检索结果-内蒙古大学图书馆

智能系统学报 2019年第2期14卷 288-295页

作者：李海林梁叶华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

利用时间序列聚类方法进行股指期货的套期保值,关键要选择合适的聚类方法。本文从新的视角来研究并提高时间序列聚类方法在金融数据分析领域的应用性能,提出一种基于标签传播时间序列聚类的股指期货套期保值模型。该模型以动态时间弯曲... 详细信息

利用时间序列聚类方法进行股指期货的套期保值,关键要选择合适的聚类方法。本文从新的视角来研究并提高时间序列聚类方法在金融数据分析领域的应用性能,提出一种基于标签传播时间序列聚类的股指期货套期保值模型。该模型以动态时间弯曲为相似性度量方法来构建现货股票网络空间结构,将每只股票看作一个节点,利用标签传播方法将节点划分到不同的簇中,最终实现股票数据聚类。另外,构建最小追踪误差优化模型来确定每支股票在现货组合中的最优权重,从而得到最优组合。实验分别比较新方法和传统聚类方法确定现货组合的追踪误差,结果表明新方法能够提高现货组合的追踪精度,为丰富金融市场投资和管理方式提供新的研究思路。

关键词：标签传播时间序列聚类动态时间弯曲套期保值

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青年幸福感及影响因素研究——基于CGSS2015的实证分析

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调研世界 2019年第12期 27-33页

作者：徐福芝陈建伟华侨大学统计学院圣地亚哥州立大学华侨大学现代应用统计与大数据中心

本文以18-44岁的青年群体作为研究对象,利用中国综合社会调查2015年(CGSS2015)的数据,分析了青年幸福感的影响因素。在总结现有研究的基础上,首先构造了包含个人特征、经济状况等7个模块,性别、年龄等27个因素的青年幸福感影响因素体系... 详细信息

本文以18-44岁的青年群体作为研究对象,利用中国综合社会调查2015年(CGSS2015)的数据,分析了青年幸福感的影响因素。在总结现有研究的基础上,首先构造了包含个人特征、经济状况等7个模块,性别、年龄等27个因素的青年幸福感影响因素体系。为保证变量选择的客观性,尽可能地减小误差,运用弹性网络方法进行变量选择,从初步构建的影响因素体系中筛选变量,然后构建Orderlogit回归模型进行系数估计和显著性检验。结果发现,7个模块中均有变量被筛选出来,除政府工作满意度外,其余模块均有变量会对青年幸福感产生显著影响。在根据性别、户口类型、年龄和婚姻状态为分组依据进行的分组研究中,发现不同个体特征下的青年幸福感影响因素存在一定差别。

关键词：幸福感青年弹性网络 Order logit模型

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时间序列聚类的期刊参考文献与引证文献来源分析研究

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情报科学 2019年第10期37卷 53-59页

作者：李海林黄思雨华侨大学工商管理学院福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

【目的/意义】鉴于参考文献在期刊论文发表过程中的重要性以及引证文献对期刊论文的影响力,提出基于时间序列数据聚类的期刊参考文献与引证文献来源分析研究。【方法/过程】以图书情报类某重要核心期刊2010-2017年期间刊发的3500篇论文... 详细信息

【目的/意义】鉴于参考文献在期刊论文发表过程中的重要性以及引证文献对期刊论文的影响力,提出基于时间序列数据聚类的期刊参考文献与引证文献来源分析研究。【方法/过程】以图书情报类某重要核心期刊2010-2017年期间刊发的3500篇论文作为样本数据,利用正则表达式对非结构化的样本数据进行结构化处理,将参考文献来源期刊和引证文献来源期刊的均篇引用均值转化为时间序列数据,结合时间序列数据聚类方法分别从数值和趋势两个方面展开研究,探究发现期刊参考文献与引证文献两种来源期刊各自之间隐含的相关关系。【结果/结论】研究发现:新方法可以从时间变化的角度对来源期刊实现聚类划分,自适应地找到中心来源期刊作为簇的特征对象,其获得的结论可为目标期刊编辑部,论文读者与创作者对期刊文献的质量管理提供决策参考和理论依据。

关键词：参考文献引证文献来源期刊时间序列数据聚类数据挖掘

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婚姻状态对幸福感的影响研究

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西北人口 2020年第1期41卷 53-62页

作者：徐福芝陈建伟华侨大学统计学院/现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021 圣地亚哥州立大学美国加利福尼亚州

