DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 数值模拟 我们按照Cao、Lin和Li [ 14 ] 生成数据 ( W k ， X k ) ， k = 1 ， ⋅ ⋅ ⋅ ， n 。以下面2种方式得到 Y k ： 方式1： Y k 独立于多元正态分布 N p ( μ ， Σ 0 ) 方式2： Y k = μ + F U k / 10 ，其中 F F T = Σ 0 ， U k ~ Γ ( 10 ， 1 ) ，矩阵F可以通过奇异值分解得到( Σ 0 = Q S Q T ， F = Q S 1 / 2 )。这2种方式中，我们从 [ 0 ， 10 ] 上的均匀分布中随机取出 μ 的分量。 W k j = e Y k j ， X k j = W k j / ∑ i = 1 p W k i ， j = 1 ， ⋯ ， p (7) 这样我们就得到了 W k = ( W k 1 ， ⋯ ， W k p ) T ， X k = ( X k 1 ， ⋯ ， X k p ) T 。 对于 Σ 0 ，我们通过以下2个模型得到： 模型1： Σ 0 = I p × p ； 模型2： Σ 0 = d i a g ( A 1 ， A 2 ) ，其中 A 1 = B + ε I p 1 × p 1 ， A 2 = 4 I p 2 × p 2 ， p 1 = ⌊ 2 p ⌋ ， p 2 = p − p 1 。 我们取 ε = max ( − λ min ( B ) ， 0 ) + 0.01 ，而B是一个对称矩阵，它的下三角元素独立于值为 [ − 1 ， − 0.5 ] ∪ [ 0.5 ， 1 ] 的概率为0.2，值为0的概率为0.8的均匀分布。 在2种模型下，我们比较了不同变换 c l r ( X ) ，样本Y， log X 和通过其变换得到的精度矩阵估计量 Ω ^ ， Ω ^ Y ， Ω ^ l 的优劣。其中 Ω ^ Y 是理想估计量，而 Ω ^ l 忽略成分数据的独特特征，表现不佳。我们考虑以不同变换下的样本相关性，谱范数和Frobenius范数等性能指标来比较方法的优劣。 对于模型1，我们考虑样本相关性。取样本大小 n = 100 ，样本维数 p = 50 ， p = 100 和 p = 200 时进行模拟。 从图1和图2可以看出， c l r ( X ) 样本相关关系以0为中心，与Y的样本相关关系分布类似，并且相似度随着维数p的增大而增大。而 log X 上观察到了伪相关现象， log X 的样本相关性出现了向上的偏移。可见中心对数比变换( c l r )处理高维成分数据具有优越性。 图1. 由方式1得到的不同变换下的样本相关性箱型图 图2. 由方式2得到的不同变换下的样本相关性箱型图 对模型2下的精度矩阵的性能进行研究，我们取样本大小 n = 100 ，样本维数 p = 50 ， p = 100 和 p = 200 ，进行500次模拟，然后给出模拟结果均值。 Table 1 The precision matrix performance index under different transformations obtained in mode p Ω ^ Ω ^ Y Ω ^ l 谱范数 50 0.7464 0.7440 3.0591 100 0.5569 0.5550 2.4696 200 0.4554 0.4542 2.1795 Frobenius范数 50 2.4577 2.4245 10.8431 100 2.9003 2.8745 13.7074 200 3.7898 3.7713 18.6849 表1. 由方式1得到的不同变换下精度矩阵性能指标 Table 2 The precision matrix performance index under different transformations obtained in mode p Ω ^ Ω ^ Y Ω ^ l 谱范数 50 0.1212 0.1187 0.5845 100 0.1190 0.1177 0.6227 200 0.1195 0.1188 0.6112 Frobenius范数 50 0.6286 0.6160 2.9426 100 0.8574 0.8486 4.0881 200 1.1897 1.1838 5.7714 表2. 由方式2得到的不同变换下精度矩阵性能指标 表1和表2比较了不同变换下的精度矩阵的谱范数和Frobenius范数，无论是谱范数还是Frobenius范数， Ω ^ 与理想估计 Ω ^ Y 的性能指标几乎一致，从而验证我们提出方法的合理性。
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user: 4. 与炎症性肠病(IBD)相关的细菌物种数据集分析 IBD数据集收集了85例IBD病例的粪便样本和26个正常对照样本，并对每个样品进行宏基因组测序，从而鉴定出总共97种细菌物种 [ 15 ] 。对于数据集中的零元素，在不超过数据生成过程中的最小探测精度的条件下，我们取10 − 3 。取正常样本( k = 1 )的1/5，病例样本( k = 2 )的1/5组成测试集，其他样本组成训练集。然后我们对数据集进行线性判别分析，其分析模型可以参见文献 [ 11 ] 。 δ k ( X ) = X T Ω ^ μ ^ k − 1 2 μ ^ k T Ω ^ μ ^ k + log π ^ k (8) 其中 π ^ k = n k / n ， μ ^ k = 1 / n k ∑ i X i 。 arg max k δ k ( X ) ， k = 1 ， 2 为分类标准，分类性能与 Ω ^ 的估计精度密切相关。 我们对IBD数据集进行分类，用TPR (真正类率)，FPR (假正类率)，MCC (马修斯相关系数)来评估分类的情况。 T P R = T P T P + F N ， F P R = F P F P + T N (9) M C C = T P × T N − F P × F N ( T P + F P ) ( T P + F N ) ( T N + F P ) ( T N + F N ) (10) 其中TP代表真阳性(正常)，TN代表真阴性(病例)，FP代表假阳性，FN代表假阴性。 Table 3 Classification performance resul TPR FPR MCC 0.8571 0.0455 0.8117 表3. 分类性能结果 从表3中，我们可以看出，我们的判别分析方法对该数据集的分类性能较好，可以得出高维成分数据的精度矩阵估计 Ω ^ 对实际数据的处理性能良好。
