碳信息披露、融资约束与企业价值——基于文本分析的经验证据 被引量：18

1

作者 刘华 陈湘郴 《研究与发展管理》 CSSCI 北大核心 2024年第1期66-79,共14页

随着中国双碳行动和绿色信贷政策的不断推进,碳信息披露作为外界评估企业环境风险和可持续发展能力的重要信息来源,已成为影响企业价值创造的重要因素。基于合法性理论和信号传递理论,以2015—2020年中国A股上市的高碳排放行业企业为研... 随着中国双碳行动和绿色信贷政策的不断推进,碳信息披露作为外界评估企业环境风险和可持续发展能力的重要信息来源,已成为影响企业价值创造的重要因素。基于合法性理论和信号传递理论,以2015—2020年中国A股上市的高碳排放行业企业为研究样本,实证检验了碳信息披露的价值效应。研究发现:碳信息披露会抑制企业的短期价值,但可以促进企业长期价值的提升;进一步分析发现碳信息披露可以通过缓解企业融资约束来提升企业价值,但这种作用并非立竿见影的。研究结论揭示了企业的碳信息披露动机,深化理解了碳信息披露对企业价值的内在影响机理。此外,将文本分析和机器学习方法引入碳信息披露水平的研究,为该领域的研究方法提供了新的参考。 展开更多

关键词 碳信息披露 企业价值 融资约束 文本分析 机器学习

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于BOA-SVM的冷源系统温度传感器偏差故障检测

2

作者 周璇 闫学成 +1 位作者 闫军威 梁列全 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期921-930,共10页

针对当前因温度传感器偏差故障识别率低,严重影响冷源系统节能可靠运行的问题,提出一种基于贝叶斯优化支持向量机BOA-SVM组合优化算法的偏差故障检测方法.该方法融合了贝叶斯优化算法(BOA)和支持向量机(SVM)技术,适用于小样本、非线性... 针对当前因温度传感器偏差故障识别率低,严重影响冷源系统节能可靠运行的问题,提出一种基于贝叶斯优化支持向量机BOA-SVM组合优化算法的偏差故障检测方法.该方法融合了贝叶斯优化算法(BOA)和支持向量机(SVM)技术,适用于小样本、非线性故障数据,同时克服了SVM算法对核函数参数与惩罚因子强敏感性的问题.论文建立了广州市某办公建筑冷源系统Trnsys仿真模型,对室外干球、冷冻供水与冷却进水3种温度传感器不同程度的偏差故障进行模拟.仿真结果表明,与本文提出的其他方法相比,该方法准确率高,泛化能力及鲁棒性强,能够满足冷源系统温度传感器偏差故障的检测需求,保障空调系统的安全、高效与稳定运行. 展开更多

关键词 冷源系统 温度传感器 贝叶斯优化 支持向量机 故障检测 TRNSYS

在线阅读 下载PDF 职称材料

非金融企业影子银行对金融风险的影响

3

作者 韩铭辉 李润宜 肖崎 《运筹与管理》 北大核心 2025年第5期224-231,I0099-I0106,共16页

非金融企业已成为我国影子银行体系中的一个重要参与主体。本文使用2008-2019年省际面板数据,研究非金融企业影子银行对金融风险的影响。研究结果表明,非金融企业影子银行会增加金融风险,在考虑内生性和区域空间溢出效应情况下,该结论... 非金融企业已成为我国影子银行体系中的一个重要参与主体。本文使用2008-2019年省际面板数据,研究非金融企业影子银行对金融风险的影响。研究结果表明,非金融企业影子银行会增加金融风险,在考虑内生性和区域空间溢出效应情况下,该结论仍然是稳健的。渠道分析结果表明,在经济景气时,非金融企业影子银行会推高资产价格,在经济不景气时,会降低社会总体流动性,增加金融风险;非金融企业影子银行会降低实体投资,导致金融风险的增加。异质性分析发现,非金融企业从事委托理财业务是增加金融风险的主要原因,从事委托贷款、民间借贷和其他影子银行业务对金融风险的影响并不显著;非金融企业影子银行对金融风险的影响效应仅在中部和西部地区显著。本文研究对于防范化解重大金融风险具有较强的政策意义。 展开更多

