无纸化报销助力“放管服”--西北农林科技大学电子发票电子化报销、入账、归档建设案例

增值税电子发票电子化报销入账经过两轮成功的试点,已经在部分企事业单位推广使用。根据财务信息化建设发展趋势、“放管服”改革要求以及高校师生的切身需要,西北农林科技大学梳理再造相关业务流程、改造升级现有财务信息化系统,实现了电子发票电子化报销、入账、归档,成功建成了适合高校实际的无纸化、零接触的财务管理新模式.

基于隐变量模型的多维用户偏好建模

从用户行为数据构建用户偏好模型,是解决个性化服务、评分预测和用户行为定向等问题的重要基础.本文从用户的评分数据出发,以多个隐变量分别描述用户在评分对象多个维度的偏好,以含有多个隐变量的贝叶斯网(简称隐变量模型)作为表示用户偏好的基本知识框架.首先根据用户偏好和隐变量的特定含义给出模型构建的约束条件,进而提出基于约束条件的模型构建方法,使用约束条件下的EM算法来计算模型参数,约束条件下的SEM算法来构建模型结构.针对多隐变量情形下模型构建过程中产生大量中间数据带来的计算复杂度急剧上升的问题,本文使用Spark计算框架实现模型构建的方法.建立在Movielens数据集上的实验表明,本文提出的方法是有效的.

基于互信息的知识图谱实体关联关系建模与补全

知识图谱(knowledge graph,KG)中实体间缺失关系的补全,是目前KG领域研究的热点之一。随着Web2.0的快速发展,用户生成数据(user-generated data,UGD)中体现出来的实体间的关联关系是KG所描述知识的有益补充。目前基于路径的KG知识推理方法,由于存在稀疏或者错误实体关系,且连通性差,从而导致实体间关系抽取不准确。针对该问题,提出一种借助UGD中实体间关联关系来补全KG的方法。首先从UGD出发,使用互信息来计算实体节点间的关联关系,从而构建实体节点关联图(entity association graph,EAG);然后给出关联影响叠加方法来定量计算EAG中互不相邻实体间的潜在关联关系,从而得到一个关联影响值;最后对不相邻的实体节点之间的多个关联影响值再次进行叠加计算,从而判断实体间是否存在强的潜在关联关系,实现KG的补全。建立在真实数据之上的实验结果表明,所提方法对KG的补全是有效的。