DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. “实质性”内涵的解读 梳理文献发现，虽实质性解决行政争议提出已久，但是对“实质性”内涵的解读并未引起学界的充分重视，其内涵有待进一步的发掘。何为“实质性”解决行政争议？江必新认为，行政纠纷的法律解决和实质解决并不相同。法律上解决是指纠纷的处理走完了法律程序，在形式上已经结案。而实质法治主义强调纠纷的实质性解决，包含三层意思：一是案件已经裁决终结；二是当事人之间的矛盾真正地得以解决，没有留下后遗症；三是通过案件的审理，明晰了此类案件的处理界限，行政机关和社会成员能够自动根据法院的判决调整自身行为 [ 4 ]。钱弘道、吴亮认为行政诉讼制度针对不同性质的纠纷，“纠纷解决目的”在功能上和内容上也随之形成不同的形态，大致可以将“纠纷解决目的”内容归纳为三层含义：一是纠纷解决的妥善性。纠纷解决的妥善性针对的主要是当事人诉讼主张直接对立的纠纷，审查的法律关系不仅仅限于行政行为的合法性，还包括与案件相关的法律关系或法律事实，寻求最佳的解决途径，达到纠纷的彻底解决；二是纠纷解决的一次性，其主要含义是在努力保证审判公正的前提下，尽可能一次性地处理纠纷，防止反复争讼不止；三是纠纷解决的迅速性，是指在努力保持公正性的前提下，尽可能迅速而成本低廉地处理和解决行政纠纷 [ 5 ]。贾亚强参考钱弘道、吴亮的观点，认为行政争议实质性解决的内涵包含三个层面的内容，即纠纷解决的妥善性、一次性和迅速性，他对这三个层面的解读基本上类似于钱弘道和吴亮的观点 [ 6 ]。王万华认为，“实质性”理当包含“行政诉讼程序终结后未再启动新的法律程序”和“行政实体法律关系经由行政诉讼程序获得实质处理”两方面内容。其中，行政诉讼程序终结后未再启动新的法律程序，意味着程序获得实质终结；行政实体法律关系经由行政诉讼程序获得实质处理，意味着原告权益获得实质救济 [ 7 ]。 综上以上学者的观点，本文认为实质性解决行政争议包含两方面的内容，一是当事人行为上的罢访息诉，二是当事人心理的主观信服。当事人行为上的罢访息诉即当事人在得知判决或裁定结果后，没有再进行上访或上诉，不再寻找其他的方式或路径企图维护自己的权益，意味着不管是诉讼程序还是其他的维权方式都没有再启动，彻底终结。当事人心理的主观信服即当事人自愿遵从或履行判决或裁定规定的义务，如拆迁争议中当事人允许拆迁，行政处罚中当事人愿意缴纳罚款，当事人从内心认可行政行为以及法律认定结果。行政争议的实质性解决即当事人服判息诉，通过对争议的审理，当事人了解明白其中的事实问题和法律规定，不管是心理上还是行为上接受法院的处理结果，达到主观信服和客观服从的统一。
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user: 3. 制约行政争议实质性化解的原因探析 (一) 《行政诉讼法》立法目的的偏离 1989年《行政诉讼法》施行，我国的行政审判步入到有法可依的阶段，可是此时行政诉讼法的制定出台并未将解决行政争议作为其立法目的，从党的十三大报告可知，制定《行政诉讼法》的背景是为了落实政治体制改革的任务，更具体的讲是为了监督行政权的行使。1989年《行政诉讼法》第1条规定“维护和监督行政机关依法行使职权”，维护和监督本身就相互矛盾，既要监督行政机关行使行政职权，又要维护行政机关的执法权，在这一定位下司法权本身就很尴尬，既要审查行政行为，但触角又不可过深。“此种国家权力结构和制度安排之下，行政诉讼定分止争、为公民提供司法救济的应有功能必然会受到限制” [ 7 ]。本法第5条规定“人民法院审理行政案件，对具体行政行为是否合法进行审查”，以此为据，行政诉讼制度也被称为“合法性审查之诉”，司法权对行政权的审查仅是蜻蜓点水式，这一立法定位体现了司法权对行政权监督的权力制约理论，迎合了政治体制改革的需求，但是阻碍了行政诉讼制度的正常发展。 2014年《行政诉讼法》修改，解决行政争议作为其立法目的之一，现行的行政诉讼法有三重立法目的，如此一来，纠纷解决这一目的在行政诉讼中究竟居于何种位置，目前学界并没有统一的看法，在新的立法目的指引之下，行政诉讼制度的职能如何发挥也需要进一步的探讨。 (二) 行政案件不可调解的限制 最高人民法院于1985年下发的《关于人民法院审理经济行政案件不用调解的通知》中明确规定，“(行政案件)不同于解决原、被告之间的民事权利义务关系问题……因此，人民法院不应进行调解，而应在查明情况的基础上作出公正的判决”。1989年的《行政诉讼法》明确规定行政案件不适用调解，行政案件不适用调解源于“行政权不可处分”理论，但是一刀切式的立法模式严重制约了争议的解决，现实情况千差万别，一个案件从表面判断可能是行政争议，但争议爆发的真正原因可能是民事纠纷，本质上为民事纠纷的案件在一定的空间内可以调节。况且实践中还存在许多有关行政协议的争议，虽说一方主体是行政机关，但是此类案件有其特殊之处，是行政机关与相对人在达成合意的基础上签订的协议。比如行政机关与相对人共同协议完成一地块的建筑开发，协议签订后，两者之间产生一系列的矛盾，致使工程无法继续进行，行政相对人起诉要求解除协议，若协议解除，行政机关会遭受一系列的损失。在这种情况下，法院若机械的依照行政相对人的诉求判决，对双方均没有好处，会造成“案结事未了”的局面，并没有实际上化解行政争议，反而产生一系列不好的社会影响。 (三) 裁判方式单一 1990年《行政诉讼法》第54条分四款规定了法院裁判行政争议时可以如何判决，其一是若具体行政行为证据确凿，适用法律、法规正确，符合法定程序的，判决维持；其二是在五种情形下，法院可以撤销或者部分撤销具体行政行为，并可以判决被告重新作出具体行政行为；其三是履行法定职责判决；其四是行政处罚显失公正的，可以判决变更。可见1990年的《行政诉讼法》采用列举式的立法方式规定了法院的裁判方式，裁判方式比较单一，限制了法官在具体的个案中的裁量权，对于司法能动性的限制在一定程度上阻碍了行政争议的实质性解决。2014年《行政诉讼法》对裁判方式做了相应的补充，可将行政诉讼判决分为六种形式，分别是维持判决、确认判决、撤销判决、履行判决、变更判决和驳回诉讼请求判决。虽立法对判决形式做了进一步的拓展，但是审判实践中对于新行政诉讼法确立的多种具有实质性解决行政争议功能的判决尚待开发利用。有学者对甘肃省高级人民法院2018年行政判决的基本情况做了梳理，通过对156份行政判决的分析发现，其中，维持判决所占比例最大，共有66份，约占判决总数的42.3%；确认判决共有44份，约占判决总数的28.2%；撤销判决共有39份，占判决总数的25%；履行判决和变更判决分别为6份和1份，占判决总数的3.9%和0.6%，给付判决和行政诉讼赔偿判决的数量则都为0。撤销判决中部分撤销的仅占很少一部分，在具体的审理过程中，很难明确区分部分的行为违法，实际操作具有一定的难度。而确认判决中，根据新法可分为确认无效判决和确认违法判决。数据中除却维持判决，撤销判决和确认判决占大半。可见在实际的审判中，这两种判决类型占大多数，可是法院将行政行为撤销后或者确认违法后，大部分案件并不能得到实质性解决，案结事未了，行政相对人又要进入新一轮的行政程序。以最高院指导性案例101号政府信息公开案为例 [ 8 ]，法院最后裁判确认彭水苗族土家族自治县地方海事处作出的《政府信息告知书》行政行为违法，行政相对人经过行政复议，一审和二审行政诉讼最后得到的仅是确认行政机关的行为违法，对于其想获得的信息依然一无所获，他必须进行又一次的程序循环，当事人申请的相关信息是为另一场民事诉讼用，可是如此的程序往复下，加重了当事人的负担，造成当事人的不满。在湖南省城步苗族自治县儒林镇罗家村五组与城步苗族自治县人民政府等行政登记及行政复议上诉案中，湖南省高院撤销了原行政行为以及复议决定，但是本案的争议并没有得到实质性解决，两个行政相对人都持有相应的林权证，将行政行为撤销后，山林所有权属于哪一方并没有明确，争议依然存在 [ 9 ]。审判实践中，对于行政案件的裁决大多是一撤了之，可是大部分案件撤销后案件又回到了原点，并没有实际解决当事人之间的争议。
