检索结果-内蒙古大学图书馆

实现城中村高质量改造的影响因素研究——基于广州42个案例的模糊集定性比较分析

城市规划 2025年第3期49卷 35-42页

作者：袁定欢江建华林文亿周望月暨南大学公共管理学院暨南大学应急管理学院暨南大学应急管理系浙江财经大学管理学院

以广州42个城中村改造案例为样本,从“制度安排-制度环境”的视角探讨我国城中村实现高质量改造的“多重并发因果关系”。本文采用模糊集定性比较法,研究发现两条促进城中村高质量改造的组态:(1)提升城市形象的村集体主导改造型项目;(2... 详细信息

以广州42个城中村改造案例为样本,从“制度安排-制度环境”的视角探讨我国城中村实现高质量改造的“多重并发因果关系”。本文采用模糊集定性比较法,研究发现两条促进城中村高质量改造的组态:(1)提升城市形象的村集体主导改造型项目;(2)发展经济的村企合作改造型项目。另外,研究发现有4条导致城中村非高质量改造的组态,这也进一步验证了城中村高质量改造的因果非对称性。研究结果为促进城中村实现高质量改造提供了有益的实证依据和理论启示。

关键词：城中村改造制度安排高质量改造交易成本定性比较分析

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供应链部分整合对再制造产品渠道策略的影响分析

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管理工程学报 2024年第4期38卷 209-221页

作者：易余胤周婷婷暨南大学管理学院广东广州510632

再制造的研究主要聚焦于集中和分散的供应链,但在现实商业实践中部分整合的供应链十分常见。本文分别在无供应链整合、供应链部分前向整合(PFI)和供应链部分后向整合(PBI)三种情况下探讨了再制造产品的销售渠道策略选择问题。研究发现,... 详细信息

再制造的研究主要聚焦于集中和分散的供应链,但在现实商业实践中部分整合的供应链十分常见。本文分别在无供应链整合、供应链部分前向整合(PFI)和供应链部分后向整合(PBI)三种情况下探讨了再制造产品的销售渠道策略选择问题。研究发现,在无供应链整合和PFI下,直销再制造产品对于制造商而言总是占优策略,但不利于零售商,因而造成制造商赢零售商输(win-lose)的局面。在PBI下,直销再制造产品并不一定是制造商的占优策略,此时根据零售商持有股份的大小可能会出现制造商赢零售商输、双赢、制造商输零售商赢三种结果。当制造商直销再制造产品时,相较于无整合情形,在一定条件下PFI可以形成制造商赢零售商赢(win-win)的双赢局面,而PBI总是造成制造商输零售商赢(lose-win)的局面。从对环境的影响来看,由制造商直销再制造产品比零售商销售更环保,而此时不进行供应链部分整合是最环保的。

关键词：再制造供应链部分整合直销渠道分销渠道

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基于三方演化博弈的网红营销问题协同治理策略

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中国软科学 2024年第S1期 100-111页

作者：周宏高鹏超暨南大学管理学院

随着一批内容种草平台的崛起，通过网红推荐帮助消费者进行购物决策已经成为了当下进行网络营销的新形态，然而，在网红营销的过程中却存在着各式虚假、夸大和恶意营销的问题。基于此，运用演化博弈理论研究网红、平台和消费者三方行为... 详细信息

随着一批内容种草平台的崛起，通过网红推荐帮助消费者进行购物决策已经成为了当下进行网络营销的新形态，然而，在网红营销的过程中却存在着各式虚假、夸大和恶意营销的问题。基于此，运用演化博弈理论研究网红、平台和消费者三方行为策略选择与演化。研究表明：协同水平、平台治理效率、超额收益、平台惩罚力度和用户流失损失是规范网红放纵行为的关键因素；功能收益和情感收益的比较、心理补偿效用、维权成本是影响消费者采取维权行为的关键因素；超额收益、声誉损失、用户流失损失和治理成本是影响平台治理策略选择的关键因素，平台应该努力提升自身的治理效率，注重平台声誉，降低治理成本，做到张弛有度。

关键词：网红营销协同治理演化博弈

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基于投票机制的社交网络影响力节点集识别算法

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数据分析与知识发现 2024年第6期8卷 107-118页

作者：赵欢徐桂琼上海大学管理学院信息管理系上海200444

【目的】为了降低社交网络中种子节点之间的影响重叠程度,提出基于投票机制的社交网络影响力节点集识别算法KSEVoteRank。【方法】综合考虑节点重要性和邻域信息,定义节点投票能力,设计投票分配策略,同时引入衰减因子折扣邻居的投票能力... 详细信息

【目的】为了降低社交网络中种子节点之间的影响重叠程度,提出基于投票机制的社交网络影响力节点集识别算法KSEVoteRank。【方法】综合考虑节点重要性和邻域信息,定义节点投票能力,设计投票分配策略,同时引入衰减因子折扣邻居的投票能力,最后基于投票得分迭代选出高影响力节点。【结果】实验结果表明,在大型社交网络Ca-AstroPh数据集中KSEVoteRank算法选出的影响力节点集的影响重叠程度比VoteRank算法降低约21%。【局限】在重复投票过程中,设置邻居的投票分配策略不变,可能导致一些误差。【结论】基于投票机制的KSEVoteRank算法能够分散性选取高影响力节点,实现较大范围的影响传播。

