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[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
贺婉莹 杨建林
【目的】通过引入随机游走模型,解决有监督排序学习中训练数据的标记信息难以获取的问题。【方法】提出一种基于重启随机游走模型的排序学习方法,通过游走模型完成训练数据的自动标注,降低排序学习对标记数据的依赖性,并在OHSUMED数据集上进行实验。【结果】当已标注样本在数据集中占比50%时,该方法能有效完成排序学习任务,与标注样本占比100%的排序学习算法相比,其排序效果明显优于Rank Net算法,略低于List Net算法。【局限】本文方法要求对每个查询单独进行随机游走,这对实际应用中多样查询下的文档标注工作
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
杨莉萍 路松峰 黄钰
为了解决目前的关键蛋白质预测方法对生物功能的分析不够深入的情况，利用蛋白质复合物信息，提出１种基于随机游走模型，结合蛋白质相互作用网络中的边聚集系数等数据来预测关键蛋白质的ＲＷＰ（Ｒａｎｄｏｍ Ｗａｌｋ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏＲ ＰＲｅｄｉｃｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ＰＲｏｔｅｉｎｓ）算法。在酿酒酵母（ｓａｃｃｈａＲｏｍｙｃｅｓ ｃｅＲｅｖｉｓｉａｅ）蛋白质相互作用网络上，以敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值、准确率等５个统计学指标为评价标准，将ＲＷＰ与介数中心性、度中心性、信息中心性、ｃｓｃ算法及ｌｉｄｃ算法等５种用于预测关键蛋白质的方法进行对比实验。结果表明：ＲＷＰ在关键蛋白质识别率等．．．
[期刊] 情报科学
[作者]
严承希 王军 李晓杰
【目的/意义】结合随机游走算法Page Rank、词共现和多样性测度指标提出一种改进的热点主题探测方法C_BI-Page Rank,该方法有效提高了热点主题探测的效率和模型质量。【方法/过程】首先对Page Rank算法进行理论回顾,引入词共现和布里渊系数构建C_BI-Page Rank算法模型,然后采用4种不同因素组合的Page Rank算法对Web of Science系统2006-2016的应用心理学领域的期刊文献进行实证分析,最后基于波达计数的专家方法进行算法比较与评价,同时也探索其与词频统计之间
[期刊] 工业技术经济
[作者]
常明健 徐强
根据三种随机游走模型假设条件的不同,将期货市场的弱势效率进行细分,并应用相应的检验方法对其进行了检验。经检验发现,我国铜和铝期货市场均已达到弱势有效,但弱势效率较低;而大豆和小麦期货市场还未达到弱势有效。
关键词：
期货市场 弱势有效 随机游走
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
徐啸 王灜 金涛 王建民
随着健康医疗数据的快速积累,数据驱动的医疗分析越来越受重视,合适的医疗活动表征对这些分析至关重要。然而,当前大多数表征方法缺乏对医疗数据时序性、数值敏感性的考虑,影响了分析方法的效果和可解释性。该文针对住院病例,提出了一种基于主题模型加强的医疗活动表征学习方法,该方法利用活动间时序关系和主题分配情况,构建了一个无监督学习的多层感知机模型。在大规模真实住院数据集上的测试结果表明:该方法所得表征可以有效提升疾病聚类、后续活动预测、剩余住院天数预测3项医疗分析任务的效果,同时表征具有良好的医学可解释性。
关键词：
表征学习 主题模型 多层感知机 医疗分析
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏小娜
聚类统计分析在大数据理论研究和实践应用方面具有重要地位，是学习分析技术的重要组成部分。文章首先在数据初始化和规范化的基础上定位分类条件，实现学习行为的分化和集成，形成多个待聚类的数据子集；然后，根据学习交互活动之间的拓扑关联性和依赖性，设计随机游走模型与BIRCH算法融合的聚类统计方法，实现关键学习交互活动的检索评估和数据聚类；最后，对算法执行的多个性能指标进行计算和对比。实验结果表明，改进后的算法在学习交互活动聚类方面具有明显优势，聚类统计过程和分析结果具有可行性和可靠性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
夏小娜
聚类统计分析在大数据理论研究和实践应用方面具有重要地位,是学习分析技术的重要组成部分。文章首先在数据初始化和规范化的基础上定位分类条件,实现学习行为的分化和集成,形成多个待聚类的数据子集;然后,根据学习交互活动之间的拓扑关联性和依赖性,设计随机游走模型与BIRCH算法融合的聚类统计方法,实现关键学习交互活动的检索评估和数据聚类;最后,对算法执行的多个性能指标进行计算和对比。实验结果表明,改进后的算法在学习交互活动聚类方面具有明显优势,聚类统计过程和分析结果具有可行性和可靠性。