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user: 4. 实质性化解行政争议的对策提出 (一) 转变裁判理念，关注当事人的主观诉求 我国行政诉讼制度是以行政行为为中心构建的，限制了行政争议的实质性化解。当事人提起行政诉讼是因为其合法权益受到了侵犯，而法院审理的内容却是行政行为是否合法。诉讼请求的主观性与法院审判的客观性使得我国行政诉讼在构造上呈现出一种扭曲的“内错裂”形态 [ 10 ]。任何一种诉讼程序都是为解决争议而生，当然具有解决争议的功能，2014年《行政诉讼法》修改将解决行政争议定为其立法目的之一，在行政诉讼法多重立法目的之下，需要转变以往仅是将行政诉讼作为对行政权监督的裁判理念。行政诉讼在一定程度上来说是提供了一个平台，让当事人表达自己的诉求，当事人也希望借助这一程序维护自己的合法权益，可是以往的行政诉讼中当事人沦为“配角”，他的主观诉求不是法庭主要关注的。根据对程序公正的研究，其中一种研究进路是以诉讼参与人或其他公民的主观感受出发，运用社会心理学实证研究方法，研究人民在主观上对各种程序的公正判断和程序公正对公民态度、行为的影响及其心理机制。根据泰勒和林德的研究，影响程序公正判断的核心要素包括：中立、尊重和信任。就尊重这一要素是指在程序中所获得的人际待遇的品质：人们在与法律权威交往时，是否得到了法律权威的尊重和礼貌对待。第三个核心要素信任，这是对决定制作者品格的评价，即决定制作者是否真诚和关心他人，是否值得信赖。人们会根据法律权威的行为表现来推断决定制作者的可信任性，例如是否认真聆听自己的陈述，是否对他的行动开诚布公，是否努力做到让每个人都得到公正的对待等等 [ 11 ]。法律的运作离不开程序，整个的诉讼过程都是在特定的程序时空内进行，也就是说让行政相对人在法庭的审理程序中感受到被重视和公正是极为重要的，即使裁判结果对当事人不利，但若当事人的诉求被倾听，被尊重，被公正对待，他在很大程度上会接受法院的判决结果，这也被希伯特和沃克尔的实验所证实。 “尊重和贯彻当事人是行政诉讼程序主体而非法官审判活动的支配客体的理念，将划定行政诉讼程序的选择权限部分地交由当事人掌握。” [ 5 ] 行政机关负责人出庭应诉这一制度的出台促进了行政争议的实质性解决，2020年6月22日，最高人民法院印发《关于行政机关负责人出庭应诉若干问题的规定》，其中规定“行政机关负责人出庭应诉的，应当就实质性解决行政争议发表意见”。本来行政机关和行政相对人就处于不对等的地位，而要求行政机关负责人出庭应诉，在法庭上就有关问题进行调查，可以给当事人一种其诉求被重视的心理感觉，这一制度应当进一步的被推进，不仅可以促进争议的解决，也可以不断规范行政机关的行政行为。 (二) 给行政调解一定存在空间 现行的《行政诉讼法》采用列举式的立法模式规定了可以调解的案件类型，行政调解首次实现了比较大的突破，可是行政调解在实质性化解行政争议方面还存在诸多不畅。现行法律允许行政赔偿、补偿和行政机关具有法律、法规规定的行政裁量权的案件可以进行调解。行政赔偿、补偿案件较好判断，可是行政机关具有行政裁量权的案件因法律规定的模糊性，在实际的操作中，争议调解人员依然不敢轻举妄动，因此有必要对“行政机关具有行政裁量权的案件”进行进一步的解释，如采用司法解释或典型案例来例示。此外，本文认为本质上为民事纠纷的行政案件可以进行调解，一些案件本质上是因为民事主体之间的权利义务无法厘清而引起的争议，如房屋登记案件中，行政相对人起诉房屋登记机关登记错误，其实质是行政相对人与房屋登记所有权人之间对于房屋的所有权存在争议，对于此类案件无需受制于“行政权不可处分”理论的制约，而且行政协议案件也可以进行调解。一个具体的行政案件究竟是通过调解还是判决方式结案，应当取决于法院对案件本身事实和法律问题以及当事人真实诉求的判断。随着现在对行政行为司法审查程度的加深，过去认为不可逾越的对自由裁量权的审查也被突破，对滥用自由裁量权的行为法院也可以判决撤销。在对这些案件的审理中，经常会发现大量行政行为并非属于非黑即白的问题，行政机关既可这样处理也可那样处理，这样调解的空间就出现了。而且这种调解如果在公正的法官的主导下，有利于争议的实质解决 [ 12 ]。 (三) 完善行政判决方式 在我国现阶段的行政判决方式中，撤销之诉一直占据主导地位，不少法官都习惯用撤销之诉的思维来审理所有类型的行政案件，无法彻底的解决争议，有必要对我国现阶段的行政判决方式进行改变和完善，具体有以下两点： 一是扩大变更判决的适用范围。现行的《行政诉讼法》规定涉及行政处罚或者其他对款额的确定、认定的可以适用变更判决，现行法律规定下法官的自主性并不大，有必要扩大变更判决的适用范围。例如在“仇某某诉上海市浦东新区建设和交通委员会房屋拆迁裁决案”中 [ 13 ]，受案法院直接对被诉行政裁决行为作出变更判决，从而避免出现循环诉讼导致当事人诉累和法院负担增加。在“浙江杭州中院判决王忠明、陈向前诉余杭区良渚街道办事处征迁行政协议案”中 [ 14 ]，杭州市中级人民法院直接变更了协议中安置人口数以及安置面积的内容。行政协议虽然是行政行为，但属于双方行政行为，与民事合同具有法理上的共通性。本案的判决中，法官考量了三个因素，一是行政协议中意思表示的真实性，二是订立合同的公平性，三是协议签订的合法性。在这个三个条件都具备的情况下，法官直接判决变更了协议的内容，更好地保护了公民的合法权益，实质性的解决了行政争议。结合以上的审判实践，本文认为可以直接作出变更判决的有：一是以上述案件为例，在考量一定的因素下，一部分行政协议案件可以直接判决变更；二是行政裁决案件；三是涉及金钱或其他替代物的行政给付行为。同时变更判决应严格禁止不利变更原则，更好地保护相对人的权益。 二是判决履行法定职责的具体化。《行政诉讼法》第72条规定“人民法院经过审理，查明被告不履行法定职责的，判决被告在一定期限内履行”。法律并没有明确规定法院可以判决行政机关在多长期限内履行怎样的法定职责，立法规定的不明确性是为应对复杂的行政审判实践，可是模糊的立法也造成了一定的问题。“履行法定职责实体判决”与程序性判决相对，是指法院不仅判令被告一定期限内履行法定职责，而且明确指定法定职责的内容，被告没有实体内容上的裁量空间 [ 15 ]。在尹荷玲诉台州市国土资源局椒江分局土地行政批准案中 [ 16 ]，一二审法院判决被告台州市国土资源局椒江分局于判决生效后三十日内，对原告尹荷玲要求宅基地建房的申请予以审核同意。分析此案法院的判决思路，可以发现法院在如下情况下可以做出履行法定职责实体判决，一是原告具有要求行政机关为一定行为的请求权，而行政机关的行为侵害了原告的合法权益，且原告的请求在行政机关的法定职责内；二是事实明晰，法律规定明确；三行政行为是羁束行政行为或行政裁量收缩为零的裁量性行政行为。裁量收缩理论起源于德国，此理论在我国的行政审判中已有所运用，但是裁量性行政行为在何种情形下裁量权收缩为零并没有具体的标准，需要法官在具体的个案中判断。
