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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。 相似文献
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费孝通先生晚年倡导面向“精神世界”的社会学研究,不仅强调了社会学的人文性格,而且指明了回溯和整理传统思想资源以理解人心的意义。古代士人在仕隐之间的进退趋避是精神世界研究的重要课题,盛唐诗人王维可作为重要个案。本文运用“知人论世”的方法,以王维的生命史、编年诗及他与其他诗人的交往为线索,考察其如何在仕隐之间调适精神世界的矛盾冲突。王维通过人际和诗文往来形成的社会交游空间、自然山水空间和灵性佛理空间,构成一个融和自然与人文的“人生圜局”,以寻求精神世界在“入世有为”和“消极退避”之间的平衡,而其精神苦痛也可以从这个圜局的层级变动或缺失中探寻根源。本文认为,把握世风民情、生命史的再现以及理解和体会的功夫,是研究士人精神世界的重要门径。 相似文献
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生命本身是一个随机事件,并不具有高尚的意义。进化的结果使人类可通过工作、家庭和人际关系等给予自己的生命以意义感。当我们的生活方式使脑内奖赏系统获得刺激,就会带来生命具有意义的感受,这种感受给人带来更好的生存机会。生存的欲望是一切生物体最具特征的属性,一些精神疾病患者缺乏这种欲望。自杀主要发生于精神疾病患者,它并非是基于自由意志的行为。抗精神病治疗和适当的社会交往可以预防自杀。由于不同个体有着不同的大脑,人们的生活方式就应该去适应各自大脑的特征。只要人们的生活方式不对他人造成过多的伤害,政府就应该允许和保护人们自由地按照各自的方式生活。 相似文献
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游和梦分别是庄子与巴什拉诗学理念的基本元素,鲲化鹏、庄周化蝶、逍遥游等典故构建了庄子所谓的万物大化一体、天人合一的思想局面;而围绕着梦作文章,巴什拉也创建了感性审美经验所蕴含的梦想的宇宙诗学观。二者虽差别迥然,却默契地创造了万物并在的思想理念,而庄子和巴什拉的诗学理论明显隐含着某种对话的可能性。本研究通过文献资料证实庄巴二人的游与梦搭建出的绚烂多姿的整一世界。 相似文献
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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 相似文献