关键词 非金融企业 影子银行 金融风险

在线阅读 下载PDF 职称材料

林业碳汇参与碳交易市场的制度困境与纾解方案

4

作者 陶弈成 陈玉佳 张可思 《金融与经济》 北大核心 2025年第4期55-64,共10页

在推动“碳达峰碳中和”背景下,林业碳汇参与碳交易市场被视为稳妥推进“双碳”目标实现的重要途径。林业碳汇参与碳交易市场,承载着强化碳抵消市场的补充减排功能、实现林业碳汇的财产价值、构建林业碳汇资源向资本转化的机制等功能。... 在推动“碳达峰碳中和”背景下,林业碳汇参与碳交易市场被视为稳妥推进“双碳”目标实现的重要途径。林业碳汇参与碳交易市场,承载着强化碳抵消市场的补充减排功能、实现林业碳汇的财产价值、构建林业碳汇资源向资本转化的机制等功能。然而,调整林业碳汇参与碳交易市场的法律制度存在不足,面临惩罚激励规则供给不足、碳汇价格稳定机制缺位、信息披露机制不健全等困境。在总结国际经验的基础上,提出中国林业碳汇参与碳交易市场制度的纾解方案应从完善林业碳汇参与碳交易市场的惩罚激励规则、健全林业碳汇价值评估与价格形成机制、完善林业碳汇交易的信息披露规则等方面着手。 展开更多

关键词 林业碳汇 碳交易市场 碳抵消市场 国际经验

在线阅读 下载PDF 职称材料

信息系统用户行为:理论研究进展与分析框架 被引量：2

5

作者 黄曼慧 彭洁 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2018年第3期178-181,共4页

[目的/意义]信息系统(IS)用户行为对IS成功具有关键性影响,是历年来IS理论研究重点关注的领域之一。然而,目前尚缺乏对IS用户行为研究进展的系统、清晰梳理,以为未来进一步拓展研究提供理论基础。[方法/过程]基于工作行为理论,将IS用户... [目的/意义]信息系统(IS)用户行为对IS成功具有关键性影响,是历年来IS理论研究重点关注的领域之一。然而,目前尚缺乏对IS用户行为研究进展的系统、清晰梳理,以为未来进一步拓展研究提供理论基础。[方法/过程]基于工作行为理论,将IS用户行为分为角色内行为和角色外行为。通过对国内外研究进行系统回顾与梳理,提炼出一个理论分析框架。[结果/结论]分析结果表明IS用户行为的国内外理论研究进展主要体现为角色内行为向角色外行为的拓展,以及研究视角的不断丰富。随着IS在企业的广泛和深入应用,员工工作边界越发模糊,角色外行为对绩效的影响越发重要,未来研究需要对IS用户的组织公民行为开展系统深入分析。 展开更多

关键词 信息系统采纳 持续使用 创新使用 IS抵制 组织公民行为

在线阅读 下载PDF 职称材料

数字教材赋能义务教育高质量发展 被引量：9

6

作者 杜玉霞 姜雨欣 +1 位作者 高学敏 贺卫国 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2024年第8期120-128,共9页

数字教材是新形态教材,是教育现代化的核心资源,是教育数字化转型的关键支撑。近年来,数字教材在促进义务教育变革、提升教学质量等方面的应用成效初显,已成为新时代义务教育高质量发展的新动能。然而,在推进数字教材规模化应用过程中,... 数字教材是新形态教材,是教育现代化的核心资源,是教育数字化转型的关键支撑。近年来,数字教材在促进义务教育变革、提升教学质量等方面的应用成效初显,已成为新时代义务教育高质量发展的新动能。然而,在推进数字教材规模化应用过程中,由于发展不成熟、支持服务不完善、传统教育惯性延续等问题导致其发展陷入困境,难以赋能教育高质量发展,在一定程度上影响了教育强国建设。文章在系统剖析其发展困境的基础上,提出破解困境的系列对策,包括构建立体互动的数字教材研究与发展体系、建设多元协同的支持服务体系、构建人机协同的个性化能力发展体系、建立多方联动的监测与评价机制、建立以学校为主体的跨区域协作交流机制等,以期促进数字教材的健康发展与有效应用,充分赋能我国义务教育高质量发展。 展开更多

