基于在线排序逻辑回归的垃圾邮件过滤

垃圾邮件过滤是网络信息处理中的重要问题,基于机器学习方法的垃圾邮件过滤技术是目前的研究热点。现有研究一般将过滤问题视为二值分类问题进行解决,存在着模型优化目标和性能评价指标1-AUC不一致的问题,导致模型优化结果产生偏差,过滤性能受到很大影响。该文通过直接优化评价指标1-AUC来提升过滤器性能,将垃圾邮件过滤问题转化成排序问题进行建模,提出了在线排序逻辑回归学习算法,解决了在线学习中的邮件得分偏移问题;综合应用TONE算法和重采样技术,提出参数权重更新算法,解决模型学习中在线调整模型参数时的处理速度问题,满足垃圾邮件实时过滤的要求。在垃圾邮件过滤公开评测数据集上的实验结果表明,基于在线排序逻辑回归模型的过滤结果全面优于在线逻辑回归模型的过滤结果。

金融聚集对企业融资约束的影响及机制研究

文章探讨了金融聚集对企业融资约束的影响,发现金融聚集对企业的融资约束产生正向的缓解作用。研究样本包括2009年至2019年A股上市公司,通过采用排序逻辑回归方法,构建了企业融资约束的指标并发现融资约束是一个广泛存在的问题,但其在不同企业之间的程度存在明显的差异。利用区域熵指数来衡量中国31个省、市、自治区的金融聚集水平,结果显示,除了经济较为发达的地区之外,宁夏和青海在中西部地区的金融聚集水平相对较高。采用固定效应模型进行的实证检验证实了金融聚集对缓解企业融资约束的积极作用。从机制上分析,金融聚集能通过减少信息不对称,从而有助于缓解企业融资约束。另外,更深入的分析表明,保险行业的聚集对缓解企业融资约束的影响尤为显著。该研究扩展了现有关于金融聚集与区域经济发展之间关系的研究,而且为企业缓解融资约束以及政府在制定金融产业政策时提供了参考。

转型期我国公民社会心态影响因素分析:基于CGSS2008调查数据的分析

社会心态是社会群体行为的前兆,社会心态的方向和强度都会很大程度上影响到群体的行为,对社会心态影响因素的研究对调节群体行为具有重要价值。文章以CGSS2008调查数据为支撑,构建了一个社会心态影响因素框架图,并实证研究了影响社会心态的个体因素和社会因素,得到如下结论:我国现阶段,公众对社会公平、社会正义认同度都很不理想,表明我国现阶段公众的社会心态处于一个不健康的状态;个体特征、家庭影响、社会网络以及个体对所处阶层和阶级的认识都对社会心态有重要影响;要改变这种不健康的社会心态,必须清除消极的社会存在,改变不利于社会公平正义的制度因素。