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user: 5. 结语 一般而言，任何诉讼制度解决争议是其首要功能，但行政诉讼制度本身的构造限制了争议的实质性解决，在理论上不断完善与实践中不断探索的过程中，也应当清楚行政诉讼制度在解决纠纷方面的先天不足。章剑生提出，在行政诉讼多重立法目的的支配下，“解决行政争议”要有一个限度，要受到“保证人民法院公正、及时审理行政案件，保护公民、法人和其他组织的合法权益，监督行政机关依法行使职权”这三个立法目的的平衡与限制 [ 17 ]。
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user: 摘要 随着“互联网+”技术的发展，构建网络法治的时代已经到来。劳动仲裁作为我国劳动争议案件处理的主要手段，不可避免地要开始探索网络仲裁的建设。近日，浙江省上线了浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台，此平台是全国首例将劳动仲裁庭与互联网结合起来的仲裁平台，对劳动争议案件调处具有极其重要的意义。但是，刚搭建的网络平台在运行的过程中难以避免地会遇到一些问题，如庭审前管辖权归属问题，电子证据在举证质证过程中对证据“三性”认定问题，以及仲裁文书电子送达、衔接执行等问题。本文将以互联网法院为参考依据，探究该平台运行过程中可能出现的问题，并提出针对性的意见和措施，以便加以改进。
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user: 1. 劳动仲裁网络庭审制度的设立 (一) 劳动仲裁网络庭审制度的设立背景 我国宪法规定了中华人民共和国公民有劳动的权利和义务，认定劳动是一切有劳动能力的公民的光荣职责。国家提倡公民从事义务劳动。国家对就业前的公民进行必要的劳动就业训练。《劳动争议调解仲裁法》便以宪法及劳动相关法律为依据出台，通过对劳动人事争议预设劳动仲裁处理形式，专门负责劳动争议案件的处理。 截止至2019年，我国劳动力为89，640万人，就业总人口为77，471万人。 1 随着改革开放四十周年的到来，我国经济发展推动劳动及就业人口数急剧上涨。这种趋势促使劳动争议案件数量骤增，也使得劳动争议受案面和争议类型趋于多样化。依据最新公布的浙江省2019年度劳动争议案件分析，仲裁申请者99%为劳动者，其中农民工占70%，城市弱势职工占18%，高层次人才占9%，其他占3%。由此可以推断出劳动仲裁案件当事人文化水平普遍较低，且劳动者来源广、流动性较强，大多数处于较低教育水平和相对弱势的社会地位。浙江省2019年度受理劳动争议案件约6万件，其中杭州和宁波各占了约1.1万件，其中新业态劳资纠纷显著增加。随着新业态劳资纠纷增多，以线下调处劳动纠纷的传统劳动仲裁模式愈发受到空间和纠纷处置适用法律的限制，且在互联网法院日趋完善的体制构建情况之下，浙江省2017年在全国率先提出打造“互联网+调解仲裁”模式，实现仲裁办案数据集中，浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台也顺势而生。2018年浙江运行网络调解和立项开发网络仲裁平台，2019年9月正式运营，浙江省也成为全国首个实现劳动仲裁网络庭审的省份。 (二) 劳动仲裁制度对现有法律关系调整的突破和挑战 一调一裁两审模式是否构成对我国两审终审制度的突破，尚有争议。我国《劳动法》以法律的形式确定了目前“一调一裁两审”的劳动争议处理机制，这是我国非诉方式和诉讼方式相得益彰、互相补充的制度设计 [ 1 ]。仲裁作为劳动争议处理过程的必备程序，是指争议双方当事人自愿将争议交给第三方进行评价和裁断，通过平衡双方利益进而解决争议的一种手段。在此种制度设计中，仲裁作为诉讼的必经强制前置程序，做出的仲裁文书在诉讼过程中其裁判结果是否准确都不能作为法院的审理依据，法院无论是否认可，案件程序都需全部重新开始。这也就导致我国劳动争议处理机制出现了案件重叠审理、程序过程冗长、仲裁不具终局性效力、多方管理情形的出现，因此不得不审视“一调一裁两审”模式是否与我国传统的两审终审模式相冲突。虽然一开始对劳动争议案件的调解和仲裁定性为非诉制度，但目前仲裁越来越具有诉讼的性质，其作为仲裁的中立性、公信力越来越弱，一裁终局的案件所占比较低，仲裁案件起诉率节节攀升，也让我们不得不思考此种模式是否达到预期的目标和效果。 仲裁的准司法性如何得到司法制度保障，尚未可知。众所周知，我国的劳动人事争议仲裁具有特殊性。其特殊之处在于我国劳动仲裁机构兼具准司法性和行政性。我国劳动仲裁具有准司法性，是基于实质内涵符合司法基本特征的，但是与传统司法区别在于同一劳动人事争议纠纷案件审理的实体依据不同和仲裁程序缺乏强制推进措施 [ 2 ]。但与此同时，劳动仲裁还兼具行政性，主要是因为我国的劳动仲裁委员会是设置在劳动行政部门内部的，除了行使仲裁职能外，还行使一系列的行政职能，如劳动保障监察、信访处理、工伤认定等，受行政部门的高度控制，具有较强的行政属性。基于劳动仲裁的特殊性，致使劳动仲裁并不具备完全的司法独立性，司法效力受到质疑。在我国司法实务中，作为行政部门的劳动人事争议仲裁委员会面临着案多仲裁员少、仲裁庭少的现状。除此之外劳动仲裁网络庭审的仲裁员存在法律素养较低、准入门槛较低、网络庭审能力层次不齐等情形，因而如何通过劳动仲裁网络庭审实现“去行政化”的目标，是解决劳动仲裁网络庭审中准司法性与行政性之间矛盾的有效途径。 (三) 法律实用主义对劳动仲裁案件的影响 浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台作为人力资源社会保障平台，以为人民服务为出发点，化解社会矛盾为落脚点，一切工作都是司法为民的体现，充分展现以人民为中心的发展理念。本平台顺应“最多跑一次”改革的要求，提供全流程的线上调解仲裁功能，包括在线申请登记、调解处理、仲裁处理、网络调解、网络庭审等业务，线上线下互联互通，全方位满足群众的诉讼需要，让群众打官司最多跑一次，甚至一次不跑都成为可能。
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user: 2. 互联网法院对劳动仲裁网络庭审模式的启示和推进 (一) 互联网法院的运行现状及可借鉴经验 2017年8月18日，中央全面深化改革领导小组第三十六次会议关于《关于设立杭州互联网法院的方案》审议通过后，中国首家互联网法院在杭州市正式挂牌。随后北京、广州多地的互联网法院也正式挂牌成立。互联网法院的出现及数量的不断增加，体现了司法为民众提供更好地保障需紧跟时代发展的步伐。通过“中国裁判文书网”进行检索，以“杭州互联网法院”为关键词、“2019年1月1日至2020年1月1日”为时间段，共检索出3155篇裁判文书。由此可见杭州互联网法院一年结案量之大，依此也可推断出，互联网法院基本实现了“网上纠纷网上解决”的目标。杭州互联网法院之所以能够取得如此大的成果，除裁判人员的辛苦付出外，也源于其背后强硬的技术支持及规范的审判流程。杭州互联网法院在成立之后，就陆续出台了相应的规范章程 2 ，不仅在技术上为网络庭审提供了大力的支持，在具体的审理流程、管辖指引及电子证据等方面都做出了详细规定，为杭州互联网法院的顺利运行提供了强有力的保障。 