关键词 数字教材 义务教育 高质量发展 困境 破解对策

在线阅读 下载PDF 职称材料

法律案件要素识别混合专家大模型

7

作者 尹华 吴梓浩 +2 位作者 柳婷婷 张佳佳 高子千 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第12期3260-3271,共12页

智能司法判决正向符合法律判案逻辑的方向转变。案件要素识别是近年来提出的一项基础任务。相比于前期的基于深度学习和机器阅读理解的识别方法,采用大模型的生成式要素识别方法具有进行复杂推理的潜力。但是,目前司法大模型在这类基础... 智能司法判决正向符合法律判案逻辑的方向转变。案件要素识别是近年来提出的一项基础任务。相比于前期的基于深度学习和机器阅读理解的识别方法,采用大模型的生成式要素识别方法具有进行复杂推理的潜力。但是,目前司法大模型在这类基础任务上的效果不佳。提出了一种对话式混合专家要素识别大模型。该模型针对案件特点设计了特定的Prompt,供ChatGLM3-6B-base大模型学习;通过全参微调该大模型获得基础要素识别能力,其权重供后续混合专家共享,降低大模型学习成本;针对不同案件类型场景和标签不平衡场景,在大模型的注意力层引入案件DoRA专家和标签DoRA专家模块,提高模型对任务的区分度;设计可学习门控实现标签专家选择。在CAIL2019和某省脱敏盗窃案件要素识别数据集上,对比了三类方法的九个基准模型,并进行模型消融实验。实验结果显示,提出的模型综合性能F1值高于最优模型性能5.9个百分点;在标签不平衡的CAIL2019数据集上,标签专家一定程度上能够减缓数据极度不平衡给模型带来的影响;同时,CAIL2019上训练的模型不再需要全参微调,通过案件专家和标签专家轻量级微调后,在某省盗窃案件中取得最佳效果,证明模型具有易扩展性。 展开更多

关键词 案件要素识别 大模型 混合参数高效专家 提示词

在线阅读 下载PDF 职称材料

深度强化学习Memetic算法求解取送货车辆路径问题 被引量：2

8

作者 周雅兰 廖易天 +1 位作者 粟筱 王甲海 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第3期818-830,共13页

带时间窗约束的同时取送货车辆路径问题(VRPSPDTW)是NP难问题,属于约束较复杂的车辆路径问题,在现代物流中有广泛应用。提出深度强化学习Memetic算法求解该问题,将Memetic算法求解VRPSPDTW问题中的大邻域搜索过程建模成马尔可夫决策过程... 带时间窗约束的同时取送货车辆路径问题(VRPSPDTW)是NP难问题,属于约束较复杂的车辆路径问题,在现代物流中有广泛应用。提出深度强化学习Memetic算法求解该问题,将Memetic算法求解VRPSPDTW问题中的大邻域搜索过程建模成马尔可夫决策过程,构建编码器-解码器架构的深度神经网络模型完成大邻域搜索中的移除操作。编码器对当前解中各结点的个体特征和位置特征进行信息交互,解码器输出需要移除的结点,设计了非自回归和自回归两种网络结构,采用强化学习算法训练神经网络模型。设计了混合策略,将人工设计的启发式策略与深度强化学习到的策略相结合,以提高寻优能力。实验结果显示提出的算法具有更强的跳出局部最优的能力,能在有效的时间内获得比对比算法更优的解,特别是在大规模问题上。最后,对提出算法的新组件进行了消融实验,证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 同时取送货车辆路径问题 时间窗 深度强化学习 大邻域搜索

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合多维梯度反馈的生成对抗网络推荐系统

9

作者 李祥霞 陈楷锐 李彬 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1579-1589,共11页

