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建设世界一流企业视角下系统重要性实体企业监管治理与服务研究
被引量：
1
1
作者
王作功
韩壮飞
《河南社会科学》
CSSCI
北大核心
2024年第7期101-107,共7页
关于系统重要性金融机构治理与监管的理论和实践取得了丰富成果,但对系统重要性实体企业的研究还很欠缺。基于反垄断理论、外部性理论和风险传染理论分析了系统重要性实体企业的监管治理与服务的理论逻辑,发现其外部监管存在业务盲目扩...
关于系统重要性金融机构治理与监管的理论和实践取得了丰富成果,但对系统重要性实体企业的研究还很欠缺。基于反垄断理论、外部性理论和风险传染理论分析了系统重要性实体企业的监管治理与服务的理论逻辑,发现其外部监管存在业务盲目扩张、银行信贷漏洞较大、金融理财产品缺乏监管、资本运营缺乏协同监管的问题,在内部治理上存在资本无序扩张、股权架构与境外上市、过度负债、不当分红、薪酬过高、实际控制人逃避责任和转移资产等问题。基于此,提出了建立评价识别体系、高效监管体系、现代治理体系和优质服务体系的对策建议。
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关键词
世界一流企业
系统
重要性
实体
企业
公司治理
监管体系
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职称材料
结合三元组重要性的知识图谱补全模型
被引量：
7
2
作者
李忠文
丁烨
+2 位作者
花忠云
李君一
廖清
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第11期231-236,共6页
知识图谱是人工智能方向的一个热门研究领域。知识图谱补全是在给定头实体或者尾实体以及相应关系的条件下,补全缺失实体。基于翻译的模型如TransE,TransH和TransR是最常用的一类知识图谱补全方法。然而,大多数现有的补全模型在补全过...
知识图谱是人工智能方向的一个热门研究领域。知识图谱补全是在给定头实体或者尾实体以及相应关系的条件下,补全缺失实体。基于翻译的模型如TransE,TransH和TransR是最常用的一类知识图谱补全方法。然而,大多数现有的补全模型在补全过程中都忽略了知识图谱中三元组重要性的特征。文中提出了一种新型的知识图谱补全模型ImpTransE,该模型考虑了三元组中的重要性特征,设计了实体重要性排序方法KGNodeRank和多粒度关系重要性估计方法MG-RIE,分别对实体重要性和关系重要性进行估计。具体来说,KGNodeRank通过同时考虑关联结点的重要性及其重要性传递方向的概率来估计实体结点的重要性排名。MG-RIE则同时考虑了关系的一阶重要性和高阶重要性,从而对关系的总体重要性进行合理估计。ImpTransE同时考虑了三元组的实体重要性和关系重要性特征,使其在学习过程中对于不同的三元组信息可赋予不同的关注程度,提高了模型的表示学习性能,从而达到了更好的补全效果。实验结果表明,在两类知识图谱数据集中与5种对比模型相比,ImpTransE模型在大部分指标上均具有最佳的补全性能,对不同数据集的补全效果获得了一致的提升。
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关键词
知识图谱
关系
重要性
实体重要性
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职称材料
题名
建设世界一流企业视角下系统重要性实体企业监管治理与服务研究
被引量：
1
1
作者
王作功
韩壮飞
机构
河南大学经济学院
出处
《河南社会科学》
CSSCI
北大核心
2024年第7期101-107,共7页
基金
贵州省“研究阐释党的二十大精神”哲学社会科学规划重大专项课题“贵州用好资本市场防范债务风险对策研究”(23GZZBO3)。
文摘
关于系统重要性金融机构治理与监管的理论和实践取得了丰富成果,但对系统重要性实体企业的研究还很欠缺。基于反垄断理论、外部性理论和风险传染理论分析了系统重要性实体企业的监管治理与服务的理论逻辑,发现其外部监管存在业务盲目扩张、银行信贷漏洞较大、金融理财产品缺乏监管、资本运营缺乏协同监管的问题,在内部治理上存在资本无序扩张、股权架构与境外上市、过度负债、不当分红、薪酬过高、实际控制人逃避责任和转移资产等问题。基于此,提出了建立评价识别体系、高效监管体系、现代治理体系和优质服务体系的对策建议。
关键词
世界一流企业
系统
重要性
实体
企业
公司治理
监管体系
Keywords
World-class Enterprise
Systemically Important Non-financial Entities
Corporate Governance
Regulatory System
分类号
F2 [经济管理—国民经济]
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职称材料
题名
结合三元组重要性的知识图谱补全模型
被引量：
7
2
作者
李忠文
丁烨
花忠云
李君一
廖清
机构
哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院
东莞理工学院网络空间安全学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第11期231-236,共6页
基金
国家自然科学基金(U1711261)。
文摘
知识图谱是人工智能方向的一个热门研究领域。知识图谱补全是在给定头实体或者尾实体以及相应关系的条件下,补全缺失实体。基于翻译的模型如TransE,TransH和TransR是最常用的一类知识图谱补全方法。然而,大多数现有的补全模型在补全过程中都忽略了知识图谱中三元组重要性的特征。文中提出了一种新型的知识图谱补全模型ImpTransE,该模型考虑了三元组中的重要性特征,设计了实体重要性排序方法KGNodeRank和多粒度关系重要性估计方法MG-RIE,分别对实体重要性和关系重要性进行估计。具体来说,KGNodeRank通过同时考虑关联结点的重要性及其重要性传递方向的概率来估计实体结点的重要性排名。MG-RIE则同时考虑了关系的一阶重要性和高阶重要性,从而对关系的总体重要性进行合理估计。ImpTransE同时考虑了三元组的实体重要性和关系重要性特征,使其在学习过程中对于不同的三元组信息可赋予不同的关注程度,提高了模型的表示学习性能,从而达到了更好的补全效果。实验结果表明,在两类知识图谱数据集中与5种对比模型相比,ImpTransE模型在大部分指标上均具有最佳的补全性能,对不同数据集的补全效果获得了一致的提升。
关键词
知识图谱
关系
重要性
实体重要性
链接预测
Keywords
Knowledge graph
Relation importance
Entity importance
Link prediction
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
建设世界一流企业视角下系统重要性实体企业监管治理与服务研究
王作功
韩壮飞
《河南社会科学》
CSSCI
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
结合三元组重要性的知识图谱补全模型
李忠文
丁烨
花忠云
李君一
廖清
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
7
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职称材料
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