视频UGC流行度影响因素研究——基于Bilibili网站数据

[目的/意义]Web 2.0环境下,短视频UGC新形式的Vlog有效促进了用户间的交流互动及平台的活跃.目前针对Vlog的研究集中于讨论Vlog的分享动机及传播后的影响,但在海量信息传播的社交平台,并非所有的Vlog都有显著的传播效果,但现有文献鲜有关注Vlog流行度的影响因素.[设计/方法]聚焦Vlog的视频特征(视频时长、视频质量以及弹幕数量)与发布者特征(专业性、个人声誉以及个人等级),提出了基于信号理论的研究模型.通过爬取Bilibili平台的18431条Vlog有效数据,采用实证分析方法对模型进行了验证.[结论/发现]视频时长对Vlog流行度产生负向影响,视频质量、弹幕数量、专业性以及个人声誉具有显著的正向影响,而个人等级对Vlog流行度正向影响的假设不成立.该分析结果丰富了已有关于Vlog流行度的研究,并为个人及平台提升Vlog传播效果提出了相关的对策建议.     

高Si/C高强度铸铁中C、Si、Si/C的作用及其选择

本文叙述了高Si/C高强度灰铸铁中碳、硅元素存在的形式及其对结晶过程的影响。试验表明,当碳当量一定时,随着Si/C的升高,初生奥氏体枝晶数量增多并且细化和强化,从而构成了强度的基础。该铸铁的强度模式应为“初生奥氏+共晶团”。本文对E型石墨存在的必然性和合理性也进行了讨论。     

我国西南民族地区与东部地区农村发展差距研究

比较分析我国西南民族地区与东部地区农村发展差距及原因,提出缩小农村发展差距的对策。     

工科物理实验改革与实验题目挑选

面对跨世纪人才培养的需要,工科物理实验教学改革任务在急,物理实验课程要坚持、多研究、要发展。文中就《工科物理实验课程改革》专题研究的实践与体验,对坚持既定改革目标、克服现在主要弊端、突破“梯度”高难点和挑选题目原则提出了新的见解。     

《海洋自由论》及其国际法思想

本文介绍了格老秀斯《海洋自由论》的主要内容及其蕴涵的国际法思想。格老秀斯以自然法理论为基础 ,从葡萄牙对东印度无主权、无权垄断海洋和海上航行权以及无权垄断国际贸易权等三个角度来阐释其海洋自由和贸易自由理论 ;其蕴涵的国际法思想主要有 :航行自由和捕鱼自由、贸易自由、无害通过权、人类共同财产及和平论与和平解决国际争端等。这些闪耀着国际法思想光芒的真知灼见对今天的国际海洋法制度有着深刻的影响。在强权政治仍然主宰世界的今天 ,重温格老秀斯的国际法思想 ,仍有着积极意义。     

回报计划感知价值及其与计划忠诚和品牌忠诚的关系研究

目前,客户回报计划已成为一种重要的关系营销手段,相关问题也开始引起学术界的关注。本文研究了回报计划的不同形式是如何影响客户对计划的感知价值的,同时回报计划的感知价值又是如何影响计划忠诚和品牌忠诚的,并且在研究的过程中考虑了产品或服务对客户涉入度的调节作用。结果显示,仅回报类型对计划感知价值的影响受到涉入度的调节,强涉入度下直接回报优于间接回报;而回报时间和回报额度对计划感知价值的影响不受涉入度的调节,延迟回报和差额回报优于立即回报和等额回报。同时,在强涉入度情况下,回报计划的感知价值通过直接和间接两务途径影响品牌忠诚;而在低涉入度争件下,回报计划感知价值对品牌忠诚没有直接影响,而是通过计划忠诚间接影响品牌忠诚。     

基于提前期的多阶通用件库存模型

针对单个企业内部应用通用件的环境,在假定一个多阶生产系统的基础上,对应用通用件的库存量水平及其成本进行了分析,建立了多阶通用件库存模型,提出通过对采用通用件和不采用通用件的成本差异的比较,来决策多阶生产系统中在哪一阶工序采用通用件,并求解出每一阶工序优化的基本库存水平。     

对学习历史事件法的一种改进

依据组织学习理论,对学习历史事件法进行了改进。由于企业的经验知识不完全等同于隐性知识,学习历史事件法同样不能直接应用于隐性知识的转化,为此,提出了适合隐性知识转化的改进型学习历史事件法。改进充分考虑了隐性知识的特征,并专门对隐性知识和经验知识进行了区分。同时,改进的学习历史事件法充分考虑了企业应用的可操作性,保留了量表的形式。最后,将该方法应用于MIS项目开发中,对新改进的量表进行了定量解析。     

基于Nash均衡约束的竞争性评估方法研究

基于多指标决策模型(MCDM),研究了在Nash均衡约束的基础上,如何根据各决策单元(DMU)本身的特点来获取不同DMU的优势权重从而达到最终决策时自身的优势最大化.从新的角度,引入Nash均衡约束,提出了基于Nash均衡约束的多指标决策竞争性评估模型.在主体自身优势最大化的基础上,增加Nash均衡约束,通过约束参数的不断迭代,达到各决策单元的优势均衡,给出了一种新的基于优势均衡的客观确定权重的方法.     

遗传算法优化神经网络及信用评价研究

研究关于公司神经网络信用评估问题的现状,提出遗传算法辅助网络训练策略(优化后的网络称为进化网络),克服传统网络建模中产生的局部极小缺陷。建立了适合于我国商业企业的信用评分指标体系;然后依据该指标体系建立了基于进化神经网络的信用评估模型;最后,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了比较研究。