互联网时代,推荐系统在日常生活中变得十分重要,生成对抗网络(GAN)与推荐算法的结合为该领域的发展提供了新契机。以往基于生成对抗网络的推荐系统中,鉴别器提供的梯度反馈是二元的,此类反馈为生成器提供的帮助不够全面,造成诸如生成器... 互联网时代,推荐系统在日常生活中变得十分重要,生成对抗网络(GAN)与推荐算法的结合为该领域的发展提供了新契机。以往基于生成对抗网络的推荐系统中,鉴别器提供的梯度反馈是二元的,此类反馈为生成器提供的帮助不够全面,造成诸如生成器性能不稳定、迭代速度慢等问题,进而影响模型的整体推荐效果。针对此问题,提出了多维梯度反馈生成对抗网络(MGFGAN),根据生成器生成的多维用户评分向量,该模型将自编码器(AutoEncoder)融入鉴别器中,达到为生成器提供多元反馈的目的,旨在让生成器生成的数据更加贴近用户偏好;此外,融合多维梯度反馈机制给模型整体带来了运算量激增的问题;因此,MGFGAN在生成器中引入了负采样模块,使得生成器同时兼顾用户感兴趣和不感兴趣的物品,从而加速生成器快速生成与真实用户分布一致的数据,提升模型的效率。提出的模型在公开数据集FilmTrust和Ciaos上展开实验仿真。实验结果表明MGFGAN的推荐性能优于其他基于生成对抗网络的推荐模型,并且在效率和稳定性方面取得改善。 展开更多

关键词 推荐系统 多维梯度反馈 生成对抗网络(GAN) 协同过滤

在线阅读 下载PDF 职称材料

屋型拓扑粒子群优化算法与工程优化问题求解 被引量：1

10

作者 高铭晗 王丽敏 +2 位作者 黄锐露 张宇飞 李明洋 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期1384-1390,共7页

针对粒子群优化算法在优化复杂工程问题时存在搜索效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种屋型拓扑粒子群优化算法.该算法通过提出屋型拓扑和设计适应其特性的位置更新策略,改善粒子群优化算法信息传递和交流方式,提升算法的收敛速率和... 针对粒子群优化算法在优化复杂工程问题时存在搜索效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种屋型拓扑粒子群优化算法.该算法通过提出屋型拓扑和设计适应其特性的位置更新策略,改善粒子群优化算法信息传递和交流方式,提升算法的收敛速率和全局优化能力.在基准函数上的对比实验结果表明,屋型拓扑粒子群算法的寻优精度、收敛速度和稳定性均优于其他4种改进算法.在3个实际工程优化问题上的仿真实验结果进一步验证了该算法的有效性和实用性. 展开更多

关键词 屋型拓扑 粒子群优化算法 工程优化问题 基准函数 仿真实验

在线阅读 下载PDF 职称材料

抽象语义表示解析方法研究综述

11

作者 尹华 卢懿亮 +2 位作者 季跃蕾 吴梓浩 彭亚男 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期1-23,共23页

句子级语义分析是自然语言处理(NLP)的核心任务,面临复杂语义的表示问题。抽象语义表示(AMR)突破浅层局限,实现了领域无关的整句通用语义表示,具备准确表征句子完整语义的能力。因为AMR解析效果会影响下游NLP任务的表现,所以解析方法成... 句子级语义分析是自然语言处理(NLP)的核心任务,面临复杂语义的表示问题。抽象语义表示(AMR)突破浅层局限,实现了领域无关的整句通用语义表示,具备准确表征句子完整语义的能力。因为AMR解析效果会影响下游NLP任务的表现,所以解析方法成为近年的国内外研究热点。由于时效性因素,既有AMR综述未涉及新涌现的解析方法,亟需深度聚焦其前沿文献。该文首先采用CiteSpace工具分析了AMR的总体研究情况。相比英文AMR解析研究,中文AMR解析研究成果数量相对较少,尚有较大的发展空间。进而分析了AMR语料库发展和AMR解析面临的概念和概念关系识别、对齐以及融入结构信息等问题。根据不同的解析策略将解析方法分为4类,以问题为驱动,剖析了各类AMR解析方法的演进。最后,选择21个英文AMR解析器、7个中文AMR解析器,比较分析Smatch等各项实验指标。归纳实验结果发现,现有模型在学习复杂多语义关系方面亟待加强。该文通过理论和实证分析为研究者提供AMR解析方法的发展脉络和研究思路。 展开更多

