本研究運(yùn)用有向圖方法描述影響中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)內(nèi)部和外部環(huán)境因素,采用網(wǎng)頁(yè)排序算法對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)改革過(guò)程的環(huán)境因素進(jìn)行有利、消極性的權(quán)重分析,然后研究了保證改革和開(kāi)放“新常態(tài)”下目標(biāo)實(shí)現(xiàn)需要關(guān)注的因素。論文的主要研究成果有:（1）提出了基于信息系統(tǒng)評(píng)價(jià)方法來(lái)評(píng)價(jià)環(huán)境因素的有利和消極影響的方法。具體包括:依賴于Content Context Process框架（CCP框架）的強(qiáng)度來(lái)表示環(huán)境因素的分類（內(nèi)部和外部因素）。為了獲取有向圖,把CCP框架的環(huán)境連起來(lái)各種因素之間關(guān)系,然后從有向圖定下來(lái)相關(guān)的元圖。最后提取該元圖的關(guān)聯(lián)矩陣。（2）針對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)環(huán)境因素的有利與消極影響,提出了計(jì)算每個(gè)因素權(quán)重的算法。該算法依據(jù)圖論,每個(gè)圖的頂點(diǎn)是表示環(huán)境中的一個(gè)因素,頂點(diǎn)之間的邊是表示環(huán)境因素的之間關(guān)系。算法首先依據(jù)元圖生成關(guān)聯(lián)矩陣,然后從關(guān)聯(lián)矩陣計(jì)算轉(zhuǎn)移概率矩陣,最后用網(wǎng)頁(yè)排名算法出每個(gè)因素權(quán)重。模型得出結(jié)果包括非量化的因素影響,利用獲得因素權(quán)重可以幫助決策者辨識(shí)最大的有利影響因素和最大的消極影響因素。從結(jié)果來(lái)看經(jīng)濟(jì)改革過(guò)程中面臨諸多挑戰(zhàn),此外轉(zhuǎn)變?cè)鲩L(zhǎng)方式過(guò)程來(lái)得晚相比于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的優(yōu)先,較高的增長(zhǎng)速度的負(fù)面影... 

【文章來(lái)源】：北京科技大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：139 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

圖２－１圖的一般形式??

?北京科技大學(xué)博士學(xué)位論文???其中４是第／頂點(diǎn)度。??組合拉普拉斯矩陣Ｚ跟鄰接矩陣ｄ的關(guān)系是：Ｚ?＝?ｄ，其中矩陣Ｚ）??對(duì)角線上元素為相應(yīng)頂點(diǎn)的度［８９］。??３）正規(guī)拉普拉斯矩陣：從正規(guī)拉普拉斯矩陣（Ｌ）的名字，就知道是??跟組合拉普拉斯矩陣（Ｚ）有關(guān)系的。在沒(méi)有孤立頂點(diǎn)的圖中，兩??個(gè)矩陣之間的關(guān)系如下：??位矩陣。??正規(guī)拉普拉斯矩陣Ｌ的定義是［４４］：??ｒ?１?如果ｉ?＝?ｙ??Ｍｊ?如果ｉ和／是相鄰??‘】＾ｄｉｄｊ??．０?否則??（２）有向圖：有向圖（Ｄｉｇｒａｐｈ）是一個(gè)三元集合Ｄ?＝?（Ｆ，五，妁，其中ｒ??與五是有限集合，＃是定義域?yàn)槲搴椭涤驗(yàn)榈暮瘮?shù)。稱五為有向圖Ｚ）??的邊集，Ｆ為有向圖Ｄ的頂點(diǎn)集。有向圖是二元集￡＞?＝（廠，五），其中Ｆ是頂??點(diǎn)集，五是邊集。??在有向圖中，頂點(diǎn)入度（是來(lái)到一個(gè)頂點(diǎn)的邊數(shù)量，頂點(diǎn)出度??（〇油和ｇ?）是從一個(gè)頂點(diǎn)出的邊數(shù)量［４５，４６］。??定理：設(shè)是一個(gè)有向圖，頂點(diǎn)集Ｋ，?＃是邊的數(shù)量，有：??Ｎ?＝?ｙ＇ｉｎｄｅｇｊｖ）?＝?＾?ｏｕｔｄｅｇ（ｙ）??ｖ＝Ｖ?ｖ＝Ｖ??ｃ??圖２－２有向圖??－１１?－??

?北京科技大學(xué)博士學(xué)位論文???步驟１：模型構(gòu)建與問(wèn)題建構(gòu)??問(wèn)題應(yīng)該解釋得清楚，并分解成一個(gè)合理的制度像一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。這網(wǎng)絡(luò)結(jié)??構(gòu)是依據(jù)決策者的意見(jiàn)或其它適當(dāng)?shù)姆椒āＯ旅媸牵粒危芯W(wǎng)絡(luò)的一般格式：??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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