基于回归树与衰减函数的在线负面口碑影响力预测

影响力预测是企业在线负面口碑处理的关键环节.论文通过综合考虑信息发布者特征和信息内容特征两个维度形成特征空间,采用影响力衰减函数描述负面口碑影响力的多变趋势,提出了一种基于回归树与衰减函数的IMM-RTDF模型来预测在线负面口碑的影响力.实验结果表明,考虑信息内容特征有助于提高预测精度,同时发现用不同的衰减函数能更好地描述异质负面口碑影响力的变化趋势,进而能提高模型性能.基于此方法的在线负面口碑处理策略为企业进行客户关系管理和资源配置提供了决策支持.     

无线传感网络改进的最小生成树算法

机场噪声检测是近些年来一直困扰我们的一个难题,其中一个关键点是如何解决最小连通覆盖集问题,目前国外解决该问题新的方法有集中式近似算法、令牌驱动、圆周覆盖等,国内有DVC算法、重构Voronoi划分等.研究了在同时满足网络的覆盖性与连通性的前提下,如何选择最少数目工作节点的问题,为得到已知机场区域的最小连通覆盖集,在集中式近似算法的基础上,提出一种改进的最小生成树算法,用来确保该覆盖集连通所需的辅助节点,最后通过实验对设计的算法性能进行评估.     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列，根据非线性协整的定义，利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法，对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究，设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究，在协整关系类型判断的基础上，实现了小样本非线性协整关系的检验，建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型，并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法，刻画了小样本系统的非线性协整关系，所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果，能够有效地预测小样本非线性系统.     

一种改进型的B+树在文件管理中的应用

文件管理是操作系统和数据库的重要组成部分.B-树和B+树在这方面有着重要的应用,但并不总适合海量数据的访问尤其在大型数据库中,因此希望改进B+树.首先制定叶子节点和目录节点的文件个数的调整规则,以达到较好的平衡;然后选择恰当的叶子节点中的文件个数m和目录节点中的目录项数n,使文件访问时间最少;最后实验证明较之简单使用B+树作为文件管理的算法具有良好的性能.为解决大型数据的文件管理提供了新的思路.     

关于λ-修改的Wiener指数

令（n，△）是具有n个顶点，最大度为△的树的全体．1．△（n）是具有n个顶点且每个顶点的度是1或△的树的全体．对于任意λ≠0，本文分别在（n，△）和。1.△（n）中确定了具有最大的五一修改的Wjener指数的极值图．     

山东省第三产业与城市化关系的实证研究

山东省第三产业比重及城市化水平偏低,第三产业的发展对城市化的推动作用明显,滞后的城市化水平限制了第三产业的成长空间。基于协整理论的实证研究表明:第三产业水平与城市化水平之间存在长期均衡关系,且城市化水平是第三产业水平的单向Granger原因。依据研究结论,对未来山东省第三产业及城市化发展提出对策建议。     

洛阳市旅游业发展与经济增长之间关系的实证研究

本文通过描述性分析研究洛阳市旅游业发展同经济发展的关系,通过因子分析,将洛阳市同全省其余17地级市比较,得出洛阳市旅游业及其经济社会发展在全省的地位。最后通过时间序列分析及因果检验,对洛阳市1999年——2012年的旅游业及经济增长年度数据进行分析,研究二者之间的关系,得出洛阳市经济增长与旅游业发展之间存在长期均衡关系,同时短期内具有动态相关性。     

外刊概要

<正>奥巴马在拉美的伙伴协定Abraham F.Lowenthal(美国布鲁金斯学会客座教授)拉美对美国愈发重要,一是移民和经济一体化虚化了美国与拉美邻国的边界;二是拉美拥有丰富的资源,是美国商品和服务的主要市场;三是拉美在能源、反毒等国际事务中扮演越来越重要的角色;四是拉美与美国在西半球分享重要的价值观。奥巴马政府对拉美兴趣浓厚,且有实力开展对拉美外交。其一,奥巴马新政     

基于横纵因子分析和C-D生产函数的经济增长研究———以中国西部为例

在前人研究经济增长的理论基础上,首先,以因子分析法为理论支持,建立横纵因子分析的经济增长模型,对影响经济增长的指标进行截面数据和时间序列数据的综合因子分析,即用横纵因子分析的方法对经济增长作更细致的分析和评价,以实施中国西部大开发政策后的西部地区10个省(自治区、直辖市)的经济增长状况为例作实证研究,通过模型分析得出它们各自的经济增长状况以及经济增长的内在因子。其次,借助了道格拉斯生产函数模型来研究中国西部各地区生产要素对经济增长的促进状况。最后,通过这两个模型,全面地分析西部地区经济增长的内在因素。
     

两种带多约束的组播路由算法

组播对其成员节点能够提供服务质量,且组播在未来通信网络当中起到越来越重要的角色.对多约束斯坦利最小树问题,提出了基于Boruvka方法的多约束组播算法(BMCMRA)与基于Kruskal方法的多约束组播算法(KMCMRA).仿真试验表明算法具有良好代价性能,且能够很好地满足多约束条件.