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[期刊] 统计与决策
[作者]
周晓剑 侯蓉
"大数据"背景下,如何处理庞大数据成为众多企业关注的热点。文章提出了一种新的在线处理大数据的方法,利用数学中的分块矩阵定理对径向基函数进行处理,从在线处理大数据的角度思考,利用增量学习算法原理推导出径向基函数(RBF)增量学习算法模型,为大数据的增量算法提供一种新思路,并利用实际算例加以检验。实验表明,相对于传统的一次性建模的方法,所提出的增量式RBF算法能在保证不影响建模精度的前提下明显地缩短处理大数据的时间。
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
余猛
本文从城市规划理论和实践演变两个角度探讨城市发展转型及相应规划策略,提出大城市发展可以分为扩张期、填充期和提升期三个阶段,对应的规划类型则分别为蓝图式、行动型和政策型;而后发的中国城市则兼具填充期和提升期的共同特征,称之为赶超期。该阶段应侧重于以宏观-中观-微观、经济-景观-社会的综合视角探讨城市未来的发展模式,并面向实施进行规划体系的创新。
关键词：
扩张期 填充期 提升期 模式规划
[期刊] 征信
[作者]
陈磊 冯小青
随着金融科技的快速发展，大数据征信存在多方联合建模的应用场景，既需要对各机构内的数据实现可用不可见，又需要对数据的用途和用量进行可控可计量。通过对区块链与联邦学习等相关技术的深入分析，探讨其在大数据征信中的应用现状和进展，建构了基于联盟链+联邦学习的征信大数据共享平台框架，为解决征信数据共享的隐私保护问题提供了有效的方案。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
罗毅辉 熊曙初
尽管目前存在许多文本特征选择方法,但是它们都有着一定的局限性。提出一种新的基于群体增量学习(Population Based Incremental Learning)算法的文本特征选择方法,其特点是无需特征集的先验知识和容易实现,并且由于使用了简单分类器性能作为评价准则,计算复杂度很低。对Reuters-21578文本集的分类实验结果表明,该方法平均分类性能要优于卡方统计量、信息增益和简单遗传算法三种常用的特征选择方法。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
周晓剑 肖丹 付裕
传统的面向支持向量回归的一次性建模算法中样本增加时，均需从头开始学习，而增量式算法可以充分利用上一阶段的学习成果。SVR的增量算法通常基于ε-不敏感损失函数，该损失函数对大的异常值比较敏感，而Huber损失函数对异常值敏感度低。所以在有噪声的情况下，Huber损失函数是比ε-不敏感损失函数更好的选择，在现实情况当中。基于此，本文提出了一种基于Huber损失函数的增量式Huber-SVR算法，该算法能够持续地将新样本信息集成到已经构建好的模型中，而不是重新建模。与增量式ε-SVR算法和增量式RBF算法相比，在对真实数据进行预测建模时，增量式Huber-SVR算法具有更高的预测精度。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李晓毅 徐兆棣
自动分类是数据挖掘和机器学习中非常重要的研究领域。针对难以获得大量有类标签的训练集问题,提出了基于小规模训练集的增量式贝叶斯Bayes分类,给出增量式Bayes分类机理参数计算及其算法。对算法分两种情况处理,第一种情况是新增样本有类别标签,利用现有分类器检验其类标签,如果匹配则保留当前分类器,否则利用新样本修正分类器;第二种情况是新增样本无类别标签,则利用现有分类器为其训练类标签,然后利用新样本来修正分类器。试验结果表明,该算法是可行有效的,比Naive Bayes分类算法有更高的精度。增量式Bayes分类算法的提出为分类器的更新提供了一条新途径。
[期刊] 国际税收
[作者]
谢波峰
本文在总结各国税务机关大数据应用经验的基础上,提炼了大数据应用的三大特征,归纳了新的应用模式,并从理念、实施路径和成果应用三个方面提出了相应的政策建议,以期为我国税务机关应用大数据提供有益参考。
关键词：
税收大数据 税务管理 数据分析与应用