基于互联网法院的成功经验，浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台在成立之初就依托强大的技术公司支撑，在平台运行手册的指引下，进行了仲裁员的统一培训，以期仲裁员能够尽快将平台有效运营起来。与此同时，针对案件分流审理流程、线上线下案件衔接等都做出了详细的规定，较好的引导了不同类型仲裁案件的有效处理。但是本跟互联网法院相比，差距还是较为明显。首先是没有成文的规范章程，只有平台运行手册；其次是适用面较为狭窄，平台运用率不高；最后是适用对象文化素养较低，普及成本较高。 (二) 互联网法院运行的问题所在 虽然互联网法院成功开辟了“互联网+司法”的模式，但是互联网法院在运作的过程中也出现了很多的问题。以杭州互联网法院为例，通过“中国裁判文书网”进行检索，以“杭州互联网法院”、“民事案由”为关键词，以“2019年1月1日至2020年1月1日”为时间段，截止到2020年2月8日时，共检索出3088篇裁判文书，以判决或者调解书方式作出实体处理的裁判文书共有1072篇，占裁判文书的34.7%；而以裁定方式作出程序性处理的则有1972篇，占裁判文书总数的63.9%。在上述裁定中，存在多个原告分别对同一个被告提起诉讼标的为同一种类的诉讼案件的情况，或同一原告对多个被告提起诉讼标的为同种类的诉讼案件，如蔡万师就侵害作品信息网络传播权分别向七家公司提起诉讼案件。 3 据此可知，互联网法院存在的问题主要表现为以下方面：第一，程序性处理以及撤诉案件数量占据绝对优势，未真正实现审判功能的专业化。第二，互联网法院适用民事诉讼法所规定的普通共同诉讼以及代表人诉讼制度具有消极性，体现了现代涉网民事纠纷诉讼与传统民事诉讼制度与程序规则之间的冲突与融合问题 [ 3 ]。第三，互联网法院的受案范围较单一，且案情较为简单，未能从本质上真正实现“网上纠纷网上解决”的目标。第四，涉网案件的跨地域性与现行立法规定的地域管辖制度相冲突，易造成“同案不同判”现象的出现，不利于裁判的统一。综上所述，互联网法院存在的问题，也是在推行劳动仲裁网络庭审中易出现的问题，需高度警惕并采取相应措施解决。 (三) 从互联网法院角度看劳动仲裁网络庭审模式的可行性 互联网法院可以说是时代的产物，也是社会进步的要求。劳动仲裁作为我国司法的重要部分，自然需紧跟时代步伐。劳动仲裁网络庭审是否适合当今社会，能否推行，成为值得我们思考的问题。虽然劳动仲裁网络庭审在运行过程中会遭遇困境，但总体来看具有可推行性，能够很好地推动我国劳动仲裁的发展，是劳动仲裁适用时代的一个重要标志。理由主要包括以下方面： 1) 互联网法院的良好运转，成功证明了现代互联网技术足以支撑劳动仲裁网络庭审的正常运行。 2) 互联网法院对涉网案件处理所做出的巨大贡献，是其他法院所不能媲美的。 3) 新业态劳资纠纷增多，涉网劳动纠纷案件呈现直线上升模式。新时代下的劳动纠纷呈现出的特点，迫切需求劳动仲裁网络庭审的出现。 4) 社会文明程度越来越高，互联网普及率较高，为劳动仲裁网络庭审提供了扎实的群众基础。 5) 除互联网法院外，智慧法院、移动微法院等的成功运行，也为劳动仲裁网络庭审的运行提供了诸多可借鉴经验。
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user: 4. 劳动仲裁网络庭审制度的未来展望 (一) 明确劳动仲裁网络庭审案件管辖权的归属 1) 完善相关规范，制定统一标准 法律之有漏洞，有为立法之际疏未规定，是为自始漏洞；有为其后因社会经济变迁而产生新的问题，立法之际未及预见而未设规定，是为嗣后漏洞 [ 6 ]。在许多国家和地区，劳动争议并不适用普通的民事争议处理程序，并不由普通的法院直接审理，而是在法院之外建立专门的劳动争议处理机制，建立这种制度的必要性主要源于劳动关系的特征、劳动纠纷的特点以及劳资双方地位的相对不平衡 [ 7 ]。基于我国劳动争议“一调一裁两审”的特点，我国的劳动争议案件在适用《中华人民共和国劳动争议调解仲裁法》的同时，也参照适用《中华人民共和国民事诉讼法》。虽然我国《民事诉讼法》对民事案件管辖权有明确规定，但基于劳动争议案件的特殊性，学界和实务界普遍将《劳动争议调解仲裁法》中关于案件管辖权归属的相关规定，视为对民诉法的细化，参照适用民诉法的有关规定，但仍以《劳动争议调解仲裁法》的相关规定为主。 随着新业态劳资纠纷的出现，出现合同履行地或用人单位所在地不唯一时，该如何处理。众所周知，我国劳动仲裁管辖权的归属具有法定性，当实际合同履行地与用人单位所在地不唯一时，实际劳动合同履行地所在仲裁院享有优先管辖权。但是当出现实际合同履行地不唯一时，特别是涉及到新业态用工时，该如何处理。此时，浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台可以参照杭州互联网法院出台相应的管辖指南，完善劳动仲裁网络庭审建设，配套相应的法律法规，统一管辖及仲裁标准，利用平台优势进行仲裁文书数据集成，便于仲裁员进行类案检索，努力做到同案同裁，切实保护好劳动者的利益。劳动仲裁是为了更好地保护弱者的利益不受伤害，因而当劳动合同履行地与用人单位所在地发生冲突时，若在用人单位所在地仲裁更有利于保护弱者，可以打破优先管辖原则，适用用人单位所在地管辖。 2) 明确受案范围，提高仲裁效率 虽然浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台已经上线近一年，但是该平台一直未就受案范围进行明确划分，致使实务中平台使用率并不高。因此，浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台应该就受理案件范围做出明确规定，线上线下仲裁庭做好明确分工，以便紧密配合，提高仲裁效率。浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台可在其平台出台规定明确受案范围，或在程序中限定受案范围。正如一裁终局案件的范围是否可以在本平台中适当扩大，是非常值得探讨的问题。 随着工资水平的提高，12个月的最低工资标准倍数已经不符合当今社会发展水平，因此可以考虑针对类型化案件进行一裁终局。就像我国《劳动争议调解仲裁法》规定的，工伤案件均为一裁终局案件，这就是典型的类型化案件突破现有规定的体现。以此类推，工资性案件其实也可以，特别是经过劳动监察部门确认过工资金额的工资类案件，实现一裁终局的可能性更大。但具体的标准尚需仲裁委结合实际情况进行统一衡量，以期达到同案同判的目标。除此之外，明确受案范围，扩大一裁终局案件受案范围，不仅可以在提高仲裁效率的基础上，进一步提高仲裁的公信力，而且也能真正做到为民而生，为民服务。 (二) 完善电子证据在劳动仲裁网络庭审中的认证规则 电子证据在司法过程中扮演着十分重要的角色，网络仲裁之所以不能直接走下去，主要原因就在于种种因素致使证据认定不如线下。因此解决电子证据在诉讼过程中的举证质证问题，达到证据的三性要求，是成功进行网上仲裁的必经之路。我国《最高人民法院关于互联网法院审理案件若干问题的规定》第九条至第十一条就互联网法院审理案件过程中电子证据如何举证质证做出了规定，浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台在建设过程中也可以参照该规定中有关电子证据举证质证的相应规定。如果网络庭审电子证据存疑时，可以进行线上线下切换，由线上电子证据切换到线下邮寄证据材料供仲裁员参考。 