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[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] 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] 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] 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] 中央财经大学学报
[作者]
陈宇龙 孙广宇
本文整理了2006—2021年证监会行政处罚涉及的股票市场操纵案例，并通过Wilcoxon秩和检验来筛选构造解释变量，之后综合运用各种过采样算法和机器学习模型对其进行实证分析。研究发现：第一，经过过采样算法扩充样本的模型预测精度明显大于样本不平衡的模型；第二，综合比较各种过采样算法，Borderline-SMOTE过采样算法的预测精度大于SMOTE和ADASYN过采样算法；第三，综合比较各类机器学习分类模型，SVM模型的预测精度明显大于其他机器学习分类模型。本文结论对股票市场操纵的及早识别预测，促进资本市场良性发展具有一定的理论意义和实践价值。
[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]
陈林 黄奇
针对当前产品与服务分类标准不统一,产品信息描述不规范以致影响电子商务数据同步效率,无法实现有效信息共享的问题,首先对产品分类标准的发展及研究现状进行综述,然后在此基础上引入世界上应用最广泛的供应链标准体系GS1的数据同步解决方案,着重介绍该体系下全球产品分类标准GPC的分类框架及代码结构。GPC是全球商品主数据同步方案GDS的基础标准之一,它作为主数据的分类标准,能够统一描述和定义全球产品和服务。
[期刊] 财会月刊
[作者]
赵振然 高洪义
税会差异是多方面因素共同造成的,其分类方式也是多样化的。本文采用综述与评述相结合的方式对此做了较为系统的研究,以加深实务工作者对税会差异的理解和认识。
关键词：
税会差异 暂时性差异 永久性差异
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李悦 苏成 潘云涛
[目的/意义]了解分类法映射相关研究,总结映射方法及应用场景,为相关研究人员提供参考。[方法/过程]对分类法映射基本概念进行描述,调研国内外相关研究,并简要阐述映射过程及应用场景;整理归纳已有分类法映射方法,并分析其局限性。[结果/结论]目前分类法映射主要有人工映射和自动映射两种模式,基于同现的映射、基于社会网络分析法的映射、基于交叉检索的映射、结合语义与结构的映射和基于机器学习的映射这5种方法。相比较而言自动映射各方法准确率较低,基本保持在60%左右,仍需优化自动映射算法以提高映射的准确率和覆盖率。
关键词：
分类法 类目映射 映射方法 综述
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
倪娜
本文回顾了营销学研究领域产品分类的主要方式。经过学者们八十多年的探索和研究,产品分类方式基本上形成了以消费者购买努力、产品信息特征等为主,其他分类标准为辅的格局。但是,在各类不同的研究中,产品分类方式的使用没有形成统一的标准,而是呈现多元化的趋势。
关键词：
产品 营销学分类 购买努力 信息特征
[期刊] 管理现代化
[作者]
康凯
本文通过对服务分类研究相关文献的回顾,将有关服务分类的研究分为对一般服务分类的研究和对跨国服务分类的研究两个方面。进而分别就每个方面的主要研究成果和观点按阶段分角度进行了阐述。最后,本文对这些服务分类研究的贡献和局限性作了评述。
关键词：
服务分类 一般服务 跨国服务
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
庞观松 蒋盛益
文章从文本表示、特征选择、分类算法、常用基准语料以及评估指标等方面对近年来的研究成果进行综述并讨论。认为短文本分类和多语言文本分类管理是新出现的重要且紧迫的问题,并对这两个问题以及数据集偏斜、多层分类、标注瓶颈等几个关键问题进行重点讨论。最后总结并展望这些研究内容。
关键词：
自动分类 文本分类 文本处理 综述
文献操作()
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