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user: 5. 结语 本文通过对高维成分数据的分析和处理，得到了高维成分数据的精度矩阵估计方法，对高维成分数据的研究具有一定的实际意义。协方差仅刻画了两个分量间相关性大小，不能衡量二者的直接关联性，研究某些问题时，如微生物菌种问题，研究人员往往对菌种间的直接相互作用更感兴趣，而精度矩阵可以衡量两个菌种间的直接相互作用。并且本文通过模拟实验和IBD数据集验证了该方法的合理性，可以较好的处理高维成分数据。但对精度矩阵稀疏性和可识别性还需要进一步的研究和讨论。
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user: 摘 要 近年来，人民生活水平的普遍提高，使得保险行业迎来了新的春天。一直以来的粗放式经营模式已经无法满足保险公司日益发展的要求。如何摆脱传统的营销方式，快速发掘出有价值的客户，在市场中不远远落后，对于保险公司来说越来越重要。本文使用某人寿保险公司的客户数据。首先，基于给定的客户基本信息、通话信息、投保信息、赠险信息等进行描述性统计分析，查看数据情况，对数据进行数据清洗提升数据质量；其次，使用单独的逻辑回归模型进行学习，生成可行性分析报告；然后，分别使用决策树与逻辑回归的组合模型以及随机森林与逻辑回归的组合模型进行预测；最后，将三种模型进行对比发现随机森林与逻辑回归的组合模型效果更好。 关键词 :保险，逻辑回归，决策树，随机森林，组合模型 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 绪论 1.1. 研究背景及意义 近年来，居民收入水平的普遍提升以及国家政策的有力扶持带动了保险行业的高速发展。保险行业是国民经济的重要组成部分，中国保险业在世界保险行业中愈来愈占据重要的比重，仅次于美国。中国保险行业的发展对于我国国家经济的发展具有巨大的推动作用。如图1和图2是来自最新的国家统计局的保险行业数据，该数据展示了2014~2018年保险行业的保费收入状况和保险行业资产状况。 图1. 保险业保费收入状况图 图2. 保险行业资产状况图 数据表明，近年来保险行业发展依旧呈现稳步提升的趋势，保险收入(包含财产险和人身险)从2014年的1.7万亿元到2018年的3.83万亿元，年化复合增速高达25.3%，同时保险业总资产从2013年的8.5万亿元增长至2018年的17.1万亿元。良好的发展趋势使得保险行业竞争加剧，客户市场的抢占成为保险公司竞争的主要手段。 随着大数据时代的到来，互联网行业快速掀起了数据化的浪潮。保险行业作为传统的金融行业，渐渐呈现落后的趋势。目前的保险公司虽然拥有丰富的数据源，但缺乏有效的分析手段，虽采取了一定的数据挖掘手段，然而数据分析人员知识和技术严重匮乏。无法对大量数据进行有效的信息提取，从而无法为决策者提供有效的决策支持。 目前的保险公司对于保险客户的分析主要通过经验的分析或者基于统计的简单划分或者基于粗糙数据集的模型带入。这种方式虽然具有一定的指导意义，但缺乏实际的理论分析，并不能实现对目标客户的精准预测，也无法满足企业的要求。 本文在经验分析和统计分析的基础之上进行了巨大的改进。首先，请业务专家根据业务经验从海量的客户数据中选出对客户承保影响较大的关键指标；然后，请分析专员根据数据工作经验，基于数据的基本特征以及后期的数据处理和建模影响选择出重要指标，实现目标客户的精准识别；后期根据数据部署应用进行后期效果的监测和反馈。这种分析方法将传统的经验分析和统计分析结合，使用机器学习模型进行指标选择和模型测试，为预测提供了有力的理论支撑，预测可信度极大加强，不仅有利于挖掘出更多的潜在投保客户，还为公司带来了巨大的收益。 1.2. 国内外研究现状简介 保险客户承保预测的准确性直接影响着保险公司业务的推广，公司的收益以及保险客户的用户体验。因此，从理论研究还是实践研究来说都具有重要意义。近年来，随着大数据技术的不断发展，机器学习的各种模型算法使用越来越广泛。在保险方面的应用的相关文章也逐渐增多。 早期的保险相关研究多数是在CRM (客户关系管理)的基础上运用一些数据仓库、数据挖掘技术，发现一些潜在的规律，进而知道企业产品销售和客户服务行为 [ 1 ] [ 2 ]。或者运用客户分类的一些经验分类方法或基于统计的简单划分，按照客户简单的属性或者决策者的经验来划分，进而指导企业对客户的管理。这些方法虽然能起到一定的指导作用，但是在挖掘客户的潜在价值，客户的资信程度方面缺乏深入分析 [ 3 ]。 郭宜斌等人通过横向关联的方法去发掘两者之间的相关关系，比如说在超市中购买A的人同时也购买了B，通过对发现的两者之间的过高相关系数去挖掘其高度相关的原因。王贵龙 [ 4 ] 等人将关联向量机运用到客户识别中，构建基于关联向量机的保险客户识别模型。 柯新喜 [ 3 ] 等人将决策树模型运用到保险预测中，通过分析客户的性别，年龄，家庭收入等因素，构建分类模型，选择重要特征，以便后续公司业务人员对数据进行分析，挖掘出潜在客户。 除此之外，聚类分析也是常采用的方法之一 [ 5 ]。聚类作为分类模型的逆向方法，在数据不知道分成几类的情况下，根据数据之间的差异性合理划分成几类。在其他领域有关客户分类的研究，采用神经网络模型、支持向量机、模糊聚类、遗传算法等一系列数据挖掘和智能学习技术也受到了越来越多的关注。 本文同样使用了分类的方法，与上述研究的不同之处在于将在其他领域使用成熟的机器学习相关模型进行模型融合，应用到了保险领域。首先，对所给数据进行可视化，查看数据的分布情况；然后，对数据进行预处理工作，包括异常值、重复值、缺失值的处理，数据的离散化，归一化，数据的平衡处理等工作；之后，分别使用决策树和随机森林模型对数据进行特征筛选；最后，将选择好的属性分别送入逻辑回归模型中进行数据建模，并进行模型评估对比查看两种组合的优劣。 1.3. 研究框架 本论文按照如下章节展开： 第一章介绍了客户保险承保问题的研究背景及意义，国内外研究现状以及本文的章节安排。 第二章主要介绍了本文中使用的各种方法的技术理论，包括决策树，随机森林，逻辑回归模型以及模型的评价标准Accuracy和准确率，召回率，f1-score。 第三章主要对数据进行了介绍，并简要给出了整个数据预处理阶段进行的工作，包括缺失值填充，重复值和异常值处理，数据的平衡处理等。 第四章主要根据处理好的数据分别使用决策树和随机森林模型对传统的逻辑回归模型进行改进，进而提高模型的准确率和召回率，提升模型的效果。 最后对本文进行总结与展望。
