第115届美国国会涉华提案行为模式研究北大核心

第115届美国国会打破了中美建交以来的惯例,在中美战略竞争背景下已然成为美国激进对华政策的“策源地”。这一转变突出表现为涉华提案上的剧烈转向,其根源可能来自两个机制:在个人层面,议员通过反华提案谋求政治影响力;在选区层面,议员则提出反华提案回应选区日益上升的民粹主义浪潮。为检验这两个机制假设,作者通过定量方法分析该届国会的提案行为模式:首先使用层次分析法测量议员的对华态度,再用社会网络分析法测量议员涉华决策影响力,最终使用决策树和回归模型检验影响态度和影响力的机制路径和关键因素。研究发现:第一,在议员个人属性层面,议员的个人意识形态越激进、资历越浅,其对华态度就越负面。第二,在选区属性层面,盎格鲁—撒克逊白人人口比例越高和选区政党极化程度越高,其对华态度越负面。第三,议员的涉华决策影响力、意识形态激进程度与其领导力呈正相关关系。上述发现表明,较负面的涉华提案既是议员获得跨党派支持以提升自身影响力的手段,又是两党选区共同支持的议题。在2016年大选以来两党极化加剧和“保守福音派”崛起的背景下,美国国内情况的变化可能是推动美国国会对华决策转变的根本原因。     

数据挖掘技术在制药企业CRM中的应用

随着国内制药行业的竞争越来越激烈,制药企业需要进一步利用历史数据对产品种类和客户进行分析。这里从制药企业所面临的经营性问题入手,将数据挖掘技术应用到制药企业的客户管理系统中,对企业的客户数据进行了分析,提供了一个自动进行客户信用度评估的平台。实验结果表明,通过数据挖掘技术的应用,可以有效地实现系统自动定义客户类别和信用级别,辅助企业进行经营决策。     

在教学质量评估系统中数据挖掘算法分析

为提高教学质量,许多高校已经建立了教学质量评估系统,如何将数据挖掘技术应用其中,从大量数据中提取出隐藏在数据之中的有用的信息,已成为高校发展研究的重要课题。从基本概念、算法的分析、提取规则等方面,对关联规则和决策树算法这两个数据挖掘工具进行了探讨,阐述了这两个数据挖掘工具的优点,并对关联规则挖掘算法中的Apriori算法和决策树算法进行了详细分析。     

运用决策树法对投标中报价方案的优化

决策树法是利用概率来研究和预测不确定因素对项目经济评价指标的影响的一种定量分析方法。文章以投标活动中的报价为例 ,简要介绍了在投标中运用决策树法对报价方案的优化 ,并提出了应该注意的问题     

数据挖掘技术的应用分析

本阐述了数据挖掘技术的概念，方法和数据挖掘的工作过程，对数据挖掘技术的应用现状和未来发展作了简要分析。     

决策树在商业银行风险分析中的应用

自商业银行产生之日起，风险就与之相伴、形影相随。随着我国金融改革和开放步伐的不断加快、银行组织体系的不断扩充和发展、银行业之间竞争的不断加强，商业银行的风险也在日益显现，一些大案要案接连暴露，风险控制难度加大。因此，当前如何对商业银行风险进行有效分析，为银行机构和监管当局科学决策提供依据显得特别重要。     

基于决策树模型的地铁线网短时OD客流预测

为了准确获取地铁线网短时OD(起讫点)的客流分布,从而高效协调运输能力和客运需求,结合集成学习思想构建了基于决策树模型的多时间粒度下地铁线网短时OD客流预测模型。首先利用地铁自动售检票数据分析得到线网OD客流出行的时空分布特征,引入多种时空影响因素对全网数据进行训练以及预测,其次分析了地铁线网OD客流量预测精度与时间粒度之间的关系,最后以苏州市地铁为对象进行实例分析。结果表明：相对于其他模型,研究模型不仅可以有效降低预测误差和拟合客流峰值,而且运算时间也节约了数倍,提高了地铁线网短时OD客流预测的准确性和效率。因此,所设计的模型可为地铁运营与控制系统提供重要数据,有助于运营者进行限流措施、行车计划等的制定与调整。     

决策树挖掘技术在医学上的应用

决策树是一种用树枝状展现数据受各变量的影响情况的分析预测模型,根据对目标变量产生效应的不同而制定分类规则,它是建立在信息论基础之上对数据进行分类的一种方法.由于这种方法实现了数据规则的可视化,其输出结果容易理解,精确度较好,效率较高,因而较常用.通过分析决策树理论的数据预处理、生成决策树、导出决策规则及测试等问题,在ID3算法基础上提出基于卡方测试的前剪枝算法,并将其运用于医疗系统的手术诊断数据表的数据挖掘分析过程中,所得到的实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果.     

多特征匹配决策树在矿物识别中的应用

利用研究区地物光谱曲线的光谱吸收指数、光谱斜率,光谱吸收深度等光谱特征参量建立多变量决策树,成功识别出白云母、方解石、绿泥石、绿帘石、蛇纹石等多种矿物。精度分析表明:建立的决策树识别结果与遥感中心的填图结果基本一致,尤其是绿帘石和蛇纹石填图结果吻合的较好,而白云母、绿泥石、方解石矿物填图结果稍有差异。     

大数据背景下电商平台精准营销策略研究

本文分析精准营销的现状及存在的问题,以4Cs,PEST,STP组合战略为基础,构建电商平台精准营销的影响因素模型,并以鞋类商品为例进行实证分析,发放问卷收集数据,同时爬取了电商平台大量真实的评论数据,进一步采用决策树算法进行数据分析,挖掘出影响鞋类商品精准营销的若干特征,提出更加符合消费者心态的营销策略。