随着新时代背景下社会的进步与经济的发展,幸福感成为人民群众普遍追寻的目标,婚姻是人们进入人生新阶段的标志,与幸福感有着密不可分的联系。基于此背景,首先总结了婚姻与幸福感相关研究,然后运用中国综合社会调查2015年(CGSS2015)的... 详细信息

随着新时代背景下社会的进步与经济的发展,幸福感成为人民群众普遍追寻的目标,婚姻是人们进入人生新阶段的标志,与幸福感有着密不可分的联系。基于此背景,首先总结了婚姻与幸福感相关研究,然后运用中国综合社会调查2015年(CGSS2015)的调查数据,在分析了多元线性回归模型、OrderProbit回归模型与OrderLogit回归模型的基础上,采用三种模型进行实证分析。结果表明婚姻对幸福感存在显著的正向影响,性别、年龄、子女数量等控制变量也对幸福感有显著影响;不同收入水平和健康状况下,婚姻状态对幸福感会产生不同影响;性别和子女数量会对不同年龄层人群的婚姻幸福感产生不同影响,性别会对不同受教育程度人群的婚姻幸福感产生不同影响;另外,收入梯度是影响婚姻幸福感的重要因素。

关键词：幸福感婚姻状态收入水平收入梯度 CGSS2015

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自适应属性加权近邻传播聚类算法

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电子科技大学学报 2018年第2期47卷 247-255页

作者：李海林魏苗华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

针对多维数据属性对聚类分析结果有不同重要程度影响的问题,提出一种基于自适应属性加权的近邻传播聚类算法。该方法通过考虑多维数据属性权值的重要度,在近邻传播聚类过程中引入属性加权相似性矩阵计算,并根据当前数据聚类划分的结果... 详细信息

针对多维数据属性对聚类分析结果有不同重要程度影响的问题,提出一种基于自适应属性加权的近邻传播聚类算法。该方法通过考虑多维数据属性权值的重要度,在近邻传播聚类过程中引入属性加权相似性矩阵计算,并根据当前数据聚类划分的结果来分析目标评价函数,计算各个属性对当前聚类的贡献程度。随后根据贡献程度的计算结果自适应地更新属性权值,并通过属性加权相似性矩阵来重新计算近邻传播算法中的两种竞争信息,进而提高聚类结果的质量。数值实验结果表明,新方法能够有效实现属性权值的自适应调整,提高近邻传播算法的聚类效果,与其他传统聚类算法相比新方法具有更好的聚类质量。

关键词：自适应聚类近邻传播聚类评价属性加权相似性度量

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LDA模型的优化及其主题数量选择研究——以科技文献为例

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数据分析与知识发现 2018年第1期2卷 29-40页

作者：王婷婷韩满王宇华侨大学统计学院厦门361021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心厦门361021

【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转... 详细信息

【目的】为提升传统LDA模型的主题识别性能,并给主题最优数目选择提供技术方案,提出基于自适应聚类的K-wrLDA模型。【方法】利用LDA和Word2Vec模型得出包含主题词概率信息及词义相关性的T-WV矩阵,并将传统LDA模型的主题数目选择问题转化为聚类效果评价问题,以内部指标伪F统计量作为目标函数,计算主题聚类数目的最优解,并对新旧两种模型的主题识别效果进行比较。【结果】经自适应聚类得出最优主题数量为33,且新模型的困惑度得分始终低于传统模型,主题识别效果对比显示新模型具有更好的凝聚性。【局限】在实证语料选取上获取单一主题下的科技文献,数据量不大。【结论】新模型具有更理想的主题识别能力,并能够自主计算最优主题数目。该模型作为对传统LDA模型的改进,可以应用于各领域的大规模语料中。

关键词：主题模型词嵌入自适应聚类困惑度

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基于近邻传播的限定簇数聚类方法研究

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电子科技大学学报 2018年第5期47卷 733-739页

作者：李海林魏苗华侨大学工商管理学院福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

针对传统近邻传播聚类算法不能进行限定类簇数目的聚类缺陷,提出一种三阶段的改进聚类方法。该方法通过近邻传播聚类从数据集中获得中心代表点集合,利用K-means算法对中心代表点集合进行指定类簇数目的聚类进而获得初始训练集,结合改进... 详细信息