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user: 2. 相关方法介绍 2.1. 决策树模型 2.1.1. 模型简介 决策树模型的本质就是从训练数据集中归纳出一组分类规则。即从原始数据集开始，不断循环的寻找使得数据集中数据分类最干净的属性，按照这个属性不断进行分类，直到最后的数据分类比较干净为止。 决策树分为分类树与回归树两种。本文中主要运用的是分类树，决策树在通过属性进行分类不断生长，分类的过程就是树不断生长的过程。最后分类完成后会生长出一颗倒立的树。其中最上面的顶点我们称之为根结点，内部结点代表进行分类的特征或属性，树枝我们称为有向边。 2.1.2. 决策树的生成过程： a) 给定训练集样本； b) 寻找众多属性特征中使得分类不纯度降低最大或分类纯度增加最大的特征； c) 根据该属性对数据集进行分类； d) 不断重复b，c过程生成决策树。如图3即为决策树的样式： 图3. 决策树生成图 2.1.3. 决策树的优缺点 决策树具有以下一些优点： 1) 决策树思想简单易于理解，容易提取规则； 2) 可用于处理具有缺失属性的样本； 3) 可用于处理不相关特征且运行速度较快。 下面是对决策树缺点的总结： 1) 容易产生过拟合，泛化能力较弱； 2) 容易忽略数据中属性间的关联性； 3) 如果类别太多，决策树会错分的情况会增加的比较快。 2.2. 随机森林模型 2.2.1. bagging简介 集成学习可以通过组合策略提高预测方法的可靠性.集成学习主要有两大类boosting和bagging。boosting是串行生成基学习器的过程，基学习器之间存在较强的依赖关系。bagging是并行式生成学习器的典型，相比于boosting，bagging中的基学习器之间相对独立些。 给定一个训练数据集，对训练样本进行自助采样生成N个包含m个样本的采样集，基于每一个采样集进行训练生成一个基学习器，最后将这些基学习器进行结合生成一个强学习器的过程就是bagging。 2.2.2. RF简介 随机森林是bagging的典型代表。随机森林在bagging的基础之上，选择决策树作为基学习器进行训练，最后将多棵决策树进行结合生成的强学习器的过程即为随机森林。随机森林中回归树的剪枝操作可以有效降低过拟合的风险，它简单高效，容易实现，计算开销小，在很多分类回归问题中展现出强大的性能 [ 6 ]。 2.2.3. 随机森林的构建过程： a) 从训练集样本中进行bootstrap抽样，生成n个子集； b) 将这n个子集分别作为训练集训练处多棵决策树； c) 运用测试集进行预测输出，对每棵决策树使用简单投票法获得分类结果。如图4即为随机森林的构建过程： 图4. 随机森林生成图 2.2.4. 随机森林的优缺点 随机森林的优点 [ 7 ] ： 1) 能够很好的解决过拟合问题，抗噪性强，在数据集上表现良好； 2) 对数据集的适应力强，能够处理高维数据； 3) 既能处理离散型数据也能处理连续性数据； 4) 思想清晰，便于理解。 随机森林的缺点： 1) 对数据量少，数据维度低的数据效果不一定好； 2) 执行速度相比于boosting模型快，但相对于决策树模型较慢； 3) 在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合。 2.3. 逻辑回归模型 2.3.1. 逻辑斯谛分布 设X是连续随机变量，X服从下列分布函数和密度函数： F ( x ) = P ( X ≤ x ) = 1 1 + e − ( x − u ) / γ f ( x ) = F ′ ( x ) = e − ( x − u ) / γ γ ( 1 + e − ( x − u ) / γ ) 2 我们称X服从逻辑斯谛分布 [ 8 ]。 2.3.2. 逻辑斯谛回归模型 逻辑回归模型是由统计学家David Cox提出的 [ 9 ]。它是一种分类模型，由条件概率分布 P ( Y | X ) 表示，形式为参数化的逻辑斯谛分布 [ 8 ]。其中，X的取值为实数，Y的取值为0或1。逻辑斯谛回归模型满足如下条件概率分布： P ( Y = 1 | x ) = exp ( w ⋅ x + b ) 1 + exp ( w ⋅ x + b ) P ( Y = 0 | x ) = 1 1 + exp ( w ⋅ x + b ) 设 P ( Y = 1 | x ) = π ( x ) ， P ( Y = 0 | x ) = 1 − π ( x ) ； 似然函数为 ∑ i = 1 N [ π ( x i ) ] y i [ 1 − π ( x i ) ] 1 − y i ； 对数似然函数为 L ( w ) = ∑ i = 1 N [ y i ( w ⋅ x i ) − log ( 1 + exp ( w ⋅ x i ) ) ] 。 对L(w)求极大值，得到w的估计值。继而得到逻辑回归模型，求出客户承保的最大似然预测估计： y = 1 1 + e − w x 2.3.3. 模型的优缺点 逻辑回归模型作为一种经典的数据模型，受到各个领域的广泛青睐。如下是逻辑回归模型的优缺点： 逻辑回归模型的优点： 1) 逻辑回归模型最大的优点是模型极具可解读性 [ 9 ] ； 2) 训练速度快； 3) 占用内存小。 逻辑回归模型的缺点： 1) 准确率不够高； 2) 数据平衡问题较难处理； 3) 无法筛选特征。 2.4. 评估指标 2.4.1. Accuracy AUC (Area Under Curve)值指的是ROC曲线下方的面积大小 [ 10 ]。ROC曲线一般位于y = x上方，因此AUC的取值范围一般在0.5和1之间 [ 11 ]。在对角线之上的区域越大则AUC的值越大。AUC的值越大，分类效果越好，一般而言： 当AUC = 1时，分类器是完美分类器，采用这个预估模型不管在任何标准和阈值下都能得到完美的结果。然而现实情况下几乎不存在这样没有任何偏差的完美划分。 当0.5 < AUC < 1时，分类器模型在阈值设定的情况下能够发挥预估价值。 当AUC = 0.5时，跟随机猜测结果没有区别，模型没有构建的必要。 当AUC < 0.5时，虽然从结果上看甚至劣于随机猜测，但如果从反面利用该值，取得的效果还是比随机猜要好的。 2.4.2. 精确率、召回率和F1值 精确率(precision)指的是对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比，即 P = TP / ( TP + FP ) 。在本数据集中表示在预测为承保的用户中，预测正确的(实际也是接受保险的)用户占比。 召回率(recall)是覆盖面的度量，度量有多个正例，被分为正例的样本数占总的正例样本数的比例。即 recall = TP / ( TP + FN ) ，在本数据集中表示在实际为承保的用户中，预测正确的(预测为接受的)用户占比。 F1值为精确率和召回率的调和均值，相当于这两个的综合评价指标。 通过输出的分析报告可以得出建立的预测模型的精确率，得出在预测为接受保险的用户中，实际接受保险用户的占比，而召回率说明实际为接受保险的用户中，预测为接受保险的用户占比，F1值表示对模型的综合评价。
