摘要：介绍了搜索引擎广告系统的基本运作模式。通过对广告四元组的特征提取、特征值平滑等操作,将广告记录解析成为训练数据,并将数据分为训练集和测试集,使用支持向量机算法并利用训练集训练出的模型将测试集分类,从而预测出用户的行为。通过对特征的分析,得出对用户行为预测准确率影响最大的特征是点击率。实验证明,在使用该模型中所有特征的情况下,分类的准确率能够达到83.17%。

摘要：本文对即将推出的沪深300股指期货的保证金制度进行了研究,在"分形市场"假说的基础上得出了合适的保证金水平,为股指期货的风险管理奠定了基础。我们对沪深300指数进行了R/S分析,发现该指数具有分形结构,收益率服从分数布朗运动;并通过蒙特卡罗模拟,给出了度量股指期货市场风险的一种VaR方法,为股指期货保证金的设计提供了参考。

摘要：利用来自Delicious的数据集,结合内容相似度的挖掘和语义关系处理,对社会化标签系统的用户推荐的算法进行了研究。具体工作为:利用标签和书签的语义关系,定义用户的内容信息,从而计算内容相似度;建立内容相似度与社会网络的用户链接关系,通过可重启的随机游走算法(RWR)结合来达成理想的效果。实验评测显示,无论是精确度还是召回率,该算法的效果都要明显优于baseline的算法。

摘要：文章针对当前企业e-Learning和知识管理系统中存在的可重用性和自主路径设计的需求，设计了适用于多层粒度学习对象的元数据应用框架，研究并解决了元数据方案设计中的关键问题，包括知识模块的内容模型和语义结构模型。