知悉社交媒体平台中影响信息转发的主要因素对于危害信息扩散的管控有着重要的意义,以往研究大多基于回归分析的方法,挖掘对转发数存在显著影响的变量,在可解释性上存在不足. 文章基于统计回归建模和因果推断方法,从用户特征和文本特征分析影响推文转发的变量,并生成解释文本情绪与转发数因果关系的剂量-效应函数.此外,考虑到社交媒体观测数据集采集时存在收集偏差的问题,文章使用主题聚类方法进行数据过滤.在对疫苗讨论和总统选举Twitter数据集的实证分析中,该研究发现了显著影响信息转发的变量集,以及文本情绪对于转发数的因果效应.

针对社会网络环境下的大群体分类决策问题, 首先, 通过构建个性化相似度阈值学习模型, 将相似度与社会网络融合, 得到修正后的社会网络; 然后, 利用子网络分割算法将社会网络划分为具有一定特征的子网络, 并形成对应的子群, 通过DeGroot模型计算子群的群体偏好; 接着, 在群体偏好聚合过程中, 综合偏好顺序一致性程度、子群内聚力及其成员数量, 并通过参数学习计算三个指标的最优权重分配, 进而计算子群权重. 最后, 通过一个算例来验证方法的有效性和可行性.

消费者满意度水平对企业生产运营至关重要,基于在线评论词向量, 构建一种面向消费者满意度研究的分析框架SAFCS.基于BERT词向量, 根据对比注意力从在线评论中选择重要名词,并利用UMAP-PCA法进行降维, 聚类后获得相应领域消费者满意度维度;通过依存句法分析获得在线评论中的属性-观点短语,采用预训练语言模型实现属性-观点短语情感分类. 采用AT, GRN, LN, TB4个服装品牌的评论数据进行实验分析, 结果表明,消费者对各维度关注度具有明显特点, 同时, 相较于消极评论,消费者在发表积极评论时更倾向于进行综合性评价. 最后结合研究结果,为各品牌的生产运营策略选择提出相应建议.

基于融合年报文本和新闻报道非结构化文本信息的指标体系,开展中小企业信用风险预测研究.采用递归特征消除方法筛选原始指标,并融入中小企业的年报文本复杂性、年报情感语调和新闻情绪极性等指标;基于贝叶斯优化的XGBoost(BO-XGBoost)等方法,比较在不同特征属性集上多种机器学习模型的信用风险预测性能; 使用SHAP(SHapley additiveexplanations)可解释性方法对模型进行可视化的局部解释和全局解释.研究结果显示,加入了非结构化文本特征指标后模型的性能均有不同程度提升,即这些特征对中小企业信用风险具有良好的预测作用;BO-XGBoost相较Baseline预测性能更优,且非结构化文本特征重要性排序前列;使用SHAP瀑布图、散点图、依赖图解释了误判样例原因、特征对模型输出的影响极性及程度,以及非结构化文本特征与信用风险间的演化趋势,并基于委托-代理等理论进一步完善实证结论的理论支撑.

社交媒体平台的热门榜单作为热点信息的汇聚和展示,对于我们理解当前热点话题具有很大的启示.但由于热榜文本存在词汇稀疏和文本较短的问题,传统LDA和基于神经网络的主题挖掘模型面临着主题聚合表现不佳的表现.对此,文章提出了一个基于大型语言模型增强的主题建模框架——STAB.该框架结合大语言模型对文本数据的生成式增强能力,以及文档嵌入在主题建模中的优异表现,能够在短文本数据集上挖掘出有意义的主题.在多个数据集上的实验结果表明,在通用客观评价指标和下游任务应用方面,该框架均优于已有的主题建模方法.

为揭示营商环境对中国中小企业创新效率的直接和间接影响,文章采用 2015—2019 年创业板上市的 115 个中小企业为数据样本,使用熵值法测算营商环境指标, 使用SBM方法测算中小企业总体创新效率和阶段创新效率, 构建 Tobit回归模型分析营商环境对企业创新效率及其子阶段效率的影响,引入数字化程度和创新意愿两个中介变量, 并运用逐步回归法和Bootstrap方法考察营商环境对企业创新效率及其子阶段的传导机制,以解释营商环境影响企业创新效率的内在逻辑. 结果表明: 1)营商环境对中小企业总体技术创新及其知识转化和成果转化子阶段的创新效率均具有显著正向作用.2)营商环境通过数字化程度或创新意愿中介变量对中小企业总体创新及其两个子阶段的创新效率产生的间接效应均显著为正.3) 按照区域、是否专精特新、行业进行异质性分析发现,营商环境对属于东部地区和专精特新的中小企业总体创新及其子阶段的创新效率具有显著正向作用,营商环境对部分制造业中小企业总体创新效率具有显著正向作用,而对部分制造业和服务业中小企业具有显著负向作用.

