摘要：在个性化推荐系统中,项目的内容特征是影响推荐精度的重要因素。针对传统协同推荐不能有效考虑项目内容特征的问题,在考虑传统用户-项目评分信息的基础上,引入项目的内容特征属性,构建基于多示例(MI)的用户评分信息表达模型。根据多示例学习模式具有一定容错性的特点,设计了基于多示例聚类的协同推荐算法,通过多示例聚类计算用户的最近邻集合,根据最近邻集合对用户评分进行预测。实验结果表明,基于MI聚类的协同过滤推荐算法提高了预测评分的准确度,且有效缓解了数据稀疏性问题。

摘要：对于电子商务项目来说,风险管理对项目的成败起着重要的作用。本文在分析了电子商务项目特点的基础上,以软件项目的风险管理为依据,同时参照现实的电子商务项目,研究了电子商务项目风险管理平台的风险分析流程,建立了电子商务风险模板,比较了各种电子商务风险的分析方法的适用性,探讨了电子商务项目风险管理平台的功能设计和访问控制模型。

摘要：针对现有多示例集成学习侧重于包层次上的抽样限制了集成学习性能的问题,设计了一种示例层次上的重抽样方法和双层多示例学习集成框架。通过识别包中最可能为正的示例并在示例抽样中保留这个示例实现示例层次的重抽样。双层多示例学习集成框架同时实现包层次和示例层次重抽样,充分搅动样本,提高分类器的分类精度。实验研究证明,与现有的多示例集成学习相比,双层多示例集成学习能更好地提高分类器的分类精度。

摘要：针对现有企业财务风险识别模型普遍存在财务状况数据利用不充分的情况,构建了基于多示例的企业财务信息表达模型。根据多示例学习模式具有一定容错性的特点,设计了基于多示例的企业财务风险识别方法,该方法可以有效解决数据不完整的问题。最后以深沪两市的上市公司为例,分析了基于多示例的企业财务表达模型和风险识别方法的有效性。实验结果证明,与传统的基于监督学习的企业财务风险识别模型相比,基于多示例的企业财务信息表达模型表达灵活,且具有更好的准确率和容错性。