我国民诉法采取证据原件准则，但是电子证据往往都是通过扫描或者是转录等方式上传至网络平台，虽然本规定中认可通过扫描等方式上传的电子证据为原件，但是仲裁庭在审查证据真实性、合法性时，依旧陷入困境。此时就需要电子技术的支撑，来协助仲裁员审查证据的真实性及合法性。目前国内的普遍做法是通过电子签名、可信时间戳、哈希值校验、区块链等证据收集、固定和防篡改的技术手段或者通过电子取证存证平台认证。采用技术手段加持证据真实性的证明，效果是毋庸置疑的；但是技术手段的合法性问题，目前在国内立法中尚未十分认可，致使证据的合法性证明也陷入僵局。应该依托“互联网＋大数据”平台，尽快完善电子取证存证平台的建设，规范相关电子证据取证存证行为，完善相应电子证据规章的建设，早日为电子证据合法性构建法律基础。 (三) 重构劳动仲裁网络庭审案件的执行机制 1) 革新传统送达模式，重构文书送达机制 关于文书送达问题，首先需要征求当事人的意见，是否准许电子送达。如何判断被申请人同意进行送达是能否进行电子送达的一大难题。针对此问题，在本平台系统中应该在电子送达前要求被申请人履行同意手续和流程，以期保障当事人的真实意思表示。再者我国民诉法中规定电子送达不可送达判决书、裁定书及调解书，但互联网法院基于其审理模式的特殊性，可以电子送达诉讼过程中的所有文书。浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台的建设与互联网法院的建设有异曲同工之妙，可以参照互联网法院的送达方式，大胆突破传统民诉法送达顺序的限制，采取电子送达为主，邮寄送达为辅的送达方式 [ 8 ]。但是此种做法并没有达到预期高效便捷的目标，反而还会引申出一系列的法律问题。基于此，浙江劳动人事争议调解仲裁网络平台可以依托电子送达平台，在当事人有能力接收电子送达情况下，优先适用电子送达，电子送达条件不成熟时，才可适用邮寄送达。这样既可保证送达及时，又可提高效率，真正实现送达目标。 2) 完善调解、仲裁执行机制设置 在我国实践中，执行管辖采取“在哪仲裁在哪执行”原则。但是涉网劳动争议案件往往存在仲裁地与执行地分离情况，此时便不再适用上述原则。且线上仲裁转线下执行，必然会涉及到文书效力认可的问题。基于此种情况，法院可以搭建专门的网上执行平台，实现仲裁文书的有效转接；同时平台与有关部门及公司信息共通，通过在线方式行使执行权。若线上执行不通或遇大宗复杂执行案件时，应转线下执行，线下执行应注意程序衔接问题。此时可以通过省人社厅及省高院发布联合声明，共建网上执行平台，法院认可仲裁院移送执行案件，并做好线上线下程序衔接工作，真正实现解决“执行难”问题。
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user: 5. 结语 虽然浙江劳动人事争议调解仲裁平台的建设还存在很多问题，但值得肯定的是，浙江劳动人事争议调解仲裁平台是适应新时代的产物，成功将大数据与互联网有效结合起来，让相关部门更便捷高效直观地分析劳动争议案件的走向和趋势，为未来劳动争议案件改革，提供了可靠的数据支撑。从实用主义角度出发，此次劳动仲裁网络庭审的改革，也正适应了时代的要求，此次疫情的出现，足以体现互联网技术对现代社会的重要性，因而，劳动仲裁网络庭审的建立，是时代的需要，是人民的需要，是中国法治的需要。
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user: 摘要 近年来，随着健康医疗大数据平台的快速发展，越来越多的体检数据整合到大数据平台上。如何挖掘并利用健康医疗海量数据提高医疗服务质量，提升医患沟通水平是一个全新的挑战。文中应用机器学习算法对45，374个体检用户，共3，529，829条体检数据进行分析数据的探索性分析和特征工程。在个人信用风险评分模型的基础上，将预测模型由梯度集成决策树改进为LASSO回归模型，增加评分卡的可解释性，同时结合体检的应用场景和输入数据，建立体检评分模型。实验结果表明在体检大数据集上，健康指数分数基本上服从正态分布，符合线性回归模型的先验假设。该评分模型同时具有稳健性和区分度的特点，可综合各项体检指标，较为客观地描述用户身体健康状况水平，降低体检用户同医生的沟通成本，督促用户更加关注身体整体健康状况水平。
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user: 1. 引言 《“健康中国2030”规划纲要》中提出，健康中国建设需要从以“治已病”为中心向以“治未病”为中心转变 [ 1 ]，同时随着体检机构的信息化建设的推进，健康体检向健康管理过渡成为一种必然趋势。2016年，国务院印发《关于促进和规范健康医疗数据应用发展的指导意见》，文件指出健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源，其应用发展将带来健康医疗模式的深刻变化，有利于激发深化医药卫生体制改革的动力与活力，培育健康医疗大数据应用新业态 [ 2 ]。近几年，随着人工智能、云计算、大数据、物联网等相关技术的发展，已初步建立区域级的健康医疗大数据平台，积累了一定的数据量，形成一个巨大的数据“矿产”。体检中心作为较为成熟的医疗机构，一方面数据格式相对统一，另一方面数据量巨大，如能利用机器学习、人工智能等技术手段挖掘数据背后的知识具有较大科研价值和社会效益。目前因数据隐私等问题体检大数据尚未得到有效利用，体检中心的体检信息缺乏智能算法的分析，只是简单堆积罗列的健康档案文档 [ 3 ]，同时导致用户从体检到获得体检结果的时间周期很长。 通过文献检索发现关于“健康指数”相关研究目前还鲜有开展，本文创新性的提出一种基于体检大数据，并利用机器学习算法建立一个可以持续跟踪群体健康状况的量化指标——健康指数。该健康指数可以及时客观地反应用户的整体健康状况，以此描绘健康画像，结合历史数据预测健康走势。同时该模型通过用户各项体检指标的变量选择和参数估计，初步揭示群体身体状况与各种指标之间的相互联系，抓住影响健康的关键因素，为用户的健康管理提供参考，达到预防慢性非传染性疾病，提高人群生活质量，降低医疗支出的目的 [ 4 ]。
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user: 4. 结论 本文基于体检数据，在个人信用评分卡模型基础上提出了一种基于LASSO回归的健康指数模型。通过模型的对比，本文使用的LASSO模型的变量压缩效果可以很好地筛选自变量，兼具变量子集选择和岭回归的优点，因此可以兼顾解释性和预测准确率，在个人信用评分中已经得到广泛应用。在和随机森林 [ 17 ] 等更加复杂的机器学习模型的对比中，LASSO回归模型的预测精确率在体检大数据集上表现的更好，同时该模型可以更好地解释体检指标特征对健康评分的影响。实验结果表明该健康指数模型大体上呈现正态分布，符合线性回归模型的先验假设。通过该健康指数，体检用户可以从宏观整体上直观感知个人身体健康状况水平，为长期健康管理提供一个可以参考的量化指标，降低体检用户同医生的沟通成本，督促用户更加关注身体整体健康状况水平。 本文提出的健康评分指数建模中体现了区分度和稳健性，但是本文仍存在几方面问题：一是先验假设中的体检健康标准科学性问题，是否可以由疾病诊断分类中得到更加权威的体检健康标准来改进二值化设定；二是健康影响因子中各因子独立性问题，需要进一步分析加以筛选。如何更加深入地将数据科学和体检健康科学结合起来优化评分模型，是下一步研究的重点。