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user: 3. 数据集 3.1. 数据介绍 本文研究采用某寿险公司的真实数据集，以此来确保研究的真实性和完整性。该数据集包含100万条数据。数据特征包括用户的基本信息、保险投放信息、客户拨打信息、结束码信息、其他信息等，ISCB是标签字段，取值分别为0 (不承保)和1 (承保)。数据集中数据主要分三类：二分类数据，多分类数据以及连续型数据。实验通过python对数据进行分析处理，如表1是数据集的字段及对应的特征： Table 1 Customer data feature field 字段 特征 字段 特征 DMCIF_CUST_ID 用户id TC_PHONESTATE 号码呼叫状态 SEX 性别 TC_DAILSTATE_PRIOR 客户联系状态 MARRIAGE 婚否 TC_DAILSTATE_LAST 最后客户联系状态 BANNEDORNOT 是否禁播 TC_SALEPROCESS_PRIOR 最初销售进程 CALLLISTCNT 总批次数 TC_SALEPROCESS_LAST 最后销售进程 CALLLISTCNT_BSJ 白数据批次数 TC_POSSIBILITY 成交可能性 CALLLISTCNT_YZ 优质数据批次数 TC_HEALTHTOLD 是否健告 CALLLISTCNT_XH 循环数据批次数 TC_WRONGINFO 信息错误 CALLLISTCNT_JB 加保数据批次数 TC_ACCEPTED 接受赠品 CALLLISTCNT_QT 其他数据批次数 TC_ENDING 终止联系 CALLLISTCNT_NOTAKL 最后连续未接通批次数 FREESENDCNT 赠险数量 FIRST_CALLLIST_DATATYPE 第一批次数据大类 DAILCNT_LASTCL 最后一个批次拨打次数 LAST_CALLLIST_DATATYPE 最后批次数据大类 TALKCNT_LASTCL 最后一个批次通话次数 DAILCNT 拨打总次数 AVG_TALKLONG_LASTCL 最后一个批次平均通话时长 TALKCNT 通话次数 MAX_TALKLONG_LASTCL 最后一个批次最大通话时长 TALKLONG 通话时长 FIRST_INTERVAL 第一次距前一次通话间隔 MAX_TALKLONG 最大通话时长 LAST_INTERVAL 最后距前一次通话间隔 IDNOFLAG 是否提供身份信息 AGE 年龄 ISCB 是否承保 表1. 客户数据特征字段 3.2. 数据的预处理 1) 异常值处理 通过对特征AGE，DAILCNT，TALKCNT，TALKCNT_LASTCL可视化发现，AGE数据存在181，1821，1999这样的数据，这是不符合常理的；而DAILCNT，TALKCNT，TALKCNT_LASTCL三个特征存在较为夸张的长尾分布，分析发现数据存在异常，我们对这样的数据进行删除。 2) 缺失值处理 通过python中的info函数，我们可以发现数据存在大量缺失。对于缺失值达到70%左右的数据进行模型填充或将缺失数据归为一类数据。缺失值达到85%以上的数据进行了特征的删除。 3) 重复数据处理 通过重复数据查看发现数据中存在重复数据，对重复数据进行数据删除。 4) 无效变量剔除 对于数据中缺失值过多的特征FIRST_INTERVAL和LAST_INTERVAL进行了删除。通过查看各特征关于标签(y)的分布情况发现BANNEDORNOT，TC_WRONGINFO，TC_ACCEPTED三个特征分布比例严重失衡，也进行了删除。 5) 数据平衡处理 样本类别失衡会影响模型对少数类别样本的预测分类效果，而样本类别不均衡问题在实际应用中普遍存在 [ 12 ]，常用处理数据不平衡的方法有欠抽样、过抽样和合成少数类过取样方法 [ 13 ]。本实验中通过对数据进行可视化发现，数据中正负样本比例为1:3，数据失衡，实验对数据进行了欠抽样处理。如图5是对数据样本的统计图。 3.3. 特征工程 1) 特征组合 可视化发现，TC_SALEPROCESS_PRIOR和TC_SALEPROCESS_LAST两个特征分布相似，将这两个特征的数据进行合并得到特征TC_SALEPROCESS。 图5. 正负样本分布图 2) 分箱处理 分箱处理指的是将多个连续数据划分到离散区间的过程。TC_SALEPROCESS_PRIOR和TC_SALEPROCESS_LAST两个特征进行组合后，数据区间变大，使用分箱将数据分为4类。AGE数据为连续数据，对该数据进行分箱处理将数据分为4个阶段，分别代表少年，中年，老年，和其它四个阶段。 3) 数据标准化 通过可视化发现，特征TALKCNT，TALKLONG，TALKCNT_LASTCL，MAX_TALKLONG，MAX_TALKLONG_LASTCL，AVG_TALKLONG_LASTCL，DAILCNT的数据变化范围较大，数据比较稀疏，故使用Max Abs Scaler ()进行数据标准化。以便于后续相似距离的计算。 4) 离散化 离散化指的是把无线空间中的有限的个体映射到有限空间中。本论文中主要包括多值离散数据的离散化和连续数据的离散化。多值离散数据的离散化主要指的是将多分类的数据进行合并变成少分类数据的过程。连续数据的离散化是主要的离散化应用，主要指的是将离散的数据划分为特定空间的集合。 5) 相关性分析 相关性分析指的是对多个特征变量进行相关程度或密切程度的测量。 a) 指标与标签之间的相关性分析 通过分析发现CALLLISTCNT_BSJ， CALLLISTCNT_YZ， TC_DAILSTATE_LAST， SEX，TALKCNT_LASTCL，AGE几个特征与ISCB相关性很低，对这些特征进行剔除。 b) 指标间的相关性分析 若指标间的相关性达到0.8，我们就认为两个变量之间存在较强的相关性。 通过分析可知，DAILCNT与TALKCNT之间的相关性为0.88，TALKCNT，TALKLONG之间的相关性位0.8。在最大限度保留信息的前提下，我们对TALKCNT数据进行了删除。
