【摘 要】
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随着互联网信息技术的蓬勃发展,海量的产品与信息可供使用者选择,但与此同时,各大平台信息过载的问题也日益严重,这导致线上使用者不能快速有效地获取自己喜欢的产品。推荐系统正好可以解决这一困扰,推荐系统可以对大量使用者的信息进行收集与整理分析,发现使用者的兴趣喜好,主动为使用者推荐产品,让使用者获得更为智能化和人性化的体验与服务。由于推荐系统实际应用需求巨大,促进各类推荐算法不断地推陈出新,推荐算法成为
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随着互联网信息技术的蓬勃发展,海量的产品与信息可供使用者选择,但与此同时,各大平台信息过载的问题也日益严重,这导致线上使用者不能快速有效地获取自己喜欢的产品。推荐系统正好可以解决这一困扰,推荐系统可以对大量使用者的信息进行收集与整理分析,发现使用者的兴趣喜好,主动为使用者推荐产品,让使用者获得更为智能化和人性化的体验与服务。由于推荐系统实际应用需求巨大,促进各类推荐算法不断地推陈出新,推荐算法成为了国内外研究人员的研究热点。Slope One算法作为一种经典的协同过滤推荐算法,普遍地应用在各种网站,但也存在不足之处亟待改进。因此,本论文结合已有的研究和当前推荐系统常见的问题,针对Slope One算法在数据稀疏性、可扩展性、马太效应、时间因素等方面做出优化改进。主要的研究内容包括:（1）对原始的打分矩阵乘上产品流行度权重进行预处理,以此缓解网站推荐过程中常出现的马太效应;（2）由于传统Slope One算法没有考虑到使用者相似性和产品相似性,本文融入适合稀疏数据的使用者相似度和产品相似度到Weighted Sl（?）e算法;（3）考虑使用者兴趣会随时间变化的因素,将时间权重融入到Weighted Slope One算法的预测打分;（4）为提高算法的可拓展性,本文（?）K-Means Plus聚类算法对使用者进行聚类,将相似使用者归类可以大大减少（?）索近邻相似使用者的计算量。最后使用著名电子商务平台亚马逊的打分数据集验证改进后算法的性能。实验证明,改进后的算法相对于原始的Slope One算法和Weighted Slope One算法对客户的预测打分准确度更高,推荐效果更优。
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随着国家“携号转网”政策的推行、5G网络的普及以及运营商所推出的产品愈发同质化,客户的流失成本越来越小。由此引发的日益严重的流失现象对运营商的经营业绩和声誉都造成了不良影响。在此情况下,利用运营商所收集的客户相关数据进行分析,识别客户流失的影响因素,建立客户流失预测模型显得尤为重要。其实,对客户流失的预测,本质上是对分类问题的研究。本文在神经网络模型的基础上,结合生存分析方法中的比例风险模型,构造
抗生素耐药已经成为全球范围内最为严重的社会问题之一。由于国内各地区的医疗技术水平发展不均,市场结构也有明显不同,因此,研究不同市场结构中医保报销制度对市场参与者的行为以及市场绩效的影响,具有重要的理论意义和应用价值。本文考虑了公立医院完全垄断市场、私立医院完全垄断市场以及公私立医院并存的双寡头垄断市场三种市场结构,并根据是否引入了私立医院医保报销机制将后两种市场结构划分成不同的政策情形。通过对比不
现实生活中存在着大量以日数据测算的时间序列数据和面板数据,若要对其进行多元统计分析,将原始数据上卷规约形成以季度或年度为单位的区间型数据再开展基于区间型数据的多元统计分析,是一种更加高效的方式。多维标度方法（Multidimensional Scaling,MDS）是多元统计中将多维的研究对象降维,并在低维空间可视化样本点间关系的经典方法。在其计算距离矩阵时,区间型数据常用的Hausdorff距离
随着人民的生活提高和家庭财富的增加,居民部门储蓄率居高不下,可归因于中国居民习惯通过储蓄来进行风险的抵御和财富管理。从2019年数据来看,我国保险密度和保险深度低于全球平均水平,居民保险参与程度低,保险业发展水平处于初级阶段。如何让更多家庭了解并懂得使用保险来防范风险是商业保险推行的关键。金融服务可及性对居民参与金融市场有一定的影响,现有文献鲜有从保险服务可及性出发研究其对家庭商业保险购买的影响。
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