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齐佳音
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- 所属机构:北京邮电大学
- 所在地区:北京市
- 研究方向:经济管理
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 北京邮电大学舒华英教授“精益客户服务”系列专题 电信客户关怀业务的全过程设计
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- 面向大数据监管的企业活跃度评价方法研究被引量：4
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- 创业创新的社会热潮带动中国各地新注册企业数量大幅增加,与此同时也带来了不可忽视的市场风险。基于企业海量数据测算企业活跃度,是进行市场风险识别与防范的重要手段。采用A市8177家金融科技企业在2013-2016年间的多维度工商数据及互联网数据构建企业大数据集,提出基于生命质量理论的企业活跃度定义和相应评价方法,并采用两种测算方法对结果进行验证。研究结果显示,两种测算方法得出的企业活跃度为80%左右,显示出A市金融科技企业具有较高的生命质量。据此,本研究建议:政府监管部门应以企业活跃度为评估市场主体风险的基础,构建动态更新的企业活跃度评价系统,以实时跟踪企业运营状态,制定信息披露范本增强企业信息透明度,并尝试建立风险监管大数据平台实现高效监管。
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- Web2.0环境下企业UGC态势评价指标体系初探被引量：2
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- 进入以用户为中心的Web2.0时代,草根用户能够更方便、快捷地发布自己的观点、看法和评论,这些观点往往会给企业带来很大影响,因此对于用户创作内容(UGC)态势的把握就显得尤为重要。在此背景下提出了企业UGC态势的概念,从用户、内容和影响三个维度出发构建了企业UGC态势评价指标体系并进行了合理化检验,同时提出了末级指标的量化方法,对于企业UGC态势的管理进行了初步的探索。
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- 关键词：电信运营
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- 随着互联网羊群效应现象的逐步显现,寻找、辨识"头羊"的重要性日益突出。本文通过一些简化和定义,将FLOYD算法的相关原理,引鉴运用到网上的羊群效应"头羊"辨识机制中,将全网交换中点列为网络群体的"头羊"(意见领袖)候选对象,联络服务中心列为网络群体的"联络员"候选对象,从而为羊群效应的管控提供一些依据和参考。
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- 2021年
- 目的当前的疾病传播研究主要集中于时序数据和传染病模型,缺乏运用空间信息提升预测精度的探索和解释。在处理时空数据时需要分别提取时间特征和空间特征,再进行特征融合得到较为可靠的预测结果。本文提出一种基于图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)的时空数据学习方法,能够运用空间模型端对端地学习时空数据,代替此前由多模块单元相集成的模式。方法依据数据可视化阶段呈现出的地理空间、高铁线路、飞机航线与感染人数之间的正相关关系,将中国各城市之间的空间分布关系和交通连接关系映射成网络图并编码成地理邻接矩阵、高铁线路直达矩阵、飞机航线直达矩阵以及飞机航线或高铁线路直达矩阵。按滑动时间窗口对疫情数据进行切片后形成张量,依次分批输入到图深度学习模型中参与卷积运算,通过信息传递、反向传播和梯度下降更新可训练参数。结果在新型冠状病毒肺炎疫情数据集上的实验结果显示,采用GCN学习这一时空数据的分布特征相较于循环神经网络模型,在训练过程中表现出了更强的拟合能力,在训练时间层面节约75%以上的运算成本,在两类损失函数下的平均测试集损失能够下降80%左右。结论本文所采用的时空数据学习方法具有较低的运算成本和较高的预测精度,尤其在空间特征强于时间特征的时空数据中有着更好的性能,并且为流行病传播范围和感染人数的预测提供了新的方法和思路,有助于相关部门在公共卫生事件中制定应对措施和疾病防控决策。
- 杨成意刘峰刘峰齐佳音吕润倩肖子龙
- 关键词：疫情预测
