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[期刊] 统计与决策
[作者]
彭非 杨娟 谢远涛
文章提出一种基于有监督学习的算法,构造响应变量,用条件概率度量个体间的相似程度,用关联函数得到相似矩阵,将面板数据的聚类问题转化为对相似矩阵的聚类问题,从而能使用各种经典的聚类方法来实现面板数据的聚类。并应用中心发布的中国发展指数,来验证该算法的可靠性,并提出后续相关研究内容。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王泽东 邓光明
鉴于面板数据同时具有时间维度和截面维度的特征,文章引入趋势距离概念,在利用主成分分析法计算数据在各个时间点的主成分综合得分基础上,构造了一种能够体现数据动态变化趋势的综合趋势距离,再利用系统聚类法实现面板数据的聚类。实证结果表明新的方法克服了以往聚类方法中无法体现数据动态发展趋势相似性的问题,聚类结果较为稳定且有很好的可视化效果。
关键词：
面板数据 趋势距离 主成分分析 聚类分析
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
谭思琪 陈力 王卫东
在过去几年中，半监督学习（SSL）已经应用于许多实际应用。最近，分布式图半监督学习（DGSSL）已显示出良好的性能。当前的DGSSL算法通常存在图构造效率低和掉队效应的问题。本文提出了一种新的编码DGSSL(CDGSSL)来解决这些问题。我们首先提供了一种新的矩阵完成的并行分布式解决方案，用于高效的图构造。然后，我们基于编码理论开发了CDGSSL算法。具体而言，所提出的算法由两部分组成，我们分别基于最大距离可分离（MDS）码进行设计。总的来说，所提出的编码分布式算法是有效的和抗掉队的。此外，我们还为所提出的算法提供了最优参数设计。在阿里云弹性计算服务（ECS）上的实验结果证明了该算法的优越性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张倩 刘怀亮
为了解决基于向量空间模型构建短文本分类器时造成的文本结构信息的缺失以及大量样本存在的标注瓶颈问题,提出一种基于图结构的半监督学习分类方法,这种方法既能保留短文本的结构语义关系,又能实现未标注样本的充分利用,提高分类器的性能。通过引入半监督学习的思想,将数量规模较大的未标注样本与少量已标注样本相结合进行基于图结构的自训练学习,不断迭代实现训练样本集的扩充,从而构建最终短文本分类器。经对比实验证明,这种方法能够获得较好的分类效果。
关键词：
半监督学习 短文本 图结构 自训练
[期刊] 经济学家
[作者]
王汉民
经济监督体系是社会经济有序运行的保障系统。经济监督源于社会经济职能的分解和由此引起的主体利益矛盾。经济过程的有序化有赖于建立一种监督制衡机制,以扬益除弊,实现外部监督约束下的内部自我约束。我国现行经济监督存在着监督体系不健全、法律依据不完备、监督职能重叠与措施不力等弱点,需要通盘考虑,谨慎操作,建立起与国家政治现代化、市场竞争有序化相适应的经济监督保障体系。
[期刊] 统计研究
[作者]
李因果 何晓群
基于面板数据的时序特征和截面特征,综合考虑面板数据"绝对指标","增量指标"及其"时序波动"特征,在重构面板数据相似性测度的距离函数和Ward聚类算法的基础上,提出了面板数据聚类方法。并以2003-2007年财政金融面板数据为例,对中国14个沿海开放城市进行了聚类分析,显示了良好的应用性。
[期刊] 软科学
[作者]
黄静 薛书田 肖进
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张帆 李林
数据分类是统计学的重要组成部分,为统计与决策提供高质量的数据支撑。半监督学习作为重要的数据分类方法,近年来被广泛研究,文章提出了一种基于非负矩阵分解与调和函数的半监督学习方法(NMF-HF)。首先,对原始数据矩阵进行非负矩阵分解(NMF)从而得到特征矩阵,利用调和函数(HF)的性质对原始数据进行数据分类,最后将该方法(NMF-HF)与经典分类方法进行分类准确率对比,得到的实验结果证明了NMF-HF的高效性。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
张杰 李琳 朱阁
金融机构结合消费者和商业信息来为企业进行信用打分.我国的企业特别是小微企业信用信息少,造成了只有少量企业拥有信用信息,而大量企业没有信用信息的局面.半监督支持向量机可以利用标记数据和未标记数据进行学习,同时可以克服信用数据类别不均衡和样本信息不足等问题.由于半监督支持向量机的参数对算法效果有较大影响,实际参数选取往往根据经验所得.为此提出了一种利用模拟退火(SA)优化基于确定性退火半监督支持向量机(DAS3VM)参数的SAS3VM算法.该算法在少量有标记信用数据的基础上,利用大量无标记信用数据辅助学习,使用模拟退火寻找最优参数.最后在两组企业信用数据集和三组个人信用数据集上进行对比实验,结果表明,半监督学习方法(DAS3VM和SAS3VM)优于监督学习方法,SAS3VM在准确率上比DAS3VM最大提升了13.108%.