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user: 5. 总结与展望 随着大数据技术的不断发展，保险行业也逐步开始从传统的金融向互联网金融转型。一直以来，保险行业对于客户的分析一直是基于传统的统计方法或者经验的分析。近年来虽然也有一些基于机器学习方法的研究，但也仅仅限于基础的模型的套用，缺乏细致的分析。 本文中主要介绍了两种优化方法，基于决策树的逻辑回归模型、基于随机森林的逻辑回归模型。在建模之前，我们对所给数据进行了精确的数据清洗，大幅度降低了噪声数据的影响。在建模过程中，我们使用在其他领域比较广泛使用的组合模型进行分析，来提高数据的效果，各个模型的参数都是经过特征组合或特征选择的，以期达到最优的模型效果。最后，我们使用Accurcy和评估报告两种评估指标进行模型评估，防止单一评估指标带来的不可信性。本文虽然在一般机器学习的方法上进行了改进，但仍然存在一些值得改进和继续研究的地方。 1) 模型优化研究。本文研究分析所使用的模型依旧是传统的逻辑回归模型，没有创新的提出更新颖的模型，这是后续需要继续关注和研究的方向 2) 本实验中随机森林模型与逻辑回归模型进行组合的效果最高，可能因为随机森林模型是一种集成算法，之后的研究中可以考虑将GBDT，xgboost等流行算法应用到保险数据分析中去。
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user: 摘 要 应激是个体应对刺激时表现出的全身性非特异性反应，可使用心理学和生理学的方法进行评估。应激不仅直接影响进食行为，也通过减弱抑制和奖赏脑区活动，间接影响个体的食物渴求和食物选择。本研究梳理了前人的生理和心理应激评估方法，并整合了慢性与急性应激对进食行为影响的研究成果。未来研究应采用更全面的应激评估指标，以探究应激对进食行为作用机制的影响。同时，可从应激干预的角度控制食物摄入，减少饮食问题。 关键词 :应激评估，进食行为，皮质醇，心率变异性，奖赏系统 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 应激的概念、生理基础及对进食行为的意义 1.1. 应激的概念 应激(stress)又称压力，是机体应对刺激时表现出的全身性非特异性反应，当个体意识到环境要求超过他的适应能力时，应激产生。应激反应过程由生理、心理和行为多方面组成。按照作用持续时间，应激可分为急性应激和慢性应激：急性应激是指机体短时间内暴露于高强度应激源的身体内部反应，慢性应激是指在缺乏适应性应对机制的情况下，较长时间内(持续一周或更长)强烈应激源重复作用造成的身体内部反应。 1.2. 应激的生理基础 应激的生理变化涉及下丘脑–垂体–肾上腺皮质轴(hypothalamic-pituitary-adrenal axis， HPA axis)和交感–肾上腺髓质轴(Sympathetic-adrenal medulla， SAM axis) (Oken， Chamine， & Wakeland， 2015; Andrews et al.， 2013)。HPA轴是主要的内分泌应激轴，作用时间较长，应激状态时下丘脑上的室旁核促进垂体中促肾上腺皮质激素的释放(Corticotropin-releasing hormone， CRH)，后者到达肾上腺皮质，造成皮质醇等糖皮质激素的分泌(Dedovic， Duchesne， Andrews， Engert， & Pruessner， 2009)。SAM轴反应则比较短暂，个体感受到应激源后交感神经的节前神经元被激活，使得肾上腺髓质接收到信息，肾上腺髓质和交感神经释放儿茶酚胺，引起血压升高，并将大脑对应激的感知传递到全身，从而提升个体的活动能力和效率(Aston-Jones & Cohen， 2005; Valentino & Bockstaele， 2008)。 1.3. 应激对进食的意义 应激在一定程度上能提升个体活动能力，有适应环境的价值，但过度或长期应激会造成生理失调，对个体的情绪和行为造成负面影响，其中进食行为很大程度上受到应激影响。例如研究发现长期应激暴露会造成更强的进食欲望和更多的情绪性进食(Groesz et al.， 2012; Richardson， Arsenault， Cates， & Muth， 2015)。而急性应激条件下，个体的咀嚼频率增加也刺激了进食量和能量摄入的增加(Born et al.， 2010; Benedict et al.， 2018)。
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user: 4. 总结和展望 首先，与进食有关的慢性应激研究多在自然环境下进行，使用PSS和各类生活事件量表为主的测量工具，偏重于被试的主观体验和感受，急性应激研究多在实验室环境下进行，使用以皮质醇为主的生理学指标，偏重于与应激作用机制有关的内分泌、神经系统和免疫系统的变化，因此研究中同时存在生态效度和客观性两类问题。此外当前研究发现，两类评估方法在结果上并不完全一致，例如低社会经济地位的女性和公务员的研究均发现皮质醇水平与感知压力量表无关(Olstad et al.， 2016; Mikkelsen et al.， 2017)，对成年人的研究发现高职位群体感知压力与收缩压负相关，低职位群体则相反(Wiernik et al.， 2015)。这些研究说明应激评估方法的多样和评估角度各异，但评估结果的一致性较低，因此未来研究中需要将心理工具和生理指标评估方法结合使用，以保证研究结果的准确全面。在进食研究中对两类应激结果尤其是慢性应激水平都予以参考，对于可以得到慢性应激结果的部分生理指标，如毛发皮质醇、HRV指数，应增加它们在进食行为研究上的应用(Stalder & Kirschbaum， 2012)，并在进食行为研究中加入慢性应激水平的量表测量。这些方法可以推动生理心理学在心理学上的交叉研究，丰富心理学的研究方法。 其次，有研究发现只在低慢性应激者中，高急性应激反应性的女性摄入食物更少，说明慢性应激会对急性应激下的进食行为产生影响(Klatzkin， Baldassaro， & Hayden， 2018)。未来研究需要更多急性应激和慢性应激评估方法的同时使用，例如使用量表和访谈工具以及部分生理指标评估个体的慢性应激水平，创设急性应激情境研究应激与进食的关系，不同应激类型对进食的影响有其差异性，在研究中应综合考虑两种应激类型对进食行为的影响。 另外，目前进食研究中的应激指标以皮质醇为主，未来研究可将HRV、sAA等被证实有评估价值的指标引入应激有关的进食行为研究，发挥它们在评估和干预中的作用，增强研究的客观性；AL在健康领域的研究较为广泛，已有研究证明超重被试的AL高于健康群体(Ottino-González et al.， 2019)，而进食行为与体重的关系密切。因此AL这一整合生理指标可作为跟踪个体长期进食行为的应激指标，在未来的研究中发挥作用。 最后，应激是造成进食问题的重要因素，对应激的干预可以改善进食行为。对青少年的研究发现生活压力和饮食行为量表正相关，说明对应激的一定干预可以减少不良进食行为(Hou et al.， 2013)。