关键词：社交网络影响最大化投票机制衰减因子

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基于Stacking集成学习的用户付费转化意向预测方法研究--以免费增值游戏为例

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数据分析与知识发现 2024年第2期8卷 143-154页

作者：李美玉刘洋王艺璇朱庆华南京大学信息管理学院南京210023

【目的】提出基于Stacking集成学习预测用户付费转化意向的模型,精准识别潜在付费用户。【方法】基于Stacking集成学习方法构建付费意向预测模型,通过对比不同基模型组合预测效果确定基模型组合方案,借助游戏玩家行为数据集验证模型优越... 详细信息

【目的】提出基于Stacking集成学习预测用户付费转化意向的模型,精准识别潜在付费用户。【方法】基于Stacking集成学习方法构建付费意向预测模型,通过对比不同基模型组合预测效果确定基模型组合方案,借助游戏玩家行为数据集验证模型优越性,并进行可移植性验证。【结果】本文模型预测准确率达90.88%,F1值90.71%,AUC值0.9602,相对于对比模型中表现最差的Bayesian模型在三种指标上分别提升4.15个百分点、4.50个百分点和0.1062。【局限】无法预测玩家是否会产生非理性消费行为。【结论】本研究验证了游戏付费情境下Stacking集成学习方法的适用性,多模型的融合可以获得稳定、准确的付费意向预测结果,并证明了模型在预测不同领域用户付费意向上具备可移植性。

关键词： Stacking集成学习模型融合免费增值模式付费意向可移植性

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结合梯度提升树算法与可解释机器学习模型SHAP的抑郁症影响因素研究

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数据分析与知识发现 2024年第3期8卷 41-52页

作者：聂卉吴晓燕中山大学信息管理学院广州510275

【目的】本研究旨在探讨构建抑郁严重度预测模型及其解释性问题,通过分析互联网用户生成的内容,进一步发展抑郁症风险预测研究,从而提高抑郁症自动检测模型的可靠性和实用性。【方法】通过收集“好大夫在线”平台上的抑郁症医疗咨询文... 详细信息

【目的】本研究旨在探讨构建抑郁严重度预测模型及其解释性问题,通过分析互联网用户生成的内容,进一步发展抑郁症风险预测研究,从而提高抑郁症自动检测模型的可靠性和实用性。【方法】通过收集“好大夫在线”平台上的抑郁症医疗咨询文本记录,构建了一个语料库。利用心理学词典,从中提取了患者的心理特征,并采用梯度提升树算法预测患者的病情,同时引入可解释机器学习方法SHAP解读模型,借助SHAP独特的可视化图表剖析患者年龄、性别、认知、情感、感知、社会家庭及个人得失与抑郁症发生之间的复杂关系。【结果】抑郁症患者心理状态能反馈患者病况,利用从患者问诊记录中提取的心理特征能够有效检测重度抑郁,准确率达到86%。可解释机器学习模型SHAP解释了模型的预测结果,揭示出患者各层面心理特征对抑郁症发生产生的多重效应。【局限】受语料集所限,仅利用单次问诊记录对抑郁程度做预测;而模型特征基于心理学词典,更多与抑郁症发生风险有关的要素可纳入建模考虑中。【结论】影响抑郁症产生及发展的因素复杂。个体差异致使各项特征对于疾病预测产生不同效应。构建抑郁症的自动诊断模型,不仅要关注模型的精准度,更需增强对模型预测的理解。

关键词：抑郁症预测在线用户生成内容可解释机器学习梯度提升树算法

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民事裁判文书中论辩元素识别研究

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数据分析与知识发现 2024年第8期8卷 168-178页

作者：王义真沈雪莹欧石燕南京大学信息管理学院南京210023

【目的】构建适用于民事判决文书的论辩结构,实现论辩元素的自动化抽取。【方法】基于图尔敏论证模型构建民事裁判文书的论辩结构,用于指导民事裁判文书论辩语料库的标注。随后,提出一种基于上下文感知的多头注意力论辩元素分类模型(CAM... 详细信息

【目的】构建适用于民事判决文书的论辩结构,实现论辩元素的自动化抽取。【方法】基于图尔敏论证模型构建民事裁判文书的论辩结构,用于指导民事裁判文书论辩语料库的标注。随后,提出一种基于上下文感知的多头注意力论辩元素分类模型(CAMA-AECM)用于自动抽取论辩元素。【结果】本文模型在不同论辩主体的数据集上均表现出较好的性能。在Macro-F1值指标上,模型在原告、被告和法院这三个论辩主体对应的数据集上分别实现了最大1.73%、5.72%和3.92%的提升。【局限】受限于论辩语料构建的成本和规模,并未探索全部民事案由的裁判文书论辩结构和特征。【结论】本研究构建的模型有效实现了论辩元素的自动识别,不仅可以提高对裁判文书中论辩知识的挖掘能力,还为裁判文书自动化分析提供了一个新的工具。

