基于数据挖掘的学生成绩影响模型的研究

以参加2011年上半年四级考试的学生为研究对象,采用数据挖掘的方法,研究学生上网行为与英语四级通过率之间的联系。结果表明通过率与上网行为中的下载流量、在线时长、使用费用各指标均有明显关联,从而为教学管理部门提供决策支持,分析不同网络行为群体在成绩中的特征,采取有针对性的措施,正确引导学生,从而有效地提高教学质量和效果。

基于网络结构特征的大规模虚假评论群组识别

目前识别虚假评论的方法主要基于评论内容的文本特征和评论者的行为特征,然而评论文本与评论者行为容易被伪造和模仿,且这两类方法只能对虚假评论逐个识别,本文考虑了虚假评论的网络结构特征,通过分析评论者的网络行为及评论者节点间的网络结构特征定义相邻节点多样性与自相似性,利用累积分布函数估计其概率并合成网络行为得分,以得分高的可疑产品为种子建立2-hop子图,筛选子图中高度相似的虚假评论候选群组,利用GroupStrainer、HDBSCAN等算法对其进行聚类合并,以发现隐藏的虚假评论群组。以亚马逊四类最畅销的产品数据集为样本进行实证分析的结果表明,文中提出的方法能够有效识别隐藏较深的大规模虚假评论群组,综合群组内容的统计特征分析发现,虚假评论群组对目标产品的攻击模式存在产品类别差异,虚假评论群组比真实评论者对目标产品具有更强的集中度,但同时也会利用其它非目标产品对自身进行伪装以弱化其可疑性。

网络消费信贷与城乡居民消费——基于山东地区的调查分析

论文基于山东省城乡居民网络消费信贷产品使用情况的调查,通过倾向得分匹配,就网络消费信贷对消费者消费支出以及城乡消费差距的影响进行了实证分析。分析结果发现:第一,消费者使用网络消费信贷产品进行消费主要倾向于生存型消费的小额支出;第二,使用网络消费信贷产品的居民支出明显大于未使用网络消费信贷产品的居民支出;第三,使用网络消费信贷产品可以有效提升农村居民的消费支出水平,而对城市居民的消费影响不显著。

基于CVSS漏洞评分标准的网络攻防量化方法研究

针对当前网络安全评估中对攻防行为量化时所存在的随意性与标准不一致等问题,提出一种基于CVSS评分标准的网络攻防量化方法;为体现网络攻防的实质,将网络中主机所存在的系统漏洞作为量化分析的出发点,从攻击与防御两个维度剖析网络对抗行为,将网络攻防行为分解为攻击成本、攻击收益、防御成本、防御收益4个要素,以CVSS评分标准中的指标与分值作为网络攻防行为四要素的量化依据,确保了量纲的一致性与科学性,并分别给出了具体的量化算法;最后以某一安全漏洞为例,通过实例分析,证明了该网络攻防量化方法的有效性与可行性,具有一定的理论意义与实践价值。

微信运动“步数排行榜”对用户运动行为的影响

随着移动社交媒体的迅速发展,越来越多的人被紧密地嵌入一个相互影响的社会网络中,越来越多的用户开始关注并使用微信运动共享运动数据,并进行个人健康管理。因此,探讨用户运动行为在社会网络中的相互影响机制成为重要的研究课题。尽管已有研究探讨了微信运动对于用户运动行为的影响,但这些研究忽视了平台的排名机制以及性别差异和态度差异等个人因素在运动行为中的作用。依托微信运动平台,整合社会网络行为传染、社会支持、竞争机制、动机理论和用户行为的相关研究,从用户运动行为内在动机的视角,研究微信运动"步数排行榜"对用户运动行为的影响机制以及由于个人差异而造成的不同影响,在此基础上提出研究假设和模型。采用问卷调查方法收集752名使用计步软件用户的日平均步数和个人特征信息作为研究数据,运用倾向得分匹配法对数据和实证模型进行反事实估计分析。研究结果表明,微信运动"步数排行榜"对用户运动行为有显著的正向激励作用,参与排行榜时用户的运动行为比其不参与时更加积极。排名机制对不同运动态度和不同性别用户的影响存在差异,排行榜对运动态度积极和运动态度消极的用户均具有显著的激励作用,而对运动态度中性的用户并不具有显著影响;女性更容易受到排行榜的激励影响,且比男性用户更具显著性。研究结果扩展了关于社会网络中用户行为影响机制的研究,考虑了个人特征的调节作用,研究方法降低了选择性偏误带来的影响,结果更加准确;有利于用户更好地了解"步数排行榜"的价值和功能,帮助其更好地进行健康管理;并为电子健康社交服务平台的运营提供决策依据和借鉴。