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[期刊] 图书情报知识
[作者]
李旭晖 秦书倩 吴燕秋 马费成
大数据时代的到来促使各种大规模数据集不断涌现,如何组织其中的知识信息以提供内容更加丰富、功能更加强大的知识服务成为当前的研究热点。文章根据大规模数据中知识内容多元化、结构网络化、源数据非结构化以及状态频繁演化等特性,从计算角度对其知识组织的重点问题进行了探讨。文章认为,知识组织需要适应当前以知识复用、发现和增值为核心的知识计算服务的需求,其重点在于底层知识信息的组织管理并受到知识持续演化的重要影响。文章提出了以语义数据管理为基础进行知识组织的观点,并据此对大规模数据中知识组织的核心问题(包括语义数据模型、知识表示、知识计算等方面)进行了剖析,论述了各相关方向亟待解决的理论问题和未来可能出现的发展趋势。
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴克生
统计数据处理是指对统计数据进行各种必要的加工,以得到所需的结果。使用电子计算机进行大规模统计数据处理,不仅扩大了分析处理的规模,提高了汇总的速度,更重要的还在于大大提高了统计数据的信息利用率和利用速度。笔者拟根据几年来在WANG 2200 VS计算机上从事统计数据处理工作的体会,略淡以下几点浅见。
[期刊] 统计与决策
[作者]
潘莹丽 刘飞 刘展 赵晓洛
大规模数据是需要新处理模式才能具有更强的洞察力和决策力的海量、高增长率和多样化的信息资产。分析海量数据的工作异常复杂，主要面临两个挑战：数据的难存储性和偏态性。基于此，文章主要研究以下两个问题：（1）将数据进行分布式存储，减轻单台机器的存储负担，采用尾期望回归分析偏态数据。（2）基于尾期望回归构造全局损失函数的一个交互有效的梯度增强型损失函数，为解决该损失函数的优化问题，提出修正的ADMM算法。模拟研究表明，在有限次主从机器之间交互次数下，提出的分布式计算方法得到的估计误差递减并趋于全局最优方法得到的估计误差。基于全国健康访谈调查（NHIS）数据的实证研究表明，提出的分布式计算方法对国民体重具有良好的预测性能。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蔡超 许启发 蒋翠侠 王艳明
受到计算内存的限制,大规模数据的回归分析往往难以奏效。为此,借用“化整为零”的思想,提出了一个新的回归分析方法:分块SCAD惩罚回归。该方法核心在于:将大规模数据划分成若干个块,对每一个块进行SCAD惩罚回归,最后将每个块的参数估计结果进行简单平均作为全样本回归系数估计的近似。进一步,在理论上证明了分块SCAD惩罚回归的变量选择效果与渐近性质。数值模拟和实际应用结果表明:分块SCAD惩罚回归不仅能够显著降低计算内存的需求和计算时间,而且其变量选择、参数估计和预测结果等与全样本回归基本一致。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吴永臻
Data Warehouse,OLAP,Data Mining and KDD are the faddy techniques to exploit and utilize information resources in 1990s.On the basis of analyzing and introducing the origin of these techniques,this paper expounds their basic structure,characteristics and application field.
[期刊] 统计与决策
[作者]
蔡超 何馨怡 李丽
随着计算机技术的飞速发展，大规模数据不断涌现，数据间呈现复杂的非线性特征，这使得传统的回归分析方法难以奏效。鉴于此，文章提出了基于交互有效方法的分布式神经网络回归（CE-RNN）模型，通过优化基于交互有效方法构建的神经网络回归模型的替代损失函数来获得全局参数估计值的近似结果。该模型一方面采用分布式计算方法避免了单台机器难以处理大规模数据的难题，另一方面使用神经网络回归模型解决了非线性回归问题。数值模拟和应用研究的结果表明：CE-RNN模型的预测性能与全局神经网络回归模型基本一致，且优于基于单轮型方法的分布式神经网络回归模型。
[期刊] 统计研究
[作者]
秦磊 王奕丹 苏治
随着信息技术的飞速发展,大规模数据在短时间内搜集并储存下来,为分析决策提供了巨大的信息量,也给统计建模带来了一定难度。对于样本容量大、变量个数少的数据,Leverage重要性抽样是一个简便可行的方法。本文发现,该方法中度量样本重要性的Leverage分数与因变量无关,而且在维度较大的情形下对样本没有区分程度,使得估计结果较差。为了同时考虑因变量和维度的影响,本文提出了基于充分降维的Leverage重要性抽样方法。该方法以不损失信息为前提,在充分降维的空间内重新计算Leverage分数,使得抽样更具有代表性。模拟数据分析显示,在样本容量较大的复杂数据中,相比于原始的Leverage重要性抽样方法,本文提出的方法可以降低估计的均方误差。三个实际数据也证实了该方法的可行性和有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