[期刊] 图书情报工作
[作者]
郭利强
针对网络博客空间中垃圾评论泛滥的问题,给出一种半监督学习式网络垃圾评论检测方案。基于评论内容的统计分析,设计相关度、词组重复率、超链接数目、内容淫秽度、句子长度共5个特征指标,给出网络垃圾评论检测系统的框架,并进行实验验证。实验结果表明,本方法能有效检测出网络博客空间中的垃圾评论,具有较好的应用价值。
[期刊] 软科学
[作者]
黄静 薛书田 肖进
将半监督学习技术与多分类器集成模型Bagging相结合,构建类别分布不平衡环境下基于Bagging的半监督集成模型(SSEBI),综合利用有、无类别标签的样本来提高模型的性能。该模型主要包括三个阶段:(1)从无类别标签数据集中选择性标记一部分样本并训练若干个基本分类器;(2)使用训练好的基本分类器对测试集样本进行分类;(3)对分类结果进行集成得到最终分类结果。在五个客户信用评估数据集上进行实证分析,结果表明本研究提出的SSEBI模型的有效性。
[期刊] 工业工程
[作者]
姚池 潘尔顺
针对电商网站中的大量非结构化、无标注的用户评论文本，运用两视图半监督学习方法对其进行分类，识别出涉及产品质量问题的内容，从而挖掘出其中隐含的产品质量缺陷与隐患。综合考虑词汇、情感、领域等多方面特征，构建文本特征视图和非文本特征视图，采用Co-training协同训练算法，依据是否涉及质量问题对评论进行分类。以电热水壶为例，爬取电商网站的评论数据进行实证分析。结果显示，本文方法的分类F1值和AUC值分别为82.18%和86.24%，相比于单视图监督学习分类器具有显著提升。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈海燕
数据结构的准确判定是模型设定与参数估计的前提,是保证实证研究结论可靠性的关键。文章对非平稳面板数据模型中共同因子、同质和异质结构变化的最经典检验方法进行分析,再结合实际经济数据给出共同因子与结构变化交互效应的实证结果,结果发现,非平稳面板数据模型中结构变化并不一定独立于共同因子,而有可能是共同因子发生了结构变化。因此,构建非平稳面板数据模型时应通过恰当的检验方法准确判定数据结构,避免因直接套用理论而得到的伪结论。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
肖泽磊 李帮义 刘思峰
面板数据由于能够从截面和时间构成的二维空间来描述研究对象的动态特征而被广泛应用于经济问题的建模实践中。本文借鉴多元统计学中主成分分析方法对面板数据进行降维处理,然后通过构建综合评价函数序列矩阵的相似指标对面板数据进行聚类分析,并提出一些研究面板数据亲疏关系的有效途径,最后运用该算法对我国地区科技能力进行实证分析,结果与实际状况较为吻合.
关键词：
面板数据 聚类分析 主成分分析
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