城市物流中心节点多目标识别模型及仿真 被引量：4

1

作者 袁光辉 韩景倜 梁贺君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1748-1752,共5页

城市最后一公里物流已经成为了城市物流系统的重要组成部分,最后一公里物流节点的选取是其中的重要环节,不仅能够提高配送效率、降低运营成本,还能提升企业形象和缓解城市拥堵压力等。从多种参与者角度出发,基于聚类分析优先选取物流配... 城市最后一公里物流已经成为了城市物流系统的重要组成部分,最后一公里物流节点的选取是其中的重要环节,不仅能够提高配送效率、降低运营成本,还能提升企业形象和缓解城市拥堵压力等。从多种参与者角度出发,基于聚类分析优先选取物流配送覆盖度、均衡度、城市拥堵情况等多个指标及目标构建了的城市物流一级节点识别模型,并使用贪婪算法对一级节点周边的二级节点进行识别,形成最后一公里物流节点网络。使用南京仙林区物流需求情况及周边交通情况进行实证仿真,给出相应的一级节点及二级节点,实证结果表明,南京仙林区总面积308.29km^2,优化后的整个物流网络服务范围高达289.50km^2,覆盖率高达93.91%,满足整体物流网络的货运需求,最高转运率高达0.949。 展开更多

关键词 最后一公里 物流节点 聚类分析 贪婪算法

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数字化助力下的医养结合协同治理路径研究 被引量：5

2

作者 陈迪 杨翠迎 +2 位作者 韩景倜 吕杨辉 张艳芳 《卫生经济研究》 北大核心 2024年第4期34-38,共5页

随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展,医养结合协同治理过程应关注数字技术和治理机制的相互影响。当前,协同视角下医养结合的制约因素包括:政府职能分工割裂,医养服务资源欠缺,以及缺乏制度保障。对此,在数字化助力下可从信息、... 随着物联网、大数据、人工智能等技术的发展,医养结合协同治理过程应关注数字技术和治理机制的相互影响。当前,协同视角下医养结合的制约因素包括:政府职能分工割裂,医养服务资源欠缺,以及缺乏制度保障。对此,在数字化助力下可从信息、资源能力、机制三个层面,谋划医养结合协同治理路径。 展开更多

关键词 医养结合 协同治理 数字化

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基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法 被引量：13

3

作者 王明佳 韩景倜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期106-110,共5页

为了缓解用户项目评分矩阵数据的稀疏性,在传统的协同过滤项目评分矩阵的基础上,对项目的特征进行分析,引入项目特征矩阵,然后结合余弦相似性和基于用户对项目属性偏好相似性综合计算用户的相似性,并通过一个权值来控制两者的重要程度,... 为了缓解用户项目评分矩阵数据的稀疏性,在传统的协同过滤项目评分矩阵的基础上,对项目的特征进行分析,引入项目特征矩阵,然后结合余弦相似性和基于用户对项目属性偏好相似性综合计算用户的相似性,并通过一个权值来控制两者的重要程度,提出了一种基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法。研究结果表明余弦相似性和用户对项目属性偏好的用户相似性比重相等时,推荐系统的推荐质量最好;而且当评分矩阵越稀疏的时候,用户对项目属性偏好的用户相似性的比重越大越可以提高推荐质量;同时提出的基于用户对项目属性偏好的协同过滤算法在MAE值都要小于两种传统的协同过滤算法。 展开更多

关键词 电子商务 推荐系统 项目属性 协同过滤 推荐精度

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基于多重特征向量的有向网络社团结构划分算法 被引量：1

4

作者 杨凯 郭强 +1 位作者 刘晓露 刘建国 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期1014-1019,1032,共7页

有向网络社团结构的识别对于理解复杂系统的结构特性和动力学特性都有着重要的意义。提出了一种基于拉普拉斯矩阵多重特征向量的有向网络社团结构划分算法,该算法利用有向网络拉普拉斯矩阵的前c个较小特征值所对应的特征向量来划分有向... 有向网络社团结构的识别对于理解复杂系统的结构特性和动力学特性都有着重要的意义。提出了一种基于拉普拉斯矩阵多重特征向量的有向网络社团结构划分算法,该算法利用有向网络拉普拉斯矩阵的前c个较小特征值所对应的特征向量来划分有向网络的社团结构。在人工数据和实证数据上与模块度的谱优化算法和模拟退火算法做了对比实验。实验结果表明,当社团结构明显时,该算法的归一化互信息指标的值接近于1。当社团结构不明显时,该算法所取得的效果也优于谱优化和模拟退火算法。与这两种算法相比,在实证网络上模块度Q值也可以提高17.28%和19.21%。该文工作对于理解有向网络上拉普拉斯矩阵的多重特征向量与网络的社团结构的关系具有十分重要的意义。 展开更多