关键词 抽象语义表示 解析方法 语料库 自然语言处理

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于LSTM和DDPG的股票交易决策算法

12

作者 何杉杉 周雅兰 郭宇阳 《南京大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第6期940-953,共14页

随着人工智能应用的发展,在动荡多变的金融市场中帮助投资者获得可观收益的最优自动股票交易策略成为目前的研究热点.因此,提出了一种股票交易决策算法LSTM-DDPG (Long Short-Term Memory Network-Deep Deterministic Policy Gradient)... 随着人工智能应用的发展,在动荡多变的金融市场中帮助投资者获得可观收益的最优自动股票交易策略成为目前的研究热点.因此,提出了一种股票交易决策算法LSTM-DDPG (Long Short-Term Memory Network-Deep Deterministic Policy Gradient),将擅于捕捉时间序列特征的LSTM网络融入擅于处理高维空间数据的DDPG算法,并加入Dropout操作来减少过拟合.为了更好地把握市场的动态变化,引入了股票市场中六种经典技术指标来拓展LSTMDDPG的状态空间维度.同时,在LSTM-DDPG上使用累计收益和夏普比率两种奖励函数,为投资者提供多种投资方案.为了验证提出的算法的有效性,将该算法应用在单只股票和股票投资组合两种交易任务中,两种投资任务的数据集均包含了美国市场和中国市场的数据.实验结果表明,在两种投资任务的国内外市场中,所提出的算法在累计回报、夏普比率、卡玛比率等多个评价指标上均有良好表现. 展开更多

关键词 深度强化学习 交易决策 DDPG LSTM 夏普比率 单只股票交易 股票投资组合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于迁移学习的乳腺肿瘤超声图像智能分类诊断 被引量：16

13

作者 吴英 罗良平 +2 位作者 许波 黄君 赵璐瑜 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期357-360,共4页

目的探讨迁移学习方法对乳腺良恶性肿瘤超声图像分类的价值。方法回顾性分析经病理证实的447例乳腺肿瘤的超声声像图,采用主成分分析法对原始图像进行分析提取;在Matlab 7.0软件中编程实现迁移学习,将量化的图像特征作为输入数据,利用... 目的探讨迁移学习方法对乳腺良恶性肿瘤超声图像分类的价值。方法回顾性分析经病理证实的447例乳腺肿瘤的超声声像图,采用主成分分析法对原始图像进行分析提取;在Matlab 7.0软件中编程实现迁移学习,将量化的图像特征作为输入数据,利用迁移学习对乳腺良恶性肿瘤进行智能分类。结果乳腺恶性肿瘤的边缘粗糙度、坚固度、邻域灰度差矩阵粗糙度、肿瘤后方与周围区域回声差异及水平方向高频分量和垂直方向低频分量的直方图能量均明显高于良性肿瘤(P均<0.05)。超声和迁移学习方法诊断乳腺恶性肿瘤的敏感度分别为96.21%(127/132)和96.04%(97/101),特异度为66.35%(209/315)和98.49%(196/199),准确率为75.17%(336/447)和97.67%(293/300)。结论超声图像特征定量化可为识别良恶性乳腺肿瘤提供客观的量化参数;迁移学习可有效对乳腺良恶性肿瘤的声像图进行分类。 展开更多