针对出行高峰期乘客打车难、车辆供不应求的现象,基于高峰期网约车平台同时采取加价策略和给予司机补贴的实际场景,考虑司机供给价格的异质性, 并结合司机出车决策的参考点依赖理论,以平台期望利润最大化为目标,构建网约车平台与司机的Stackelberg博弈模型, 运用库恩-塔克定理,求解高峰期网约车平台最优服务价格和最优补贴力度.研究表明:高峰期网约车平台的期望利润随着补贴力度的增加呈现出"倒U型"演变轨迹;当网约车平台的补贴力度在临界值之内时,平台期望利润随着服务价格的增加呈现出先增后减的趋势,当到达临界值(高点)时, 网约车平台期望利润实现最大化;高峰期网约车平台通过采取合理的服务价格和补贴策略可以有效降低司机资源流失的风险,调节供需关系, 提高双方收益.

当今电影市场上海量的影片资源使用户面临选择困境,高效的电影推荐系统对提升用户体验以及电影服务商的市场竞争力具有重要作用.如何融合多种数据源进行个性化推荐,在提升算法精度的同时平衡多样性是电影推荐系统面临的挑战,针对该问题的研究具有重要的理论和现实意义.用户画像可以从多维度刻画丰富的用户特征, 更好地理解用户兴趣和行为,链路预测从网络拓扑结构视角建模具有独特优势,二者的融合为解决上述问题提供了可能性. 为此,该研究提出了一种基于用户画像和链路预测的电影个性化推荐算法.该算法以电影推荐为背景, 区分了用户的行为和领域兴趣相似性,融合多源数据构建用户画像, 作为网络外部信息融入链路预测过程中,有助于提升算法精度. 此外,算法还从稀缺性视角改进了二分图投影中用户兴趣相似性的计算,同时衡量了链接在推荐中的促进或抑制作用强度,使推荐结果更加新颖和个性化, 流行度偏差问题得到一定程度的改善. 最后,文章基于两个$\rm MovieLens$ 数据集对提出的推荐算法进行了实验验证,结果表明与代表性算法相比, 文章提出的算法不仅在准确性上有显著提升,在与多样性相关的指标上也有明显的优势. 此外,抽象出的用户画像能够帮助推荐平台了解其用户群,从而制定出更为科学的营销与管理策略.

在当前国际形势动荡、不确定事件频发的背景下,医药供应链面临着诸多挑战. 医药产品关乎患者生命健康, 一旦供应中断,将严重影响医疗服务的连续性, 威胁患者生命安全, 尤其是在疫情高发期间.因此,医药企业迫切需要构建具有事前规避和事后快速恢复能力的弹性供应链.为此, 文章首先界定了医药供应链的定义与结构,并给出了药品供应链弹性的定义和衡量指标. 在此基础上,以自建工厂/备选供应商-医药企业-分销商构成的单产品、多周期药品供应链为研究对象,通过在医药供应链中引入备选供应商这一弹性措施, 构建了不同中断情景下,以利润最大为目标的医药供应链弹性模型,其中弹性水平通过分销商的需求满足率进行刻画,并通过缺货惩罚成本在总利润中进行反映. 随后,文章以A医药企业所在供应链为例,运用快速非支配遗传算法对模型进行求解分析. 数值实验表明,备选供应商的引入不仅能够提升药品供应链的弹性水平,还能够稳定供应链的总利润,从而帮助A医药企业在供应中断事件中迅速反应并快速恢复至初始状态甚至成长为更理想的状态.

2023年12月2--3日第22届知识与系统科学国际研讨会(The 22nd International Symposium on Knowledge and Systems Sciences - KSS2023)在广州华南理工大学召开, 这是KSS会议在新冠肺炎疫情结束后首次线下活动, 会议的开、闭幕式, 主旨报告和"生成式人工智能和知识管理产业论坛"同时做了线上直播, 访问量累积超过7万人次. 遵从自2016年以来形成的范式, 会议全文投稿经评审录用由Springer出版了英文论文集, 并在会前上线(https://link.springer.com/book/10.1007/978-981-99-8318-6). 鉴于会议继续由中国的学术机构承办, 为扩展学术交流, 尤其是面向青年学生的研究成果的交流, 本次会议继续KSS2022的模式, 在第一轮全文投稿结束后, 在开放英文摘要提交的同时, 分别开通了英文期刊(Journal of Systems Science and Information, JSSI)及中文期刊《系统科学与数学》全文投稿, 即有英文摘要, 如能同期提交全文, 就相当于投稿期刊, 由KSS2023程序委员会评审. 第一轮评审结果反馈作者, 并注册会议作报告, 同时完成论文修改, 会上的交流更有助于作者进一步修改论文.
本次专题收录了投稿中文期刊并在KSS2023报告后最后录用的9篇文章, 主题涉及复杂系统建模、决策分析、在线媒体、意见挖掘、知识技术、知识管理与区块链等, 遍及会议10个平行分组中的7个. 这些工作来自多类项目资助, 包括国家重点研发计划项目"面向中小微企业的综合质量服务技术研发与应用". 第一作者主要是青年学者, 特别是研究生. 有的文章从开始投稿到最终录取经历了质的飞跃, 是作者的努力, 亦会议和期刊提供的平台的支持. 会议与期刊的直接联动增加了程序委员会的工作量, 但此工作模式上的创新有助于青年学者最新研究工作的公平和快速的发表, 让他们经历了规范的学术训练, 亦是KSS会议组织理念的一种体现.