关键词 社团结构 有向网络 拉普拉斯矩阵 谱聚类

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异质阈值决策规则下的复杂网络扩散 被引量：1

5

作者 肖宇 韩景倜 《复杂系统与复杂性科学》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期47-56,57,共11页

基于异质阈值模型和平均场理论刻画了社会网络扩散,分析了邻居效应、阈值分布和网络度分布对扩散的影响。结果表明:邻居效应或阈值分布均值的减小将加速扩散及增大均衡状态值,阈值分布方差的减小将减缓初始扩散,且满足一定条件下,将加... 基于异质阈值模型和平均场理论刻画了社会网络扩散,分析了邻居效应、阈值分布和网络度分布对扩散的影响。结果表明:邻居效应或阈值分布均值的减小将加速扩散及增大均衡状态值,阈值分布方差的减小将减缓初始扩散,且满足一定条件下,将加速扩散收尾过程;邻居效应较弱时,度分布异质性的增加将加速初始扩散,反之亦然;邻居效应和阈值分布满足一定条件时,扩散初始速度将呈现出超指数增长;邻居效应、阈值分布或度分布的变化均可使扩散均衡状态值发生跳跃式增长。 展开更多

关键词 创新扩散 社会网络 邻居效应 社会影响 扩散影响率

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基于避险行为的银行间网络系统性风险传染研究 被引量：1

6

作者 韩景倜 曹宇 《复杂系统与复杂性科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期75-80,共6页

建立了一个基于避险行为的银行间网络模型,研究了异质性网络结构和异质性银行资产条件下流动性囤积避险行为、折价出售避险行为以及避险行为叠加对系统性风险传染的影响。结果表明,流动性囤积在初始阶段减缓了系统性风险传染,折价出售... 建立了一个基于避险行为的银行间网络模型,研究了异质性网络结构和异质性银行资产条件下流动性囤积避险行为、折价出售避险行为以及避险行为叠加对系统性风险传染的影响。结果表明,流动性囤积在初始阶段减缓了系统性风险传染,折价出售没有延缓系统性风险传染,而避险行为的叠加从整体上加剧了系统性风险传染。考虑避险行为时,异质性网络稳定性强于同质性网络,不考虑避险行为时,同质性的随机网络更加稳定。最后,银行资产异质性对系统性风险传染没有显著影响。 展开更多

关键词 系统性风险 避险行为 流动性囤积 折价出售

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P2P网贷双轨制定价模式下收益率波动研究——来自拍拍贷的经验证据 被引量：1

7

作者 李周平 韩景倜 郭晓爽 《财经论丛》 CSSCI 北大核心 2018年第12期38-46,共9页

基于拍拍贷平台的网贷交易数据,采用GARCH类模型分析了平台定价与市场定价两种利率定价模式下,投资人的实际收益率之间及其与投资人风险偏好之间的波动溢出效应。研究结果表明:(1)两种定价模式下投资人的收益率均具有明显的波动聚集性,... 基于拍拍贷平台的网贷交易数据,采用GARCH类模型分析了平台定价与市场定价两种利率定价模式下,投资人的实际收益率之间及其与投资人风险偏好之间的波动溢出效应。研究结果表明:(1)两种定价模式下投资人的收益率均具有明显的波动聚集性,平台集中定价下收益率波动不具有杠杆效应,而市场定价下收益率波动具有与传统金融市场不同的"放大利好,缩小利空"的反杠杆特征;(2)两种定价模式下的投资人实际收益率具有明显的双向波动溢出效应,网贷平台可通过平台定价产品的收益率波动有效引导市场定价产品的收益率的波动;(3)受投资人信息处理能力的限制,反映投资人风险偏好的预期收益率对两种定价模式下的实际收益率波动并不敏感。 展开更多

