浅析“二孩政策”对家庭的影响

"二孩政策"的实施对家庭来说不仅能优化家庭结构,增强家庭的发展能力,同时能够增强家庭亲属文化的传承,但是我们也可预见到对于普通家庭新增加一位孩子无疑会加大家庭各方面的支出,增加家庭的经济压力。     

钝化

德福毕业于一所著名高校,是一个货真价实的才子,被在林业站当站长的舅舅召至麾下,写一些小材料。同年,他被舅母招赘为侄女婿。时逢西部大开发,林业站油水肥厚,每年每个职员都有两三万元的福利收入,一年大部分时间工作都较为散淡。     

消费者使用第三方支付感知风险的影响因素与对策建议——基于解释结构模型(ISM)的实证分析

第三方支付的创新发展,积极调动了"长尾"消费者的投资热情,导致消费者金融服务需求膨胀和风险预警矛盾日益严重。运用德尔菲法对消费者使用第三方支付感知风险因素进行识别和筛选,并通过解释结构模型(ISM),进一步分解出其影响因素之间的结构性分布及其逻辑关联。实证结果表明:消费者信任是表层因素,接受深层次因素传导作用;第三方支付机构提供安全技术操作等诸因素是中间层因素;消费者个体特征和互联网环境是深层次因素。为了降低感知风险,必须全方位、多渠道地优化网络环境、健全第三方支付企业安全管理体系和强化消费者权益保护。     

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。