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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
时倩如 李贺 沈旺 刘嘉宇 田聪淼
[目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景，为更好地挖掘用户偏好，从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征，并综合考虑全局和局部层次上的交互关系，提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型（HLRec）。[方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图，分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系；使用关联矩阵表示高阶交互关系特征，异构图神经网络提取低阶交互关系特征；融合高阶与低阶交互关系特征，并输入到深度生成模型变分自编码器（VAE）中学习用户和项目的表示向量；根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。[结果/结论]实验结果表明，在Top-20推荐中，与相关基线模型相比，本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 软科学
[作者]
李金海 何有世
基于人际信任理论将用户对推荐系统的信任过程划分为从初始信任到交互信任再到推荐信任的三个阶段。探讨了影响各阶段信任的关键影响因素，并构建了多阶段用户信任的综合模型，分析了平台的信任前因、个人的信任前因以及认知的信任前因对多阶段信任的影响，采用结构方程方法对模型进行了实证检验及分析。研究表明，用户对推荐系统的初始信任主要受信任倾向、正规性和口碑的影响，交互信任主要受初始信任、感知有用性和感知易用性的影响，推荐信任主要受交互信任、感知有用性和感知可靠性的影响。最后，提出了对策建议以及未来研究的方向。
关键词：
交互感知 初始信任 交互信任 推荐信任
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘嘉宇 李贺 谷莹 袁翠敏 祝琳琳
[目的/意义]立足群体性视角并运用复杂网络领域前沿技术构建社交网络舆情背景下在线群体观点演化机理模型，为观察在线社交网络结构特征、理解网络舆情态势和营造风清气正网络生态提供理论框架。[方法/过程]依照理论基础层、技术支撑层和内容分析层的逻辑架构，在界定在线群体观点演化内涵外延基础上，从认知科学视角探讨了在线群体观点演化过程存在的高阶交互特性，并基于情景意识理论将群体用户在网络交互环境中随着对舆情信息的理解和判断，从而在时间维度上表现出的观点演化周期划分为形成、突变和预测三个阶段。[结果/结论]最终构建的机理模型具有群体观点理论建构、群体交互数据向高阶网络映射及群体观点演化过程分析等功能，为社交网络舆情监测提供了路径指引。
[期刊] 管理科学
[作者]
吕永健 王鹏
以黄金为代表的贵金属及其金融衍生品的交易量不断增长,逐渐成为与股票和债券平行的投资和避险工具,但关于贵金属市场风险测度的研究却比较缺乏。以上海和伦敦市场的黄金和白银交易价格为样本,基于常数高阶矩模型和时变高阶矩模型建立风险测度模型,计算出不同模型的风险价值和预期损失;采用严谨的后验分析方法,在多头和空头两种头寸共10种分位数水平下对不同模型的风险测度精确性进行后验分析。研究结果表明,在测度风险价值时,时变高阶矩模型的风险测度精确性略优于常数高阶矩模型,带有杠杠效应的时变高阶矩模型优于不带杠杆效应的时变高阶矩模型;综合对比分析不同风险测度模型的后验分析结果可知,对于准确测度贵金属市场的风险,GJ...
[期刊] 南方金融
[作者]
代军 闻丹锋
本文运用二元GARCH-SK模型和独立成分分析等方法,对基于时变高阶矩风险的期货最优对冲比率模型进行较为全面的研究,探讨投资者风险厌恶系数、交易成本等因素对期货最优对冲比率的影响,并且以沪深300股指期货为研究对象,对基于时变高阶矩风险的期货最优对冲比率模型的有效性进行实证分析,结果表明:一是沪深300股指期货和现货的收益率序列均表现出较为明显的超峰度和负偏度等非正态分布特征,因而在刻画资产收益分布时高阶矩风险对收益率的影响不容忽视;二是在考虑交易成本以后,最优调整频率会随着投资者风险厌恶系数的增加而提高,但调整幅度会不断缩小,且对于最常见的风险厌恶系数,投资者需要每两日调整一次期货最优对冲比率,以期获得最高的效用水平;三是基于效用最大化、同时考虑条件高阶矩风险的动态对冲策略能够更好地实现风险与收益之间的平衡,虽然其风险水平会比方差最小化对冲策略更高,但是带来的收益增长更为显著,因此,能够更好地提高投资者的效用水平。上述研究结论可以为推动基于高阶矩风险的期货对冲比率方法在金融市场投资实务中的推广与应用提供参考。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
杨冬 康继军 鲁万波
