导读:本文包含了行为过滤论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:知识过滤,员工离职创业行为,政府财政支持,政府非财政支持
行为过滤论文文献综述
辜孟蕾,舒珍,舒成利[1]（2019）在《企业知识过滤与员工离职创业行为:制度环境的调节作用研究》一文中研究指出随着"大众创业、万众创新"的扎实推进,创业企业不断涌现,员工离职创业更是呈现出了蓬勃发展的态势。基于知识溢出创业理论和制度理论,探讨了制度环境如何影响企业内部知识过滤与其员工离职创业行为之间的关系。通过分析165家企业的调研数据,结果发现:企业内部知识过滤正向影响员工离职创业;政府财政支持、政府非财政支持和行业技术动荡性强化企业知识过滤对员工离职创业行为的正向作用,而行业市场竞争强度弱化这一正向关系。(本文来源于《科学学与科学技术管理》期刊2019年07期）
桂沁[2]（2019）在《视频广告过滤行为的竞争法规制——以用户预期为观察视角》一文中研究指出反不正当竞争法修订前,法院只得适用一般条款来处理视频广告过滤案件,但这一裁判路径在行为正当性的认定上存在较大争议,一般条款在该情形下也缺乏指导价值。《反不正当竞争法》修订后,该类案件可适用互联网专条兜底项进行认定,以用户为观察视角,区分免费用户和付费用户,并以其是否具有合理预期作为判断依据来认定被告行为是否妨碍、破坏原告服务的正常运行,再结合被告是否具有针对性以及是否存在诱导式宣传等情形认定其是否具有主观恶意,被告只有符合上述构成要件才构成不正当竞争。(本文来源于《北京政法职业学院学报》期刊2019年02期）
雷曼[3]（2019）在《基于用户行为的协同过滤推荐技术研究》一文中研究指出协同过滤是推荐系统中应用最广泛的一种推荐算法,但是该算法依然存在一些问题。用户评分行为的主观性和数据稀疏性导致推荐精度不足,传统的协同过滤算法计算相似度仅考虑历史的评分数据而缺乏对用户与标签、项目与标签之间的相关性分析。针对上述提出的问题,通过对用户行为的分析,围绕协同过滤推荐技术进行深入研究。主要研究内容如下:1.针对用户评分行为的主观性以及数据的稀疏性导致评分预测结果产生误差的问题,提出一种基于云模型的BP神经网络评分预测算法。首先利用逆向云变换,为用户和项目生成评分云模型。其次采用定性定量转换生成用户评分估值的方法,为用户生成多个云评分预测值。最后针对用户评分数据稀疏性问题,在神经网络隐层中加入云预测层,实现评分矩阵缺失值填充,提高评分预测精度。实验结果表明,该方法对比传统方法能够有效提升评分预测的精度,同时缓解稀疏性造成的推荐精度不足问题,提升推荐性能。2.针对协同过滤算法中发现用户最近邻准确度不足问题,本论文提出一种基于标签权重的二部图物质扩散算法,并结合协同过滤算法进行推荐。首先为更准确描述用户偏好,利用标签评分信息作为权重计算方式,构建“用户-项目”标签权重关联矩阵。其次基于图的推荐方法,构建带有用户和项目标签权重的二部图,采用二部图物质扩散算法度量用户间相似性。最后结合基于用户的协同过滤推荐算法,为目标用户生成推荐列表。实验结果表明,本论文算法在召回率、准确率以及F1值上均优于其他对比算法,有效提高推荐质量。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2019-06-02）
郭家豪[4]（2019）在《广告过滤行为的竞争法规制》一文中研究指出自引人注目的360QQ保镖与腾讯不正当竞争诉讼在法院判决过滤广告行为系不正当竞争伊始,各种有关过滤广告的不正当竞争之诉就层出不穷,但是司法机关基本上都认定广告过滤性为构成不正当竞争行为。在现行的法律法规中并未涉及广告过滤行为的规制,由于缺乏相应的法律依据,司法机关只能依据法律的基本原则等内容来做出相关判决。因此此类案件的每次审判都会引起社会各界的广泛关注和热烈讨论。论文的正文部分从五个角度论述了广告过滤行为的竞争法规制:第一章:广告过滤行为的认定的一般理论。本章主要通过阐述对广告过滤行为与不正当竞争行为的法理分析,将广告过滤行为进行深层次的剖析和解读,以便更好的理解与分析广告过滤行为;第二章:网络广告与广告过滤行为的实践梳理。