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会计学院青年西席朱小云、罗述苹在外文期刊《Computer Communications》（SCIE JCR-Q2区、EI）揭晓论文
克日，，，我�；；峒蒲г何飨煨≡圃谕馕钠诳�Computer Communications》揭晓题为“The influence of computer network technology on national income distribution under the background of social economy”的论文。。该期刊被SCIE和EI同时收录，，，为JCR-Q2区期刊，，，朱小云先生为本文的第一作者，，，罗述苹先生为本文的通讯作者，，，这是在会计学院向导班子的起劲支持和资助下，，，取得的科研效果。。同时，，，该论文也是2018年bti体育校内科研项目“社群经济”领域收入确认与计量研究（项目编号：2018HSXS07）的阶段性效果。。
数据挖掘算法普遍应用于商业智能领域，，，针对基于盘算机网络手艺的边沿盘算模式应用于数据治理的现状，，，论文基于经典的Apriori算法和im-k-means算法，，，通过优化候选集和确定初始值的战略提高运算效率，，，对社群经济配景下国民收入情形的数据挖掘算法举行了优化和刷新。。使用SPSS Clementine软件举行流程建模，，，接纳刷新的im-k-means算法和Apriori算法模子对数据规则举行挖掘，，，将刷新算法应用于包括10个属性（人为收入种别、事情时间、性别、种族、家庭角色、职业、婚姻状态、受教育时间、受教育程度、事情性子）的国民收入治理中。。凭证案例的置信度剖析，，，得出结论：社群经济配景下，，，婚姻状态对人为收入类别的影响较大，，，受教育程度和时间对人为收入水平的影响能力较弱，，，同时势情性子和事情时间对人为收入水平也会爆发一定的影响。。
该研究刷新和优化了Apriori算法和im-k-means算法，，，优化后可以战胜大宗候选频仍集的爆发，，，镌汰了对数据库的扫描，，，提高算法效率。。本研究的孝顺在于，，，在社群经济配景下，，，能够接纳刷新的数据挖掘算法来从海量网络行为数据中获取、整合、剖析具有商业价值的有用信息，，，更好的举行商业决议。。为盘算机网络手艺在数据治理中的应用做出了主要孝顺，，，也为国民收入分类提供了科学合理的要领。。
- 附件【The influence of computer network technology on national income distribution under the background of social economy.pdf】
- 附件【检索证实.pdf】
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