基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型

协同过滤推荐是目前个性化推荐系统中使用最为广泛的方法.然而,传统协同过滤推荐一方面仅根据用户对项目的评分来判断用户之间是否存在共同喜好具有一定的片面性,因而降低了近邻搜索的质量;另一方面忽略了不同情境对用户偏好影响的差异性,进而影响了个性化推荐的效果.为此,提出一种基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型.首先,在模型中采用信息熵理论分析不同情境对用户偏好产生影响的重要程度,并结合用户-商品评分和用户对商品属性的偏好来搜索近邻用户;在此基础上,将情境重要度的权重引入到协同过滤推荐的生成过程中进而产生推荐结果.通过MovieLens数据集对该模型和其它两种协同过滤推荐进行比较的结果表明:本模型具有较低的平均误差,进而表明了考虑情境化用户偏好的协同过滤可明显改善个性化推荐的质量.     

Arena与HLA／RTI互连方法研究

Arena与HLA/RTI的互连问题本质上属于商业仿真软件包与HLA的互操作问题.根据互操作性参考模型IRM I层次互连的需求,在比较Arena RT模型及HLA联邦成员的执行流程的基础上,提出了将Arena模型连入HLA/RTI的通用方法,设计了适配器架构、接口及其与Arena模型和RTI的交互流程.实验结果表明了本方法在数据传输和时间同步方面的正确性.     

客户特征影响信用卡业务盈利水平的结构方程模型

随着我国信用卡产业快速发展,如何实现盈利已成为商业银行迫切需要解决的问题。利用商业银行实际经营数据,构建了客户特征对信用卡业务盈利水平影响的结构方程模型,研究了复杂客户特征共同作用于信用卡业务盈利水平的影响路径及程度。研究发现:相比人口统计特征,客户消费行为特征对信用卡业务盈利水平的影响效应更大,客户的年龄、教育程度、收入等6个显著影响信用卡使用的变量对信用卡业务盈利水平的影响不显著;客户的性别、所属地区发展水平等6个变量对信用卡业务盈利水平有显著影响。结果表明,商业银行要想实现盈利,必须摒弃传统观念中对好客户的定义,抓住影响盈利的客户特征关键因素,精准定位高盈利客户,提高客户整体盈利贡献。     

基于Agent的网站促销下消费者行为仿真研究

应用Agent建模与仿真方法研究网站促销条件下的消费者购买行为特性. 在分析了网络购物环境下消费者行为影响因素的基础上,建立了消费者、网站、情境行为模型. 在问卷调查基础上设计了消费者的偏好规则及购买决策规则,以此构建了分析不同促销策略、促销情境的情况下不同消费者购买决策行为的Agent仿真模型,并用REPAST 实现了该模型. 仿真结果显示了有无促销策略对不同性别、年龄、收入、促销情境条件的消费者购买率变化情况. 研究表明,该模型可通过消费者购买行为的涌现现象来分析、预测不同情境下不同促销策略的影响效果.     

散料港口物流系统的规划,综合评价及决策系统

研究了散料港口物流系统模拟技术及综合评价方法，建立了系统的模拟模型、系统综合评价指标体系，开发出用于散料港口物流系统规划设计、模拟分析、综合评价的决策支持系统、结果表明，该系统具有良好的决策可信度。     

保税港区运作系统的仿真建模

针对保税港区的海关监管、交通以及物流系统的运作过程，提出建立系统仿真模型的方法。首先，对保税港区运营系统中的海关监管及实体类型、码头及场站作业、交通网络、物流过程以及系统运行的主要影响因素进行了分析；其次，在海关监管的条件下，从物流和交通两个角度入手建立了保税港区运作的离散事件系统仿真模型；最后，通过实例研究分析了系统的瓶颈因素，验证了模型的有效性。     

基于仿真优化的集装箱堆场大门系统规划研究

运用仿真优化方法对集装箱堆场大门系统规划问题进行了研究。建立了大门系统规划问题的数学模型，规划目标是在满足系统作业要求的前提下最小化大门系统的建设费用；根据系统作业中存在的不确定性、随机性活动的特点，建立了大门作业系统的离散事件仿真模型，并运用仿真模型与启发式算法相融合的仿真优化方法进行求解；运用案例分析验证了该方法的有效性，同时进行了敏感性分析。     

保税港区运作系统规划的VR仿真建模与实现

保税港区的交通过程与港区内外的物流过程、海关监管过程有极强的关联性。针对现行VR仿真系统的演示功能强而业务分析功能弱的问题,提出了一种将其与流程分析仿真系统相结合的方法以提高VR系统展示效果的可信度。交通过程VR仿真模型采用UC-win/Road仿真软件开发,物流作业过程模型采用ARENA仿真软件开发,通过开发数据接口实现两种相异仿真系统的集成。实际案例应用表明,该系统即具有逼真的方案演示效果又具有较高的业务分析信赖度。     

基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化

重大灾难的灾后恢复一般分为应急恢复阶段和全面恢复阶段,前者面临时间、资金、资源有限等多重困难.传统交通网络灾后恢复研究缺乏结合应急恢复阶段特点的针对性研究.为此,提出一种基于弹复性的交通网络应急恢复阶段策略优化模型.首先,提出两个弹复性度量指标,分别从网络性能恢复速度和累计损失两方面度量弹复性.然后,针对应急恢复阶段,同时考虑上层系统弹复性和下层用户行为的交互,建立交通网络恢复策略双层优化模型.结合并行机调度问题算法和用户均衡配流问题算法,设计一种特殊的交互式双层算法.最后,通过案例验证了模型有效性,表明模型和算法能根据资源、资金、恢复目标、决策者偏好等因素,有效求解大规模交通网络应急恢复阶段的最优恢复策略.     

提箱作业优化问题的嵌套启发式算法

针对集装箱堆场进口集装箱的提箱作业计划问题,建立了以作业总成本最小为目标的多阶段决策优化模型,构造了内外嵌套两层结构的优化算法,内层算法实现最短路径搜索子模型,外层算法实现倒箱策略优化子模型.对内外层优化算法,设计了基于启发式A*与GA算法分别组合的4种方案.实例分析表明:各算法组合方案具有相同的有效性,当问题规模较小时,A* A*较好,但问题规模增大时,GA GA较好.