基于偏最小二乘法的房地产价格分析

通过分析影响房地产价格的影响因素,建立了房地产价格的偏最小二乘回归模型,得到了房地产价格的拟合值与真实值的平均相对误差为4．648％,为科学决策提供了依据。     

基于偏最小二乘回归的汽蒸后应力作用下织物厚度的预测

通过分析影响织物厚度的各种参数,建立了汽蒸后织物厚度的偏最小二乘回归模型,得到的汽蒸后织物厚度的预测值与实测值具有较高的吻合度。     

基于偏最小二乘回归的油田产量预测

为了预测油田的动态产量,综合考虑影响油田产量的各种因素,建立了油田产量的偏最小二乘回归模型,通过精度分析,回归模型能概括原始数据所携带大部分的信息,通过对比,证明该模型预测效果好,预测结果更准确。     

两种Zipf定律拟合方法的对比实证研究

采用普通最小二乘法和最大似然估计两种方法分别对Zipf定律的分布进行拟合比较研究。普通最小二乘法是目前曲线拟合中普遍采用的方法,而最大似然估计是曲线拟合更为合理的方法。分别利用三组中文和三组英文语料,对两种方法进行对比实证研究,结果发现最大似然估计方法的拟合更合理,对Zipf定律的拟合比普通最小二乘法好,同时发现英文词汇比中文更好地符合Zipf定律分布,即中文语料不严格符合经典的Zipf定律分布。本研究可以为幂律拟合的研究提供一些参考。     

福建省股票市场与经济增长的实证研究

以1997—2006年间福建省股市与经济增长的时间序列为基础进行实证研究,我们运用普通最小二乘法（OLS）来对福建省股市与经济增长的关系进行线性回归,以检验在股票市场发展和经济增长之间是否有某种程度的线性关系。实证表明,在过去几年间,福建省股票市场发展对经济增长的作用是相当有限的,更有甚者。股票市场发展可能不利于经济增长。     

基于偏最小二乘回归的运动员跳远成绩影响因素分析

利用偏最小二乘回归研究运动员跳远成绩与各技术参数的关系,通过变量投影重要性指标,筛选了影响跳远成绩的技术参数,经交叉有效性检验,建立了跳远成绩与各技术参数的关系模型。该模型对自变量和因变量的解释能力较高,通过与实测值的对比,该模型拟合精度较高,具有较好的预测能力。     

偏最小二乘回归在不锈钢应力测试信息挖掘中的应用

应用偏最小二乘回归方法,考虑影响应力腐蚀敏感性指数的各种因素,建立了应力腐蚀敏感性指数预测的模型,通过计算,预测结果较好,对于探索316L不锈钢的应力腐蚀敏感性指数具有重要意义。     

政府门户网站公众满意度测评模型的实证研究

本文利用了前期研究中构建的政府门户网站公众满意度(GWPSI)测评模型基于湖北省政府门户网站开展了实证研究,并利用偏最小二乘(PLS)分析法验证了GWPSI测评模型的解释、预测性能。最后根据实证结果修正、完善了GWPSI测评模型。     

双语潜在语义对应分析及在跨语言文本分类中的应用研究

双语文本对应分析在处理多语言文本数据、克服语言障碍等方面有着重要的作用,基于语料库技术的跨语言潜在语义索引方法没有充分考虑双语的语义相关性.本文将双语平行文档看作同一语义内容的两种语言表达,运用偏最小二乘方法构建双语文本的语义相关性,为每种语言建立单独的潜在语义空间,并在这两个空间上实现跨语言的分类任务.在香港政府网中英双语新闻的实验结果显示,本文方法构造的双语潜在语义空间上完成的跨语言和单语言文本分类性能接近或优于原始特征空间的单语言分类,并具有良好的稳健性.     

移动视觉搜索用户体验模型构建与实证研究

[目的/意义]为提升移动视觉搜索(Mobile Visual Search, MVS)用户体验,增强用户黏性,探究影响MVS用户体验关键因素的作用机理,以期为MVS的管理者、设计者及运营商提供理论借鉴与实践指导。[方法/过程]将S-O-R模型与EDT模型整合,结合MVS系统特征、认知要素、情感体验和失验(disconfirmation)等,构建MVS用户体验概念模型,提出研究假设和设计调查问卷,并针对淘宝和京东的MVS用户进行问卷调查。采用偏最小二乘法分析数据,在排除共同方法变异的影响下对测量模型和结构模型进行评估。[结果/结论]研究发现：准确性和完整性正向显著影响信息质量,灵活性正向显著影响系统质量,移情性正向显著影响服务质量,并通过感知有用性、有用性失验、感知愉悦性和愉悦性失验等影响满意度,进而影响持续使用意愿。本研究所揭示的影响MVS用户体验关键因素及其作用机理,将为改善MVS用户体验提供参考。     

基于最小二乘法的突发事件网络舆情演化规律研究

利用信息提取工具包GooSeeker中的抓取规则编辑器MetaStudio和页面信息抓取工具DataScraper等分工合作,挖掘突发事件的网媒报道数据,获得突发事件网络舆情的散点图。利用基于最小二乘法的多项式拟合法,获取各种舆情数据的拟合函数,并以近年来的突发事件作为相关案例进行实证分析。研究表明,根据各网络舆情的函数特征,其演化模式可分为突发型、连续型和复合型等,该方法能够有效地揭示突发事件网络舆情的演化过程和演化规律,为突发事件网络舆情的实时应对提供理论基础。     

