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。     

亚投行快速扩围

近期亚投行的快速扩围,既说明其对推动亚洲乃至全球经济发展的价值被认可,也是中国影响力和发展前景被看好的体现。如果说此前亚投行面临的考验是能否吸引更多国家加盟,那么随着参与者日益增多,它要应对的挑战也变了。如何在规范和效率间取得平衡是亚投行面临的主要挑战之一。规则和治理模式可能不合国际规范,一直是一些发达经济体对亚投行持保留态度的理由。尽管中国官方多次强     

政府减排目标、产业结构与污染减排

政府是污染减排的重要主体,了解其行为对污染减排的作用对提升污染减排效果及实现中国绿色发展具有重要意义。创造性地将政府减排目标纳入研究框架,构建面板门槛模型,从工业污染排放总量的角度分析政府减排目标、产业结构、经济规模等因素对地方污染减排的影响,并用工业污染物强度进行稳健性检验。结果显示,政府减排目标对污染减排的作用存在阶段性不同:经济发展初级阶段,政府减排目标对污染排放总量的作用方向为正; 经济发展水平较高时,作用方向为负; 两者之间存在适应性调整阶段,作用方向具有不确定性,但总体由正向作用向负向作用转变。产业结构对工业污染排放总量的作用方向因污染物种类而异,经济规模对工业污染排放总量作用方向为正。     

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