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[期刊] 工业工程
[作者]
陈彩华 佘程熙 王庆阳
机器学习技术不断发展，在许多领域都有广泛的应用并展现出超出人类本身的能力。但机器学习方法利用不当或决策存在偏差，反而会损害人们的利益，特别是在一些敏感安全需求高的领域，如金融、医疗等，人们越来越重视机器学习的可信研究。目前，机器学习技术普遍存在一些缺点，如对代表性不足的群体存在偏见、缺乏用户隐私保护、缺乏模型可解释性、容易受到威胁攻击等。这些缺点降低了人们对机器学习方法的信任。尽管研究者已针对这些不足进行了深入探索，但缺乏一个整体的框架与方法系统地提供机器学习的可信分析。因此本文针对机器学习的公平性、可解释性、鲁棒性与隐私4个要素归纳总结了现阶段主流的定义、指标、方法与评估，然后讨论了各要素之间的关系，并结合机器学习全生命周期构建了一个可信机器学习框架。最后，给出了一些目前可信机器学习领域亟待解决的问题与面临的挑战。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨剑锋 乔佩蕊 李永梅 王宁
分类问题及其算法是机器学习的一个重要分支,其应用越来越广泛,相关算法及应用研究取得了长足进展。文章对近年来机器学习分类算法的研究成果进行了回顾,从单一分类算法到集成分类算法分别进行总结,比较了不同分类算法的核心思想、优缺点以及实际应用,并分析了机器学习分类算法研究所面临的挑战和发展趋势。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
曹洋 成颖 裴雷
探讨基于机器学习的自动文摘研究中的特征选取、算法选择、模型训练、文摘提取和模型评测等主要过程;重点分析3种主要的机器学习算法:朴素贝叶斯、隐马尔科夫和条件随机场,阐释3种算法的基本思想,在对相关研究进行系统梳理的基础上,给出作者的思考;对3种机器学习算法在训练方法、协同训练与主动学习、类别平衡以及词汇分布等方面存在的共性问题进行深入讨论并提出未来的主要研究方向。
关键词：
自动文摘 机器学习 NB HMM CRF
[期刊] 地理科学进展
[作者]
王江波 连芝锐 冯涛 唐立 刘锴
近年来，机器学习模型因其优越的预测性能和灵活性，被广泛引入时空出行行为建模与预测研究中，但其基础研究框架和技术路线尚未明晰。论文通过回顾2010—2022年相关领域发表的重要文献，梳理了机器学习算法的应用对时空出行选择行为研究范式的影响，总结了当前研究中亟待解决的关键问题及影响时空出行选择行为建模效果的潜在因素和作用机理，展望了未来研究中需要重点突破的方向。将机器学习算法有效应用于时空出行选择行为研究，不仅需要与决策场景相契合的模型架构和决策机理支撑，还应克服诸多机器学习过程及方法的固有缺陷，并充分考虑外部研究条件对时空选择行为模拟和预测效果的影响。现有的机器学习模型已能够契合大多数出行选择决策场景，多元化、高效率的机器学习算法必将有力推动出行选择行为研究的发展。有限的可解释性仍然是学者们难以广泛信任基于机器学习的时空出行选择行为模型的根本原因。面对大数据时代时空出行选择行为研究的机遇与挑战，充分融合机器学习算法和经典决策理论及模型各自的优势，同时提升时空出行选择行为的模拟精度和模型可解释性是重要发展趋势。
[期刊] 经济师
[作者]
林升 綦科 魏楷聪 张伟
自股票市场成立以来,人们采取不同的方法对股票价格进行研究分析,从简单的线性回归到非线性拟合,运用了多种方法进行尝试,并通过各种算法进行优化。随着深度学习的爆发,研究者们尝试使用深度学习进行股价预测的相关研究,利用卷积神经网络的特征提取能力、循环神经网络对时间序列的有效处理以及通过数据挖掘对股票数据进行分析等多种方法并取得了较好的成绩,从而使股票预测更加智能化。文章通过对股价预测研究方法的发展变化进行综述,重点关注深度学习在股价预测中的应用,最后对其后续发展进行了总结与展望。
[期刊] 经济学(季刊)
[作者]
郭峰 陶旭辉
因果识别是社会科学实证研究的焦点，而在大数据时代，机器学习为因果识别带来一些新的机遇与挑战。本文重点总结了机器学习对因果关系识别的价值：更好地识别和控制混淆因素、帮助更好地构建对照组、更好地识别异质性因果效应，以及检验因果关系的外部有效性。同时，本文还讨论了在大数据和机器学习广泛应用下，可能存在因果关系在某些情形下变得不再重要、大数据和机器学习会让因果效应识别更加困难，以及部分机器学习算法缺乏可解释性等情形。本文有助于拓展社会科学研究者的工具箱和思想库。
关键词：
机器学习 因果关系 大数据
[期刊] 管理世界
[作者]
刘景江 郑畅然 洪永淼