张民 李生 赵铁军
本文提出并实现了一种大规模汉语语料库中字、词级任意ｎ的ｎ－ｇｒａｍ统计算法，本算法可以一次性统计出所有不大于任意ｎ（本文ｎ取为２５６）的字、词级ｎ－ｇｒａｍ，可将传统ｎ－ｇｒａｍ统计时的指数空间开销变为线性的，且与所统计的元数无关。基于这种ｎ－ｇｒａｍ的统计，本文还进行了汉语信息熵的计算及字、词级知识获取的研究。本算法及本文的研究结果已应用于我们研制的机译系统中
关键词：
n元语法,统计,信息熵,知识获取
[期刊] 南开经济研究
[作者]
易训华
随着电子信息技术的高速发展及其在商务领域的广泛应用，一种以大幅度提高劳动生产率为前提、最大限度满足顾客需求为目标、获取巨大竞争优势和发展机会为结果的全新产业组织形式──大规模数字化定制经济，正在迅猛发展，冲击着传统的大批量生产的产业组织形式，它从根本上改变着企业的组织管理方式、厂商与消费者的关系、竞争者之间的竞争方式和竞争程度以及企业之间的分工协作方式和产业市场进入条件，使这一切更有利于社会资源的优化配置和经济效益、社会效益的普遍提高，是市场经济更合理、更完善的组织形式，将成为新世纪产业组织形式的主流。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
蔡超 王康宁
为解决大规模数据在进行回归分析时存在的计算内存不足和运行时间较长的问题,提出两个新的回归分析方法:先筛选后抽样的大规模数据L_1惩罚分位数回归方法(FSSLQR)和先抽样后筛选的大规模数据L_1惩罚分位数回归方法(SFSLQR),其数值模拟和实际应用结果表明:FSSLQR和SFSLQR方法不仅能够显著降低计算内存和运行时间,而且其估计预测和变量选择的结果与全量L_1惩罚分位数回归基本一致。此外,与Xu等(2018)提出的大规模数据的L_1惩罚分位数回归方法(SLQR)相比,FSSLQR和SFSLQR方法在估计预测、变量选择和运行时间等方面都更具优势。
[期刊] 现代财经(天津财经大学学报)
[作者]
李静
在互联网平台上,随着创新主体的空前扩大和创新协作的高度灵活化,一种新型的组织形式——大规模协作得以产生并迅猛发展。本文着重探讨了这一新型网络组织的治理问题。在对大规模协作进行简要阐释的基础上,解析大规模协作中知识共享的治理动机及其治理困境,探讨其以信任为基础的治理机制构架,旨在为我国的企业发展与变革提供启示。
关键词：
知识共享 大规模协作 治理
[期刊] 图书馆建设
[作者]
欧盟"i2010"计划旨在促进欧洲文化遗产的存取,为消除阻碍欧洲文化遗产大规模数字化的障碍,大英图书馆、索尔福德大学与来自全球的1
[期刊] 管理现代化
[作者]
徐扬
在信息服务领域中,大规模个性化定制模式作为一种新型的策略逐步被人们所认识、认可和应用。知识共享量化模型通过理论建模、形式化推导、数字模拟等方法,分析了影响知识共享效果的关键要素,研究其对模型的影响,并给出改进建议。
关键词：
知识管理 大规模个性化定制 知识共享
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
苗壮 袁野 乔百友 王一舒 马玉亮 王国仁
顶点相似度计算在现实生活中具有广泛的应用。当前对相似性计算的研究工作主要集中于静态图上,并且大多相似性计算模型是基于SimRank算法提出的。而现实中的许多场景,需采用时序图进行建模。当前针对静态图的大量SimRank的计算方法无法在时序图中实现,因此该文对大规模时序图中的SimRank计算开展详细研究,并提出一种时序关联的SimRank计算方法(temporal-aware SimRank,TaSimRank)。TaSimRank根据图的拓扑结构和时间约束通过高效的迭代方法计算SimRank。同时,该文提出一种近似算法,通过随机游走方法建立树形索引,使用Monte Carlo方法近似计算顶点的相似度,取得时间和效率的平衡。最后,通过大量真实实验验证了提出算法的有效性和可扩展性。
关键词：
时序图 相似度 随机游走
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
王松林
图书馆是一个为信息资源建立检索点,并为用户提供服务的机构。立足于此,应明确几个问题:信息组织实是信息资源的组织,分类标引不是信息组织的全部;图书馆的知识组织主要研究知识分类,图书馆的知识组织不是知识组织的全部。图书馆大可不必为自己的信息资源组织工作而妄自菲薄。表3。参考文献18。
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