【摘 要】
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随着移动互联网的发展，人们越来越习惯于通过数字媒体渠道接受信息，商家产品宣传对广告的依赖性不断增强，网络广告市场规模不断增大，互联网广告模式凭借其精准触达受众的优势基本取代传统广告平台，成为重要的广告宣传渠道。对于发布商来说，曝光供应的不确定性使得广告合同定价与曝光资源分配问题变得愈加棘手。传统解决不确定因素的方法往往基于历史数据，但在如今互联网如此发达的背景下，在线广告平台呈现爆发式的增长，很多
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随着移动互联网的发展，人们越来越习惯于通过数字媒体渠道接受信息，商家产品宣传对广告的依赖性不断增强，网络广告市场规模不断增大，互联网广告模式凭借其精准触达受众的优势基本取代传统广告平台，成为重要的广告宣传渠道。对于发布商来说，曝光供应的不确定性使得广告合同定价与曝光资源分配问题变得愈加棘手。传统解决不确定因素的方法往往基于历史数据，但在如今互联网如此发达的背景下，在线广告平台呈现爆发式的增长，很多不确定因素往往是缺乏历史数据的。为了解决这一问题，本文研究了不确定环境下品牌展示广告中的合同定价与曝光资源规划问题，旨在为发布商提供一套处理不确定因素的方法。
本文基于不确定理论建立了双目标优化模型，最大化发布商收入与广告商公平性。并分别采用遗传算法和蚁群算法进行求解，为发布商与广告商协商提供了决策支持。本文通过算例模拟了发布商在不确定环境下对于合同定价与曝光分配的决策过程。实验表明，发布商舍弃一部分收入可以增大广告商的公平性，曝光供应不确定性将对发布商收入产生巨大影响。同时对比了遗传算法与蚁群算法在解决优化问题时的结果和性能，验证了本文提出的数学模型的有效性和求解方法的可行性。
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家庭健康服务路径规划与预约调度问题(HHCRSP)是近年来备受关注的一个领域，简单来说HHCRSP是指设计一套供护理服务者在客户家中执行健康护理服务的路径规划和预约调度方案，总体目标是降低总成本并确保服务质量。 目前不同学者针对HHCRSP问题提出了多种数学模型和求解方法，前人研究基本采用概率论或者模糊理论来处理，而HHCRSP问题中存在很多不确定因素，如变动的服务时间窗（在服务过程中存在着延长
数据量和数据维度的增加产生了许多大规模的数据集，数据噪声的存在，给处理这些数据的算法带来了精度和效率上的挑战。另一方面，数据中大量特征往往是相互关联的，非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)为处理大规模数据提供了一种新的途径，可以对原始数据进行特征提取，提高学习算法的准确率。值得注意的是，样本间几何空间结构和部分已知标签信息的加入会给模型带来强化
随着互联网技术的不断革新，一种新型的用户交互功能“弹幕”异军突起，成为了当下主流的用户表达观点的方式。弹幕通常表现为用户对某一特定时间点处视频内容的简短评价，相较于在线评论来说，弹幕的体量非常大且更直观地表达了用户的观感。如何通过弹幕获取用户兴趣也引起了产业界和学术界的关注。 本文针对传统文化题材纪录片这一领域，从弹幕视角来探究用户关注的纪录片要素，为纪录片观众的兴趣建模提供基础。本文首先根据弹
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