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一种融合社会化信息的改进单类协同过滤方法研究被引量：1: 2016年; 文章在负例抽取阶段考虑用户的活跃度和项目间相似度,以及在概率矩阵分解时融合用户好友关系和项目标签社会化信息的基础上,提出了一种融合社会化信息的改进单类协同过滤(one class collaborative filtering with social information,OCCF-SI)方法,并在科研社交网络CiteULike的真实数据集上进行了实验。研究结果表明,与其他传统的推荐方法相比,该文所提出的方法取得了较好的推荐结果,具有良好的可扩展性。; 吴燎原贺曦冉王刚

任务推荐中考虑任务关联度与时间因素的改进OCCF方法被引量：1: 2018年; 随着众包系统的兴起,人们对众包系统的关注逐渐增多。基于众包系统中的任务推荐,研究者大多将用户对任务的行为数据转化为评分,但没有考虑任务关联关系以及用户兴趣变化对推荐结果的影响。为此,提出一种考虑任务关联度与时间因素的改进OCCF方法,以对任务进行推荐。一方面,在负例抽取阶段引入兴趣遗忘函数,并根据用户活跃度抽取一定数量的负例;另一方面,在概率矩阵分解阶段融合任务相似度信息以进行分解。将所提出的方法应用于众包系统的任务推荐中,利用威客任务中国的数据集进行了实验。实验结果表明,与主流方法相比,所提方法取得了更好的结果,能有效地提高推荐质量。; 王刚王含茹胡可贺曦冉; 关键词：推荐系统

基于多尺度1D-CNN和注意力机制的汇率多步预测研究: 2024年; 深度学习在处理时间序列数据上具有优势,在汇率时间序列的应用研究中,目前深度学习主要关注于单步预测,即利用以前时点的数据预测下一个时点的汇率数据.然而,在实际应用中,这种单步预测方式往往无法为决策者提供足够的决策信息;同时,由于汇率时间序列呈现出非平稳、复杂度高等特点,直接利用传统深度学习方法进行预测无法充分挖掘汇率序列的特征及规律.为此,本研究提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(1D-CNN)和注意力机制的汇率多步预测方法,该方法在自适应的融合多尺度特征的同时,差异化的融合汇率不同时刻的时间序列特征,实现汇率的多步预测.通过实验发现,所提方法相较于基准方法,如差分整合移动平均自回归模型、支持向量回归、随机游走、极限梯度提升算法、长短期记忆网络等具有更高的预测精度,表明该方法能够为外汇市场投资者提供决策支持.; 王刚王刚马敬玲王珏

电子商务中基于非均衡数据分类和词性分析的意见挖掘研究被引量：10: 2014年; 随着电子商务的不断普及，网络商品评论作为消费者了解网上销售商品质量的一个重要途径，已受到越来越多的重视，并且已提出很多意见挖掘方法来帮助消费者利用这些数据。但目前研究对网络商品评论的非均衡分布特性还较少关注，为此，本文提出基于非均衡数据分类和词性分析的意见挖掘方法。该方法综合基于情感知识和机器学习两种意见挖掘方法，首先，分析电子商务评论的语言特征，对电子商务评论中词语的词性进行分析，提出“留词性”和“去词性”两种分析方法；其次，根据电子商务意见挖掘数据不均衡分布的特征，提出基于非均衡数据分类的意见挖掘方法。最后，以携程网、京东商城和当当网三个不同电子商务网站的用户评论为语料库，对本文提出的方法进行检验，实验结果验证了本文提出的基于非均衡数据分类和词性分析的意见挖掘方法的有效性，并且采用去词性分析方法时，Random Subspace在所有测试集上均取得了最好的分类结果。; 王刚王刚王珏; 关键词：词性分析电子商务

一种融合科研人员标签的学术论文推荐方法被引量：8: 2020年; 近年来,科研社交网络的兴起在一定程度上转变了科研人员原有的科研交流合作模式,深受科研人员的欢迎;然而,科研社交网络上激增的研究成果数量使得科研人员很难找到自己真正感兴趣的学术论文。因此,为科研人员推荐其感兴趣的学术论文,成为一项重要任务。考虑到科研社交网络中科研人员阅读论文数据的特殊性,文中从单类协同过滤角度考虑科研社交网络中的论文推荐问题。一方面,利用科研人员的标签信息进行更精确的负例抽取,并在此基础上考虑科研人员的活跃度以确定负例数量;另一方面,基于添加完负例的科研人员-学术论文评分矩阵进行概率矩阵分解,在概率矩阵分解阶段融合科研人员标签关联矩阵以及论文相似度信息来进行约束,以缓解数据稀疏对最终结果的不利影响。最后,在科研社交网络“科研之友”上进行实验,采用准确率、召回率、平均准确率、平均倒数排名这4项评价指标对推荐结果的准确性及推荐排序进行验证。实验结果表明,所提方法相较于主流方法取得了更好的结果,在准确率指标上提升了4.19%,验证了所提方法将论文推荐考虑为单类协同过滤问题的有效性,以及社会化信息对推荐的有效辅助作用;并且,所提方法在推荐系统中具有良好的可扩展性,能够在科研社交网络中为科研人员进行有效的论文推荐。; 吴磊岳峰王含茹王刚; 关键词：论文推荐

