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AWS英文题库，SAA-C01，共1185题

基于协同过滤的推荐算法研究（中科大博士论文，共106页）

摘 要：【目的/意义】微博转发行为反映了微博用户对所感兴趣微博的一种行为表现，对微博转发行为的研究有助 于微博的深度挖掘工作。【方法/过程】本文从内容分析的角度，对微博转发行为进行了预测。量化分析了微博内容 中一组低水平特征和高水平特征，采用逻辑回归模型对微博转发概率进行预测，并在微博数据集中进行了训练和 验证。【结果/结论】基于模型中的参数学习，证实这些内容特征对于微博转发有着密切的联系，据此进一步推断微 博用户主要的兴趣点。 关键字：微博；转发；内容分析；情感

中文微博情感分析旨在发现用户对热点事件的观点态度。已有的研究大多使用 ＳＶＭ、ＣＲＦ等传统算法根据手工标注情感特征对微博情感进行分析。该文主要探讨利用深度学习来做中文微博情感分析的可行性，采用 递归神经网络来发现与任务相关的特征，避免依赖于具体任务的人工特征设计，并根据句子词语间前后的关联性引入情感极性转移模型加强对文本关联性的捕获。该文提出的方法在性能该文提出的方法在性能上与当前采用手工标注情感特征的方法相当，但节省了大量人工标注的工作量。

针对目前电子商务中传统的对客户个人信用评价模式的不足，为提高泛化能力，提出一种以高斯核函数与支持向量机分类相结合的方法， 构造出一种有效的客户个人信用评价模 型。 以某服装公司中客户作为实验数据，结果表明，该模型有比较好的泛化能力，在预测性能上明显优于现有的模型，能为电子商务中的信用评价体系提供有用的参考价值

摘要：以中国期刊全文数据库(CNKI)收录的645篇MOOC主题期刊论文为研究对象，以共词聚类和多维尺度分析为主要研究方法，采用Bicomb共词分析软件和SPSS 20软件进行内容数据统计和分析，绘制出能直观反映各 个高频关键词之间关系的树状图和Euclidean距离模型。结果发现：国内MOOC研究主要集中在MOOC的发展研 究、对传统高等教育的影响研究、应用模式研究以及发展的问题与挑战四个方面。未来需要积极开展“中国式 MOOC”应用模式的构建与探索，重视“后MOOC”时期多样化在线学习样式的研究与实践，立足实践积极探寻MOOC与教育的“融合创新”，并重视MOOC学习中的课程资源、课程平台和学习分析技术开发.

将Ｌａｓｓｏ－ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型引入个人信用评估，通过模拟实验发现，逐步回归法倾向于保留一些不重要的变量，而且选出正确模型的概率较低，而Ｌａｓｓｏ不仅计算更加快捷，可以同时进行变量选择和参数估计，而且能更准确地筛选出重要的 变量。以信用卡消费信贷违约数据为例对我国个人信用评估进行实证分析发现，相对于全变量Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型和逐步回归Ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型，Ｌａｓｓｏ－ｌｏｇｉｓｔｉｃ模型更能抓住影响消费信用风险的关键因素，而且预测准确率也更高。

知识图谱构建技术综述(论文,共19页) 谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清 该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术进行了自底 向上的全面解析．１）对知识图谱的定义和内涵进行了说明，并给出了构建知识图谱的技术框架，按照输 入的知识素材的抽象程度将其划分为３个层次：信息抽取层、知识融合层和知识加工层；２）分别对对每个 层次涉及的关键技术的研究现状进行分类说明，逐步揭示知识图谱技术的奥秘，及其与相关学科领域的 关系；３）对知识图谱构建技术当前面临的重大挑战和关键问题进行了总结

2016中国大数据建模风控建模年终总决赛赛题