资源相似视角下智能网联汽车产业协同创新路径优化

为探究产业协同创新关联机制,提升协同创新资源分配效率,以中国2015—2022年智能网联汽车产业技术专利合作为基础,运用节点间相似性来估计未连接节点间的链接可能性,通过融合相似性指标进行关联预测,结合资源相似理论和链路预测模型推断创新主体潜在研发合作趋势,据此提出协同创新网络优化路径。研究发现,智能网联汽车产业协同创新网络规模日益扩大,整体网络分布松散,网络主体的协同合作以弱连接关系为主,尚未形成多核心技术凝聚性子群,不利于创新主体更大范围的资源共享。根据创新主体技术合作链接预测效果,智能网联汽车产业协同创新网络倾向于优先连接机制,与拥有大量邻居节点的创新主体建立连接关系;融合CN、RA和ACT指标预测,发现未来新进节点优先选择的合作对象多为网络核心节点的创新主体,汽车零部件企业间合作最为多见,整车与通信企业、互联网与电子信息企业间协同创新可能性最大。

游客感知与政府宣传:资源相似型旅游目的地形象维度对比研究——以云南西双版纳州和德宏州为例

旅游形象研究对资源相似型旅游目的地发展具有现实意义。在已有研究基础上将政府宣传形象纳入资源相似型旅游目的地旅游形象研究范畴,并选取资源禀赋高度近似的西双版纳州和德宏州为案例,实现游客感知与政府宣传旅游形象对比,选择两地游客网络游记与政府宣传网络文本为研究样本,运用内容分析法和IPA模型对两地游客感知与政府宣传旅游形象进行对比研究。研究结果表明:旅游吸引物形象维度在资源相似型目的地旅游形象中具有“非敏感性”;资源相似型旅游目的地游客感知与政府宣传旅游形象呈现出“差异—趋同”特征;资源相似型旅游目的地在“认同—错位”和“差异—趋同”效应的叠加作用下,具有各自的优势旅游形象维度。

多市场接触对服务类企业竞争强度的作用机制--基于企业相对规模和资源相似性视角

如果服务类企业能够在多个市场接触到同类企业,便能够深化对彼此实力的了解,从而形成与该企业的默契,降低市场内竞争强度。而服务类企业将自身规模和资源与其它企业进行对比,则能够使自身充分认知进入该市场后能否占据优势。因此,本文将通过实证分析探究多市场接触对服务类企业竞争强度的作用机制,以期帮助服务类企业在市场进入过程中制定科学决策。结果表明:多市场接触与竞争强度存在“倒U型”关系;企业相对规模负向调节多市场接触与竞争强度的关系;资源相似性负向调节多市场接触与竞争强度的关系。

基于集对分析的水资源相似预测模型

准确预测水资源的丰枯变化可为水安全管理提供重要的科学依据。针对水资源过程的自相依性不强、水资源与其影响因子之间呈复杂的非线性关系这一特点,为避免用参数统计预测模型在确定和求解显式数学函数模型过程中所带来的不确定性问题,提出了用集对分析检验和互相关系数统计假设检验相结合识别影响水资源变化的主要物理因子,用集对分析方法从同、异、反三方面定量刻画水资源历史样本之间的相似性,然后用多个最相似的历史样本的水资源加权平均值作为当前水资源的预测值,进而建立了基于集对分析的水资源相似预测模型(SPA-SF)。研究结果说明:用SPA-SF预测水资源的丰枯变化,物理概念清晰,计算直观,预测精度较高;这套SPA-SF建模方案简便有效,预测技术完备,在历史样本丰富、代表性高的水文时间序列预测中具有应用价值。

技术获取型海外并购中的资源相似性、互补性与创新表现:整合程度及目标方自主性的中介作用

本文采用基于PLS方法的结构方程模型,探究了技术获取型海外并购双方资源相似性、互补性及其交互作用通过并购整合决策(整合程度及目标方自主性)对并购创新表现产生影响的内在机制及传递路径。研究结果表明,资源互补性与整合程度及目标方自主性正相关,进而促进范围经济和协同效应的产生,最终能够提高并购创新表现;资源相似性与整合程度正相关,有利于创新的实现,但同时与目标方自主性负相关,不利于保护目标公司人员的积极性和创新效率,这可能是相似性损害并购创新表现的一个重要原因;当资源互补性和资源相似性同时存在时,互补性能够调节相似性对于并购创新表现的负向影响。本文有助于深化对并购整合决策及创新价值产生机制的认识,对于并购领域管理者具有一定启示。