关键词 P2P网贷 双轨制定价 收益率波动 波动溢出效应 GARCH模型

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面向不平衡数据分类的KFDA-Boosting算法 被引量：9

8

作者 王来 樊重俊 +1 位作者 杨云鹏 袁光辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第3期807-811,共5页

数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难,特别是难以识别不平衡数据中的少数类,从而影响整体的分类效果。针对该问题,结合KFDA(kernel Fisher discriminant analysis)能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boostin... 数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难,特别是难以识别不平衡数据中的少数类,从而影响整体的分类效果。针对该问题,结合KFDA(kernel Fisher discriminant analysis)能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想,提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性,以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标,选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能,并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明,对于不平衡数据分类,尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据,相比于其他分类算法,KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类,并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。 展开更多

关键词 核费希尔判别分析 集成学习 不平衡数据 分类

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精英蜂群算法及考虑利益相关者的众包定价模型 被引量：7

9

作者 浦东平 樊重俊 +1 位作者 袁光辉 杨云鹏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1039-1044,共6页

从众包活动参与者即主体企业、众包平台、平台会员的视角出发,研究服务众包定价问题。在考虑会员信誉度和任务聚集度的基础上,针对含有地理因素的众包任务设计打包分配定价方案。以服务成本、任务价值、会员收益等为导向,对不同任务进... 从众包活动参与者即主体企业、众包平台、平台会员的视角出发,研究服务众包定价问题。在考虑会员信誉度和任务聚集度的基础上,针对含有地理因素的众包任务设计打包分配定价方案。以服务成本、任务价值、会员收益等为导向,对不同任务进行组合配置,从而设计多目标规划任务配置及定价模型,并针对该模型构建了精英蜂群算法。在精英蜂群算法中,充分利用蜜源信息并着重考虑成长性较好的蜜蜂,进而避免了局部最优问题,提高了搜索效率。通过对众包服务企业运营数据进行分析,获取到众包服务会员特征及任务完成相关基础信息,以此进行仿真实验。仿真结果表明,通过众包任务打包定价机制,任务完成率、企业总成本、三方总收益等方面均有显著优化。综合模型及数据实验可知,众包任务在定价与发布过程中根据自身特征差异,在无差异服务中只需要考虑会员信誉度,对于具有服务差异性的任务则需要考虑打包发布。 展开更多

关键词 服务众包 定价策略 任务发布 多目标规划 精英蜂群算法

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基于加权方法的节点重要性度量 被引量：5

10

作者 王露 郭强 刘建国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第5期1426-1428,共3页

网络中节点重要性度量对于信息的扩散、产品的曝光、传染性疾病的检测等都具有重大的理论意义。为了度量节点重要性,基于网络拓扑结构考虑全局信息和局部信息提出了加权的节点重要性度量方法。对于一个无权网络,先考虑网络全局信息,计... 网络中节点重要性度量对于信息的扩散、产品的曝光、传染性疾病的检测等都具有重大的理论意义。为了度量节点重要性,基于网络拓扑结构考虑全局信息和局部信息提出了加权的节点重要性度量方法。对于一个无权网络,先考虑网络全局信息,计算出每个节点的特征中心向量值,将边两端节点值的和作为边的权重,从而构成一个加权网络;然后根据加权网络的局部信息求出加权网络的度。基于SIR模型的四个实证网络,实验结果表明加权方法比特征向量中心性、度中心性、紧密度中心性和介数中心性方法的效果更显著。 展开更多

关键词 社交网络 节点重要性 加权方法

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基于蒙特卡洛小波去噪的股票投资组合风险优化研究 被引量：3

11

作者 李君昌 樊重俊 +1 位作者 杨云鹏 袁光辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第10期2947-2951,3028,共6页

