- 年份
- 2024(10406)
- 2023(15195)
- 2022(12866)
- 2021(12000)
- 2020(10057)
- 2019(23118)
- 2018(23059)
- 2017(44120)
- 2016(24338)
- 2015(27313)
- 2014(27407)
- 2013(26711)
- 2012(24094)
- 2011(21354)
- 2010(21683)
- 2009(19788)
- 2008(19062)
- 2007(16658)
- 2006(14699)
- 2005(12879)
- 学科
- 济(96085)
- 经济(95989)
- 管理(65789)
- 业(62623)
- 企(52289)
- 企业(52289)
- 方法(45554)
- 数学(38741)
- 数学方法(37980)
- 农(26067)
- 中国(26001)
- 业经(22754)
- 学(22487)
- 财(20981)
- 地方(19464)
- 理论(18582)
- 农业(17527)
- 制(16627)
- 贸(15959)
- 贸易(15947)
- 易(15469)
- 和(15065)
- 技术(14398)
- 环境(14095)
- 务(13545)
- 银(13515)
- 财务(13460)
- 银行(13456)
- 财务管理(13437)
- 划(12915)
- 机构
- 学院(340338)
- 大学(339358)
- 管理(133307)
- 济(125549)
- 经济(122561)
- 理学(115665)
- 理学院(114348)
- 研究(112825)
- 管理学(111645)
- 管理学院(111052)
- 中国(82575)
- 科学(74774)
- 京(73314)
- 农(57552)
- 所(57385)
- 财(56507)
- 业大(54013)
- 研究所(52716)
- 中心(50861)
- 江(50289)
- 范(46939)
- 师范(46464)
- 北京(46397)
- 财经(45767)
- 农业(45153)
- 院(41644)
- 经(41415)
- 州(41261)
- 技术(38560)
- 师范大学(37311)
- 基金
- 项目(237387)
- 科学(185185)
- 研究(169983)
- 基金(169779)
- 家(149507)
- 国家(148259)
- 科学基金(126820)
- 社会(104006)
- 社会科(98407)
- 社会科学(98376)
- 省(94807)
- 基金项目(90013)
- 自然(84978)
- 自然科(83029)
- 自然科学(83010)
- 自然科学基金(81454)
- 划(79632)
- 教育(79303)
- 资助(71264)
- 编号(69661)
- 成果(55719)
- 重点(53507)
- 发(50428)
- 部(50403)
- 课题(48939)
- 创(48690)
- 科研(45623)
- 创新(45352)
- 计划(43895)
- 大学(43525)
- 期刊
- 济(136263)
- 经济(136263)
- 研究(95417)
- 中国(62726)
- 学报(58011)
- 科学(52641)
- 农(52612)
- 管理(48645)
- 大学(43395)
- 教育(41488)
- 财(40922)
- 学学(40789)
- 农业(36646)
- 技术(30932)
- 融(25726)
- 金融(25726)
- 业经(23913)
- 经济研究(21544)
- 财经(20838)
- 业(19248)
- 统计(19169)
- 图书(18580)
- 问题(17846)
- 经(17707)
- 科技(17319)
- 策(16827)
- 版(16556)
- 技术经济(15900)
- 理论(15590)
- 业大(15331)
共检索到489835条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
李广丽 朱涛 滑瑾 邱蝶蝶 邬任重 张红斌 姬东鸿
传统协同过滤推荐模型仅处理稀疏的评分数据,未深入挖掘用户及对象的潜在语义,且用户喜好信息也未充分利用.围绕旅游景点推荐这一热点问题,提出全新的混合分层抽样统计与贝叶斯个性化排序的推荐模型:采用分层抽样统计及主观赋值评价法刻画用户旅游喜好;基于矩阵分解算法(Matrix Factorization,简称MF)分析用户及对象(景点)的潜在语义,运用贝叶斯个性化排序算法(Bayesian Personalized Ranking,简称BPR)对推荐模型进行优化;综合用户旅游喜好信息及BPR优化结果,生成混合推荐列表.在新的"Wisdom Tourism"数据集上进行仿真实验.实验表明:推荐模型的RMSE、MAE、F1值较最强基线分别提升16.59%、10.05%、5.04%;相比于分层抽样统计方法,BPR算法在推荐过程中发挥更显著的作用.