针对传统近邻传播聚类算法不能进行限定类簇数目的聚类缺陷,提出一种三阶段的改进聚类方法。该方法通过近邻传播聚类从数据集中获得中心代表点集合,利用K-means算法对中心代表点集合进行指定类簇数目的聚类进而获得初始训练集,结合改进的K最近邻算法实现数据的聚类分析。采用人工仿真数据及UCI数据集进行对比实验,实验结果分析表明,与近邻传播聚类算法和传统限定类簇数目的聚类算法相比,新聚类算法具有更好的聚类效果。

关键词：近邻传播聚类算法类簇数目数据挖掘 K均值聚类

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一种结合时空上下文的在线卷积网络跟踪算法

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计算机研究与发展 2018年第12期55卷 2785-2793页

作者：柳培忠汪鸿翔骆炎民杜永兆华侨大学工学院福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021 华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021

基于卷积神经网络提取抽象特征缺乏时空信息的问题,结合时空上下文模型作为卷积神经网络的各阶滤波器,提出一种在线卷积神经网络的视觉跟踪算法.首先对初始目标进行归一化处理并提取目标置信图,跟踪过程中结合时空信息更新得到时空上下... 详细信息

基于卷积神经网络提取抽象特征缺乏时空信息的问题,结合时空上下文模型作为卷积神经网络的各阶滤波器,提出一种在线卷积神经网络的视觉跟踪算法.首先对初始目标进行归一化处理并提取目标置信图,跟踪过程中结合时空信息更新得到时空上下文模型,第1层使用更新后的模型对输入进行卷积,并对卷积结果进行滑动窗口取片,第2层再使用时空模型分别对取片结果进行卷积,提取目标简单抽象特征,然后叠加简单层的卷积结果得到目标的深层次表达,最后结合粒子滤波跟踪框架实现目标跟踪.实验表明:结合时空上下文模型的在线卷积网络结构提取的深度抽象特征,保留相关时空信息,提高复杂背景下的跟踪效率.

关键词：视觉跟踪时空上下文卷积神经网络粒子滤波在线更新

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基于关键词重要性和近邻传播聚类的主题分析研究

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情报学报 2018年第5期37卷 533-542页

作者：李海林万校基林春培华侨大学工商管理学院泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心厦门361021

鉴于传统科学计量方法存在共现分析缺少考虑关键词重要性和主题分析手段不能自适应地抽取核心主题等问题,本文提出一种基于关键词重要性和近邻传播聚类的主题分析方法。该方法依据大多数作者的潜在行为会按照与研究内容相关性的强弱顺... 详细信息

鉴于传统科学计量方法存在共现分析缺少考虑关键词重要性和主题分析手段不能自适应地抽取核心主题等问题,本文提出一种基于关键词重要性和近邻传播聚类的主题分析方法。该方法依据大多数作者的潜在行为会按照与研究内容相关性的强弱顺序提供论文关键词,计算关键词在每个文献中的重要程度,构建主要关键词之间的相似性矩阵,结合能够反馈最优簇成员代表性结果的近邻传播聚类实现核心主题的提取与分析。本研究对图书情报类某刊物2012-2016年期间的文献关键词进行数据挖掘,使用新方法实现了基于重要性度量的主要关键词聚类,分析和研究了主要关键词和核心主题的演化趋势。提出的方法不仅能够考虑关键词重要性和自动识别核心主题,还可以为文献主题分析提供新的数据挖掘方法,也能有效提高期刊和学科等相关领域的主题识别效果。

关键词：主题分析关键词重要性近邻传播聚类核心主题

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基于簇中心群的时间序列数据分类方法

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电子科技大学学报 2017年第3期46卷 625-630页

作者：李海林万校基华侨大学信息管理系福建泉州362021 华侨大学现代应用统计与大数据研究中心福建厦门361021

分类算法是时间序列数据挖掘中极为重要的任务和技术,该文提出一种基于簇中心群的时间序列数据分类方法。该方法根据时间序列训练数据集中的类别标签进行簇划分,利用近邻传播算法分别对每个簇进行中心代表点选择,构造出各代表点的代表... 详细信息

分类算法是时间序列数据挖掘中极为重要的任务和技术,该文提出一种基于簇中心群的时间序列数据分类方法。该方法根据时间序列训练数据集中的类别标签进行簇划分,利用近邻传播算法分别对每个簇进行中心代表点选择,构造出各代表点的代表对象集;然后借助基于动态时间弯曲的均值中心方法对各代表对象集实现中心群计算,结合改进后的K近邻算法实现时间序列数据的分类。数值实验结果表明,与传统方法相比,新方法具有更好的分类效果和计算性能。

关键词：近邻传播分类算法数据挖掘动态时间弯曲时间序列

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