关键词 乳腺肿瘤 超声检查 迁移学习 特征提取

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于随机森林的不平衡特征选择算法 被引量：33

14

作者 尹华 胡玉平 《中山大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期59-65,共7页

数据高维不平衡是当前数据挖掘的挑战。针对传统特征选择方法基于类别平衡假设,导致在不平衡数据上效果不理想的问题,利用随机森林内嵌的变量选择机制,构造了一个新的不平衡随机森林特征选择算法IBRFVS。IBRFVS在平衡的取样数据上构造... 数据高维不平衡是当前数据挖掘的挑战。针对传统特征选择方法基于类别平衡假设,导致在不平衡数据上效果不理想的问题,利用随机森林内嵌的变量选择机制,构造了一个新的不平衡随机森林特征选择算法IBRFVS。IBRFVS在平衡的取样数据上构造多样决策树,采用交叉验证方式获取单棵决策树的特征重要性度量值。各决策树的权重和特征重要性度量的加权平均决定了最终的特征重要性序列,其中,决策树的权重由该决策树与集成预测的一致性程度决定。在UCI数据集上的随机森林超参数选择和预处理对比验证实验中显示,四种超参数K经验取值中,当K的取值为特征数的平方根时,IBRFVS性能较为稳定且优于传统特征选择算法。 展开更多

关键词 不平衡数据 高维数据 特征选择 随机森林

在线阅读 下载PDF 职称材料

社交网络大数据商业化开发利用中的个人隐私保护 被引量：31

15

作者 孟晓明 贺敏伟 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2015年第6期67-75,共9页

社交网络大数据商业化开发利用主要有五种模式,文章针对各种模式中个人隐私泄露的主要原因,提出保护策略:每位社交网络用户要高度重视,规范网络社交行为,提高安防技能;尽快制定专门法律并完善现有法律;社交网络服务提供商应遵守行业安... 社交网络大数据商业化开发利用主要有五种模式,文章针对各种模式中个人隐私泄露的主要原因,提出保护策略:每位社交网络用户要高度重视,规范网络社交行为,提高安防技能;尽快制定专门法律并完善现有法律;社交网络服务提供商应遵守行业安全规范,加强自律;尽快出台社交软件安全开发规范,强化安全测评,加强信息安全技术应用研究;尽快制定社会信息伦理道德规范,提高公民信息素养;设立网络安全监控警察,防范非法攻击。 展开更多

关键词 社交网络 大数据 个人隐私 隐私信息

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于上下文因素的P2P动态信任模型 被引量：14

16

作者 刘义春 梁英宏 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期34-45,共12页

构建一个基于上下文因素的多维度P2P信任模型,结合考虑时间衰减、交互重要性和交互次数度量实体交互信任,基于Dice相似度给出信任相似度算法,设计一种多链路反馈可信度融合算法,聚合直接交互、评价相似度和信任链传递计算实体的推荐信任... 构建一个基于上下文因素的多维度P2P信任模型,结合考虑时间衰减、交互重要性和交互次数度量实体交互信任,基于Dice相似度给出信任相似度算法,设计一种多链路反馈可信度融合算法,聚合直接交互、评价相似度和信任链传递计算实体的推荐信任,综合直接信任和推荐信任进行实体信任的评估,并提出一种新的信任更新和奖惩机制。实例分析表明,模型较好地体现了上下文因素对信任计算的影响,增强了模型在上下文因素的敏感性。 展开更多

关键词 P2P系统 信任 上下文因素 直接信任 推荐信任

在线阅读 下载PDF 职称材料

和声搜索算法改进与应用 被引量：14

17

作者 周雅兰 黄韬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期52-56,75,共6页

和声搜索算法是最近出现的一种模拟音乐演奏过程的全局搜索元启发式算法,目前已经有许多改进版本,并被大量用于优化和工程实践问题中。首先描述了原始和声搜索算法的特点和流程,然后对和声搜索算法繁多的变种及其应用领域进行了梳理和分... 和声搜索算法是最近出现的一种模拟音乐演奏过程的全局搜索元启发式算法,目前已经有许多改进版本,并被大量用于优化和工程实践问题中。首先描述了原始和声搜索算法的特点和流程,然后对和声搜索算法繁多的变种及其应用领域进行了梳理和分类,最后指出和声搜索算法的未来研究方向。 展开更多

