基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

Forecasting the duration of short‐term deflation episodes

The paper proposes a simulation‐based approach to multistep probabilistic forecasting, applied for predicting the probability and duration of negative inflation. The essence of this approach is in counting runs simulated from a multivariate distribution representing the probabilistic forecasts, which enters the negative inflation regime. The marginal distributions of forecasts are estimated using the series of past forecast errors, and the joint distribution is obtained by a multivariate copula approach. This technique is applied for estimating the probability of negative inflation in China and its expected duration, with the marginal distributions computed by fitting weighted skew‐normal and two‐piece normal distributions to autoregressive moving average ex post forecast errors and using the multivariate Student t copula.     

Predicting Recessions with Leading Indicators: Model Averaging and Selection over the Business Cycle

Four methods of model selection—equally weighted forecasts, Bayesian model‐averaged forecasts, and two models produced by the machine‐learning algorithm boosting—are applied to the problem of predicting business cycle turning points with a set of common macroeconomic variables. The methods address a fundamental problem faced by forecasters: the most useful model is simple but makes use of all relevant indicators. The results indicate that successful models of recession condition on different economic indicators at different forecast horizons. Predictors that describe real economic activity provide the clearest signal of recession at very short horizons. In contrast, signals from housing and financial markets produce the best forecasts at longer forecast horizons. A real‐time forecast experiment explores the predictability of the 2001 and 2007 recessions. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

STEYR转向节可靠性的Monte-Carlo概率有限元分析

总结了Neumamn展开Monte-Carlo概率有限元法的基本原理,针对转向节使用特点对其不确定的受力、密度、弹性模量用此概率有限元法进行分析,求出转向节应变应力的可靠性,为转向节的设计与使用提供可靠性参考。     

基于双向投影法的概率语言多属性群决策

针对概率语言信息下的多属性群决策问题,首先基于概率语言术语集(probabilistic linguistic term sets, PLTS)的调整规则和语言尺度函数,定义了PLTS的新运算,并证明其满足代数运算的基本性质。然后,为解决现有向量模公式在下标对称语言下计算结果与实际不符的问题,提出一种改进的概率语言信息下的向量模公式。在此基础上定义方案与正、负理想解形成的向量表示式,并建立针对概率语言信息的双向投影法,由此提出新的贴近度公式。最后,通过应用算例的对比分析验证了本文所提方法的有效性和可行性。该方法充分考虑了PLTS的数据特征,在简化计算的同时避免了信息损失,为解决概率语言信息中数值差异较小的问题提供了新的方法和思路。     

基于概率模型下施惠同恒等式的证明

对较为重要的组合恒等式—施惠同恒等式,本文构造了一个古典概型,用概率方法非常简捷地完成了施惠同恒等式的证明.     

论表征形式与教育背景对于概率推断准确性的影响

在本研究中,实验人员就上述两种因素对于一例医疗诊断问题的影响进行了调查,997名不同专业背景的本科学生对于妇女是否患有乳腺癌进行了概率推断.研究所用的诊断题目采用了一种概率格式(probabilistic format)和三种频率格式(frequency format).调查结果显示,具有理科背景的学生综合表现优于文科背景的学生;相比于概率格式,两种频率格式(树状图和表格频率)改善了所有学生的表现,而标准频率格式只提高了理科学生的表现.此次研究为今后概率推断的教育工作提供了更广阔的思路.     

不完全寿命数据威布尔分布三参数估计法

提出一种不完全寿命数据成布尔分布三参数的估计方法，并对此方法进行了大量ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ模拟检验，结果表明其估计值与母体真值符合较好。     

概率网络模型在水电工程中的应用研究

针对大型水电工程建设的特点，通过对概率网络模型与分析技术的研究，讨论了这种网络分析技术在工期论证和工程进度分析中的应用问题，并结合在具体工程中的实际应用，说明该种分析技术可为同类工程借鉴和应用，具有较好的应用前景和价值．     

概率赋范线性空间中的一致有界原理

概率赋范空间(简写为 PN 空间)中线性算子的研究已有很多结果.最近游兆永等人进一步完成了 PN 空间的等距度量化工作.本文在前述工作的基础上,系统地证明了 PN 空间中连续线性算子的一致有界性原理.特别是,本文的若干结论推广和改进了已有文献的相应结论.