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[期刊] 工业工程
[作者]
董学文 石宇强 田永政
针对云制造服务平台上的海量制造服务信息所带来的信息过载问题，提出一种基于图神经网络的云制造服务推荐方法，有效克服了传统推荐方法无法利用数据高维特征的局限性。提取平台上制造服务资源的特征，根据不同的相似度计算方法将制造服务资源构建为网络图；利用邻居采样图神经网络(graph sample and aggregate, GraphSAGE)进行网络的表示学习，并将学习到的网络特征带入链接预测函数进行模型训练；通过对资源节点间的链接概率进行预测，完成对用户的制造服务推荐。结果表明，基于图神经网络算法的链接预测模型，其预测性能要优于所对比的共同邻居(common neighbors, CN)、Adamic-adar (AA)与资源分配(resource allocation, RA)链接预测算法，从而取得较好的推荐效果，为解决云制造服务推荐问题提供理论依据，有助于提高用户的决策效率。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
资源分类不合理,资源检索机制不完善是当前高校图书馆数字化建设中面临的一个重要问题。本文基于SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用web访问行为进行聚类和优化分析。其中,聚类算法分为粗调整和微调整两个优化阶段,以保证聚类效果和聚类速率的提升。其次,基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建了高校图书馆用户个性化服务推荐系统。最后对系统进行
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁永刚 张雨琴 付强 周箭锋 黄志芳
[目的/意义]传统基于协同过滤的图书资源推荐算法难以处理数据稀疏问题,而传统基于矩阵分解的推荐算法在处理高维数据时可扩展性差,且它们的推荐结果仅依据预测评分大小确定,导致推荐准确度不高。鉴于此,文章提出基于SOM神经网络和排序因子分解机的图书资源推荐方法。[方法/过程]该方法首先利用SOM神经网络,基于用户学术背景信息对用户进行聚类,然后利用用户对图书资源的显式和隐式Web访问行为构建图书资源偏序关系,最后利用因子分解机(FM)作为排序函数对用户学术背景、Web访问行为和借阅图书简介文本等多种特征信息进行建模,并使用对级(Pairwise)排序学习算法实现图书资源的精准推荐。[结果/结论]实验结果表明,文章所提出的方法能有效缓解数据稀疏问题,提高推荐的准确率和效率。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
卢春华 杨辉 李云鹏
[目的/意义]提出一种涵盖不同学习者的学习风格、知识水平以及学习模式等特征的差异的在线资源推荐技术,以克服学习者在拥有海量学习电子资源的在线学习平台中难以检索到满足其需求的学习资源的信息过载问题。[方法/过程]针对在线学习环境及其产生的数据,利用本体方法对学习者和学习资源的领域知识进行建模和表示,并使用循环神经网络挖掘学习者的学习模式,得到最终的资源推荐列表。[结果/结论]所提出的系统与传统的协同过滤及融合本体知识的协同过滤方法相比,在推荐结果的准确率(Precision)、召回率(Recall)和平均倒数排名(MRR)三个指标上分别取得显著提升。[局限]模型在训练过程中的时间和空间消耗较大,存在进一步改进的空间。
[期刊] 预测
[作者]
文新辉 牛明洁
1 引言在科学技术和社会高速发展的今天,愈来愈多的问题,具有系统的复杂性、时变性和模糊性的特点,这就使得利用传统的预测方法解决这类问题十分困难。1987年,Lapedes和Farber首先应用神经网络进行预测,开创了神经网络预测方法的历史。目前,在范围广泛的商贸信息交流中,神经网络技术可以解决用传统方法不能解决的问题。例如Varfis和Versino运用神经网络解决经济时间序列预测问题,White利用神经网络进行IBM公司每日库存占用资金率的预测,都得到了很好的效果,节约了大量的资金。人们
[期刊] 统计与决策
[作者]
王占祥 冯泰文
文章基于BP神经网络和控制图,建立了工业经济预警模型。根据BP神经网络对工业生产总值增长率的预测值,可以利用控制图中的控制上下限对工业经济的运行状况进行预警分析。实证结果表明,该模型具有较好的预警效果。
关键词：
工业经济 预警 BP神经网络 控制图
[期刊] 财会通讯
[作者]
姚爽 高江波 黄玮强
文章基于制造业整体特征，选取财务指标和非财务指标构建制造企业信用风险预警指标体系；在传统BP神经网络模型的基础上对输入指标运用因子分析进行降维优化处理，通过蝙蝠算法优化传统BP神经网络的随机权值问题，构建制造业上市公司信用风险预警的FA-BA-BP模型；以60家制造业上市公司为样本，进行实证研究。通过对数据的降维处理，提炼出盈利能力、偿债能力、运营能力、自身规模、创新能力和经营规范六个信用风险预警因子。研究表明：FA-BA-BP神经网络模型迭代次数更少、均方误差和平均绝对误差均为最小，且预测准确率达到95%，具有良好的预警作用。
[期刊] 会计之友
[作者]
高燕 杜玥 曾森