股票投资是我国重要的投资形式之一,但是从股票市场到投资者的个人投资决策都充斥着干扰和噪声。传统的随机矩阵理论(RMT)对证券投资组合风险优化产生了显著效果,然而RMT的去噪效果会随着组合证券数量的减少而下降,同时RMT仅仅是对证券... 股票投资是我国重要的投资形式之一,但是从股票市场到投资者的个人投资决策都充斥着干扰和噪声。传统的随机矩阵理论(RMT)对证券投资组合风险优化产生了显著效果,然而RMT的去噪效果会随着组合证券数量的减少而下降,同时RMT仅仅是对证券收益协方差矩阵进行去噪,所以存在着一定局限性。从马科维茨(Markowitz)投资组合风险优化模型出发,基于小波分析视角讨论了蒙特卡洛模拟与小波去噪应用在投资组合风险优化上的可行性,并构造了蒙特卡洛小波去噪算法(MWF)。运用上海证券交易所A股股票交易数据进行实证分析,对比了传统的蒙特卡洛RMT(MKR)去噪方法、传统的RMT去噪法(LCPB、PG+和KR)以及单纯的Markowitz模型在股票投资组合上的风险优化效果。实证结果表明,蒙特卡洛小波去噪法在股票投资组合风险优化方面表现更好,并提供了一种新的股票投资组合配置方式。 展开更多

关键词 马科维茨 投资组合 蒙特卡洛模拟 小波去噪 风险优化

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基于文本挖掘的互联网教育课程主题发现与聚类研究 被引量：7

12

作者 李梦杰 刘建国 +2 位作者 郭强 李仁德 汤晓雷 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2018年第3期259-266,共8页

如何通过有效的数据挖掘对互联网教育平台中的课程主题进行挖掘、聚类是当前互联网教育亟待解决的问题之一。实验基于文本信息对某互联网教育平台的1 472门课程体系的主题分布及类别进行了分析。采集了某平台1 472门课程的描述信息,进... 如何通过有效的数据挖掘对互联网教育平台中的课程主题进行挖掘、聚类是当前互联网教育亟待解决的问题之一。实验基于文本信息对某互联网教育平台的1 472门课程体系的主题分布及类别进行了分析。采集了某平台1 472门课程的描述信息,进而通过自建词典和停用词库对文本进行切词分词,并通过TF-IDF对词频权重进行处理。利用LDA主题模型对课程的主题分布进行识别,发现了230个主题,并得到了每门课程在这230个主题下的文档–主题分布以及主题–词分布。进一步基于分布相似性函数对课程进行层次聚类,发现基于不同抽象层次主题的课程相互关联。最后将16个主题信息进行了可视化,这些主题分别从内容和数量两个角度反映出了课程的主题特征以及课程的聚合分布情况。 展开更多

关键词 主题发现 层次聚类 互联网教育 文本挖掘

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基于Copula边际转换方法的组合套期保值模型 被引量：3

13

作者 周奇 韩景倜 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第13期138-142,共5页

针对资产价格相互关联且其对资产组合套期保值效率影响极大的现实,文章构建了反映组合中资产之间相关关系的套期保值模型。采用Kendallτ秩相关系数表征组合中资产之间的非线性相关关系,并用边际转换方法,依据各资产的现实收益率分布及... 针对资产价格相互关联且其对资产组合套期保值效率影响极大的现实,文章构建了反映组合中资产之间相关关系的套期保值模型。采用Kendallτ秩相关系数表征组合中资产之间的非线性相关关系,并用边际转换方法,依据各资产的现实收益率分布及其尖峰厚尾特征等确定多元正态Copula函数中各资产收益率的边际分布,在预测资产组合方差-协方差矩阵的基础上确定最优套期保值比率。以铝和铜两种大宗商品为例的实证结果表明,本文模型对应的套期保值效率要明显优于传统模型。 展开更多

关键词 资产组合 套期保值 因子GARCH模型 COPULA

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基于条件型游走二部图协同过滤算法 被引量：1

14

作者 王明佳 韩景倜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3685-3688,共4页

针对拥有少量评分的新用户采用传统方法很难找到目标用户的最近邻居集的问题,提出了一种条件型游走二部图协同过滤算法。首先根据复杂网络理论的二部图网络,将用户—项目评分矩阵转换为用户—项目二部图,采用条件型游走计算目标用户与... 针对拥有少量评分的新用户采用传统方法很难找到目标用户的最近邻居集的问题,提出了一种条件型游走二部图协同过滤算法。首先根据复杂网络理论的二部图网络,将用户—项目评分矩阵转换为用户—项目二部图,采用条件型游走计算目标用户与其他用户之间的相似性;然后根据协同过滤算法预测未评分项目,产生推荐。研究结果表明,在同样的数据稀疏性情况下,基于条件型游走二部图协同过滤算法在MAE和准确率都要优于其他两种传统的协同过滤算法,从而提高了算法的推荐精度;而且当训练值的比例很低时,即数据稀疏程度越大时,算法推荐质量的提高程度越大。 展开更多