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user: 摘要 针对传统的社会化推荐准确率不高问题，在综合考虑社交网络子图拓扑、用户信任和用户评分相似性等社交网络用户相似度影响因素的基础上，提出了一种融合社交网络用户相似度的社会化推荐算法SRSUS。算法以传统矩阵分解为框架，首先使用图卷积神经网络对用户社交网络进行学习得到包含社交网络子图拓扑结构和连接关系的用户潜在特征，然后利用社交关系计算用户社会信任度，接着利用评分数据计算用户评分相似性，最后综合使用用户潜在特征、用户信任度和用户评分相似性计算社交网络用户相似度并将其融入用户评分矩阵分解中，以此预测用户对预测项目的评分值。Filmtrust、Ciao和Epinions等公开数据集上的实验结果表明：本文算法普遍优于其他的社会化推荐算法。
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user: 1. 引言 近年来，尽管推荐算法 [ 1 ] [ 2 ] 在很多方面都取得了成功，但冷启动和数据稀疏问题仍然是影响算法性能的重要因素。为了解决这些问题，许多学者开始研究社会化推荐方法 [ 3 ] [ 4 ]，根据用户间的社交关系构建社交网络，并结合用户兴趣偏好进行推荐。但传统的社会化推荐只考虑了社交朋友关系，停留在一种粗糙层次水平上。社交朋友关系通常不能表示用户兴趣相似性，需要对用户相似性进行深层次的分析。影响用户兴趣相似性因素有很多种，例如社交网络子图拓扑结构、用户交互信息和用户评分信息等。 为解决上述存在的问题，本文提出了一种融合社交网络用户相似度的社会化算法SRSUS (Social Recommendation with Social network User Similarity)，即融合用户的评分信息和用户间社交网络信息，对传统的矩阵分解技术进行优化。首先使用图卷积神经网络学习得到具有用户社交关系和兴趣特征的用户节点在低维向量空间的潜在特征，然后利用社会信任网络、用户评分矩阵和用户潜在特征来计算用户间相似度，最后将相似用户的信息融入矩阵分解模型中，以预测用户对项目的评分。在Epinions、Filmtrust和Ciao三个公开数据集上实验分析表明：本文算法的推荐性能要优于以往基于社交网络的推荐模型，有效缓解了数据稀疏性对推荐结果的影响。
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user: 2. 相关工作 随着社交网络的快速发展，基于社交网络的推荐算法已然成为了推荐领域中一个有前景的研究热点。基于矩阵分解的推荐算法因其不受数据稀疏的影响、灵活性高且推荐性能好等特点，成为许多研究者在其基础上融入社交信息的推荐模型的重要原因。Yang等人 [ 5 ] 提出了TrustMF模型，该算法同时考虑用户信任和被信任信息，从这两方面进行建模学习得到两个不同的特征向量。SoRec算法 [ 6 ] 提出了一种基于概率矩阵分解的因子分析方法，通过同时使用用户的社交网络信息和评分记录来解决数据稀疏和预测准确性差的问题。随后Ma等人又提出了RSTE算法 [ 7 ]，该算法假设用个人偏好和好友影响来共同决定目标用户的评分。SoReg算法 [ 8 ] 在SoRec算法的基础上进行改进提出了一种具有社交正则化的矩阵分解框架。Zhang等人 [ 9 ] 以社交网络为辅助信息，提出了一种基于社交推荐算法的矩阵分解算法，系统地说明了如何利用社交规则化设计矩阵分解目标函数。吴清春等人 [ 10 ] 构建了加权社会信任网络，使用用户评分信息和社会信任关系两部分信息来计算用户间相似度。 上述提到的基于社交网络的推荐模型已被证明能够有效的提升传统推荐模型的性能，但仍然存在着一些缺陷。近年来，深度学习技术在推荐系统中取得巨大成功 [ 11 ]。Kipf等人 [ 12 ] 提出的图卷积神经网络(Graph Convolutional Neural Networks， GCN)因其理论上的优雅性和相对较高的性能而备受关注。Van den Berg等人 [ 13 ] 提出了GraphSAGE模型，该模型通过学习节点邻居的特性来生成嵌入。Leskovec等人 [ 14 ] 将卷积神经网络应用到推荐系统中提出一种图卷积网络模型PinSage，该模型对商品节点生成包含图结构和节点特征信息的节点嵌入表示。He等人 [ 15 ] 提出了LightGCN模型，通过在用户–项目交互图上线性传播用户和项目嵌入来学习用户和项目嵌入，并将在所有层上学习到的嵌入的加权总和用作最终嵌入。上述研究表明图卷积神经网络能够很好的建模图的结构属性和节点的特征信息，然后融入推荐算法中以提升推荐效率。相比于传统的方法，图卷积神经网络之所以能够在推荐任务上引起研究人员的关注就是因为其能够更好的利用推荐系统中用户和商品的属性信息。
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user: 3. 社交网络用户相似度计算 3.1. 社交网络用户潜在特征计算 在现实中，每个用户不仅会受到自己朋友的影响，还会受到朋友的朋友的影响。因此，我们需要挖掘这种社交网络的隐性关系信息 [ 16 ]。图卷积神经网络是一种可以处理图数据的模型，例如社交网络、通信网络、知识图谱、蛋白分子网络等。在图卷积神经网络中，每个节点通过聚合邻居的信息来更新其自身的嵌入表示，同样地，邻居的信息又来自各自邻居的邻居。使用图卷积可以把节点在图中的高维信息降维到低维的向量表示，且保持在图中原有的结构。模型传播过程如图1所示。模型的输入包括：1) 用户节点的特征向量表示X，本文采用用户的历史行为信息作为用户的特征向量输入，可用一个 n × m 的矩阵表示，n为用户数、m为项目数，若用户u对项目i进行了评分则视为1，否则为0；2) 矩阵形式的社交网络图结构，一般用邻接矩阵A表示。输出是包含用户潜在特征和图结构信息的节点向量表示。 图1. 图卷积神经网络传播过程 隐藏层中每一层都会使用(1)式的传播规则将信息聚合起来，从而形成下一层的特征： H ( l + 1 ) = f ( H ( l ) ， A ) = σ ( D ˜ − 1 2 A ˜ D ˜ − 1 2 H ( l ) W ( l ) ) (1) 其中 σ ( • ) 是激活函数， A ˜ = A + I N 是具有自连接的邻接矩阵， I N 是单位矩阵。 D ˜ 是 A ˜ 的对角节点度矩阵， D ˜ − 1 2 A ˜ D ˜ − 1 2 是对 A ˜ 进行对称归一化，防止发生梯度消失或爆炸。 H ( l ) 是第l层的输出， H ( 0 ) = X 为用户特征矩阵。 W ( l ) 是第l层的权重矩阵，模型训练前随机初始化参数，随着训练不断更新。 经过(1)式训练得到一个 n × d 的用户特征矩阵，每一行向量代表的就是每一个用户，因此可以采用余弦相似性函数计算用户 U i 和 U j 的相似度，如(2)式所示： s i m s o c i a l ( U i ， U j ) = ∑ d = 1 d U i d × U j d ∑ d = 1 d ( U i d ) 2 ∑ d = 1 d ( U j d ) 2 (2) U i d 、 U j d 为用户 U i 、 U j 的第d维向量值。 3.2. 社交网络用户信任度计算 随着社交网络的不断发展，研究人员开始将用户间的社交关系融入到推荐算法中以提高推荐的准确率 [ 17 ]。