融合特征标签与用户相似性的考试资源协同过滤推荐研究

为顺利通过考试,在各种线上考试学习社区进行学习已成为一种常见的考生学习形态,随着社区中考试资源量的急速增长,给考试者带来了寻找有效信息的迷茫。针对如何对考试学习者推荐心仪考试资源的问题,本文提出了一种融合特征标签与用户相似性的考试资源协同过滤推荐算法,融合考试资源特征标签对考试资源进行评分及考试用户相似性的计算,实现考试资源的有效推荐,通过实际数据的验证,该算法具有较好的实用性。

协作企业相似共享资源分类方法研究

对协作企业的共享资源进行科学有效的分类是其管理和配置的基础和保证,而当资源分类级别增加时各类别之间的相似性越来越高,更需要采用科学的方法来完成分类。文章采用聚类分析方法对协作企业共享资源进行分类,提出了共享资源的凝聚层次聚类算法,以材料为例详细介绍了该算法的实现过程,结果表明,该算法可以合理有效地对相似共享资源进行分类。

基于标签和协同过滤的个性化资源推荐

传统的协同过滤算法以用户评分体现用户兴趣偏好及资源相似度,忽视了用户、资源自身的特征,并且对稀疏数据和新资源的推荐质量明显下降。在Web2.0时代下,标签可被用户依个人偏好进行自由资源标注。因此,提出了基于标签和协同过滤的推荐算法。其基本思想是将标签作为体现用户兴趣偏好和资源特征的信息,依据用户、标签及资源的多维关系生成用户及资源的标签特征向量,并计算用户对资源的偏好程度和资源相似度,然后基于用户的历史行为预测用户对其他资源的偏好值,最后依据预测偏好值排序产生Top-N推荐结果。通过与传统的协同过滤算法的比较,验证了本算法能有效缓解数据的稀疏性,解决推荐的冷启动问题,提升推荐的准确性,获得更好的推荐效果。

基于流通日志和协同过滤的个性化资源推荐

针对昭通学院图书馆2003—2014年的流通借阅数据,进行流通日志和资源相似性分析,提出基于流通日志和协同过滤的个性化资源推荐算法。通过数据分析挖掘,可查找出多个读者之间的兴趣相似度,从而实现图书馆资源的个性化推荐。

论开放教育教学资源的智能推荐技术

教学资源是现代教育教学的重要素材,随着教学资源越来越丰富,学生如何快速查找或发现感兴趣的教学资源就显得越来越重要。在构建教学资源模型和用户模型的基础上,针对教学资源和用户特点,采用基于用户和项目推荐算法的混合协同智能推荐算法来实现教学资源的智能推荐。

基于云相似度的B2B供应商个性化推荐算法

为满足B2B电子商务平台下供应商选择个性化服务需求,引入云模型中云的相似性度量算法和基于资源相似度的数据权重,对基于项目的协同过滤推荐算法进行改进,并用于供应商推荐过程中。实验表明,改进后的算法可以在一定程度上解决数据稀疏性问题并及时反映用户兴趣变化,从而实现个性化推荐服务,帮助企业快速有效开发供应商伙伴关系,提高企业的生产效率和竞争力。

云制造环境下的云企业资源优化配置

分析了现有云制造环境下云企业资源优化配置方法的局限性,充分考虑了云制造环境下资源的关联性、相似性及先验性特点,从云企业运营费用的角度提出了一种新的云企业资源优化配置方法。该方法首先定义资源优化配置问题的决策变量,建立资源优化配置问题模型,然后建立资源的关联性、相似性及先验性的相应模型并将其应用到目标函数中,最后采用基于实数矩阵编码的遗传算法进行问题的求解。由于采用了适合实数矩阵编码的交叉变异规则和压力标定的遗传策略,该算法能够更快地趋近最优解。试验结果表明,该方法在充分考虑资源的关联性、相似性及先验性的情况下,能够取得较好的资源优化配置结果和较高的算法执行效率,从而验证了其可行性和有效性。

竞争相似性衡量模型

建构竞争相似性衡量模型Competitive Similarity Measurement Model(CSMM)模型,有助于辨识厂商间对抗关系。主要探讨动态竞争的竞争者图像,以市场共同性及资源相似性为基,整合竞争相似性衡量方法,来计算厂商之间的竞争相似性认知程度差异值。依据CSMM衡量模式,以台湾进口汽车公司做实证分析,研究结果显示厂商之间在竞争相似性认知程度差异值,以M-BENZ与AUDI于竞争相似性认知程度差异值(0.0071)为最小,显示彼此在可分配资源及市场的综合评判上,彼此认定相似性为最接近;而BMW与LEXUS差异程度值(0.2639)为最大,表示彼此认定竞争相似的差异性是最大。

