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。     

全方位立体式进行小学思政教育

教学改革的施行使得人们开始关注起小学思政教育,然而现实是我国小学思政教育仍然存在着很多不足。习总书记在学校思想政治理论课座谈会中提出,要建设全方位立体式的思政课堂,这也成为了老师们新一轮的教学目标。笔者对目前我国小学思政教育现状做出了分析,提出了建立全方位立体式思政教育策略,希望能为我国小学思政教育的发展做出一点贡献。     

文化自信视域中新时代外语专业思政教育探赜

新时代高校外语专业学生思想具有价值观念多元、思想开放活跃、自我中心倾向等特征,囿于国际化背景的教师队伍、多元化偏重的课程设置、狭隘化较弱的辨识能力、竞争化激烈的就业态势等因素的影响,应通过充盈心理文化世界、丰富课程文化内涵、提升校园文化层次、抢占网络文化话语、加强对外文化交流等途径培育外语专业学生的文化自觉。     

新思想“大学习”对民办高校党内政治文化建设的引领作用

习近平总书记在党的十八届六中全会上提出重视加强党内政治文化建设。民办高校党内政治文化建设要在新思想"大学习"热潮下怎样更好地坚持发挥好新思想的价值引领、创新引领和作风引领,推动民办高校党的建设可持续健康发展,使得习近平新时代中国特色社会主义思想在高校师生思想政治与意识形态教育中生根发芽、茁壮成长,实现民办高校党内政治文化建设与中华民族优秀传统文化、社会主义文化及新时代文化的有效融合。     

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