在现有的一些社交网络数据集中，数据大部分都为二值型数据，即用户间若有社交关系则为1，否则为0。但是这种二值型数据无法充分描述用户间的信任程度，从而导致融入了社交关系的推荐算法准确度上升的空间有限。本文通过用户间的社交关系构建一个社交网络，然后使用用户–项目评分矩阵的信息来计算用户间的信任度。 在关系图 G = { U ， E ， W } 中，U为用户的集合，E为边的集合，W为边的权重。若用户u和用户v具有社交关系，则节点u与节点v间可以连成边 E u ， v 。同时，若用户u和用户v对同一个项目进行了评分，则其边 E u ， v 的权重 W u ， v 就增加1，遍历完其他所有的项目求出最后的边权重 W u ， v 。根据此网络图，直接信任度 T ( u ， v ) 可由公式(3)获得： T ( u ， v ) = W u ， v f ( U u ， U v ) (3) 其中 W u ， v 为用户u到用户v的边权重， f ( U u ， U v ) 为用户u和用户v共同评分项目的并集。例如用户A和用户B对同样的10个项目进行了评分且他们评分的项目并集数为100，那么用户A和用户B之间的直接信任度为 T ( u ， v ) = 10 / 100 = 0.1 。 假设用户u和用户v之间存在至少一条路径，那么路径的集合可以表示为 P a t h ( u ， v ) = { p 1 ( u ， v ) ， p 2 ( u ， v ) ， ⋯ ， p n ( u ， v ) } ，则每条路径为 p i ( u i ， v i ) = ( u i ， a i 1 ， a i 2 ， ⋯ ， v i ) 。每条路径信任值随路径长度d的增加而减少，且 d ∈ [ 1 ， 3 ] 。计算方式如公式(4)所示： T r u s t p i ( u i ， v i ) = ( T ( u i ， a i 1 ) + T ( a i 1 ， a i 2 ) + ⋯ + T ( a i j ， v i ) ) × e − ( d − 1 ) (4) 最终得到的用户u和用户v之间的信任度通过式(5)取平均值的方式计算得出： T r u s t ( u ， v ) = ∑ i ∈ n T r u s t p i ( u i ， v i ) n (5) 其中n表示用户u可以到达用户v的路径总数。 3.3. 用户评分相似度计算 用户的行为数据可以反映出用户的兴趣偏好，即从物品方面来对用户进行归类。基于用户的协同过滤算法正是利用了这一点。根据用户对物品的历史行为信息即评分数据来计算用户间相似度，然后将最相似用户的偏好物品作为推荐。用户对物品的行为数据可以有很多种类，本文使用最常见的评分信息作为用户向量化表示的依据。 假设推荐系统中包含m个用户 U = ( U 1 ， U 2 ， ⋯ ， U m ) 和n个物品 V = ( V 1 ， V 2 ， ⋯ ， V n ) ，那么用户对物品的评分信息可以表示为一个 m × n 的矩阵 R m × n ： R m × n = ( R 11 … R 1 n ⋮ ⋱ ⋮ R m 1 ⋯ R m n ) 那么我们可以将用户 U i 表示为一个n维的向量，其在每一维上的值为对应用户对物品的评分值： U i = ( R i 1 ， R i 2 ， ⋯ ， R i n ) 。我们采用余弦相似度公式得到用户评分相似度，公式如下式(6)： s i m s c o r e ( U i ， U j ) = ∑ k = 1 n R i k × R j k ∑ k = 1 n R i k 2 × ∑ k = 1 n R j k 2 (6) 该式的计算结果越大，说明用户 U i 和用户 U j 的相似度越大，当这个值为1时，我们认为这两个用户是相同的；当这个值为0时，代表这两个用户完全不同。特别地，当用户u未对物品i进行评分时，认为其 R u i 的值为0。
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user: 4. 社会化推荐算法SRSUS 4.1. 算法原理 在现实生活中，总会存在相似的人或物，即“物以类聚，人以群分”。由于一些传统的社交推荐模型只对用户的直接邻居计算相似度来改进评分预测，且忽略了用户间存在的信任关系，因此考虑利用用户间的社交关系、信任关系和评分相似性即用户的兴趣偏好来计算用户间的相似度并融入矩阵分解方法中，提出了一个全新的推荐模型，其最小化目标函数为： L = 1 2 ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n I i j ( R i j − U i V j T ) 2 + λ 1 2 ‖ U ‖ F 2 + λ 2 2 ‖ V ‖ F 2 λ 3 2 ∑ i = 1 m ∑ U j ∈ F ( i ) s i m ( U i ， U j ) ‖ U i − U j ‖ 2 (7) 上述目标函数的第一项是矩阵分解模型，其中 I i j 表示用户i对项目j是否有评分，若有评分则为1， R i j 为真实评分， U i V j T 为预测评分；第二和第三项是用户和项目特征向量的正则化项以防止过拟合的产生；第四项表示相似用户之间的特征也应该相似，即使得相似度大的用户之间的特征向量相似性尽可能大。其中 F ( i ) 表示用户 U i 相似的k个近邻用户集合，用户间的相似度 s i m ( U i ， U j ) 定义如下(8)式所示： s i m ( U i ， U j ) = α s i m s o c i a l ( U i ， U j ) + β T r u s t ( U i ， U j ) + γ s i m s c o r e ( U i ， U j ) (8) 其中融合因子 α ， β ， γ ∈ [ 0 ， 1 ] 为控制用户相似度的权重参数，且 α + β + γ = 1 。 本文通过梯度下降法最小化目标函数(7)式可以计算出用户和项目的特征矩阵，令 Z i = s i m ( U i ， U j ) ‖ U i − U j ‖ ， U i 和 V j 的求解如下式(9) (10)： ∂ L ∂ U i = ∑ i = 1 m I i j ( R i j − U i V j T ) V j + λ 1 U i + λ 3 ∑ i = 1 m Z i × Z ′ i (9) ∂ L ∂ V j = ∑ j = 1 n I i j ( R i j − U i V j T ) U i + λ 2 V j (10) 4.2. 算法步骤