[期刊] 国际税收
[作者]
谢波峰
本文在总结各国税务机关大数据应用经验的基础上,提炼了大数据应用的三大特征,归纳了新的应用模式,并从理念、实施路径和成果应用三个方面提出了相应的政策建议,以期为我国税务机关应用大数据提供有益参考。
关键词：
税收大数据 税务管理 数据分析与应用
[期刊] 国际税收
[作者]
谢波峰
本文在总结各国税务机关大数据应用经验的基础上,提炼了大数据应用的三大特征,归纳了新的应用模式,并从理念、实施路径和成果应用三个方面提出了相应的政策建议,以期为我国税务机关应用大数据提供有益参考。
关键词：
税收大数据 税务管理 数据分析与应用
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
王雪梅 雷家驌
本文基于对我国制造企业的深入调查,分析了制造企业技术学习的过程和方法,打破已有研究以形成创新能力为技术学习终点的规则,提出了以技术超越为目标的技术学习模式,并总结了学习中各阶段的主要特征。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨丽 徐绪堪 李一铭
[目的/意义]大数据时代对数据分析和利用方面的人才需求量剧增，大数据管理与应用等一批新专业亟待建设，目前国内大数据管理与应用专业建设存在针对性不强、培养质量不高、专业特色不明显等问题，为了有效和针对性解决这些问题，将数据素养培养和成果导向教育模式引入到大数据管理与应用专业建设显得十分必要和紧迫。[方法/过程]依照教学质量国家标准要求，以提高学生数据素养能力为目标，宏观上，构建面向大数据管理与应用专业的数据素养培养框架，微观上，围绕数据采集、数据分析、数据利用和批判思维四方面来设计数据素养培养过程，通过问题设置、收集数据、分析数据、解释数据以及评价反馈体验式教学推动学生能力提升。[结果/结论]对教学知识和学习成果进行能力的评价与反馈，可不断完善和优化大学生数据素养培养体系，为我国大数据管理与应用专业建设提供借鉴和参考。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
朱维乔
文章论述了大数据环境下数据密集型科研活动面临的挑战,在此基础上分析了科学大数据服务平台构建的必要性和可行性,并具体阐述了科学大数据服务平台构建模型,包括科学大数据接收层、科学大数据存储层、科学大数据组织层、科学大数据计算层、科学大数据分析层以及科学大数据用户接口层等,旨在解决数据密集型科研活动面临的大数据采集存储、分析管理以及共享应用等问题。
关键词：
大数据 数据密集型科研范式 平台构建
[期刊] 情报学报
[作者]
唐明伟 苏新宁 肖连杰
本文首先分析了大数据时代情报学面临的挑战和机遇,整理了目前国内外情报学研究的现状和未来发展趋势;分析了大数据时代情报工作面临的挑战,梳理了面向大数据的情报学相关理论和方法,并按照情报学一般工作流程进行了分类。其次根据大数据计算的特点以及相应的方法,从总体架构、功能及实现方法等方面构建了面向大数据的情报分析框架,并以一个基于Spark平台的关键词统计实验对框架的有效性进行了验证。最后,探讨了不同行业应用该框架的一些细则问题。本文构建的情报分析框架不仅可提供面向大数据的情报学理论和方法的基本查询,还可提供这些理论和方法支撑下的决策服务的调用。其构建细节则可为大数据环境下情报学理论和方法的实际应用提供参考。
关键词：
大数据 情报学 情报分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
周耀林 常大伟
政府决策模式由经验式决策向基于数据的科学决策转变,进一步强化了大数据资源在政府决策中的地位和作用。政府决策对大数据资源的需求越来越表现出数据种类的多样化、数据内容的集成化、数据处理的即时化和数据支持的智能化特点。为满足政府决策对大数据资源的需求,需要以国家治理现代化和政府决策科学化的整体战略为依据,围绕大数据资源的采集、存储、加工、分析、服务等环节和数据资源、信息技术、基础设施、保障因素等构成要素,构建面向政府决策的大数据资源规划模型,推动大数据资源在政府决策中的价值实现。
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