关键词：论辩元素裁判文书语境感知多头注意力

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基于知识库增强深度学习模型的隐私政策合规性研究——从完整性与语义冲突角度

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数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 46-58页

作者：朱侯罗颖嘉陈梦蕾欧阳佳祥肖颖蔡伊南中山大学信息管理学院广州510006

【目的】通过融合法律法规知识,在语义层面对隐私政策的合规性进行智能检测。【方法】依据《信息安全技术个人信息安全规范》(GB/T 35273-2020)从完整性和语义冲突角度构建合规性评价指标体系,标注语料。基于嵌入知识图谱的K-BERT模型... 详细信息

【目的】通过融合法律法规知识,在语义层面对隐私政策的合规性进行智能检测。【方法】依据《信息安全技术个人信息安全规范》(GB/T 35273-2020)从完整性和语义冲突角度构建合规性评价指标体系,标注语料。基于嵌入知识图谱的K-BERT模型构建完整性评价模型,并构建用于检测语义冲突的一致性评价模型。最后运用完整性评价模型和一致性评价模型分析15个领域的APP隐私政策合规性。【结果】构建通过肯德尔W检验的中文隐私政策语料库,完整性和一致性评价模型的F1值分别达到0.92和0.87。分析1762篇APP隐私政策发现,影音娱乐、购买比价、金融理财、运动健康和汽车领域的APP隐私政策完整性表现较好,社交通讯和购买比价领域的APP隐私政策在语义层面较符合法律法规的要求。【局限】忽略了少数隐私政策中可能出现的超链接所包含的内容,导致对部分隐私政策合规性的检验可能存在偏差。【结论】本文模型实现了自动化分析各领域隐私政策合规性的目标,对于提升国家对移动APP平台处理用户隐私数据的监管能力具有重要意义。

关键词：隐私政策合规性语义冲突 K-BERT TF-IDF

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基于SHAP解释方法的智慧居家养老服务平台用户流失预测研究

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数据分析与知识发现 2024年第1期8卷 40-54页

作者：刘天畅王雷朱庆华南京大学信息管理学院南京210023

【目的】构建智慧居家养老服务平台用户流失预测模型,并使用SHAP解释方法分析不同特征的影响。【方法】基于智慧居家养老服务平台用户在2019年至2021年三年间产生的超过30万条社区居家养老服务订单数据,通过改进的RFM模型(RFM-MLP)、马... 详细信息

【目的】构建智慧居家养老服务平台用户流失预测模型,并使用SHAP解释方法分析不同特征的影响。【方法】基于智慧居家养老服务平台用户在2019年至2021年三年间产生的超过30万条社区居家养老服务订单数据,通过改进的RFM模型(RFM-MLP)、马斯洛需求层次理论、安德森模型并结合Boruta算法确定用户价值特征、服务选择特征、个人特征三类共11个特征。建立5种机器学习模型,从中选择效果最好的XGBoost模型预测用户流失,运用SHAP解释方法完成特征影响全局解释、特征依赖分析、单样本解释分析。【结果】模型预测结果准确率和F1值均达到87%左右,家政服务服务购买次数、留存天数、年龄等是预测养老服务平台用户流失的重要特征。【局限】仅选取一个地区的数据进行分析,数据量和算法复杂度方面还有提升空间。【结论】SHAP解释方法可以兼顾机器学习预测模型的精度和解释性,能够为智慧居家养老服务平台在运营策略和内容设计方面的优化提供依据。

关键词：智慧养老用户流失 XGBoost 可解释性机器学习 SHAP

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面向多维应用的替代计量学“场景-问题-方法”研究框架

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数据分析与知识发现 2024年第8期8卷 42-51页

作者：张洋谢迎花梁以安余厚强中山大学信息管理学院广州510006

【目的】构建替代计量学“场景-问题-方法”研究框架,丰富替代计量分析的研究设计,促进替代计量学可持续发展。【方法】借鉴科学学、信息计量学中的成熟框架,结合替代计量学的特征,从应用场景、研究问题、关键方法、探索性方法四个维度... 详细信息

【目的】构建替代计量学“场景-问题-方法”研究框架,丰富替代计量分析的研究设计,促进替代计量学可持续发展。【方法】借鉴科学学、信息计量学中的成熟框架,结合替代计量学的特征,从应用场景、研究问题、关键方法、探索性方法四个维度构建替代计量学的研究框架。【结果】替代计量学的应用场景主要可分为评价指标、科学传播、知识扩散三种。面向评价指标场景提出指标应用、影响因素和指标构建三类研究问题;面向科学传播场景提出传播策略、传播结构、传播趋势、科学与社会互动4类研究问题;面向知识扩散场景提出扩散策略、扩散结构和扩散效果三类研究问题。最后,结合因果推断、网络分析和机器学习三种关键分析方法,阐述研究问题相应的研究设计思路。【局限】本研究提出的研究方向在可操作性、实现性方面有一定难度,未来仍需实证检验。【结论】本框架有利于促进替代计量学进入内涵式发展阶段。

关键词：替代计量学应用场景研究问题关键方法

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