基于主题向量模型的多样化资源选择算法

检索结果多样化任务下的资源选择是联邦检索的重要研究内容。针对现有显式方法的信息依赖和隐式方法的多样化性能不高,提出在α相关度筛选后得到的相关文档集上,构建子主题向量模型。从文中语义层提取数据源内容特征,提升资源相似度计算准确度,实现多样化的资源选择。实验显示,基于主题向量模型的资源选择方法表现出更好的性能。

基于Multi-Agent的高校教学资源平台智能推荐模型

随着高校教学资源平台建设的日益普及,各种形式教学资源素材数量不断增加,如何为用户提供智能化的教学资源推荐,是教学资源平台的一项关键工作。本文建立基于Multi-Agent的智能推荐模型,并采用DEVS(Discrete Event Systems)规范进行形式描述,规范其结构、工作接口及协调方式,并给出了基于用户习惯人类动力学分析和基于用户兴趣相似度分析两个角度对用户进行智能推荐的关键算法,对于提高系统整体智能性及个性化用户服务有着积极有效的作用。

基于多源数据协同的透明烟草生产线智能排产系统设计

以制定烟草生产线最优排产计划为目标,设计了基于多源数据协同的透明烟草生产线智能排产系统。通过数据层采集存储烟草生产线数据,利用Socket协议为逻辑处理层和表现层提供实时数据,通过逻辑处理层连接数据层与表现层,且以基于项目的协同过滤算法为基础,通过矩阵计算用户相似度数据,根据推荐列表集,结合用户相似度与资源内容相似度的计算结果得出最优排产计划,最终在表现层的网站前端界面呈现出最终结果。实验结果表明:该系统能够直接、高效地安排订单产品的生产,降低生产调度的复杂度,提高烟草生产线的生产效率、节约生产成本。

适应用户兴趣变化的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是至今为止最成功的个性化推荐技术之一,被应用到很多领域中.但传统协同过滤算法不能及时反映用户的兴趣变化.针对这个问题,提出两种改进度量:基于时间的数据权重和基于资源相似度的数据权重,在此基础上将它们有机结合,并将这两种权重引入基于资源的协同过滤算法的生成推荐过程中.实验表明,改进后的算法比传统协同过滤算法在推荐准确度上有明显提高.

联合投资伙伴选择：资源“累积性”还是“相似性”匹配？

利用CV source数据库2003年1月1日到2012年12月31日的数据,运用Probit回归模型,检验了基于同类资源间累积性和相似性匹配理论的联合投资伙伴选择问题。研究发现:在专业化程度(或网络位置)资源方面,风险投资机构选择高于自身专业化程度(或网络位置)的机构,进行资源累积性匹配,可增加联合倾向;在资本规模方面,低资本规模的风险投资机构无论是选择高资本规模水平的伙伴,进行资源累积性匹配,还是选择与自身资本规模水平相似的伙伴,进行资源相似性匹配,都能增加联合倾向。

中国企业逆向跨国并购整合组态与并购整合绩效关系研究

通过引入相关性概念中包括资源相似性与互补性的前沿理论,以模糊集定性比较分析(fsQCA)方法来研究相关性(资源相似性、资源互补性)与并购整合模式(战略依赖性、组织自治性)包含的4个条件对中国企业逆向跨国并购整合绩效的联合效应。研究结果表明,当利用中国企业逆向跨国并购"轻触式"整合模式来替代整合的高组织自治性模式时,高度资源互补的"轻触式"组态和非资源相似-非战略依赖的"轻触式"组态是有利于跨国并购整合绩效的两种组态。研究结果厘清了中国企业逆向跨国并购"轻触式"整合模式选择的情境条件,并从相关性的角度进一步阐释了"轻触式"整合模式有利于整合绩效的必要条件和充分条件,深化了中国企业跨国并购整合的相关研究。

降低竞争强度的多点竞争协作战略

多点竞争下企业的互动更加复杂,企业间的竞争强度在企业选择不同的竞争战略时会有不同的结果。本文从研究多点竞争的企业互动角度,提出一种能够降低竞争强度的心照不宣的协作战略,并进一步分析多点竞争协作战略缓和企业间竞争强度的机制和因素。