研究目标:在构建包含偏度和峰度的高阶矩投资组合情况下,为了减少设定误差的同时进一步降低传统朴素估计存在的较高估计误差,本文构建了混频多因子模型并提出了一种新的包含高阶矩条件下最优因子个数识别方法,并探讨了其适用性。研究方法:在理论上分析了基于混频多因子模型得到统计量的渐进性质,并通过蒙特卡洛模拟在有限样本条件下进行了检验。研究发现:新方法可以更为准确地识别包含高阶矩条件下最优因子的个数,相对于基于信息准则构建的高阶矩因子个数识别方法具有明显的优势。研究创新:基于混频模型方法,进一步提高因子对模型的解释能力,在混频模型设定适当的条件下,由扰动项构建得到的高阶矩矩阵应具有明显的稀疏性特征,利用这一特征识别最优因子个数,从而进一步降低高阶矩矩阵的估计误差。研究价值:通过使用混频模型,在提高对模型解释能力的同时,构建一种相对于传统信息准则方法更能准确识别包含高阶矩信息的最优因子个数估计方法。
关键词：
混频模型 高阶矩 最优因子个数 因子模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
荣腾中 闵祥晖
文章在泊松边际分布条件下,将传统的一阶混合Thinning和Pegram算子的MPT离散值时间序列模型拓展到高阶MPT(p)模型。研究了模型的自相关结构,分析了模型阶数与参数估计的方法,推断了参数性质和回归性质,给出了模型的预测方法。通过对MOOC课程的学习行为离散数据序列进行建模分析,描述了在线学习者的行为特征,发现了在线学习行为高阶滞后的相依影响,实现了离散序列的短期预测。
[期刊] 管理评论
[作者]
易文德
本文提出了基于高阶矩波动的相依结构模型:Copula-NAGARCHSK-M模型。考虑资产的时变条件方差风险、条件偏度风险和条件峰度风险对边缘分布的影响,应用模型研究了上证综指和深证成指对数收益率之间、条件方差之间、条件偏度之间和条件峰度之间的相依结构。发现两股票市场的指数对数收益率之间、条件方差之间和条件峰度之间有相似的相依结构,而条件偏度之间的相依结构则是负方向的相似。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
丁德红 方逵 王娟 朱幸辉
针对专门的农业知识库,使用基于内容过滤的推荐方法,建立了农民用户兴趣模型和文档特征模型。在用户兴趣模型和文档特征模型中,针对特征项在不同表空间的分布情况,以及HTML文档结构对特征项权重的影响,通过改进传统特征项提取算法,提高了推荐模型的精度。结果表明,随着用户数的增加,农业信息推荐模型的查准率和查全率不断加大,说明模型的精确度不断提高。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余以胜 陈咏晖
[目的/意义]挖掘潜在好友关系并进行精准的好友推荐服务,已成为社交网络领域研究的热点,基于用户属性—关系相似度的好友推荐模型研究旨在增强用户忠诚度以及在线社区活跃度,提升社区的信息服务准确性和效率。[方法/过程]通过融合用户链接关系与属性特征,提出用户属性—关系相似评价体系;采用因子分析法,计算得出各项目权重以及综合得分;据此构建社交网络相似度矩阵,基于派系划分方法,对用户进行划分分区,最终实现好友推荐服务。[结果/结论]实验结果表明,运用派系划分的基于用户属性—关系推荐模型在推荐列表长度受限情况下的整体表现较优,有效提高推荐精准度。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
涂海丽 唐晓波
【目的】构建社会化电子商务环境下基于标签的个性化商品推荐模型。【方法】综合考虑用户使用标签的频率和时间因素计算用户的兴趣偏好;基于标签层次特征和电子商务网站中关于商品特征的检索条件,构建某一主题商务社区中商品本体;利用本体规范化用户标签语义,并对商品进行分类;寻找含有用户偏好的类簇,计算该类簇中商品与用户偏好商品的相似度,将用户未标注过的商品与用户偏好相似度高的商品推荐给用户。【结果】从翻东西网站上随机选取200个活跃用户关于热门商品的标注信息进行分析,验证该模型的有效性。【局限】在计算用户兴趣偏好时,只
关键词：
用户标签 商品本体 用户偏好 推荐模型
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张剑
随着信息技术、移动技术的飞速发展,移动学习已经成为教育领域研究的焦点。文章首先对移动学习、推荐系统等相关理论进行简单介绍,探讨基于学习情境的个性化过程,最后提出了基于学习情境的个性化移动学习推荐系统模型,为我国移动学习提供参考与借鉴。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
荣腾中 肖智
本文通过对传统高阶马尔可夫链模型的状态空间进行阶数重构,导出一个在重构状态空间上的降阶马尔可夫模型。理论分析证明,降阶马尔可夫链模型不但可以描述传统高阶马尔可夫链模型的全部性态,更能表达较传统模型细微的随机结构。然后,应用降阶模型对我国股票指数的动态变化进行实证分析,讨论了阶数的选取和高阶马尔可夫性检验,分析了股票市场内在波动结构。最后,对股指序列作出短期与长期的预测分析。
关键词：
高阶马尔可夫链 降阶 预测 股票指数
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