实体经济是国民经济的基石，习近平总书记强调，要坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，抓实体经济一定要抓好制造业。制造业投入大且利润率低，由于经营环境的复杂和竞争的日益激烈，制造业在规模的扩张中财务风险不断累积，到一定程度即可能酿成财务危机。一汽夏利曾经是经济型汽车标杆和行业领跑者，但辉煌15年之后开始走下坡路，最终被收购并被改旗易帜为中国铁物。及时预判财务危机，及时采取措施控制财务风险，是制造企业做强做大保持良好发展态势的关键。文章以A股制造企业为样本，构建BP神经网络模型预警财务风险，并以一汽夏利（现中国铁物）为例进行分析，提出防范风险的建议。
关键词：
实体经济 财务风险 神经网络 预警
[期刊] 财会月刊
[作者]
虞益诚 陈威
在云计算蓬勃发展的今天，云服务呈现飞跃式发展，如何从大量功能类似但服务质量各异的云服务中选择最佳云服务已成为企业用户面临的首要问题。本文以企业需求和云服务特征为切入点，构建了云服务质量评价指标体系，建立了ＢＰ神经网络云服务质量评价模型。实证研究结果表明：网络输出与期望输出之间的误差可以达到目标要求，评价模型具有较高的可行性和合理性，能够为企业用户选择最佳云服务提供决策参考和建设性意见。
[期刊] 情报学报
[作者]
李树青 徐侠 曹杰 庄光光
本文提出了一种面向临床诊断决策支持服务的医学文献推荐方法,该方法首先对文献关键词从关键词列表、Mesh标准医学词库和缩略词三个方面进行了规范化处理,并据此得到关键词和文献的完整对应关系。文章对相关处理方法的思路和细节都做了详细的说明。然后,利用已知的患者症状描述信息,根据关键词共现形式来获取目标句子集合和诊断相关关键词集合,并利用基于关键词共现形成的关键词链接网络,本文设计了一种测度重要关键词及其相关文献的查询方法。最后,文章对相关实验效果及其用户满意度评价都做了必要的说明。
[期刊] 情报学报
[作者]
刘非凡 张爽 罗双玲 夏昊翔
准确地探测和识别学科领域知识结构对于理解学科发展动态、制定科技政策以及开展科研活动具有重要意义。当前,针对该问题的探索思路主要集中在两个方面:文本内容分析和网络结构分析。在现有的研究中,这两种研究思路往往仅作为相互辅证的依据,缺少同时融合文本信息与结构信息来探测领域知识结构的方法。因此,本文借助深度学习领域涌现出的新兴算法,把深度图神经网络模型与文档表示学习以及流形学习算法加以综合,提出新的学科领域知识结构探测框架。分别选取了代表基础研究学科与新涌现研究领域的两个数据集对所提研究框架进行验证,实验结果表明,深度图神经网络能够有效融合文献的文本内容特征信息以及其引用关系特征信息,提高了领域知识结构探测效率及可识别度。本文的研究拓展了深度图神经网络模型的应用场景,并对情报工程应用领域具有一定的借鉴参考价值。
[期刊] 农业技术经济
[作者]
李慧 孙东升
为全面推进城乡社会保障体系建设，进一步推进城乡居民社会养老保险政策，基于＂政府推荐自主选择＂的方针，向政策的受众提供科学合理的缴费档次的选择建议非常重要。本文提出一种基于蚁群优化算法的灰色模型和ＲＢＦ神经网络算法相结合的预测分类方法，根据个体特征向量为居民推荐较为适合的养老保险缴费等级。根据不同人群的参保人群个体特征进行个体信息模型构建，基于优化灰色模型和蚁群算法的全局寻优能力，以蚁群优化灰色模型的结果作为ＲＢＦ神经网络算法的输入，以ＣＨＡＲＬＳ调研数据作为遗传神经网络算法的输出，对神经网络进行训练减小分类预测的偏差。经检验该方法比较准确和有效，可以在参保人群的个人特征和参保档次之间建立对应关．．．
[期刊] 南开管理评论
[作者]
岑成德 权净
为了更加深入地理解宾馆各服务属性对顾客满意感的影响,本文用实证研究方法,得出以下结论:⑴影响宾馆顾客满意感的属性包括四类,即员工服务质量、客房质量、餐饮质量及商务服务质量;⑵员工服务质量是对宾馆顾客满意感影响最大的因素,其次为客房质量,餐饮质量和商务服务质量对宾馆顾客满意感的影响力较弱;⑶回归分析方法的预测正确率小于人工神经网络方法的预测正确率,说明人工神经网络方法在分析宾馆顾客满意感时,优于回归分析方法。
关键词：
服务属性 顾客满意感 人工神经网络
[期刊] 建筑经济
[作者]
陈惠娥 陈长征
本文就招标活动中存在的专家评标时随意性大的问题,从招标活动的关键性环节—评标方法着手,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析,利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的评标方法。应用该方法可以科学地评价多因素建设工程投标方案。
关键词：
投标方案 评标 神经网络
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
方燕 李磊
本文结合前人研究和国外经验,以大豆为例,深入研究粮食价格预测预警机制。主要利用机器学习的Lasso方法及神经网络理论,结合灰色预测进行粮食价格预测的优化,结果表明预测精度高,模型可以很好地拟合大豆价格变动情况。在此基础上,引用控制图理论,结合预测价格,构建了一个有效的价格预测预警机制。本文建立对大豆价格预测预警机制具有可行性,一定程度上可以推广到其他主要粮食价格的预测预警研究中,可为保障我国粮食安全,保护农民的利益,保证粮食市场的稳定发展,为政府制定价格干预政策提供一定的借鉴。
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