基于博文及网络结构信息的好友推荐方法

由于人们在书写用户属性信息时随意性和虚假性,使得在进行用户兴趣建模时用户属性无法得到有效利用。针对该问题,提出了一种基于兴趣偏好和网络结构的混合好友推荐方法。采用LDA主题模型对用户微博进行建模,从中挖掘用户兴趣,并依据同质性原理利用好友兴趣偏好对目标用户兴趣偏好进行修正。同时,采用一种新颖的基于网络结构的预测指标度量用户间的亲密程度。实验结果表明,与仅利用网络结构的推荐效果相比,加入用户兴趣后的模型在准确率及AUC指标上有显著提升,同时也可提高部分博文主题不明确用户的兴趣挖掘效果。

我国商业银行不良资产问题分析

改革开放以来,我国商业银行不断发展,在取得成效的同时,其不良资产问题也越来越严重。为了降低商业银行的资金风险,提高经营管理效率,必须充分重视不良资产问题。探究商业银行不良资产的形成原因,提出相应措施。

区块链对现有的哪些体系产生了巨大冲击?对公司制和金融体系产生了颠覆式冲击

“我们现在谈论的最热门词汇就是区块链,为什么?因为区块链的产生和发展对资本主义时代带给我们最重要的两个体系产生了颠覆式的冲击,一是以公司制和股份制为代表的商业体系,一是以银行、传统信用工具和清算制度为代表的金融体系。”

高校食堂卫生与安全问题研究

本文首先从管理制度、采购模式、加工过程、保洁消毒、人员培训方面分析高校食堂在食品卫生与安全方面的问题,然后从管理制度、管理队伍、监管力度、监督效果4个方面分析导致问题的原因。最后提出管理责任、强化监督、严格消毒、加强人员培训4个措施来保障高校食堂的卫生与安全问题。

基于概率图模型的文本对象情感分析

情感分析旨在从文本数据中自动识别主观情感,即文本中表达的观点、态度、感受等,在线评论通常都涉及特定的对象,通过在JST模型基础上加入对象层提出了一种无监督的对象情感联合模型(UOSU model),UOSU模型对每个词同时采样对象、情感和主题标签,最终得到各个主题的对象情感词以及文本的对象情感分布。在汽车评论数据集上进行的情感分类实验取得了74.19%的精确率和73.97%的召回率。

人工智能时代的劳动教育

当今社会,人工智能快速发展.可以预见,受到人工智能的影响,我们的生活在未来几十年将会发生翻天覆地的变化.虽然人工智能取代了部分人类劳动,但是人工智能是劳动的升级,劳动在人工智能时代依然具有重大的价值.在人工智能时代进行劳动教育,需要明确劳动的价值,审视人工智能带来的机遇和挑战,不断创新劳动教育的路径.