基于方法集的企业数据治理综合评价被引量：6: 2015年; 随着大数据时代的到来,数据及其治理受到企业的高度重视,但是,目前对于数据治理的关键环节之一数据治理评价问题的关注相对较少。为此,考虑到企业数据治理评价问题的自身特点,文章提出了一种基于方法集的企业数据治理综合评价模型。首先,文章构建了企业数据治理评价指标体系并确定其权重。其次,综合应用ELECTRE模型、PROMETHEE模型、TOPSIS模型、灰色评价模型和集对分析评价模型构成方法集对企业数据治理进行评价。然后,应用改进的证据合成方法对方法集中不同模型的评价结果进行合成,得到最终的综合评价结果。最后,以安徽省金融行业的10家企业为例进行实证分析,实验结果验证了基于方法集的企业数据治理综合评价模型的有效性。; 汪杨赵梦翔王刚; 关键词：综合评价

新一代信息技术背景下信管专业拔尖创新人才培养模式研究被引量：7: 2020年; 大数据、物联网、云计算等新一代信息技术的发展对信息管理与信息系统专业拔尖创新人才培养提出了新的需求。文章立足于新一代信息技术建设背景,顺应拔尖创新人才培养要求,结合管理信息系统发展视角下的信管专业人才需求变化,有针对性地提出了信息管理与信息系统专业拔尖创新人才培养模式。该培养模式主要包括"知识-能力-素质"构建、个性化人才培养、科教融合培养、产教融合培养、"创意-创新-创业"培养等内容。; 王刚杨运辉陈刚陈刚; 关键词：信息管理与信息系统专业拔尖创新人才

多指标综合评价小波网络模型及其应用: 小波网络已成为评价、预测技术发展的重要趋势。文中以Morlet母小波作为神经元激励函数,建立了一个多指标综合评价小波网络模型,并将其应用于现行的由19个财务指标得到一个综合得分的股票业绩评价系统。实例研究表明该模型有良好...; 江兵王刚杨善林; 关键词：小波网络综合评价股票业绩; 文献传递

基于改进区间数证据理论的高校科研团队绩效评价被引量：4: 2018年; 科研团队是关系到高校创新能力和发展的重要组成部分,针对实际绩效评价中存在的高度不确定性问题,本文提出了一种基于改进区间数证据理论的高校科研团队绩效评价方法。首先,构建高校科研团队绩效评价指标体系并确定指标权重。其次,形成基于区间数的初始可信判断矩阵,并利用核密度估计得到综合证据可信度矩阵。然后,采用D-S合成规则得到基本概率赋值并据此作出判断决策。最后,通过对安徽H高校的一支科研团队的实证分析,有效验证了该方法的合理性,为今后的高校绩效评价工作提供了新的参考。; 吴磊胡可王刚; 关键词：证据理论区间数核密度估计

基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价研究被引量：4: 2021年; 智能制造是当今时代的发展趋势,也是制造企业的竞争优势。智能制造能力评价能够帮助企业准确掌握智能制造发展状况,为企业之后发展与转型提供有效、合理的依据。针对多属性决策中存在指标间补偿以及指标取值不确定的问题,提出一种基于区间数PROMETHEE的智能制造能力评价方法。首先,构建智能制造能力评价指标体系;其次,依据专家评分构造区间数评分集合矩阵;然后,根据核密度估计拟合出区间数集合的概率密度矩阵,基于Wasserstein距离构建PROMETHEE偏好函数;最后,利用该偏好函数计算出各个方案的净流量,得到最终的智能制造能力评价结果。通过实证研究,与其他方法进行对比,验证了该方法的科学性与有效性。; 韩雅婷吴洁倩马敬玲王刚; 关键词：PROMETHEE 区间数核密度估计

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王刚

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