[期刊] 林业经济问题
[作者]
蔡清
基于采集自雅虎图片分享网站Flickr上带有地理标签的森林旅游照片数据,构建游客-景点关系矩阵,运用隐特征分析模型和旅游景点热度分析模型相融合的方法,分析游客对未去森林旅游景点的感兴趣程度,为游客提供一份专属的个性化的森林旅游景点推荐方案。研究结果表明:对于隐特征分析模型的森林景点推荐,正则化参数有效降低森林景点数据稀疏所导致的预测精度下降,同时合理的特征维度有助于提升森林景点评分预测的精度。此外,融合森林景点热度分析的个性化推荐对推荐准确度和新颖性的提升都有积极帮助。因此,提出加强森林旅游个性化推荐算法的优化以及增强森林旅游个性化推荐的新颖性研究的建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]高校专利具有数量多、价值度高、转化率低等特征，推动高校专利向企业转化，对解决高校专利转化困境、提升企业科技能力、支持知识强国建设具有重要意义。[方法/过程]将个性化推荐引入到高校专利转化过程中，以主题模型、文本聚类、文本相似度计算作为技术支撑，将基于内容和基于协同过滤的推荐方式相结合，采用混合方法构建高校专利个性化推荐模型，选取特定技术领域与目标企业，根据目标企业技术重点和薄弱领域，推送高校专利推荐列表，以提升高校专利转化率，促进校企产学研合作。[结果/结论]以区块链为技术领域，以平安科技为目标企业，对高校专利个性化推荐模型进行验证，明确了平安科技的技术重点主题和技术薄弱主题，将基于技术重点的内容推荐和基于技术竞争者的协同过滤推荐结合，通过混合方法形成完整的专利推荐列表，在注重目标企业当前研究重点的基础上，又兼顾其潜在技术需求，为推动高校专利转化提供了实践路径。
[期刊] 统计与决策
[作者]
谢佳斌 王斌会
本文通过结合分层抽样技术和西蒙斯模型,提出了分层抽样下奈曼分配时的西蒙斯随机化回答模型。该模型在应用于总体为分层总体的时候比简单随机抽样下的西蒙斯模型有着更高的精度,在实际的调查操作中也有着更强的可行性。本文还探讨了受访者在不完全真实回答情况下的情形,并对模型进行了改进。
关键词：
分层抽样 西蒙斯模型 随机化回答技术
[期刊] 华东经济管理
[作者]
范进
顾客资源是企业最重要的资源之一,在个性化大潮的推动下,能否为顾客提供差异化、个性化的产品和服务成为企业运营成败的关键。文章在分析传统个性化推荐算法的基础上,利用模糊数学的知识,提出了一种基于多元混合准则模糊模型的个性化推荐算法,并通过算例进行演算。算例证明该算法易于进行计算机模拟,易于推广。
关键词：
推荐算法 模糊模型 混合准则
[期刊] 税务与经济
[作者]
吕恕 宋颖潇
敏感问题的专业调查方法近年来得到不断完善,同时伴随着互联网的发展,网络调查开始渗透到敏感问题调查的实证研究中。变体平行模型是目前应用范围最广的敏感问题专业调查方法,将分层抽样方法引入到变体平行模型中,可以适用于调查总体较为复杂、单位间差异较大的情况,极大地提高调查效率及调查结果的准确性。分层抽样下的变体平行模型也有效地降低了网络调查的误差,使得敏感问题调查与网络调查的结合有了更坚实的基础。
[期刊] 统计与决策
[作者]
周志宏
旅游感知力可以通过游客进行传递,从而使其成为一种景点信息的载体将景区内涵和品牌传递给其他潜在游客。文章借鉴医学界比较流行的SIS传染病模型形成SPS感知传播模型,结合旅游感知传播实际,意图使用该方法来对景点游客数量进行预测。
关键词：
感知力 SPS 游客数量 预测
[期刊] 经济地理
[作者]
彭新育,吴甫成,傅尔林
旅游成本方法是新近发展起来的评价旅游景点经济价值的方法。本文对该方法的理论模型、统计模型及模型应用的条件进行全面的探讨 ;并结合最近的进展展开评论 ,同时对旅游成本方法扩展予以讨论。
关键词：
旅游成本 旅游成本需求函数 离散选择模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
邱亚利