目前应用较多的干预方法包括运动、正念和瑜伽，对学生的研究发现为期20周的有氧训练能降低HRV应激指标，说明运动对应激反应的缓解作用(Haaren et al.， 2016)，正念能缓解应激水平，并且表现在与应激有关的血压、皮质醇、CRP等指标上(Reive， 2019)，研究发现瑜伽练习能通过影响个体应对应激源的方式来降低应激，同时瑜伽能降低与应激有关的皮质醇、HRV、血压等指标(Pascoe et al.， 2017; Francis & Beemer， 2019)。但目前研究中的应激干预方法并没有与进食行为结合起来，也没有研究利用生理和心理指标验证应激干预对进食的影响，未来研究可以探索饮食行为的应激干预方法，通过应激干预达到减少不必要进食的目的。同时，进食行为是机体减少应激的一种奖赏策略，奖赏系统的激活可以减少应激反应水平(Dutcher & Creswell， 2018)，未来研究可以尝试通过其他类型的奖赏刺激(如自我肯定、正性回忆、社会支持)代替进食行为，对应激反应进行干预，从而降低个体通过食物奖赏来缓解应激的行为，减少进食和由此产生的肥胖问题。
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user: 摘 要 本文首先通过对2010年以来无锡市区土地一级市场上所有住宅用地和商住用地成交案例进行分析，得出无锡市区近年来住宅地价变化特征；其次从供需两个层面分析了影响无锡市区住宅地价水平的主要因素，在此基础上，运用SPSS统计软件，构建多元回归模型，并进行模型检验，最终得出调控政策、经济发展水平和基础设施完善程度是无锡市区住宅地价的主要影响因素，为落实“一城一策”政策，以期因地制宜有效地制定相关房产政策提供参考依据。 关键词 :住宅用地价格，地价影响因素，多元回归模型 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 无锡作为中国民族工业和乡镇工业的摇篮和苏南模式的发祥地，经济发展水平较高。自2015年以来，商品住宅成交均价逐步上升，随着2016年中央经济工作会议上明确提出“房住不炒”，2017和2018年房地产调控不断升级，进入2019年，“一城一策”成为各界的高频词，无锡市也被列入21个“一城一策”城市。其中，最主要的调控集中在商品住宅价格上，土地作为商品住宅的载体，对土地价格影响因素研究则显得尤为重要。本文以无锡市为例，运用SPSS软件，对无锡市区住宅地价进行多元回归分析，研究影响住宅地价的主要因素，为有效地制定相关地价政策提供参考。
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user: 2. 无锡市区住宅地价变化分析 本文主要从地价监测和一级成交市场两个方面来分析无锡市区住宅地价历年来的变化趋势。首先，根据江苏省城市地价动态监测结果，2010年以来无锡市区住宅地价呈现了由增转降再大幅上涨的趋势。由图1可以看出，2010年无锡市区住宅地价大幅上涨，2011年却由增转降，但降幅不大，随后至2015年无锡市区的住宅地价呈现出稳定态势，地价稳中有降，直到2016年无锡市区的住宅地价大幅上涨，涨幅高达14.63%，2017年持续上涨，但涨幅有所收窄。 图1. 2010年以来无锡市区地价动态监测变化趋势 其次，收集无锡市区2010年以来，住宅和商住用地一级市场的所有成交案例，将各年度所有案例的楼面地价进行算术平均得到年度平均水平(图2)。从一级市场成交价格来看，2012年至2015年商品住宅一级市场的成交楼面价格处于2010年以来的“谷底”，2016年大幅度上涨，价格高达2015年的3倍，随后2017年、2018年楼面价格稳步上涨。总体来看，与无锡市区的省级地价动态监测结果相吻合。 图2. 2010年以来无锡市区一级市场住宅用地成交价格
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user: 3. 无锡市区住宅地价影响因素分析 关于土地价格的影响因素，很多专家学者都进行了大量研究和分析，通过归纳和总结发现，所有的影响因素莫过于归为供给和需求两大类。因此本文从供给和需求两个方面分析其影响因素。 3.1. 供给因素 3.1.1. 土地资源量 土地资源量作为土地供给最直接的一个因素，从两个层面来分析。首先是城市总资源数量，本文选择建成区面积作为城市的土地资源总量，一般认为资源总量大，供给就充足；另一个层面是在总量的基础上，作为住宅用地的分配数量，即住宅用地供应面积 [ 1 ] 。 3.1.2. 土地供给政策 政府为促进资源的合理分配，一般需借助一定的调控手段来实现，而对商品住宅价格调控的一个重要手段就是信贷政策。通过对商品住宅价格的调控来抑制投资投机需求，进而影响住宅用地价格，而信贷政策的变化主要通过贷款利率直观反映。因此本文选择五年以上贷款利率作为供给的一个重要影响因素 [ 2 ] 。 3.2. 需求因素 3.2.1. 经济发展水平 一般衡量一个城市经济发展水平的重要指标是GDP (国内生产总值)增长率和人均GDP，人均GDP越高，说明经济发展水平越高，城市产业发展得较好，因此对外来人口具有吸引力，也能使本地人口更具购买力，从而推动对土地的需求，带动地价的上涨。 3.2.2. 人口因素 人口是作为影响需求的一个主要因素，人口规模的增加，势必使得各类用地需求增加，从而抬升土地价格。 3.2.3. 居民生活水平 鉴于数据的可得性，一般衡量一个地区居民生活水平的指标都是城镇居民人均可支配收入，城镇居民人均可支配收入越高，说明其用于居住部分的支出就越高，即一定程度上增加了对住房的需求，使得商品住宅价格提高，从而带动住宅地价的上涨。 3.2.4. 基础设施完善程度 基础设施的完善，是国家对土地投入的一部分，基础设施越完善，城市的运转效率越高，城市发展越快，投入土地资本的收益也越高，根据地租理论，从而产生的级差地租Ⅱ也越高，因此促进了土地价格的提高 [ 3 ] 。
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user: 5. 结论 通过以上分析可以看出，贷款利率水平、人均GDP增长率和实有道路增长率三个指标与无锡市住宅用地价格水平变化关联最为密切，即调控政策、经济发展水平和基础设施完善程度为无锡市区住宅地价的主要影响因素。其中，贷款利率水平与无锡市区住宅用地价格呈反相关关系，即贷款利率增长1%，无锡市区住宅用地价格水平下降432.46元/平方米；人均GDP增长率和实有道路增长率与无锡市区住宅用地价格呈正相关关系，且人均GDP增长率比实有道路增长率对无锡市区住宅用地价格影响更大，人均GDP增长率每提高1个百分点，住宅用地价格水平上涨333.131元/平方米，实有道路增长率每提高1个百分点，住宅用地价格水平上涨64.36元/平方米 [ 6 ] 。 随着无锡市经济社会的快速发展和城镇化进程的推进，在住宅用地价格发生变化的同时，影响住宅用地价格变化的因素也会发生变化 [ 7 ] 。本文通过运用逐步回归的方法，对无锡市区住宅用地价格影响因素进行多元回归分析，得出无锡市区住宅地价的主要影响因素。基于以上分析成果，可为落实“一城一策”政策，以期因地制宜有效地制定相关政策提供参考依据。