本章首先对网络广告的主要类型进行阐述,将网络广告分为关键词广告、文字链接式广告、弹出式广告等几种类型;然后将网络广告过滤行为进行了详细分类。第叁章:以视频广告为例分析广告过滤行为的正当性。本章阐述了视频广告的商业模式、视频广告过滤工具提供者与视频广告发布者关系的厘定,并通过对商业道德、消费者权益、经营者合法权益等方面分析了广告过滤行为的正当性。第四章:国外广告过滤行为的规制研究。本章阐述了美、德两国的技术中立原则和比例原则两大制度,并通过列举两国的相关案例,我们得以更加深刻、清晰的理解这两大制度对广告过滤行为的影响,有利于推进该制度在我国的发展和完善。第五章:中国广告过滤行为的规制实践与改善。本章首先阐述了我国广告过滤行为的规制实践上的不足,如法律依据空缺、多头监管下的规制空白以及司法实践中的相关内容的认定与法律适用的难题等等一系列不足之处;随后提出了改善的途径,即从立法、行政监管、司法等层面进行调整与改善。(本文来源于《江西财经大学》期刊2019-06-01）
刘宇航[5]（2019）在《利用读者行为的协同过滤推荐方法的研究》一文中研究指出在大数据时代下,越来越多的公共图书馆的服务正在经历由业务驱动转型为数据驱动,传统的图书推荐多由工作人员进行整理后推荐。文章提出一个基于协同过滤的推荐算法,利用读者借阅行为(预约、借书、还书)数据进行分析,构建出读者行为评分矩阵、图书相似矩阵,再利用两个矩阵进行推荐的方法。结合广西壮族自治区图书馆业务数据测试,该方法确实可以。(本文来源于《数码世界》期刊2019年05期）
金诗思,卢翰霖,李凯,金海潮,谭寓元[6]（2019）在《基于用户行为的协同过滤算法研究》一文中研究指出针对电商网站上的广告质量和用户需求不匹配的问题,提出基于协同过滤在个性化方面的公平广告推送算法,在海量数据中挖掘对用户有价值的广告内容。通过收集用户的浏览日志,建立单个用户评分矩阵,利用关键字权重和相似度算法分析用户行为,最后通过协同过滤算法综合推荐给用户。根据MovieLens数据集对该算法进行实验,得出此算法具有较高的准确度,能够实现对用户个性化推荐。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2019年13期）
高山[7]（2019）在《基于多种用户行为反馈的协同过滤推荐算法研究及在健康服务平台上的应用》一文中研究指出随着信息技术和互联网的普及和迅猛发展,各种创新性的互联网服务已发展成为与人类生产、生活的各个方面密切相关的重要组成部分。全球数据规模的井喷式激增,将现代社会推入了信息过载的新时期。面对浩如烟海的数据,人类如何能够借助智能技术和工具将自身解放出来,为其主动获取、发现并推送与个人兴趣偏好相一致的产品和服务,已经成为一个重要的研究课题。推荐系统发展至今,协同过滤技术是推荐系统中应用最成功、使用最广泛的技术之一。但是,在真实应用环境下,由于用户行为的复杂性和数据类型的不断丰富等情况,传统的协同过滤推荐技术在相似度计算的准确性、对级排序方法中相对偏好关系的有效性、隐式反馈的偏好表达不对称性以及多种类型隐式反馈的不确定性等方面仍面临诸多新的问题和挑战。本文主要针对以上问题开展研究工作,主要工作和创新成果总结为以下几个方面:1.本文提出了一种融合多种用户行为重合依赖度的协同过滤推荐算法。针对因公共评分数量偏少造成传统相似度计算方法的准确性出现偏差的问题,本文将局部评分重合度和在全体评分数据中的全局依赖度进行结合,提出了新的基于重合依赖度的相似度计算方法。同时,引入两种用户行为,探索使用不同类型的显式反馈数据对相似度的度量进行互补,提出一种融合多种用户行为重合依赖度的协同过滤推荐算法。实验结果表明,该算法可以缓解因数据稀疏性而导致的相似度度量不准确的问题,提高推荐算法的预测准确率。2.本文提出了一种基于混合类型项目集对级偏好的排序学习推荐算法。针对基于单个项目和基于单一类型项目集的对级偏好关系假设在真实应用环境中并不总是有效的问题,本文基于用户对大量未选择项目存在的潜在偏好,改进对级偏好关系假设的粒度,通过二元混合集合扩展的方式,提出了一种基于混合类型项目集对级偏好的排序学习推荐算法。