协同过滤推荐算法研究: 考虑在线评论情感倾向

协同过滤推荐算法通常是基于兴趣相似的用户行为来实现个性化推荐, 其核心义用户之间的兴趣相似度. 本文在传统的协同过滤推荐算法基础上, 考虑在线评论对用似度识别的影响. 在混合商品推荐中, 粗粒度识别评论情感极性; 而在同类商品推荐中, 细粒别每个商品特征的情感极性. 如果用户对产品的某个特征评价次数大于平均次数, 表明用户对征较关注; 如果对产品的某个特征评价低于平均评价, 表明用户对该特征较挑剔. 进而根据用户评论来建立用户偏好模型, 用户在评论中反映出来的相似度越高, 表明用户之间的偏好越. 实验表明, 同传统的协同过滤算法相比, 基于在线评论情感分析的用户协同过滤算法在率和召回率指标上有显著提升.     

农产品物流仓单质押风险形成机理系统动力学分析

根据农产品物流仓单质押的特点,选择系统动力学作为农产品物流仓单质押风险形成机理系统的研究方法。基于全面风险管理的指导思想,通过系统业务流程和风险表现形式分析,找出系统主要风险影响因素。将系统划分为农产品企业利益子系统、银行及保险担保企业利益子系统、仓储企业利益子系统和风险子系统,构建了系统因果反馈环路。研究表明,系统存在多个正反馈,具有明显的路径依赖特性,是一个富者愈富的系统。     

多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

经济复杂性系统主体学习算法理论综述

对经济复杂性系统研究文献中常见的主体学习算法进行了一个全面的梳理.将学习算法分为来自智能计算或演化计算的学习算法以及来自心理学和实验经济学的学习算法,并结合文献介绍了各类学习模型在经济学研究中的主要应用.还回顾了文献中对各种算法的分析比较,并对学习算法的发展前景进行了展望.由于学习算法还是一个相对较新的领域,对经济系统中个体学习行为需要进行更加深入的研究和探索.     

从天人关系认识史看系统辩证学

系统辩证学,是在马克思主义哲学基础上结合现代科学的研究成果和新的理论成就,以客观系统物质世界作为研究对象的一门哲学的科学。从人类关于天人关系的认识历程对此作一解读。     

科学发展观刍议

阐述了科学发展观的重要意义;接着探究了科学发展观的哲学基础,指出从哲学高度讲,科学发展观就是系统辩证法的发展观;进而提出哲学革命,阐述了研究、宣传系统辩证法的重要意义。     

系统辩证学与和谐社会的构建及管理

以差异协同律为核心的系统辩证学为和谐社会的构建和管理提供了一种新的理论视角,它扬弃了哲学对和谐的理解,把整体、秩序、协同作为构建和管理和谐社会的要素。管理科学要有效地处理复杂环境中涌现出来的不确定性,就应将系统辩证学作为管理和谐社会的一种理论指南。     

人类群体的复杂系统研究刍议

“人”的系统具有其特定的涵义,“人”具有诸多复杂性,在其生存和发展过程中充满着特殊矛盾;“人”的系统是一个高层次的复杂巨系统;关于“人”的研究是最重要的研究,对于促进社会发展具有重要意义。     

基于"涨落放大机制"原理的高技术产业化系统研究

“通过涨落达到有序”是自组织理论的基本原理。运用“涨落放大机制”理论的原理和方法，探讨了高技术产业化系统的内在规律性，提出了高技术产业化系统是一个正负反馈交错的复杂的动态系统，阐明了研究开发（R＆D）与技术创新涨落因素是高技术产业化系统向有序方向演进的内部诱因的观点，从而尝试为我国高技术产业化过程提供理论依据和指导。     

系统辩证论新议

系统辩证论是在批判还原论和机械论中诞生和发展的，这方面，在认识上还表现出不彻底、不深入、不完善性：阐述了系统辩证认识的一些新看法，在彻底相对传统科学上，提出系统辩证律——相对传统学科中传统事物（组分事物）与系统特征事物（统性事物）的对立统一律；在深入矛盾网络分析中，提出系统矛盾网络多维辩证律——纵向一分为二、横向一分为多、立体切向结构功能耦合辩证法；在实际辩证法运用中，提出系统矛盾两部分析法；它们共同构成系统辩证论体系。