游环境4方面分析了西安市国内游客满意度.得出5点结论：西安市旅游业发展水平整体较高,国内游客基本满意 西安市旅游软服务质量亟待提高,特别是从业人员素质和业务能力有待提高 西安市旅游景点门票价格偏高,与国内游客消费水平不相适应 西安市旅游景点解说系统不能充分解说和展示西安历史文化类旅游景点的内涵和价值 西安市文化娱乐设施落后,夜生活单调,已严重影响国内游客对西安的旅游满意度.提出5条对策：加强旅游从业人员的业务培训和职业道德教育,提高旅游服务质量和水平 规范门票价格管理,合理制定门票价格,进一步完善优惠年票制度 做好旅游交通线路整体规划,尽早开通市内旅游专线,改善游客乘车条件和乘车环境 积极建立具有西安特色的旅游景点解说系统,以生动活泼的形式传递历史文化信息 改善娱乐设施,丰富娱乐活动,让游客在娱乐中更深刻地体验西安市的历史文化魅力.     

服务业顾客满意度指数模型

在欧美顾客满意度指数模型的基础上,提出了一种简化的能在不同的服务行业中广泛使用的比较服务质量的顾客满意度指数模型。用SAS的CALIS程序对基于该模型的调查数据进行检验表明,模型的拟和性能良好。利用CALIS统计过程可以容易地得到的感知质量和感知价值(模型中的隐变量)与顾客满意度之间的路径系数,有助于服务企业了解顾客的偏好,以供改进服务提供策略的参考。     

制造网格中可参数化服务的匹配问题

针对制造网格中,通过部分可参数化服务的匹配来实现虚拟企业组建的问题,采用Petri网进行此类服务匹配的过程建模,并对匹配问题中的服务和请求作了形式化的描述,建立了此类服务匹配问题的一个数学模型。在此模型的基础上提出了服务匹配算法,进行不同匹配等级下的匹配规则设计,满足企业盟主不同的服务请求。仿真结果表明,该算法在解决可参数化服务的匹配问题时是可行的。     

天然食用色素的多元线性模型和神经网络模型的配色效果比较

天然食用色素应用广泛,三原色色素依其浓度可调配各种不同色调,传统配色方法高度依赖配色经验,生产效率低,误差大,产品质量稳定性差。基于吸收光谱匹配法,利用天然食用色素在混合时特征吸收峰保持不变的特性,在色素质量浓度和特征吸收峰的吸光度之间建立了多元线性和神经网络配色模型,通过误差对比分析,选择较优模型并进行试验验证。结果表明:神经网络模型的预测精度、稳定性均优于多元线性回归模型,其预测配方和原配方的色差在3以内,肉眼无法区分两者的差别,神经网络模型能更好地满足染色配色的要求。希望研究结果为天然食用色素的智能配色工艺提供理论依据。