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user: 5. 实验结果与分析 5.1. 数据集 本文主要使用FilmTrust、Ciao和Epinions三个数据集进行实验，它们都包含有用户评分和用户社交关系信息。FilmTrust是一个电影资源网站，用户可以对各类电影进行评分，也可以和其他用户构建信任关系；Ciao和Epinions都是关于用户对物品进行打分和评论的网站，同时还可以添加对其他用户的信任。数据集的基本信息如下表1所示。 Table 1 Dataset information statistic 数据集 用户数 项目数 评分数 评分稀疏度 社交关系数 社交关系稀疏度 FilmTrust 1508 2071 40163 1.1415% 1853 0.4391% Ciao 7317 104，975 283，319 0.0368% 111，781 0.2087% Epinions 4929 139，738 664，824 0.0169% 487，181 0.1096% 表1. 数据集信息统计 5.2. 评价指标 为了验证推荐算法的性能，本文采用两种常用的评价指标：平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RSME)，其公式如(9) (10)所示。 MAE = ∑ ( i ， j ) ∈ N | R i j − r i j | | N | (11) RMSE = ∑ ( i ， j ) ∈ N | R i j − r i j | | N | (12) 其中，N表示待测评分集合， R i j 表示用户 U i 对项目 V j 的真实评分， r i j 表示预测的评分。它们的值越小，推荐的精度越高。 5.3. 实验结果与分析 在本文提出的模型中，参数 α ， β ， γ 会对推荐结果产生不同的影响。 α 用来控制社交网络相似度的比重； β 用来控制社交信任度的比重； γ 用来控制用户评分相似度的比重。因此，我们研究这些参数对FilmTrust、Ciao、Epinions数据集上SRSUS模型性能的影响。 图2. 参数 α 对RMSE、MAE值的影响 图2显示了 α 对我们模型中RMSE和MAE的影响。图2中， α 为0时表示用户相似度仅考虑社交信任度和用户评分相似度， α 为1时表示用户相似度仅考虑社交网络相似度。由图2可见，当 α 为0.8时MAE和RMSE的值最小。经过后续实验得知，当 α = 0.8 ， β = 0.1 ， γ = 0.1 时模型效果最佳。因此本文提出的算法参数设置如下：用户特征向量维度设置为10维， α ， β ， γ 设置为0.8，0.1，0.1， λ 1 ， λ 2 ， λ 3 设置为0.01。 算法在融合用户社交网络中，用户相似近邻数目k也会对推荐性能产生不同程度的影响。因此本文还针对不同的个数k对SRSUS算法进行了实验。结果如图3所示。 图3. 不同近邻用户数目对RMSE、MAE值的影响 从上面的结果图中可以看出，不同的相似用户数目会对推荐效果产生不同的影响。当相似用户的数目为20时，算法在上述三个数据集中的MAE值和RMSE值均为最低。 最后，为了充分证明SRSUS算法的有效性，我们选取了推荐系统领域中经典的矩阵分解相关模型进行对比，如概率矩阵分解的社会化推荐算法SoRec [ 6 ]、社会信任集成推荐算法RSTE [ 7 ]、社会正则化推荐算法SoReg [ 8 ]、融合社交关系的矩阵分解推荐模型SoRegIM [ 10 ] 和融合用户潜在因子的社会化推荐模型SGCNMF [ 16 ]。 从表2中可以看出SRSUS算法在推荐效果上优于其他几种算法。这是因为SRSUS不仅考虑了用户的评分偏好，而且还考虑了融合用户间信任度和用户社交网络潜在特征。充分说明了使用用户评分、用户潜在特征、用户社会信任关系三部分信息计算用户间的相似度有利于提高评分预测的准确性。 Table 2 Performance comparison of different algorithm 数据集 评价指标 SoRec RSTE SoReg SGCNMF SoRegIM SRSUS FilmTrust MAE RMSE 0.6690 0.8610 0.6748 0.8430 0.6573 0.8593 0.6480 0.8377 0.6416 0.8259 0.6270 0.8209 Epinions MAE RMSE 0.9812 1.1473 0.9441 1.1877 0.9745 1.1360 0.8658 1.0792 0.9372 1.1303 0.8506 1.0653 Ciao MAE RMSE 0.7836 1.0155 0.8143 1.0526 0.7745 1.0193 0.7489 1.0034 0.7516 0.9849 0.7415 0.9802 表2. 不同算法的性能对比
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user: 6. 总结与展望 随着社交网络技术的快速发展，用户规模不断扩大，融合社交信息的推荐模型在推荐系统性能上有很大的提升。本文在现有社会化推荐系统的基础上，提出了一种融合用户潜在特征的社会化推荐算法。该算法在计算相似度时，不仅利用了用户对项目的评分偏好，还考虑了用户社交特征和社会信任关系。本文将这三者融入矩阵分解模型中，提升了模型的推荐性能。除了用户的潜在关系之外，项目的潜在关系也会对推荐系统的性能造成影响，因此该算法仍有提升的空间。未来会在本算法基础上研究如何利用知识图谱来约束项目潜在特征等多个方面加以改进。
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user: 摘要 新世纪以来核力发电得到越来越广泛的使用，核电站在运行过程中会产生和应用到大量氢气，一旦发生氢气火灾极易导致爆炸，将具有极大破坏性。本文通过对中广核防城港核电厂的CPR1000机型进行实地调研分析，运用事故树方法对核电站的危险源特性及危险度层级进行了系统研究。核电厂内部的危险源相对复杂，导致事故树顶上事件发生的最小割集达到945个，最小径集则有4个。进一步利用事故树–层次分析法分析，计算各危险因素权重，发现通风装置和氢气处理系统发生故障对于事故发生概率的影响最大(~10%)。本项工作可望为核电厂的氢气事故防治提供工程参考。
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user: 1. 引言 随着人类能源需求的提升和对环境问题越来越重视，近年来核力发电愈发重要。核电厂发电量庞大，技术成熟，可满足社会的电力需求。然而，核力发电伴随着一定的风险，2011年日本福岛核事故，堆芯熔化，锆包壳与高温水蒸气发生反应，产生大量的氢气，并引发爆炸，损坏安全壳并释放大量的放射性裂变产物，对环境造成了巨大的污染 [ 1 ]。因此，提高核力发电的安全性越来越迫切，在一系列安全问题中，氢气安全是非常重要的问题 [ 2 ]。核力发电过程中会产生大量的氢气，氢气会与水蒸气、空气混合，在一定温度和浓度(4%~75%)条件下会迅速发生湍流燃烧甚至爆炸 [ 3 ]。因此需要解决氢气安全问题，找到核电厂氢气燃烧爆炸的重要引发因素，并采取相应的对策，避免该类事故的再次发生。 本研究将采用事故树结合层次分析法对核电厂氢气火灾风险进行研究。该方法可以对事故进行定量分析，从中找出引发的原因或者危险因素，从而进行优化设计，达到功能和安全性的最大化 [ 4 ]。1992年，英国学者James等 [ 5 ] 考察了Sizewell核电站，对安全壳内氢气聚集直至爆炸失效过程进行了风险评估模型，并对比了结果，认为事故树方法更高效。2011年，张村峰等 [ 6 ] 最先引入该方法研究了复杂建筑火灾中各风险因素的影响，对火场中消防设施、火灾荷载等给出定量对比。近年来，由于福岛事故的影响，对核电厂氢气风险评估的研究不断涌现，然而多数学者 [ 7 ] [ 8 ] 侧重反应堆或安全壳内的失效过程，导致该方法很少被用到整体的核电厂氢气系统火灾风险分析中。本文将对中广核防城港核电厂某发电机型进行实地考察，兼顾所有氢气相关系统，运用“事故树–层次分析法”研究各因素对于氢气火灾事故的影响，并确定其权重，为以后核电厂氢气火灾安全防治工作提供科学参考。