关键词 电子商务 协同过滤 条件型游走 二部图 稀疏性

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在线用户声誉评价算法的鲁棒性分析

15

作者 李圣楠 杨凯 +2 位作者 刘晓露 刘建国 郭强 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第4期362-366,共5页

在线评分系统中的恶意或随机打分为准确评价在线用户声誉带来了极大的挑战.对3种基于迭代的经典在线用户声誉评价算法的鲁棒性进行了细致研究.实验先将不同数量用户打分随机化,再以均方根误差为指标衡量其余用户声誉值受影响程度.实验共... 在线评分系统中的恶意或随机打分为准确评价在线用户声誉带来了极大的挑战.对3种基于迭代的经典在线用户声誉评价算法的鲁棒性进行了细致研究.实验先将不同数量用户打分随机化,再以均方根误差为指标衡量其余用户声誉值受影响程度.实验共在3个数据集中进行,在MovieLens和Netflix两个经典实证数据集上的实验结果表明：系统中1%~60%的用户进行随机打分时,基于关联分析的CR算法始终保持很好的鲁棒性;基于打分迭代的IARR算法的均方根误差略有增大,最大值达到0.22,但整体波动较小;而改进的基于打分迭代的IARR2算法的均方根误差最大值达到0.695,其鲁棒性的较大波动是因算法受高声誉用户的影响较大.在Douban数据集上的结果表明：在打分数据稀疏情况下,CR算法也能保持很好的鲁棒性. 展开更多

关键词 在线打分系统 用户声誉 鲁棒性

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基于贴近度的异质多属性决策的重要性指数研究

16

作者 黄耐 樊重俊 +2 位作者 王雅琼 杨云鹏 袁光辉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第1期159-163,168,共6页

针对评价信息为异质多属性决策问题,提出了一种基于相对贴进度的属性重要性指数的确定方法。首先,基于给定属性引起的模型值的平均变化,定义了一般离散模型的重要性指数,并证明其满足几个公理化。其中,模型没有限制性假设。然后,计算异... 针对评价信息为异质多属性决策问题,提出了一种基于相对贴进度的属性重要性指数的确定方法。首先,基于给定属性引起的模型值的平均变化,定义了一般离散模型的重要性指数,并证明其满足几个公理化。其中,模型没有限制性假设。然后,计算异质多属性决策问题中各决策方案的相对贴近度。基于贴近度构造值函数,进而确定各属性的重要性指数。最后通过实例计算与对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。该方法有效地解决了异质属性类的重要性指数确定问题,且与传统方法相比更为精确,更适用于复杂决策系统。 展开更多

关键词 贴进度 异质信息 多属性决策 重要性指数

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基于复合记忆-遗忘模型框架的连续教学策略优化控制

17

作者 刘丹青 李雅芝 +2 位作者 吴振强 郭强 刘建国 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期12-20,共9页

通过对教学现象进行数学建模和分析,定量地研究教学策略对知识传播系统的影响并优化控制教学管理目标。深入考察学习者认知学习时大脑中知识存量的变化规律,将学习者大脑分为短时记忆室和长时记忆室两个仓室,提出连续教学中的复合记忆-... 通过对教学现象进行数学建模和分析,定量地研究教学策略对知识传播系统的影响并优化控制教学管理目标。深入考察学习者认知学习时大脑中知识存量的变化规律,将学习者大脑分为短时记忆室和长时记忆室两个仓室,提出连续教学中的复合记忆-遗忘模型框架;并根据两个仓室内知识扩散的不同方式,进一步构建双边连续扩散、单边脉冲扩散和双边脉冲扩散三种不同的知识扩散模型;针对不同的记忆模型,应用种群动力学基本理论和数学分析法,通过控制教学力度E或教学周期Th这两种教学策略,优化知识存量或学习成效这两个教学管理目标;最后通过实例予以说明和验证。 展开更多

关键词 复合记忆-遗忘模型框架 知识扩散模型 连续教学 教学策略 优化控制

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