[期刊] 管理科学
[作者]
刘冠男 张亮 马宝君
随着电子商务的迅猛发展,电子商务环境下的退货问题日益重要。产品销售中的高退货比例会为企业带来额外的物流和返修等成本,影响企业的正常运营。因此,有效防范退货风险、识别潜在的退货倾向对于提高电子商务企业的管理决策水平具有重要意义。在大数据背景下,电子商务企业积累了大量销售、退货和客户等多源异构数据,可基于此挖掘用户在电子商务平台中购买和退货的行为模式,进而预测退货风险。针对电子商务环境下的退货风险建模,引入二部图结构组织历史退货记录,并将问题形式化为二部图上的节点排序问题。根据退货的用户和被退货产品的结构特点
关键词：
电子商务 退货 二部图 随机游走
[期刊] 经济问题
[作者]
赵玉平
选用13个影响汇率制度选择的典型变量,采用随机效应多元排序选择模型对147个国家的汇率制度选择进行分析,发现经济发展水平、美元化程度、货币错配程度越高,实际资本开放程度越大,政府越强,具有高经济增长和长期通货膨胀历史的国家有较高采用相对固定汇率制度的概率;而经济规模、贸易开放度越大以及外债债务比率越高将会促使一国选择灵活性较高的汇率制度。
[期刊] 现代管理科学
[作者]
刘天卓
对科研项目进行合理排序,是科研项目评审和筛选的前提。在参加评审的科研项目数量有限的情形下,采用专家排序方式更为合理,而有序投票模型是处理此类问题的经典方法。文章提出均衡有序投票模型,并分别从基准面与理想点两个角度给出均衡评价策略,可以弥补传统有序投票模型中非均衡评价、区分度不高的缺陷。实证研究验证了该方法的合理性。
关键词：
科研项目 排序 有序投票模型 均衡评价
[期刊] 统计与决策
[作者]
张运峰 尹敬东
文章首先讨论了随机游走消费路径上,含习惯形成偏好的波动福利成本。然后计算了中国城乡居民消费波动的福利成本。结果表明,随机游走消费的波动福利成本明显大于趋势平稳消费的波动福利成本。
关键词：
随机游走 习惯形成 中国波动福利成本
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张省
对碳价进行科学准确的预测，有利于提高碳市场风险防范能力。本文提出一种基于二次分解和机器学习的碳价组合预测模型，将影响碳交易价格的内部和外部因素输入预测模型，汇总各序列的最优预测值即得到碳价的最终组合预测结果。以湖北碳市场价格为样本开展实证研究，结果表明：该组合预测模型达到了较高的预测精度，有利于提高碳交易价格预判的准确度、提高碳市场运行效率。基于此，建议采取二次分解和机器学习方法开展碳交易价格预测工作，建立跨试点碳价风险预警联动机制，根据经济发展形势及时调整碳配额发放总量。
[期刊] 保险研究
[作者]
张碧怡 肖宇谷 曾宇哲
车险业务中影响车险损失的风险因子很多,如从人因子、从车因子、从属地因子和保单属性因子等,保险公司通常利用这些风险因子对个体风险进行分类,一方面作为车险定价的依据,另一方面也为部门沟通、业务选择和市场细分提供支持。因此,识别风险因子的重要性对提升整个车险业务质量有非常重要的意义。近年来机器学习算法在车险损失预测中的应用越来越多,但目前的研究主要考虑了损失预测的精度,对风险因子的重要性测度缺少系统深入的研究。为此,本文对8个车险数据集,利用两种集成学习方法(随机森林和XGBoost),比较了它们与广义线性回归模型在索赔频率风险因子重要性测度上的一致性。研究结果表明,这两种集成学习方法不仅能提高预测精度,还能提供较一致的风险因子重要性测度。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
余英 程明宝
在工业生产中,随着员工操作技能的熟练程度的增加,对于相同的任务越往后加工,所花的时间将会减少。同时,为了尽早完工,管理者也会考虑给加工工件分配一定量的额外资源来缩短工件加工时间。本文基于以上实例,讨论了工件的实际加工时间既具有学习效应又依赖所分配资源的单机排序问题。在问题中,假设工件的学习效应是之前已加工工件正常加工时间和的指数函数。同时随着分配给工件资源量的增加,工件的实际加工时间呈线性减少,所需费用呈线性增加。对这一排序模型,主要探讨以下五个目标函数:最小化最大完工时间与资源消耗量总费用的和;最小化总
关键词：
单机排序 学习效应 资源依赖 指派问题
[期刊] 统计与决策
[作者]
董晓芳 张良勇 徐兴忠
针对生存分析中经常出现的随机删失模型,文章提出排序集抽样下生存函数的乘积限估计量,证明了新估计量的渐近正态性,确定了其渐近方差,并与简单随机抽样下相应估计量进行了估计效率的比较,结果表明排序集抽样效率高于简单随机抽样。最后,我们对肾癌患者的临床数据进行了实际应用。
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