新文科背景下电子商务专业创新创业人才培养路径探究

“融合”和“创新”是新文科建设最基本的特征,也是当今时代发展的潮流。电子商务的迅猛发展,使得电子商务专业创新创业人才缺口迅速扩大,而大学生投身创新创业实践面临不少问题,这就要求高等学校电子商务专业必须对人才培养模式进行改革。新文科背景下电子商务专业创新创业人才培养应以人才培养质量为核心,创新人才培养模式,提升大学生创新创业能力,培养符合时代需求的知识复合、学科融合、实践创新能力强的电子商务专业创新创业人才,促进大学生全面发展。

品牌延伸架构和权力距离信念对向上延伸评估的交互影响研究

虽然向上延伸作为品牌经营中重要的管理策略,近年来备受企业关注,但其使用会伴随着好处与风险,因此,如何充分发挥向上延伸的益处对品牌管理来说至关重要。文章深入探讨了品牌延伸架构与权力距离信念(PDB)的交互对消费者向上延伸评估的影响及其背后潜在的心理机制。结果表明,PDB调节了品牌延伸架构与消费者向上延伸评估之间的关系,信息加工流畅性在品牌延伸架构与PDB的交互项与向上延伸评估之间起到中介作用。

基于在线用户行为的产品非对称竞争市场结构研究

消费者对产品的卷入度研究成为热点问题,然而从产品竞争市场结构中获得竞争情报一直被忽略。为了更全面了解产品的竞争市场结构,本文以在线用户行为数据为对象从卷入理论视角构建产品考虑集,利用复杂网络聚类可视化产品的非对称竞争市场。结果发现,由消费者对产品的关注卷入度构成的考虑集对映射产品非对称竞争市场是最具有代表性的;复杂网络聚类方法映射的产品非对称竞争市场结构图简洁清晰,不仅识别了焦点产品的竞争对手,还表征了与焦点产品的竞争对手之间的非对称竞争程度、不同的子市场受欢迎程度、子市场内部产品竞争程度高而外部之间产品竞争程度低等;证明了本研究模型比传统模型更具有可解释性。本文为电商企业理解焦点产品的非对称竞争市场提供了更好的理论依据及方法。

智能教学系统的发展与前瞻

该文回顾了ITS的发展历史,并通过对影响ITS发展的相关学科的分析,做出了对ITS未来的预测。

基于多QoS需求驱动的网格资源调度研究

为解决网格用户多QoS需求的资源调度问题,引入了满意度函数模型和经典Min-Min算法。将众多网格QoS分为性能和信任两类,选取性能QoS中的优先级、时效性、精度性和信任QoS中的安全性、可靠性共五个指标,分别构建每一维QoS参数的满意度函数模型并形成QoS综合满意度函数模型,由此设计多QoS约束的网格资源调度(Q-Min-Min)算法,以期将Min-Min算法中按照期待执行时间(ETC)进行调度改为按照服务质量综合满意度(QSM)进行调度。仿真实验表明,改进的Q-Min-Min算法在任务的跨度和成本两项性能指标上均比Min-Min算法更具优势,取得了较为理想的结果,证明了基于多QoS需求驱动的网格资源调度的有效性。

基于网格技术的现代远程教育体系结构应用与研究

本文介绍了网格技术,并分析网格技术下现代远程教育的特点和优势,提出基于网格技术的现代远程教育体系结构模型(ELGA),给出了应用实例。与传统远程教育相比,ELGA使现有的教育资源得到高度的整合和共享,极大提高了远程教育的教学质量。

在线评论对消费者购买行为的影响研究——消费者学习视角

为了理解在线评论对消费者购买行为的影响,文章采集淘宝网400多家店铺的在线评论信息,基于S-O-R模型(Stimulus-Organism-Response Model),从消费者学习的角度,研究体验型商品的在线评论信息对消费者购买行为的影响。采用SPSS 19.0软件进行数据分析,对假设进行实证研究,统计结果表明,好评数量、描述评分、有图片评论数量、追加评论数量和累计评论数量对消费者购买行为造成影响,中评数量、差评数量、物流评分和服务评分影响效果不显著。文章最后提出了建议与不足。