双路径视角下健康信息偶遇行为影响因素研究

探究健康信息偶遇行为影响因素与发生机理对健康信息学与信息偶遇研究都大有裨益。以精细加工可能性模型理论为基础,使用偏最小二乘结构方程建模方法对用户健康信息偶遇行为影响因素展开实证研究。同时使用调节效应简单斜率作图法和层次回归分析方法分别对健康信息素养的调节效应以及各潜变量间相互影响进行探索。结果表明：健康信息质量、健康信源可信性、健康信息新颖性、社交联接正向显著影响感知有用性,但社交联接对感知有用性的影响被其他三种因素弱化;环境便利性、情绪状态以及感知有用性显著正向影响健康信息偶遇行为,且环境便利性的影响作用被感知有用性削弱;健康信息素养正向显著调节健康信息质量、健康信源可信性、健康信息新颖性对感知有用性的影响;社会联接对感知有用性的影响受健康信息素养调节,健康信息素养高,则起促进作用,健康信息素养低,则起抑制作用。希望研究结果可为相关组织和个人提升对健康信息偶遇情况的合理利用提供理论参考。     

图书馆焦虑的测量、前因和后果——基于高校图书馆用户的实证研究

[目的/意义] 从高校图书馆用户出发,引入图书馆焦虑的前因变量学业压力和后果变量到馆行为,构建理论模型并进行检验。[方法/过程] 通过问卷调研获得226位高校图书馆用户数据,并采用标记变量法控制潜在的共同方法偏差,利用偏最小二乘结构方程（PLS-SEM）验证新的图书馆焦虑量表的结构,并检验图书馆焦虑与其前因变量和后果变量的关系。[结果/结论] 验证5个维度18项的图书馆焦虑量表并发现共同方法偏差对图书馆焦虑测量的影响,说明利用标记变量法控制共同方法偏差适用于图情领域的实证研究。在控制共同方法偏差的影响后,发现学业压力对高校图书馆用户的图书馆焦虑产生显著负向影响,并间接影响用户到馆频次。同时,图书馆焦虑直接影响高校图书馆用户到馆频次并间接影响其到馆停留时间。这说明了高校图书馆用户图书馆焦虑的前因变量和后果变量,揭示了图书馆焦虑产生的内在机制,为理解我国图书馆用户的图书馆焦虑提供新的实证依据,也为图书馆缓解用户的图书馆焦虑提供新的思路。     

完全二部图Knn书表示的最小页

作者在本文中简单介绍了图的书表示的相关定义及一些性质,同时给出了详细的证明。本文在偶数个顶点完全图书表示关于最小页的研究的基础上,主要研究了完全二部图Knn的书表示最小页的数目。     

科技数据库网站信息用户满意度测评研究及实证分析

目前有关顾客满意度方面的研究已经日趋成熟,但针对科技数据库网站的信息用户满意度的相关理论与实践却处于起步阶段.本文在揭示现有理论与科技数据库网站用户特征的基础上,设计了面向科技数据库网站的信息用户满意度测评理论框架.然后,设计调查方案采集实际数据,运用部分最小二乘法(PLS)构建了结构方程模型(SEM),验证了比较差异的关键维度以及信息用户满意的影响因素、影响机制和影响程度,揭示出科技数据库网站区别于一般商品与服务的用户满意度形成机理的特殊性.     

基于字频向量的中文文本自动分类系统

本文提出了一种根据汉字统计特性和基于实例映射的中文文本自动分类方法。该方法采用汉字字频向量作为文本的表示方法。它的显著特点是引入线性最小二乘方估计技术建立文本分类器模型,通过对训练集语料的手工分类标引以及对文本和类别间的相关性判定的学习,实现了基于全局最小错误率的汉字一类别两个向量空间的映射函数,并用该函数对测试文本进行分类。     

基于岭回归和支持向量机结合的数据挖掘新方法

支持向量机根据VC 维理论和结构风险最小化原则,是一种建立在统计学习理论基础之上具有新颖、功能强大特点的机器学习方法.它具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点,近年来越来越引起关注.但支持向量机是一种小样本机器学习方法,自身的复杂性和多重共线性成为其处理大规模数据时的"瓶颈"问题.岭回归方法是一种修正的最小二乘估计法,是一种专门用于复共线性数据分析的有偏估计方法,当自变量系统中存在多重相关性时,它可以提供一个比最小二乘法更为稳定的估计.本文将岭回归-支持向量机结合,用于数据挖掘方法之一--文本分类中,实验结果表明:本方法可以提高支持向量机分类的训练速度和分类精度.     

矩阵奇异值分解在最小二乘法中的应用

总结了奇异值分解矩阵的降维、比例不变性、奇异值对矩阵的扰动不敏感等六个特征,并应用于最小二乘法问题中,列举了矩阵满秩情形,齐次方程组和带约束方程组的最小二乘解。     

网络计量学领域网址入链分布规律研究

以网络计量学领域的网站链接数为基础,研究网址入链分布规律。首先,通过研究中网站之间的链接关系,选定入链数作为研究对象,并获取原始数据;接着,利用最小二乘法、K-S检验算法以及M.L. Pao教授提出的指数不为2时的逼近c值的估计公式对数据进行洛特卡定律拟合,发现网络计量学领域的网址入链分布并不服从洛特卡定律。最后,讨论造成不服从洛特卡定律的原因。     

Distribution of Websites＇ Incoming Links in Webometrics

以网络计量学领域的网站链接数为基础,研究网址入链分布规律。首先,通过研究中网站之间的链接关系,选定入链数作为研究对象,并获取原始数据;接着,利用最小二乘法、K—s检验算法以及M．L．Pao教授提出的指数不为2时的逼近C值的估计公式对数据进行洛特卡定律拟合,发现网络计量学领域的网址入链分布并不服从洛特卡定律。最后,讨论造成不服从洛特卡定律的原因。