意见领袖与影响者，社交网络时代的影响力营销

在社交网络流行的年代,博客、微博等在日常生活中越来越普及,传统的大众媒介传送商品信息的公关与营销概念逐步受到挑战。,从网络营销发展出来的口碑营销和病毒营销,除了能够降低成本缩短时间．更可以脱离空间和距离的限制,更有效地接触目标受众．．这两种营销方法是否能够取得成功,关键在于是否有少数的关键主动者透过人际关系网络传送信息,使信息能够更加广泛地传达到目标消费者中去。为深化理论思考,本文从“两级传播”的“意见领袖”概念出发,通过“亲身影响”以及“口碑”和”病毒”等营销活动,来理清“影响者”的角色和意涵．为影响力营销的实践活动提供一些思路。     

基于改进模糊聚类算法的灰色预测模型

目前研究的模糊C均值聚类算法(FCM)面临的最重要问题是初始值随机选取,导致其容易陷入局部最优,同时影响运算速度.而灰色预测GM(1,1)模型在形成预测公式时对初始值的选取也没有合理有效的方案.针对以上问题,文章提出坐标密度法,确定初始聚类中心,对FCM算法进行改进;接着提出运用改进的FCM求取GM(1,1)中数据的聚类中心,并把聚类中心作为初始值的方法;通过与已知算法进行比较验证了其可行性和有效性.     

基于高维分步投影的多重分区聚类算法

基于数据分布密度划分的聚类算法是数据挖掘聚类算法中的主要方法之一。针对传统密度划分聚类算法存在运算复杂、运行效率不高等缺陷,设计出高维分步投影的多重分区聚类算法;以高维分布投影密度为依据,对数据集进行多重分区产生数据集的子簇空间,并进行子簇合并形成了理想的聚类结果;依据算法进行实验,结果证明该算法具有运算简单和运行效率高等优良性。     

基于高维分步投影的多重分区聚类算法

数据分布密度划分的聚类算法是数据挖掘聚类算法的主要方法之一。针对传统密度划分聚类算法存在运算复杂、运行效率不高等缺陷,设计高维分步投影的多重分区聚类算法;以高维分布投影密度为依据,对数据集进行多重分区,产生数据集的子簇空间,并进行子簇合并,形成理想的聚类结果;依据该算法进行实验,结果证明该算法具有运算简单和运行效率高等优良性。     

数据挖掘中基于密度的聚类分析算法

聚类在数据挖掘、模式识别等许多领域有着重要的应用.本文介绍了聚类算法的几种分类,并例举了几种基于密度的聚类算法.最后以一种新颖的基于最大不相含核心点集的聚类算法LSNCCP为例,详细介绍整个聚类算法的工作过程.     

基于密度的面板数据聚类分析

研究面板数据聚类问题过程中,在相似性度量上,用Logistic回归模型构造相似系数和非对称相似矩阵。在聚类算法上,目前的聚类算法只适用于对称的相似矩阵。在非对称相似矩阵的聚类算法上,采用最佳优先搜索和轮廓系数,改进DBSCAN聚类方法,提出BF—DBSCAN方法。通过实例分析,比较了BF—DBSCAN和DBSCAN方法的聚类结果,以及不同参数设置对BF—DBSCAN聚类结果的影响,验证了该方法的有效性和实用性。     

基于粗糙集理论的两型社会发展评价

文章提出了基于粗糙集模糊聚类法的两型社会发展评价模型.该模型结合原始数据,通过粗糙集的可辨识矩阵挖掘出各项指标的权重,并在属性重要度的基础上进行属性约简,约去冗余指标,提高了评价方法的科学性.同时,文章以长株潭城市群的生态环境指标为例进行了实证分析,结果表明,该模型能准确有效地对该区域生态环境做出评价,具有一定的实用性和有效性.     

基于灰色聚类—网络分析法的工程项目风险评价

文章针对现代工程项目投资大、建设周期长、技术复杂等特点,构建了大型工程项目的风险评价指标体系,在此基础上运用网络分析法分析了指标体系之间的相互影响和作用得到指标权重,进而运用灰色聚类分析法将分散的风险评价信息处理成不同灰类度的评价量并得到风险综合评价值,最后通过实例说明该评价方法的有效性和科学性。     

基于贝叶斯网稀疏结构学习的信用影响因素结构发现

面对海量高维信用数据,传统贝叶斯网络在刻画变量复杂结构和概率关系时遇到了挑战。尝试将基于multi-logit回归的离散贝叶斯网络稀疏方法用于个人信用影响因素结构关系的发现,实现从多维变量复杂关系中抓取重要结构关系;基于解路径探讨了用于结构发现的稀疏贝叶斯网络模型的选择标准,并比较了稀疏贝叶斯网络与经典贝叶斯网络结构学习的性能;结合领域先验知识进一步改进贝叶斯网络结构,定性分析多维变量存在的主要结构关系;在确定多维变量稀疏网络结构的基础上,采用贝叶斯后验估计获取模型参数,并利用贝叶斯网络推理定量分析关键变量对信贷客户类型的直接或间接影响。     

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。     

社会网络分析视角下复杂网络结构关系的综合测度

为了克服复杂网络节点数量繁多、结构关系不易测度的难题,文章提出一种社会网络分析视角下“以点界面”的研究思路.通过构建一个新的综合测度指标,完成对网络中节点的综合评价,实现对网络结构关系的测度.与现有社会网络单一测度指标相比,综合测度指标突破现有单一测度指标的局限,构建过程充分利用单一测度指标间关系规律.复杂网络仿真实验进一步表明,无论有中心结构的网络结构和无中心结构的网络结构,综合测度指标提高网络节点不同评价维度和网络角色自带信息的利用率,对网络中节点的全面刻画更为贴切,为复杂网络结构关系综合测度研究提供一种新工具,为提高生活生产效率、预防灾害负面影响提供参考和依据.     