机器学习正在深刻改变管理学的研究范式与方法。如何运用机器学习更好地赋能管理学研究已经成为学术界关注的前沿热点议题。然而，机器学习在中国管理学研究中的应用仍处于初级阶段。本文基于1999～2021年发表在工商管理和会计财务两大研究领域的国内外顶级期刊的学术文献，识别了学术界借助机器学习开展管理学实证研究的4种核心途径：变量测量、事件预测（包括事件分类）、因果推断和理论构建；梳理了每个途径的代表性文献的研究主题、研究问题、数据集、机器学习算法和研究结论；提出了使用机器学习赋能管理学研究的主要策略，并讨论了中国学者运用机器学习开展中国特色管理理论研究的未来机会。本文显示：将机器学习与传统计量经济学相结合有助于做出更加精准的因果推断；机器学习能够在模式发现这一理论构建的关键步骤中发挥重要作用；将机器学习与多案例分析相结合有助于富有成效地开展理论构建。本文为如何采用机器学习提升管理学研究质量、推进管理学研究范式变革和构建中国特色管理理论提供了方法论指引和方向性启示。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
樊雅琴 王炳皓 王伟 唐烨伟
近年来,深度学习逐渐成为学科教学领域的一个热点话题。本文采用内容分析法,对国内公开发表的深度学习相关学术、学位论文进行统计分析,从文献年度分布、文献来源、研究热点、研究内容和发展趋势五个方面依次解读,以期总结我国深度学习研究现状,发现问题,提出建议。
关键词：
深度学习 深度学习研究 研究综述
[期刊] 中国特殊教育
[作者]
张冲
内隐学习由于具有重大的理论与实践意义,已成为目前认知心理学领域的一大热点和前沿问题。本文从内隐学习的内涵、特征、理论假说、研究范式、相关应用研究等方面综述内隐学习的研究历程,并指出了内隐学习的未来发展方向。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蒋盛益 陈东沂 庞观松 吴美玲 王连喜
简述微博信息可信度研究的背景和意义,并对微博信息可信度分析等相关概念进行界定;对微博信息可信度的研究成果进行梳理,指出这些研究的不足,并认为微博信息可信度分析的关键问题是微博信息特征的提取和可信度分析方法的设计;结合微博信息的特点及已有研究成果,指出微博信息可信度分析的核心技术包括自然语言处理、社会网络分析、机器学习与数据挖掘等;最后总结全文,对微博信息可信度分析的未来发展方向进行展望,为进一步研究提供参考。
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
吴振新
本文对近20年来数字资源长期保存可信赖认证研究的发展进行回顾。通过对可信赖性含义的分析,以及对主要标准、方法和项目发展情况的梳理,提供了一个相对清晰的研究发展脉络图。详细介绍DSA评测指南、ISO 16363、Nestor指标目录三个典型认证标准,详细描述可信赖性的组成和认证的基本要素:组织、数字对象管理、基础设施。介绍ISO 16363和RLC的认证服务以及相关辅助工具,并给出对相关研究的评述以及对认证实践的思考,指出我国即将开展的国家保存体系建设应从规划之初即参照相关标准开展规划、决策和实践,使整个体系构建于一个较高的基点之上。图2。表3。参考文献23。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
王展妮 张国亮
总结近年来机器人技术在图书馆的应用现状,指出构建图书馆机器人系统亟需掌握的三项主要关键技术,深入分析每一项技术的研究特点,并展望该领域今后的发展趋势。
[期刊] 农业经济
[作者]
张雷
本文通过农业生产中对蔬菜嫁接机器人嫁接幼苗接缝进行自动识别、检测技术的研究，为装配机器视觉系统的全自动嫁接机器人的研制与开发提供理论基础和技术支持。
关键词：
农业生产 机器视觉 嫁接机器人
[期刊] 职教论坛
[作者]
李品
从现有研究来看，关于社区学习共同体的研究已经历时十年，主要集中在概念与特征、意义与价值等五个方面的研究。在未来，研究的趋势与重点是：社区学习共同体存在的问题与瓶颈；政府如何在社区学习共同体的培育中发挥作用；社区学习共同体培育与构建的多样化及差异化；社区学习共同体的资源如何整合等。《教育部等七部门关于推进学习型城市建设的意见》中＂鼓励发展民间学习共同体＂和教育部等九部门出台的文件《关于进一步推进社区教育发展的意见》中＂建设学习型组织和学习共同体＂等政策，将开启社区学习共同体理论与实践研究的新境界。
关键词：
社区学习共同体 成人共同学习 研究综述
[期刊] 山西财经大学学报
[作者]
杜允
学习适应性是学生适应性心理素质的核心成分,也是衡量学生心理健康的重要指标。指导学生改善学习适应性是教育心理学研究的重点内容。文章从学习适应性的概念、构成要素、测量工具以及跨文化研究等方面对国内外的相关研究进行了综述,以期进一步为教师有效指导学生学习及学校对学生的学习管理提供理论参考。
关键词：
大学生 学习 适应性 研究
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