文章通过利用灰色模型,利用2007~2012年前三个季度旅游人数数据,对2013、2014年旅游人数进行了预测;并建立GM(1,1)模型,运用移动平均趋势剔除法去除季节影响,对季度城镇旅游人口进行预测,预测值与实际值较好的吻合,并依此对2013和2014年季度城镇旅游人口进行预估。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
艾斯特
文章分析推荐系统的国内外研究现状,总结传统推荐系统的不足,据此提出一个基于SOA的混合个性化推荐平台改进方案。在平台的基础上构建基于SOA的混合推荐模型,对影响模型内推荐策略选择的内部因素和外部情境因素进行了详细分析,并指出该平台的优势和实施时应注意的问题。
关键词：
推荐系统 情境 信息推荐服务 模型
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
孙传明 周炎 涂燕
针对传统协同过滤算法存在的数据稀疏性和推荐范围问题，提出一种混合协同过滤推荐方法.该方法将两种传统算法结合，并综合考虑了项目标签属性等信息.首先利用基于项目的协同过滤算法生成预测评分，并替换原始用户-项目评分矩阵中的零值.其次利用基于用户的协同过滤算法计算填充后矩阵的用户相似度，以及预测评分并产生最终推荐.最后基于MovieLens数据集实验证明，本方法能够有效提高推荐精度，扩大推荐范围.
关键词：
协同过滤 个性化推荐 项目属性 相似度
[期刊] 统计与决策
[作者]
张言彩
吉布斯(Gibbs)抽样可以在给定协方差数据和参数的先验分布条件下获得结构方程参数的后验分布样本。参数的点估计、区间估计和标准误就可以用这些样本数据计算。然而,在小样本的情况下,不考虑样本规模和似然面形状时,吉布斯抽样能得到较为正确的后验分布。当参数的先验分布充分,它的后验估计值可以被用于对不可识别结构方程模型的参数进行贝叶斯推断。
关键词：
贝叶斯推断 吉布斯抽样 结构方程
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
朱娟 唐晓波
大数据环境为个性化推荐提供了丰富的知识源,但是如何从中获取知识并通过融合转化成实现精准个性化推荐的情报,是亟待解决的问题。从知识科学的角度,以知识融合的三层模型为基础,本文构建了以数据层知识融合、模型层知识融合以及应用层知识融合为一体的个性化推荐模型。该模型融合了大数据环境下的多源信息,构建了基于用户、商品、情境本体的知识库,从消费价值的角度深度分析商品特征,挖掘用户偏好,构建了基于语义—信任—情境融合的用户偏好模型,并利用DS证据理论对传统协同过滤和知识过滤推荐算法进行融合,实现个性化推荐。
关键词：
个性化推荐 知识融合 消费价值 用户偏好
[期刊] 统计与决策
[作者]
张跃宏 严广乐
文章运用Gibbs抽样的MCMC方法对上证综指建立SV-N、SV-MN、LeverageSV三类随机波动模型,并利用DIC准则进行优劣比较分析。实证结果表明,具有杠杆效应的随机波动模型,即LeverageSV模型较其他两类模型能更好地描述上海股市的波动性。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
朱慧明 曾惠芳 郝立亚 李素芳 虞克明
针对非对称厚尾GARCH模型参数的预选分布很难确定的问题。对模型参数空间进行数据扩张,把模型中的厚尾残差分布表示成正态分布和逆伽玛分布的混合分布,然后通过对参数的后验条件分布进行变换获得参数的预选分布,从而利用M-H抽样实现了非对称厚尾GARCH模型的贝叶斯分析。中国原油收益率波动的实证研究发现中国原油收益率的波动具有高峰厚尾性但不存在"杠杆效应",样本内的预测评价发现基于M-H抽样的贝叶斯方法优于极大似然方法,说明了M-H抽样方案设计的有效性。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