基于椭圆概率神经网络的企业财务危机预警

在国际经济一体化的大环境下,随着企业竞争的日趋激烈,企业进行财务危机的预警显得尤为重要。基于椭圆概率神经网络的财务危机预警方法是概率神经网络的改进,考虑代表输入变量重要性的变量权值、代表样本有效范围的核宽倒数及代表样本可靠程度的数据权值,利用该方法对企业财务危机进行预测。实证分析结果证明：此方法的优越性有较高的预测准确性,能够为中国资本市场的发展提供很大的帮助。     

基于面板数据的陕西省农村居民消费结构分析

采用个体固定效应变系数模型研究陕西省农村居民消费结构。使用2005--2009年数据,对陕西省农村居民人均消费值进行实证分析。结果表明：在自发人均消费支出中,住房支出位居首位,其次是食品、医疗保健、文教娱乐项目;在人均可支配收入系数之中,低收入者的食品、居住、家庭设备系数值相对中、高收入者要大。比较而言,高收入者在衣着、医疗保健、文化娱乐上的系数值要高;在受上年度人均消费支出影响方面,食品、交通通讯支出影响不显著。     

基于空间关联网络结构的中国省域协同碳减排研究

利用1997-2014年的省域数据,运用社会网络分析方法对中国省域二氧化碳排放的空间关联结构特征进行实证考察,研究认为:在样本期内,中国碳排放空间关联网络的紧密程度呈递增趋势,网络结构的不平等程度在降低,网络复杂性和稳定性逐渐增强。上海、江苏、天津、北京、浙江、广东等省份位于网络的中心位置,在网络中发挥核心中介作用,中西部的部分省份在网络中的作用逐渐增强。在碳排放空间关联网络中,长三角、环渤海和珠三角地区属于"受益者"板块,其他地区属于"贡献者"板块。碳排放的空间关联网络结构为省际间实现"引领-跟随"型的协同碳减排奠定了基础。     

新浪微博社会网络的自组织行为研究

互联网社会网络主要用于信息传播与共享,这种行为的自组织性主要体现在信息传播。根据自组织理论,新浪微博社会网络是一个自组织系统,从整体网络、个体网络、小团体、小世界效应构建模型,并以"可持续发展"话题为例,采用"滚雪球抽样方法",考虑网络用户间的"发布、转发、评论、@、回复"关系,进行实证研究。结果表明:社会网络存在自组织行为;整体自组织现象弱,局部明显;由于网络用户角色不同,围绕网络用户形成的自组织网络凝聚强度不同。     

网络技术下统计的变革和统计教育面临的任务

网络经济的发展使现行的统计信息生产方式和统计制度发生深刻变革,使统计人才的知识结构发生重大变化,从而对统计教育的着力点和培养目标、培养方式提出了新的要求。如何培养大量优秀的复合型统计人才,极大地提高统计人员的素质,是统计教育面临的艰巨任务。     

中国建立农村社会养老保险制度的可行性分析

文章通过对中国农村社会养老保险制度的现状及缴费能力的研究,分析了中国东、中、西部地区农村社会养老保险的现状及缴费能力的情况,提出了相应的建议。旨在对中国建立农村社会养老保险制度提供一定的借鉴。     

互联网驱动产业结构高级化效应分析

经济新常态下,互联网已经成为中国经济转型升级的重要引擎。基于中国2003—2013年30个省市(区)的省级面板数据,实证分析互联网发展对中国产业结构高级化影响效应。研究结果表明:在静态上,互联网发展对产业结构升级具有显著的正向影响;互联网发展对产业结构高级化的溢出效应表现出地区差异;产业结构高级化受其前一期的显著影响,表明产业结构高级化进程具有显著的惯性。     

基于Pair-Copula贝叶斯网络模型的金融危机传播效应研究

为克服传统Copula函数建模的复杂性,采用Pair-Copula贝叶斯网络方法,将Copula函数与贝叶斯网络的优势相结合,有效降低了高维Copula函数参数估计的复杂程度,解决了连续型贝叶斯网络非正态下边际分布难以控制的问题,有利于捕捉网络结点间的非对称相依结构,从而构建了国际8个代表性股票市场在次贷危机爆发前、中、后各个时期的概率网络模型,对危机在主要国际市场上的传播效应问题及传播路径识别问题进行实证研究。研究结果表明:金融危机在国际金融市场上具有明显的区域性传播特征;香港市场在金融危机发生前后一直都是亚洲市场的连接枢纽,是风险防范的关键节点;危机发生后欧洲市场与亚洲市场间的紧密程度加强;金融危机减缓了全球一体化的进程,但经济全球化的趋势势不可挡。