Literature-related discovery (LRD): Methodology

Literature-related discovery (LRD) is linking two or more literature concepts that have heretofore not been linked (i.e., disjoint), in order to produce novel, interesting, plausible, and intelligible knowledge. LRD has two components: Literature-based discovery (LBD) generates potential discovery through literature analysis alone, whereas literature-assisted discovery (LAD) generates potential discovery through a combination of literature analysis and interactions among selected literature authors. In turn, there are two types of LBD and LAD: open discovery systems (ODS), where one starts with a problem and arrives at a solution, and closed discovery systems (CDS), where one starts with a problem and a solution, then determines the mechanism(s) that links them.The generic methodology for identifying potential discovery candidates through ODS LRD, focusing mainly on its ODS LBD component, is described in this paper. A comprehensive flow chart showing the details of our systematic potential discovery generation process, including the evolution of the flow chart steps through each of the studies performed, is presented. Also shown is a vetting procedure that insures potential discoveries claimed are potential discoveries realized. The semantic filters that replace the numerical filters of other ODS LBD approaches are overviewed. The rationale for addressing the five topics studied (Raynaud's Phenomenon (RP), Cataracts, Parkinson's Disease (PD), Multiple Sclerosis (MS), and Water Purification (WP)) is summarized.     

从《雨王汉德森》看贝娄作品中的浪漫主义思想

小说《雨王汉德森》中追求精神的重生、坚信想象力的变通力量等浪漫主义色彩,对理解贝娄的浪漫主义,充分理解贝娄作为人文主义者对现代西方生活的剖析、对人类前途充满希望的思想具有重要意义。     

Empirical Analyses of Extreme Value Models for the South African Mining Index

While the classical normality assumption is simple to implement, it is well known to underestimate the leptokurtic behaviour demonstrated in most financial data. After examining properties of the Johannesburg Stock Exchange Mining Index returns, we propose two extreme value models to fit its negative tail with a higher degree of accuracy. The generalised extreme value distribution (GEVD) is fitted using the block maxima approach, while the generalised Pareto distribution (GPD) is fitted using the peaks‐over‐threshold method. Numerical assessment of value‐at‐risk (VaR) estimates indicates that both GEVD and GPD increasingly outperform the normal distribution as we move further into the lower tail. In addition, GEVD produces lower estimates relative to that of the historical VaR, and GPD provides slightly more conservative estimates for adequate capitalisation.     

企业开放式创新社区创意采纳影响因素研究——价值共创视角

从价值共创视角出发，基于信号传递理论，整合消费者使用企业产品创造价值、消费者与消费者互动创造价值、企业与消费者互动创造价值3个层面，探讨开放式创新社区中创意采纳影响因素。通过对小米MIUI社区创意的文本挖掘与实证分析发现，消费者使用企业产品创造价值层面，创意信息熵和情感强度正向影响创意采纳，创意长度负向影响创意采纳；消费者互动创造价值层面，支持量正向影响创意采纳，浏览量和评论量负向影响创意采纳；企业与消费者互动创造价值层面，企业回复信息熵和回复情感强度与创意采纳呈正相关，企业回复长度与创意采纳呈负相关。由此，建议企业规范消费者创意提出形式，注重需求一致性与异质性带来的市场需求信号，通过有效回复策略提升消费者创意质量，从而形成促进价值共创的良性循环。     

工矿废弃地复垦——赛场投建复垦方向探讨

针对我国工矿废弃地复垦存在的问题,分析了现有复垦方向的优缺点,提出在我国工矿废弃地因地制宜地投建赛场,从而达到平衡耕地保护、投资获益与生态改善三方面关系的复垦目的。选取重庆某采石场废弃地,将其所采用的传统复垦与本文提出的赛场投建复垦在施工规划与成本估算方面进行详细的对照分析;同时将赛场投建复垦与公园开发复垦做对比。赛场投建复垦在盘活建设用地、增加耕地面积、促进当地经济发展及改善当地生态环境等方面均有一定的优势。     

矿业废弃地复垦投融资体制创新

我国经济快速发展过程中矿业废弃地的数量也在大幅度增加。由于投融资体制不顺,矿业废弃地复垦率较低。文章提出创新矿业废弃地复垦投融资体制,将矿业废弃地复垦转变为能产生良性投入产出循环的产业,建立以社会资本为主,政府财政资金和国际资本参与的多元化融资渠道,解决矿业废弃地复垦率低的问题。     

数据挖掘技术在商业银行中的应用

数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息,将其转化为知识为银行的经验决策服务。本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上,总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测,并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。     

金融危机下我国矿企海外并购存在的问题及对策分析

金融危机将全球矿业带入空前的困境中,而我国矿业企业在全球矿业困境中找到了机遇,凭借健康的财务状况和良好的行业需求预期,一些有优势的中国矿业企业抓住机会,掀起了海外并购浪潮。但是在高涨的并购热情中,并购企业应清醒认识到其中存在的诸如盲目决策、政治障碍、财务压力、整合困难等问题,文章提出了解决问题的有效对策。     

数据挖掘在电子商务系统中的应用

电子商务数据挖掘与传统商业领域中的数据挖掘相比,具有便于客户掌握更多的动态信息、有助于形成完整信息化的基础、有利于企业形象的发展等独特性.可通过设计网站、优化页面,分析客户、驻留客户,制定方案、策略营销,比较服务、个性化推荐,适应需求、交叉销售等途径加强数据挖掘在电子商务系统中的应用.     

个性化传播中可变数据的开发和应用

个性化传播包括许多因素：市场营销策略,清晰的数据库,建立客户接触点的数据分析,针对客户接触点的相关市场策略的规则,对客户隐私的保护,文件输出,衡量成功的尺度和响应客户反馈的迭代设计。近年来,利用客户数据实现个性化传播已获得越来越多的关注。然而,利用精确的数学方法从客户数据中提取关系数据,然后将其转化为抽象的规则,并融入实际的设计,这与其说是一种科学技术,不如说是一种艺术。本论文主要探讨了如何有效地将通过数据挖掘得到的重要变量转化为具体的编程规则,以准确地表示这些可变数据,并应用到个性化传播中。