基于多分类器融合的客户细分研究

基于多分类器融合技术,建立了新的客户分类模型,该模型通过使用分类融合器,将多个分类器得到的客户信用评估结果进行合并,从而综合了不同分类器的局部优势,提高了分类性能.采用线性分类融合器,并通过遗传算法对分类器进行优化.实验分析表明,该方法的分类效果明显优于传统的运用单个分类器的分类方法.     

拍卖理论的最新进展——多属性网上拍卖研究

作为一种古老的价格发现机制,拍卖作为一种理论被学者研究的时间并不长,但这种古老的机制却在网络的大潮中发挥了它的用武之地.电子商务的发展给了拍卖以勃勃生机,网上拍卖迅速成为了一种非常活跃的商务模式.但是网上拍卖理论相对匮乏,特别是网上拍卖模型的设计非常少.本文将首先对拍卖理论进行综述,然后给出一个网上拍卖的一般模型,提出一种模糊环境下的多属性网上拍卖机制,最后展望该领域的研究前景.     

基于AGNN舆情指数网络的价格指数预测研究

利用多个相关领域舆情之间的复杂关联性,处理特定领域新闻的不连续所导致的舆情缺失问题,使其能够用于分项价格指数预测。提出基于自学习图神经网络模型的舆情指数网络方法,将若干相互关联的具体领域的舆情指数作为网络节点,日度舆情量化值视为时间序列,通过学习其中隐性图结构特征和舆情数据时序特征,构建成动态舆情指数网络,实现对稀疏舆情值的填补。对食品价格指数和有色金属生产价格指数预测的实证研究表明,经过该方法补齐的舆情指数和相应价格统计指数相关性达到最高,且预测精度得到提升,验证了此方法的有效性。     

多方-多属性电子商务谈判支持系统研究

为了更好地对企业电子商务谈判提供支持,提高现有谈判支持系统实用性和可扩展性,建立了多方-多属性电子商务谈判系统。在对企业电子商务谈判支持需求分析的基础上,提出了基于通用多方谈判协议的多方-多属性谈判的过程支持和决策支持框架,建立了原型系统,并通过谈判实验的方式对该系统的实用性和易用性进行了检验。