大数据背景下基于社交网络的聚类随机游走抽样算法研究

数字经济时代,社交网络作为数字化平台经济的重要载体,受到了国内外学者的广泛关注。大数据背景下,社交网络的商业应用价值巨大,但由于其网络规模空前庞大,传统的网络分析方法 因计算成本过高而不再适用。而通过网络抽样算法获取样本网络,再推断整体网络,可节约计算资源, 因此抽样算法的好坏将直接影响社交网络分析结论的准确性。现有社交网络抽样算法存在忽略网络内部拓扑结构、容易陷入局部网络、抽样效率过低等缺陷。为了弥补现有社交网络抽样算法的缺陷,本文结合大数据社交网络的社区特征,提出了一种聚类随机游走抽样算法。该方法首先使用社区聚类算法将原始网络节点进行社区划分,得到多个社区网络,然后分别对每个社区进行随机游走抽样获取样本网 络。数值模拟和案例应用的结果均表明,聚类随机游走抽样算法克服了传统网络抽样算法的缺点,能够在降低网络规模的同时较好地保留原始网络的结构特征。此外,该抽样算法还可以并行运算,有效提升抽样效率,对于大数据背景下大规模社交网络的抽样实践具有重大现实意义。     

零售4.0时代先行发货问题的大数据分析

在零售4.0时代，渠道的多样化不仅丰富了数据源，还能迅速生成大量数据，需要通过分析大数据，为决策提取有意义的信息，通过分析先行发货的重要性，提出了一种基于遗传算法（GA）的优化模型，预测顾客何时购买，然后在顾客线下单前将产品运送到距顾客最近的配送中心，解决先行发货中存在的问题。研究认为，需要先部署云计算来存储所有渠道生成的大数据，再应用基于集群的关联规则挖掘研究顾客的购买行为，根据“如果-那么”预测规则预测未来的采购情况，最后利用修正的遗传算法生成最优的先行发货计划；这种遗传算法考虑了其在运输成本和运输距离之外，还有预测规则的置信度，利用大量的数值实验权衡了先行发货中的不同因素，验证了模型的最优可靠性     

基于Delphi的医疗器械商品检索系统设计

分析了采用Delphi6.0编程工具研究并设计的医疗器械商品检索系统，介绍了系统开发的环境特征、数据库应用程序开发步骤及开发过程，包括创建主界面、数据库及编程等，分析了该系统存在的不足及改进措施。     

论现行大学生体质检测方法的科学性

本文通过回顾我国大学生体质检测标准的发展历程,对新颁布的大学生体质监测方法和标准的科学性进行技术分析,在此基础上,对新的体质检测方法的进一步深层次的应用进行探索。     

我国失业率统计的现状和发展趋势分析

目前,我国的失业率统计是人力资源和社会保障部依靠地方劳动保障部门对城镇登记失业率进行行政记录,国家统计局依靠我国劳动力调查对调查失业率进行调查,存在着两种失业率不能有效衔接、数据多元化等问题,为逐步规范失业率统计指标,本文对我国的登记失业率和调查失业率的基本情况、两者区别、存在问题进行了详细的分析,并提出了下一步失业率统计工作的建议。     

内蒙古GDP六连冠揭秘 交通大提速带动经济高增速

最新数据显示,内蒙古自治区生产总值从2002年的1940.9亿元增加到2007年的6000亿元,年均增长20%左右,增速连续六年稳居全国第一;人均生产总值超过3000美元(成为中西部地区第一个人均GDP过3000美元的