大数据时代旅游产业链的重构、产业趋势与对策

2013年中国互联网络信息中心发布的报告显示中国旅游业进入了大数据时代，移动互联与大数据挖掘技术的影响不再是单纯的技术变革，旅游产业链结构、旅游消费模式、产业盈利模式发生了颠覆性的改变。论文应用经典的产业链分析工具，通过新旧产业链结构对比研究的方法，对旅游业在大数据时代的发展变化趋势进行前瞻性的预测，并提出适应性的策略。研究发现大数据时代旅游产业链的改变是一种结构性的改变，比较传统的产业链，创新型的产业链更加重视对消费者的组织以及消费者需求的挖掘，竞争的重心由产品创新转移到对潜在消费者的组织与需求的引导与激发。新兴旅游企业迅速崛起，旅游产业发展整体提速，产业定位更加准确，产业融合加快，跨界产业增加则成为大数据时代旅游产业发展的重要趋势。针对这些趋势，论文围绕旅游规划、在线产品、个性营销、代理服务等几个方面提出了应对建议。     

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。     

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。     

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