大数据赋能的C2B个性化定制决策范式

从消费者的个性化偏好入手,借助红领集团C2B个性化定制模式创新案例,构建个性化产品与大众化产品市场竞争博弈模型,分析大数据赋能的C2B个性化定制模式下消费者与厂商的决策范式.结果表明:消费者个性化偏好是大数据赋能的C2B个性化定制的决策源点;随着个性化偏好的增大,消费者选择定制个性化产品,既能充分满足自身的个性化需求,...     

上市公司股权再融资偏好与原因分析

上市公司存在股权再融资偏好,符合融资条件的上市公司大多不放弃再融资机会、股权融资的比重较大,且上市公司的资产负债率低于非上市公司。这一现象的发生必然有其内在原因,不仅从融资成本、融资风险和股权结构等微观角度,而且从我国股市制度的缺陷和债券市场发展缓慢等宏观角度,分析股权融资偏好的产生原因。由此预测我国上市公司股权的再融资偏好在股权分置改革后的若干年将继续存在。     

独领风骚的西藏卓舞

西藏第一座佛、法、僧俱足的桑耶寺坐落在多颇章村以西30公里处,桑耶寺的建设与其后佛法的弘扬有剪不断的关系。多颇章的意思是建在山沟口上的宫殿,也是和平解放之前多颇章庄园的名字。传说中,最初修建桑耶寺的时候,多颇章的卓舞就已经存在了。西藏的卓舞,有山南和日喀则两种风格。多颇章卓舞就是典型的山南风格。舞者所用的腰鼓鼓帮上拴有两条鼓带,一条围扎在表演者腰上,另一条围扎在表演者大腿根     

不确定QoS信息下的web服务选择方法研究

针对web服务选择中存在Qo S属性信息不确定性的问题,在分析Qo S属性描述的基础上,提出一种不确定Qo S信息下的web服务选择方法,该方法分别从区间型和模糊型两方面考虑不确定Qo S信息,基于有序加权平均(OWA)算子实现区间型Qo S属性的确定化,使用联系数分析和量化web服务的模糊Qo S属性,并在此基础上设计不确定Qo S下的web服务选择模型.实验结果证实该选择算法的有效性和可行性.     

融合用户标签相似度的矩阵分解算法

随着互联网时代的到来,推荐系统已经成为人们在网络上筛选资源的得力助手,传统推荐系统通过用户的评分信息来计算用户相似度并为用户进行资源的推荐,但仍存在冷启动、数据稀疏性等各种问题,极大地影响推荐质量.近年来,标签的出现带给推荐系统新的机遇,它能够具体准确地描述用户的兴趣偏好,使推荐系统可以通过标签属性来更准确地了解用户喜...     

公平偏好下分阶段风险投资的最优激励合约

考虑风险投资家与企业家的努力水平,基于委托代理理论构建企业家具有公平偏好心理的分阶段风险投资模型,求模型的子博弈精炼均衡解。分析研究表明,投资家倾向于用分阶段投资来降低风险并增加收益;合约分享比例、企业家努力水平都是公平偏好系数的增函数;投资家努力水平、第二阶段投资资金在公平偏好系数的一个临界值附近的单调性相反;企业家和投资家的最优努力水平分别是合约分享比例的增函数、减函数。     

用Lennard-Jones和Kihara位能模型预测真实流体的PVT性质

分别采用ＬｅｎｎａｒｄＪｏｎｅｓ（ＬＪ）和Ｋｉｈａｒａ位能模型并结合顺序解析法计算了径向分布函数,然后代入统计热力学所给出的严格理论状态方程来预测真实流体的ＰＶＴ性质。位能模型参数由纯流体的临界温度性质确定。计算结果表明,该方法可用于预测较宽广的压力、温度范围内的非极性和弱极性纯流体的ＰＶＴ性质。当分子尺寸小于正己烷时,近临界区除外,由ＬＪ模型预测的饱和液体体积的相对平均误差一般小于５％。对于分子尺寸更大的流体,需用三参数Ｋｉｈａｒａ位能模型来提高预测精度     

前脑特异性过表达NR2B基因对小鼠社会互动能力的影响

将2～3月龄实验小鼠分为前脑NR2B过表达的转基因雌性和雄性小鼠以及同窝野生对照雌性和雄性小鼠,进行社会互动能力测试,包括新环境中的社会互动能力测试、社会交往能力和社会新奇偏好测试.结果显示,前脑NR2B表达量的提高,对NR2B转基因小鼠在新环境中的社会互动能力和社会新奇偏好无影响.但是却使得雌性NR2B转基因小鼠的社会交往能力提高,但是对雄性NR2B转基因小鼠却无明显影响.这表明,NR2B在前脑过量表达会提高雌性小鼠的社会交往能力,但对于雄性小鼠社会行为没有明显影响.     

提供交通信息条件下的途中改道行为研究

针对我国城市快速道路先进出行者信息系统的宴例——上海城市快速路交通诱导系统，研究了提供交通信息条件下的途中改道行为．针对一块实地运行的中型图文混合型可变信息标志（VMS），采用偏好陈述调查法（stated preference survey）采集途中改道行为数据，采用离散选择分析方法分析数据，估计了描述途中改道行为的多元罗吉特模型．分析表明，交通信息会影响改道行为，不同的信息内容对改道行为影响是不同的（例如事故信息的影响较大），驾驶员的年龄、性别等个体属性也是影响改道行为的因素．最后，给出下一步研究设想．研究结果可为先进出行者信息系统的投资、运营和评价提供有力依据．     

融合动态兴趣偏好与特征信息的序列推荐

传统的序列推荐通常忽略用户和项目特征信息的重要性,且无法有效对动态的兴趣偏好进行建模.因此,提出融合动态兴趣与特征信息的序列推荐算法.该算法通过对目标项目进行动态兴趣建模,克服兴趣转移带来的影响;同时融合用户和项目特征信息模拟真实的用户行为以提高推荐的性能.首先,针对动态兴趣建模,采用辅助函数应用下一个行为监督上一个隐藏兴趣状态的学习,并采用带注意力机制的门控循环单元为不同的兴趣状态对目标影响程度赋予不同的权重;然后,针对用户和项目特征信息特征融合,采用平凡注意力机制为影响目标项目的特征赋予不同的权重,并通过多头注意力机制进行深层次的特征提取;最后,融合用户动态兴趣表示和用户项目特征表示输入到多层感知机.在Yelp和MovieLens-1M数据集上进行仿真实验,结果表明提出模型的性能比一些基线模型有较好的提升.