简介:摘要:近年来随着改革开放的成功,人们的生活质量越来越好,互联网技术也被应用到了各个领域,现如今人们进行沟通的方式已经不再受限于区域和时间,利用网络社交软件就可以实现随时随地沟通的目的。比如现如今很火的微信、微博、脸书等等,人们利用这些社交软件实现生活和工作的时间自由;甚至还有个别人在这上面当起了电商。而随着社交平台的广泛应用,网络的弊端也逐渐暴露出来:大数据时代使每个用户的信息都被开发者得知,社交软件使用者个人隐私泄露问题成为了这些软件持续发展的最大隐患,本文对相关数据和文献进行分析 就社交网络软件大数据商业化展开讨论 希望能够找到促进社交软件更好发展的道路。
简介:[摘要] 本文站在微观的角度构建了我国商业银行风险评估指标体系,并以新方法拓展了贝叶斯网络在商业银行风险评估领域的研究,利用K-modes贝叶斯网络混合算法,摆脱了常规专家建模的思路,解决了K-means聚类分析法无法反映风险监管要求的问题,将基于K-modes聚类分析法获得的类标签作为贝叶斯网络的训练数据,通过结构学习、参数学习构建了相对客观的贝叶斯网络,最后由贝叶斯网络分类输出更加准确的风险等级,并通过贝叶斯网络诊断推理找到导致商业银行风险恶化的原因。