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user: 摘 要 抑郁症(major depressive disorder)是一种常见的精神疾病，但其病理机制尚不清楚。近年来，研究发现神经网络的兴奋与抑制平衡失调可能是导致抑郁症的重要因素之一，该平衡主要由兴奋性谷氨酸能锥体神经元(pyramidal neuron)和抑制性γ-氨基丁酸(GABA)神经元协调完成。SST中间神经元是主要的抑制神经元，调节锥体神经元活动，参与应激反应，对应激有较高的易感性，在抑郁症患者背腹侧前额叶(dlPFC)、扣带回(ACC)、海马等脑区皆发现了SST mRNA或蛋白水平降低。本文将综述SST中间神经元功能及其功能降低对抑郁症影响的研究结果，包括在不同脑区(如前额叶、海马等)的表现、起因、相关的抑郁症药物研发。 关键词 :抑郁症，GABA能中间神经元，SST中间神经元，前额叶，药物研发 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 全球人口中约有5%患有抑郁症(Faron-Gorecka et al.， 2016)，约有20.6%的人口有患抑郁症的风险(Hasin et al.， 2018)。抑郁症是自杀率升高的原因之一(Ebmeier， Donaghey， & Steele， 2006)，抑郁症已然成为威胁人类身心健康的重大疾病，因此对其病理生理机制和潜在药物靶点的研究至关重要。 抑郁症的病理机制主要有单胺能假说(Hirschfeld， 2000)、谷氨酸假说(Wang， Jing， Toledo-Salas， & Xu， 2015)、下丘脑–垂体–肾上腺(HPA)轴调节应激反应功能受损假说(Keller et al.， 2017; Pariante & Lightman， 2008)。其中，单胺能假说认为抑郁症产生的原因是大脑内单胺类神经递质缺乏，如去甲肾上腺素、5-HT等，基于这一假说研发了SSRI、三环类抗抑郁药物，通过增加大脑单胺水平治疗抑郁症状，其缺点主要是治疗效率低和复发率高(Marathe， D’Almeida P， Virmani， Bathini， & Alberi， 2018)。谷氨酸假说起源于快速抗抑郁药物ketamine (NMDAR受体拮抗剂)的发现，人类研究发现ketamine在2小时内具有快速抗抑郁功效(Zarate et al.， 2012)，表明抑郁症可能与谷氨酸突触传递及可塑性的缺陷相关(Wang et al.， 2015)。在80%抑郁症患者中发现HPA轴活动过度，糖皮质激素调节的HPA轴负反馈缺陷(Vincent et al.， 2013)，而动物研究发现糖皮质激素受体拮抗剂RU 43044在调节HPA轴活动时能够减少抑郁行为(Ago et al.， 2008)。 近年来，对抑郁症患者和动物实验的研究发现兴奋性锥体神经元和抑制性中间神经元之间功能的失衡可能是导致抑郁症的重要病理机制(Thompson et al.， 2015)。神经元网络兴奋与抑制失衡可能对神经网络功能、信息处理与传输产生影响。长期的神经网络兴奋与抑制平衡异常可能引发诸多精神疾病临床症状，例如重度抑郁症(MDD)、双相情感障碍(BPD)、焦虑症以及精神分裂症(SCZ)。 在抑郁症患者大脑中发现GABA浓度降低(Gabbay et al.， 2012)，GABA A 型受体(GABA A Rs)减少(Klumpers et al.， 2010)，谷氨酸脱羧酶(GAD)表达减少(Banasr et al.， 2017)。患者在接受抗抑郁药物治疗(Shen et al.， 2010)、电休克治疗(Sanacora et al.， 2003)、经颅磁刺激治疗(TMS) (Dubin et al.， 2016)或认知行为疗法(Sanacora et al.， 2006)后大脑内GABA含量升高，且抑郁症状减轻，说明GABA还参与到抗抑郁作用中。 除了抑郁症，在其他精神障碍中也发现GABA中间神经元抑制功能降低，包括双相情感障碍(Atagun et al.， 2017)、精神分裂症(Lewis & Sweet， 2009)等。 GABA中间神经元占皮层神经元总量约10%~20% (Rudy， Fishell， Lee， & Hjerling-Leffler， 2011)，大多为局部投射神经元，可以靶向其他神经元的树突、胞体和轴突，拥有密集的轴突分支，这使得GABA中间神经元能够调节整个神经网络(Fino， Packer， & Yuste， 2013)。 锥体神经元兴奋性信号的输入、输出和整合受不同分布、形态、电生理特性和分子特性的GABA中间神经元调控。根据不同的分子标记能将GABA中间神经元分为20个亚型，主要为以下几个类别：PV (小清蛋白)中间神经元，占比约为40%；SST (生长抑素)中间神经元，占比约为30%；离子型5-HT3aR中间神经元，占比约为30%，其中包括VIP (血管活性肠肽)中间神经元(Rudy et al.， 2011)。 其中，SST中间神经元主要由靶向PN远端树突细胞的Martinotti细胞组成，这类细胞具有低阈值常规放电特性和高自发活动水平，分布于皮层第2到第6层(Gonchar & Burkhalter， 1997)。在海马和新皮层中，SST中间神经元介导反馈抑制和侧向抑制，维持静息状态下锥体神经元的活性，调控来自皮层第一层和丘脑输入的神经信号(Murayama et al.， 2009)。 大量对抑郁症患者的研究证明生长抑素(SST)与抑郁症的病理生理学机制有关，SST广泛分布在中枢神经系统(CNS)中，既作为神经递质又作为神经调质(Engin & Treit， 2009)，与γ-氨基丁酸(GABA)共同存在于神经末梢，参与调节应激的生理和行为反应(Lin & Sibille， 2013)。在对抑郁症患者背外侧前额叶研究中，发现SST mRNA表达下降，而PV mRNA表达则没有变化(Sibille， Morris， Kota， & Lewis， 2011)，此外，在其他脑区，如海马、杏仁核、扣带回等都发现了SST mRNA表达降低和SST神经元抑制功能降低(Guilloux et al.， 2012; Tripp， Kota， Lewis， & Sibille， 2011; Tripp et al.， 2012)，表明SST中间神经元功能降低是导致抑郁症的重要因素之一，因此本文将阐明SST中间神经元抑制功能降低对抑郁症的影响。