实验结果表明,新提出的基于混合类型项目集的对级偏好关系在真实应用环境中更具一般性和合理性,其相应的推荐算法具有更高的推荐性能和推荐准确度。3.本文提出了一种基于多关系隐式反馈的排序学习推荐算法。针对因隐式反馈中只包含正反馈信息导致推荐模型因不能全面完整的学习表达用户整体兴趣偏好的信息而产生模型偏置的问题,本文在贝叶斯个性化排序模型仅使用用户单一类型隐式反馈的基础上,引入了用户的辅助隐式反馈数据,并结合辅助系数来区分用户对不同类型反馈中项目的偏好差异,提出了一种基于多关系隐式反馈的排序学习推荐算法。实验结果表明,该算法可以有效缓解隐式反馈的偏好表达不对称性问题,提升推荐算法的性能和准确度。4.本文提出了一种基于多关系隐式反馈置信度的排序学习推荐算法。针对多种类型隐式反馈的不确定性问题,本文在引入多种类型的辅助隐式反馈时,通过逻辑回归模型和基于树的特征选择模型来学习主反馈和辅助反馈之间的相关性和可信度,并根据置信度对多种类型辅助反馈进行筛选,提出一种基于多关系隐式反馈置信度的排序学习推荐算法。实验结果表明,该算法能够选出更有效的隐式反馈数据,准确刻画多关系隐式反馈中的用户偏好,能够有效提升推荐算法的性能和准确度。5.将本文提出的推荐算法应用于“名医网”健康服务平台,有效提升了平台的信息推荐性能。(本文来源于《郑州大学》期刊2019-05-01）
文娅[8]（2019）在《基于行为识别的垃圾邮件过滤系统的研究与实现》一文中研究指出电子邮件以其传递信息便捷快速的优势己经成为了最为普遍的交流应用之一。虽然电子邮件可以给网络用户提供很大方便,但是同时也会带来某些非常严重的隐患,即有可能会有一些垃圾邮件。垃圾邮件通常数量众多,会在很大程度上挤占网络的带宽资源,从而使得网络通信信道拥堵,让许多网络用户没办法连接到目的网络或者没办法浏览和编辑一些重要的正规邮件。这会大大消耗用户的时间和精力,也会使得网络资源的应用不合理,进而严重损害了互联网的正常秩序和网络安全。所以,怎么去掉网络上面的大量垃圾邮件并且去除垃圾邮件的效率已经变成了网络用户和邮件提供商的亟需解决的问题。当前,去除垃圾邮件的相关技术以及相关研究在互联网的应用领域之中。然而,分析已存在的过滤技术,垃圾邮件过滤方面还存在一些问题,如已存在的的过滤方法精确度不高,经常出现误判的情况和对垃圾邮件过滤精确度高的技术存在耗时过多和用户信息泄露等等的问题。为了进一步加快判断的速度且提高垃圾邮件判断精确度,本文不仅通过研究邮件头的特征,还结合随机森林的特点,将随机森林算法应用在邮件过滤中。这样不仅能够提高判断邮件属性的准确率,同时还提高判定效率。基于行为识别的垃圾邮件过滤系统的研究与实现的工作包括一下内容:1、利用F-score法找出被判定为垃圾邮件的重要行为。根据大量的垃圾邮件分析的得出属性为垃圾邮件所表现出来共同行为特征,将这些行为特征采用F-score方法选择出具体代表性的行为特征。最后,随机森林算法使用被选择的最优行为特征去判定垃圾邮件的可能性。2、构建基于行为识别的随机森林算法垃圾邮件过滤模型。本课题的研究展示了多种垃圾邮件过滤方法,在对这些方法进行充分的分析以及比较之后,最后本文确定把基于行为特征的随机森林方法应用到垃圾邮件的过滤之中。基于当前学术界所应用的一些成熟实验环境和数据信息,对基于行为识别随机森林垃圾邮件过滤模型进行了搭建。本文研究了随机森林的基本结构、算法实现步骤以及训练数据的过程。3、系统的设计与实现。在已有的垃圾邮件过滤模型基础之上,与上文所设计搭建的随机森林模型进行结合,系统实现需求和功能方面的分析与定位,并且实现垃圾邮件系统总体框架的研究与搭建,本文所实现的系统,能够为垃圾邮件的快速和准确过滤展现出一类可行的方法。(本文来源于《宁夏大学》期刊2019-05-01）