关键词 和声搜索 改进 混合 应用

在线阅读 下载PDF 职称材料

上下文属性感知的电子商务信任模型 被引量：4

18

作者 刘义春 梁英宏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第8期1826-1831,共6页

电子商务实体的信任涉及交易额、交易发生时间、实体参与交易的活跃度等诸多因素.针对电子商务环境的信任评价,大多数基于声誉的信任评价模型是单维度的,只根据单一的交易属性对历史交易给出粗粒度的评价.文章提出了一种基于交易上下文... 电子商务实体的信任涉及交易额、交易发生时间、实体参与交易的活跃度等诸多因素.针对电子商务环境的信任评价,大多数基于声誉的信任评价模型是单维度的,只根据单一的交易属性对历史交易给出粗粒度的评价.文章提出了一种基于交易上下文属性的多维度信任模型,结合考虑时间衰减因素、交易额影响和交易次数给出实体交互信任度量方法,利用实体活动相似度计算信任推荐实体的可信程度,综合直接信任和推荐信任来对电子商务交易实体进行信任评估.实例分析表明,模型较好地体现了交易上下文属性对信任计算的影响,增强了信任模型在交易上下文属性上的敏感性. 展开更多

关键词 电子商务 信任 上下文属性 直接信任 推荐信任

在线阅读 下载PDF 职称材料

“互联网+”环境下区域常态化建设与应用专递课堂的机制研究 被引量：13

19

作者 杜玉霞 贺卫国 +3 位作者 唐连章 李赞坚 甘耀明 王天昊 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2022年第4期100-107,共8页

专递课堂是现阶段我国改善义务教育薄弱环节,促进区域义务教育优质均衡发展的重要方式。但许多区域建设与应用专递课堂却出现推进困难、效果不佳等问题。为此,基于在广东和吉林等区域的实践探索,调研梳理了区域推进专递课堂面临的三个... 专递课堂是现阶段我国改善义务教育薄弱环节,促进区域义务教育优质均衡发展的重要方式。但许多区域建设与应用专递课堂却出现推进困难、效果不佳等问题。为此,基于在广东和吉林等区域的实践探索,调研梳理了区域推进专递课堂面临的三个核心问题,有针对性地构建了“互联网+”环境下专递课堂持续建设和常态化应用的三大机制,以期帮助区域摆脱当前困境,顺利开展专递课堂建设与应用。三大机制一是具有统筹调度、需求研判和协调满足功能的专递课堂组织领导机制;二是专递课堂支持服务机制,包括提升教师教学能力的支持服务机制、协同备课与教学反思机制、在线学习与教研支持服务机制、主讲教师访教机制等四个子机制;三是专递课堂激励保障机制,包含了多维教学激励机制、过程监控与交流评价机制、经费与资源保障机制三个子机制。希望三个互联互促的系统化机制的实施,能够保障“互联网+”环境下专递课堂的持续建设和常态化应用,推进区域义务教育的优质均衡发展,提高教育质量。 展开更多

关键词 区域 专递课堂 常态化 应用 机制

在线阅读 下载PDF 职称材料

求解排列问题的分布估计离散粒子群优化算法 被引量：9

20

作者 周雅兰 王甲海 黄聪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期561-571,共11页

目前粒子群优化算法和分布估计算法较少用于解决排列编码组合优化问题,本文提出了一种新的适用于求解排列问题的分布估计离散粒子群优化算法.提出的算法结合粒子群优化算法和分布估计算法的思想,突破了标准粒子群优化算法速度-位移更新... 目前粒子群优化算法和分布估计算法较少用于解决排列编码组合优化问题,本文提出了一种新的适用于求解排列问题的分布估计离散粒子群优化算法.提出的算法结合粒子群优化算法和分布估计算法的思想,突破了标准粒子群优化算法速度-位移更新模式.新算法中每个粒子的信息一部分来自该粒子当前解排列与全局最优排列的最长公共子串,另一部分来自描述所有个体最优值分布信息的概率模型.这样粒子的当前解、所有个体最优值和全局最优值都参与了新解的生成过程,提出的算法秉承了粒子群优化算法的思想,同时具有更全面的学习能力,提高了算法的寻优能力以及避免陷入局部最优的能力.在两个经典的排列问题上的实验结果表明提出的算法具有良好的性能. 展开更多

关键词 离散粒子群优化 分布估计算法 排列问题

在线阅读 下载PDF 职称材料