数据挖掘集成技术研究综述

本文主要讨论数据挖掘中的集成问题。在分析数据挖掘的发展和特点的基础上。介绍了数据挖掘技术的集成思想和实现方法,内容包括数据挖掘方法集成;数据挖掘与数据库的集成;数据挖掘与数据仓库的集成;数据挖掘与人工智能;数据挖掘与其它相关软件技术的集成。     

长记忆下的风险度量及中国市场投资期限效应的实证分析

从可预测性的角度将风险定义为实际与预测结果的偏差，并利用收益序列的噪声对其进行度量。在此基础上，采用中国市场的数据对投资期限效应进行了研究，结果表明：不同抽样间隔的收益序列具有不同的相关性和风险收益特征；而且，上证综合指数和深圳综合指数收益的短期表现优于它们的长期表现，在一定程度上解释了中国股市的投机性。     

排放强度约束下的最优经济增长分析

视排放强度为政府据减排目标而设定的一个外生的标准,并将自然资源耗用和治污投入同时纳入到内生人力资本的模型框架,然后利用最优控制理论考察了长期经济增长的内在机制。模型结果显示,在排放强度下降速度满足一定的临界条件下,可持续的最优经济增长以及环境质量改善是能够实现的;在平衡增长路径上,排放强度下降率的提升将导致稳态增长率增加,并相应要求加强人力资本的积累;同时,自然资源的耗用速度必须低于人力资本的增长速度;另外,人力资本生产率、跨期替代弹性以及时间贴现率等也影响着长期经济增长。     

股权激励下家族企业职业经理人对非效率投资的影响

投资是维持企业持续经营和发展的基础,一直以来都是学术界研究的热点话题.作为民营企业的重要组成部分,我国家族企业经过40年的发展,目前进入代际传承的关键时刻,同时传统的家族管理模式已经显现出一定的弊端,向现代家族企业职业化转型已是一种必然趋势,选择职业经理人还是家族成员担任CEO对企业的投资行为具有重要的影响.本文以20...     

基于投资心理的证券投资认知风险度量

将投资心理（过度自信心理和自我归因偏差心理）纳入到证券投资风险的度量,提出了认知方差和认知下偏距的认知风险度量方法,并讨论了认知方差与传统风险度量方差的关系,认知下偏距与传统下偏距的关系。与标准的证券投资风险度量相比较,证券投资的认知风险度量更接近于现实的证券投资。     

矿山安全监管的公法思考

矿难是中国当前备受关注的社会问题.体制变动中的矿山安全监督管理体制虽然对事故多发起到了一定遏制作用,但在监管理念、行政组织和行为方式等方面仍存在主体意识不明、体制不畅、手段僵化等弊病,应从根本上实现由"管理"向"监管"的转变,在矿山领域确立相对独立的社会性安全管制模式.     

Efficient storage and retrieval of clustering results using relational database

The problem of how to efficiently store and query the clustering results was considered. Three different storage schemas for clustering results using relational database were proposed, namely, full schema (f-schema), partial schema (p-schema) and compressed schema (c-schema). At the same time, a classification for queries issued to the clustering results was also presented. Finally, we empirically studied the performance of proposed queries on different storage schemas. To our knowledge, this is the first work to address the problem.     

基于DBSCAN聚类算法的Web文本挖掘

Web文本聚类是文本挖掘的重要组成部分。该文章分析了Web文本挖掘的方法,通过比较现有的几种聚类算法之后,着重研究了一个基于DBSCAN的聚类算法．以及它在文本挖掘中的具体实现过程。     

基于模拟退火算法对K-means聚类算法的优化

K-means聚类算法是近年来数据挖掘学科的一个研究热点和重点,该算法是基于划分的聚类分析算法.目前这种算法在聚类分析中得到了广泛应用。本文将介绍K-means聚类算法的主要思想,及其优缺点。针对该算法经常陷入局部最优,以及对孤立点敏感等缺点,提出了一种基于模拟退火算法的方法对其进行优化,可以有效地防止该算法陷入局部最优的情况。     

数据挖掘中的隐私保护策略

本文首先分析了由于数据挖掘技术的出现而引发的隐私问题,接着在讨论传统的隐私保护方法的基础上给出了保护隐私的新策略,最后对进一步的研究工作提出了展望。