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user: 2. SST中间神经元 作为中间神经元，SST神经元的主要功能在于调节神经网络的兴奋与抑制平衡。SST中间神经元有不同的类型，皮层中主要为Martinotti细胞，分布于皮层第2到第6层(Weckbecker et al.， 2003)。在新皮层L1中，SST中间神经元特异性靶向锥体神经元的远端树突(Gentet et al.， 2012; Ma， Hu， Berrebi， Mathers， & Agmon， 2006)，对传入锥体神经元的兴奋性信号进行局部调节，在控制锥体神经元信息输入中发挥重要作用(Fino et al.， 2013; Viollet et al.， 2008)。对GIN小鼠和X98小鼠的研究部分阐明了SST中间神经元在大脑皮层中的作用，GIN小鼠的SST中间神经元主要为Martinotti细胞，在皮层第2/3和5层表达绿色荧光蛋白，并投射到第1层，光遗传激活第2、3、5层的SST中间神经元能够抑制锥体神经元放电活动(Xu， Jeong， Tremblay， & Rudy， 2013)。X94小鼠中的GFP表达SST中间神经元细胞主要位于皮层的第4层，为非Martinotti细胞，目标靶向第4层的PV中间神经元，通过抑制PV中间神经元活动激活锥体神经元，同时接受丘脑传入神经信息，光激活第4层的SST中间神经元使得锥体细胞产生去抑制作用(Xu et al.， 2013)。 从大量的对抑郁症患各大脑区SST mRNA和含量降低的研究中可以推测抑郁患者SST中间神经元功能缺陷(Douillard-Guilloux， Lewis， Seney， & Sibille， 2017; Guilloux et al.， 2012; Sibille et al.， 2011; Tripp et al.， 2011; Tripp et al.， 2012)，在啮齿类动物研究中也有同样发现(Lin & Sibille， 2015)。 Fuchs等人的研究对揭示SST中间神经元调节的神经网络兴奋与抑制平衡对抑郁症的影响发挥了重要作用。通过Cre-loxp技术条件性敲除小鼠前脑SST中间神经元中GABA A 受体的γ2亚基基因，增加SST中间神经元的抑制性突触输入减少兴奋性突触输入增加，海马CA1区锥体神经元和扣带回第2、3层的抑制性突触输入增强，进而抑制锥体神经元的放电活动，在行为上表现为抑郁样行为减少，表明在不改变大脑SST含量的情况下，通过增加从SST中间神经元到锥体神经元的抑制性突触输入能够产生抗抑郁作用(Fuchs et al.， 2017)。 在另一项动物研究中发现在前额叶中使用化学遗传方法急性抑制SST中间神经元放电活动使得动物焦虑行为增加，行为情绪性上升，而慢性抑制SST神经元活动却减少了焦虑行为和情绪性，表明在前额叶SST中间神经元对行为情绪的影响有复杂的时间依赖性(Soumier & Sibille， 2014)。 SST中间神经元释放的神经递质为生长抑素(SST)，同时，SST还是神经调质，是一种在多个器官中表达的神经肽，在皮层、杏仁核中央核、边缘系统和感觉系统、中央区灰质和下丘脑中大量表达。生长抑素参与调节应激的生理和行为反应，包括抑制下丘脑激素释放，如促肾上腺皮质激素释放激素(Lin & Sibille， 2013)、杏仁核中枢核输出和感觉输入的回路整合。 在人类抑郁症患者中发现生长抑素水平降低首先出现在对患者脑脊液(CSF)的研究中(Molchan et al.， 1991)，该症状随着对抑郁症的治疗而改善(Post， Rubinow， Kling， Berrettini， & Gold， 1988)。此外，在抑郁症患者皮质边缘区中发现与生长抑素共标的两种神经肽(神经肽Y和皮质抑素)的表达均显著下降(Tripp et al.， 2011; Tripp et al.， 2012)。人类研究在抑郁症患者的多个脑区发现了SST含量、SST蛋白水平和SST mRNA表达降低，如背外侧前额叶皮层(dlPFC)、前扣带皮层(sgACC)和杏仁核中(Guilloux et al.， 2012; Sibille et al.， 2011; Tripp et al.， 2011)。 在动物研究中发现生长抑素受体敲除(SSTKO)小鼠表现出焦虑行为增加、皮质酮水平的升高，皮质抑素(Cortistatin)和Gad67的基因表达降低。对缺乏单个SST1-5受体的小鼠的研究有很多，其中对SST2KO的小鼠研究发现其在高架十字迷宫和旷场中焦虑行为增加，在强迫游泳试验中木僵率增加，垂体促肾上腺皮质激素释放增加而SST含量则相对减少(Viollet et al.， 2000)，同样是SST2 KO小鼠，在慢性不可测应激模型中发现，相较于青年SST2 KO小鼠，老年SST2 KO小鼠表现出更高水平的空间学习能力和记忆力损伤以及焦虑行为，皮质酮水平也更高(Prevot et al.， 2018)，这说明SST2受体基因的缺失不仅会加剧小鼠对应激源的敏感性，还会对正常的大脑老化过程产生负面影响。SST2受体亚型的激活在大鼠和小鼠中具有强烈的抗焦虑作用(Engin & Treit， 2009; Prevot et al.， 2017)。有研究认为，接受慢性应激后，大鼠纹状体和伏隔核(NAcc)中SST2受体结合位点的增加可能是受到了多巴胺D2受体的调节，说明这两种受体共同参与到了慢性应激引起的应激反应中(Faron-Gorecka et al.， 2018)，另有研究发现在接受抗抑郁药地昔帕明(Desipramine) 21天后，多巴胺D2受体和SST5受体异二聚体的形成增加，说明多巴胺D2受体和SST5受体异二聚体可能是抗抑郁作用的潜在介质(Szafran-Pilch et al.， 2017)。 研究发现SSTR4KO小鼠在高架十字迷宫中焦虑行为增加，在强迫游泳实验中木僵水平上升，而在腹腔注射SST4受体激动剂J-2156后发现小鼠焦虑水平降低，悬尾测试中的抑郁行为减少，同时增加杏仁核、背侧中缝核、导水管周围灰质等脑区Fos免疫反应(Scheich et al.， 2016)。近期动物研究发现SST4基因缺失的小鼠对慢性应激诱发的行为和神经内分泌改变具有较高的易感性(Scheich et al.， 2017)。 从生长抑素(SST)和SST 1-5受体的研究中我们可以推测出SST中间神经元抑制功能的下降对抑郁症的影响。