面向远程教育的交互式教学及安全管理

该文研究了ASP技术和MicrosoftAccess2000数据库技术在远程教育的交互式教学及安全管理中的应用,并结合所开发的程序进行交互式教学和安全管理方面的探讨。

基于IS视角的众包概念模型研究

当今互联网时代,在线用户协作越来越受关注,众包应用的研究在众多领域开始凸现,占据越来越重要的位置,但是从信息系统角度来分析众包的研究较少。通过信息系统的视角,首先,提出一个众包研究的框架、一个规范的定义和一个用于指导未来众包研究的概念模型;然后,解析现有的信息系统知识与概念模型中各个元素之间的关联:问题、人(问题所有人、个人、和人群)、治理、流程、技术和产出;最后,对信息系统领域众包研究提出相关建议。

基于GAN-AdaBoost-DT不平衡分类算法的信用卡欺诈分类

针对传统单个分类器在不平衡数据上分类效果有限的问题,基于对抗生成网络(GAN)和集成学习方法,提出一种新的针对二类不平衡数据集的分类方法——对抗生成网络-自适应增强-决策树(GAN-AdaBoost-DT)算法。首先,利用GAN训练得到生成模型,生成模型生成少数类样本,降低数据的不平衡性;其次,将生成的少数类样本代入自适应增强(AdaBoost)模型框架,更改权重,改进AdaBoost模型,提升以决策树(DT)为基分类器的AdaBoost模型的分类性能。使用受测者工作特征曲线下面积(AUC)作为分类评价指标,在信用卡诈骗数据集上的实验分析表明,该算法与合成少数类样本集成学习相比,准确率提高了4. 5%,受测者工作特征曲线下面积提高了6. 5%;对比改进的合成少数类样本集成学习,准确率提高了4. 9%,AUC值提高了5. 9%;对比随机欠采样集成学习,准确率提高了4. 5%,受测者工作特征曲线下面积提高了5. 4%。在UCI和KEEL的其他数据集上的实验结果表明,该算法在不平衡二分类问题上能提高总体的准确率,优化分类器性能。

基于经验模态分解-自回归组合模型的网络舆情预测

随着大数据时代的到来,网络舆情数据呈现信息量大和领域覆盖广等特征。面对复杂的网络舆情数据时,传统单一模型预测能力有限,不能对舆情趋势进行有效预测。针对此问题,提出一种基于经验模态分解-自回归(EMD-AR)改进的组合模型——EMD-ARXG模型,应用于复杂网络舆情的预测。该模型利用经验模态分解算法对时间序列进行分解,然后通过自回归模型对分解后的时间序列进行各自趋势拟合,建立子模型。最后再对各个子模型进行重构,完成建模。另外,在利用自回归(AR)模型拟合过程中,为了减少拟合误差,采用极限梯度提升算法对残差进行学习,并使预测模型迭代更新,提高各个子模型预测精度。为验证EMD-ARXG模型的预测效果,该模型与小波神经网络模型和基于经验模态分解的神经网络模型进行实验对比。实验结果表明,在均方根误差(RMSE)、平均绝对百分误差(MAPE)和希尔不等系数(TIC)三项指标上,EMD-ARXG模型获得的结果均优于小波神经网络模型和基于经验模态分解的神经网络模型的结果。

在线评论对消费者购买决策的影响研究——基于评论可信度和信任倾向的中介、调节作用

从评论本身的客观性、主观性、时间维度、评论者角度及网络环境考虑,结合详尽可能性模型(ELM),研究评论质量和评论时效性的中心路径以及评论数量、评论者资信度和网络环境认知的边缘路径对购买决策的影响,构建理论模型并进行研究验证.采用问卷调查的方法收集数据,利用SPSS22.0软件对问卷数据进行分析处理.结果表明,评论时效性、评论数量、评论者资信度中的评论者专业性维度和网络环境认知都是通过评论可信度作用于消费者的购买决策,信任倾向会调节消费者对高质量评论的可信度感知.