刘晓轩[9]（2019）在《网络广告过滤行为不正当竞争案例研究》一文中研究指出网络广告过滤行为是伴随着互联网技术创新而衍生出的一种新型的市场竞争方式。司法实践中,法官通常以该行为会对视频网站提供者“免费加广告”的商业模式产生不利影响,并据此得出该竞争行为违反了《反不正当竞争法》“一般条款”,即违背诚实信用原则和公认的商业道德条款的规定,从而构成不正当竞争的结论。但由于竞争法领域的诚实信用原则以及公认的商业道德的内涵和外延难以明确,“一般条款”对网络广告过滤行为正当性进行评价的过程中缺乏统一适用标准,以致法官在判断竞争行为正当性时很大程度上受其主观因素影响,判决普遍存在利益保护失衡问题,因此得出的网络广告过滤行为构成不正当竞争的结论饱受质疑。为了解决司法实务中对网络广告过滤行为正当性判断标准不统一的问题,法官乃至理论界的学者做出了各种尝试,不过至今仍未形成一个成熟规范、科学合理的统一适用标准。文章梳理自2013年以来至2018年5月31日间的中国裁判文书网能查阅到的所有上网公开的网络广告过滤相关的裁判文书,从中选取叁个具有典型性的案件,以案例分析的方法对我国法院处理网络广告过滤不正当竞争纠纷的裁判路径进行总结并指出我国当前司法实践中司法裁判存在的问题。再用比较分析方法列举美国、德国对网络广告过滤行为相关的立法经验和案件审理思路,通过对两国司法实践中关于网络广告过滤行为正当性判断的依据、确定标准的研究,揭示出两国司法实践中对我国网络广告过滤行为定性的启示。最后,将比例原则引入网络广告过滤行为正当性判断过程之中,结合具体案情逐步地分析涉案行为,以适当性原则、必要性原则以及比例性原则为标准,运用法解释学的方式对诚实信用原则和公认商业道德的内涵予以明确化、具体化,以使利益衡量更加客观化,从而妥当约束法官的自由裁量权,强化判决结果的信服力。文章创新性的从利益平衡论的角度入手,引入比例原则作为“一般条款”具体化适用的方法,并提出一套合法合理、操作性强又行之有效的判断网络广告过滤行为正当性的具体分析方案。比例原则分析法的引入,既丰富了学术界对网络广告过滤行为正当性研究的内容、完善了认定新型互联网不正当竞争行为正当性的标准,还为法官和执法机关在实务中依据“一般条款”对网络广告过滤行为正当性地判断提供了积极的参考价值。此外,利益平衡的行为认定理念有利于增强经营者对市场竞争行为的可预期性,对互联网技术创新和社会经济的发展也具有重要意义。(本文来源于《哈尔滨师范大学》期刊2019-05-01）
兰楠[10]（2019）在《广告过滤行为的正当性评价》一文中研究指出2018年12月,受到广泛关注的腾讯公司诉世界星辉公司不正当竞争纠纷案二审宣判,一、二审截然不同的裁判结果再次反映出广告过滤行为正当性评价中存在的极大争议。修改后的反不正当竞争法互联网专条其宣示意义大于实用价值,对行为类型的列举既不互斥也不周延,如何评价未类型化互联网竞争行为的正当性,依然是反不正当竞争法需要解决的核心问题之一。未类型化行为只能在充分考虑互联网竞争特殊性的前提下,保留在一般条款下评价。(本文来源于《华东政法大学学报》期刊2019年02期）
行为过滤论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
反不正当竞争法修订前,法院只得适用一般条款来处理视频广告过滤案件,但这一裁判路径在行为正当性的认定上存在较大争议,一般条款在该情形下也缺乏指导价值。《反不正当竞争法》修订后,该类案件可适用互联网专条兜底项进行认定,以用户为观察视角,区分免费用户和付费用户,并以其是否具有合理预期作为判断依据来认定被告行为是否妨碍、破坏原告服务的正常运行,再结合被告是否具有针对性以及是否存在诱导式宣传等情形认定其是否具有主观恶意,被告只有符合上述构成要件才构成不正当竞争。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
行为过滤论文参考文献
[1].辜孟蕾,舒珍,舒成利.企业知识过滤与员工离职创业行为:制度环境的调节作用研究[J].科学学与科学技术管理.2019
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[4].郭家豪.广告过滤行为的竞争法规制[D].江西财经大学.2019
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[9].刘晓轩.网络广告过滤行为不正当竞争案例研究[D].哈尔滨师范大学.2019
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