基于ELECTRE排序的投资组合策略研究

为改进ELECTRE II多准则决策模型,将其应用于金融投资领域。通过引入净优势值概念,实现ELECTRE II模型的完全排序,以沪深300成份股为样本,精选财务指标作为评价因子,并通过修正Simos过程确定因子权重,构建股票投资组合。经比较和统计检验,策略具有显著的分层效应,排序靠前分位的股票组合收益率和夏普比率都显著优于沪深300指数。     

重加工具有退化与学习现象的单机批排序问题

本文对同一台机器下次品工件可重加工生产的问题进行研究。工件要求成批加工,每批包括连续加工的两个子批。第一子批的工件加工后,一部分工件是按照要求得到的优良品,另一部分工件是次品。次品的工件接着在第二子批重加工,而次品工件在等待重加工时会产生退化与学习现象,加工完成后得到的工件是优良品。同一子批的工件同时完工,工件的完工时间是该子批中最后一个工件的完工时间。假设每批生产的工件次品率是相同的。每一批工件开始加工和重加工时都有安装时间。目标函数是使总安装时间,重加工和库存持续费用最小,并且优良品工件的需求得到满足。对于该问题的一般情形给出了动态规划算法。接着当批工件的完工时间和批的规模满足一致关系,给出多项时间算法。
     

浅析高校图书馆新书推荐工作

作为重要信息传播地的高校图书馆应肩负责任和使命,利用新书推荐工作对读者阅读进行引导。本文通过阐述新书推荐的概念和意义,提出新书推荐工作的原则和方法,针对高校图书馆新书推荐工作中出现的一些问题,提出几点改进和创新的措施。     

多方参与政府绩效评价的模式、方法及求解

针对由多方参与的政府绩效评价问题,首先对绩效评价的基本模式进行了探讨,在此基础上,分析了由各类参与者提供的多结构评价信息的处理问题,提出了适用于多方参与的政府绩效评价的信息处理模式及求解方法。在该方法中,首先按评价参与者的身份特征对其进行归类,并将同一类别中的评价信息按综合评价流程进行链接,最终形成由多条信息流构成的信息集成框架;然后,采用随机模拟仿真的方法对信息集成框架进行整体求解,得到各被评价对象之间优劣比较的优胜度矩阵,在此基础上推导出被评价对象之间带有概率特征的可能性排序;最后,采用模拟案例的方式对该方法的应用进行了说明。     

音乐推荐系统中的用户冷启动问题

利用新用户使用音乐时的上下文环境信息来解决冷启动问题.当用户播放音乐时，提取用户当时场景的时间、天气、状态等信息，利用这些信息构建决策树分类模型.当新用户使用音乐推荐系统时，提取当前情景的上下文信息，根据决策树分支和上下文信息判断新用户的兴趣，向新用户推荐音乐.实验结果表明，当采用上下文相关音乐推荐算法，推荐数目不超过6项时，新用户对推荐结果的满意度超过TopN算法.     

基于信息挖掘的相对优势度的区间数排序

对已有的可能度及相对优势度进行了分析,指出了它们的不足.考虑到两数在不同的待排序数组中的大小比较程度是不同的,通过挖掘待排序区间数所蕴含的信息,给出了一种新的比较区间数大小的相对优势度的定义.分析表明,该公式具有传递性、互补性等诸多良好的性质.在此基础上对区间数进行排序,该排序方法适用于所有的待排序区间数组的排序.最后利用实例说明本文的排序方法.     

基于primal RankRLS方法的本体映射算法

本体映射作为实现多本体间相互操作的重要手段,已广泛应用于诸多领域.应用原始RankRLS算法,将多本体图映射到实数轴,由此将本体图中每个顶点都映射成实数.通过比较两概念对应实数间的差值得到本体映射.实验表明,该算法有较高的效率.     

基于Hadoop的分布式智能推荐系统

通过对云计算平台相关技术的分析研究,结合目前智能推荐系统的应用情况,采用Hadoop、Mahout、Sqoop以及Oozie等云计算相关技术构建一个海量数据智能推荐系统。与传统的数据存储处理相比,可以提高资源的利用率,降低成本,同时也保证了速度。     

浅谈初中班主任的班级管理工作

初中学生正值青春期，表现出叛逆、冲动的特点。他们看似什么都懂，其实他们自控能力差，尚未建立起清晰而正确的人生观，没有明确的人生目标。这就需要初中班主任对他们耐心地进行教育，给予他们润物细无声地关爱。班主任与各科任教师及家长要有效沟通、密切配合，共同教育学生，让学生真正得到全面发展。