以学生为中心的现代远程教育人机教学模式研究

通过比较传统教学和现代远程教育的教学模式,分析教师、学生和计算机系统在教学中所处的地位,探讨以学生为中心的现代远程教育教学模式,本文以建构主义理论为指导,设计以学生为中心的人机教学模式,开发现代远程智能教学系统MDITS,实现以学生为中心的教学模式。

基于混合梯度下降算法的支持向量机参数优化

在解决有限样本、非线性和高维度问题中,建立在统计学习理论和结构风险最小化原则上的支持向量机表现出良好的性能和独特的优势。然而,支持向量机参数对模型的识别精度和泛化能力有很大影响,基于这样的事实,运用混合梯度下降算法对支持向量机的参数进行优化选择,结合量子遗传算法出色的全局优化能力和梯度下降法局部寻优能力,较好地解决了传统的支持向量机中参数优化的难题。最后,用实例验证了该算法的有效性。

大数据政策的技术创新效应研究

在当前大数据发展态势良好的情况下,大数据政策对于地区大数据发展起到了导向作用,为政府、企业和高校等合理利用大数据并发挥其价值奠定了基础。大数据政策的出台对于地区技术创新具有显著的正向作用;大数据政策能够通过科技财政投入显著促进技术创新;大数据政策能够通过加大对外合作程度显著促进技术创新。因此,要统一政策宏观目标、合理分配创新资源、加大科技财政支持力度以及加强对外合作力度,进而加强大数据政策对于地区技术创新的促进作用。

在线评论对消费者购买决策的影响研究

在线评论作为口碑传播的一种重要形式,对消费者的决策行为有着重要影响,好评会促使消费者消费,差评则会削弱消费者的消费欲望。笔者基于详尽可能性模型,选取评论质量、评论时效性、评论数量和评论者资深度4个因素作为自变量,评论可信度作为中介变量,并首次纳入价格促销作为调节变量,通过理论与实证相结合的方法探究在线评论的评论质量、评论时效性、评论数量和评论者资深度对消费者决策行为的影响机制。实证分析结果表明:评论质量、评论时效性、评论数量和评论者资深度对消费者决策行为产生正向影响,同时,这4个变量均可通过评论可信度来影响消费者决策;价格促销在在线评论与消费者购买决策的关系中起负向调节作用。电子商务平台应采取有效措施,提高相关评论质量、时效性,增加评论数量;更多地重视产品有关领域的资深评论者;对于刷单、评论不一致现象要按产品类型分别对待。

浅谈“汇编语言程序设计”课程教学

“汇编语言程序设计”是高等院校计算机软、硬件及应用专业必修的核心课程之一，不少学生觉得这门课程比高级语言程序设计的课程要难学得多．

一种改进的遗传算法在测试用例中的应用研究

测试用例的自动生成是软件测试的重要环节,其关键问题是路径搜索问题,遗传算法作为一种高效的搜索寻优算法被广泛应用到测试用例中。该文提出一种改进的遗传算法,对选择算子和交叉算子进行改进,把传统遗传算法和最优保存策略相结合,提高遗传算法的局部搜索能力。研究表明,该算法比传统遗传算法在生成测试用例的效率方面更具优势。

基于Citespace的心理资本研究可视化分析

为了从历史考察的角度总结心理资本的研究进程,以中国知网数据库收录的从2004—2017年的2 264篇心理资本相关文献为研究对象,采用文献计量方法、内容分析法,利用Citespace工具,分析关键词知识图谱、Time-zone图、研究分类、领域研究热点及前沿。研究发现,心理资本领域的核心研究类别有学生心理资本类、积极心理学类和心理资本类;研究历程分为探索阶段、快速发展阶段和深化阶段,整个历程中以大学生、人力资本、心理健康为重点研究内容;目前研究前沿为大学生心理资本研究、心理资本与工作绩效的关系研究和心理资本基础理论研究。

电子口碑可信度影响因素研究综述

电子口碑对消费者的决策有重要影响,但是由于其发布者的匿名性、发布动机的不确定性等特点,使得电子口碑可信度一直是学者的研究热点.本文首先对电子口碑以及电子口碑可信度的定义进行了界定,然后从传播者角度、口碑信息角度、传播渠道角度、接收者角度、产品类型角度5个方面对电子口碑可信度的影响因素进行了梳理,并对未来研究进行了展望.