80、公民身份、新技术与相关算法应用-优快云博客

公民身份、新技术与相关算法应用

1. 公民社会与世贸组织相关活动

1.1 发展中国家的不满与活动背景

许多发展中国家对现状存在真实不满。在乌拉圭回合后，它们承担了新的繁重义务，却在发达经济体市场准入方面收获甚微。与此同时，非政府组织（NGOs）在经历了长达18个月反对《多边投资协定》（MAI）的运动后已组织起来。而反对世界贸易组织（WTO）的运动范围更广，涉及更多国家、问题和组织类型。反对者在西雅图会议前一年多就开始筹备，选定西雅图作为会议地点后，筹备工作进入高潮。

1.2 与反MAI运动的差异

与反MAI运动的一个主要区别是，此次运动将会议地点本身作为公开反对的场所。抗议和直接行动旨在扰乱会议，阻止新一轮谈判的启动。

1.3 互联网在运动中的作用

互联网在这场运动中发挥了组织、教育和动员三个方面的作用：
- 组织：互联网在协调数千个团体和个人的活动方面发挥了不可估量的作用。
- 教育：详细的分析和研究在全球范围内传播，提高了公众对相关问题的认识。
- 动员：许多北美组织利用其网站鼓励和呼吁公民前往西雅图。

1.4 网站分析

作者使用40个搜索引擎，确定了4089个与西雅图回合WTO相关的网站，从中选取513个进行研究和分类。以下是按组织类型划分的网站数量和占比情况：
| 组织类型 | 网站数量 | 占比 |
| — | — | — |
| 公共宣传组织 | 94 | 18.3% |
| 媒体组织 | 88 | 17.2% |
| 其他（包括无政府主义和女权组织） | 75 | 14.6% |
| 政府机构（各级） | 52 | 10.1% |
| 环境与保护组织（包括动物福利组织） | 44 | 8.6% |
| 商业组织 | 41 | 7.8% |
| 工会 | 33 | 6.4% |
| 发展组织 | 32 | 6.2% |
| 政党 | 20 | 3.9% |
| 农业组织 | 18 | 3.5% |
| 国际组织（如WTO、OECD） | 16 | 3.1% |
| 总计 | 513 | 100% |

同时，出现频率最高的前10个组织如下：
| 组织名称 | 出现频率 | 排名 |
| — | — | — |
| 世界贸易组织 | 2129 | 1 |
| 《西雅图邮报》 | 732 | 2 |
| 经济合作与发展组织 | 322 | 3 |
| OneWorld Online | 348 | 4 |
| 华盛顿国际贸易委员会（wtoseattle.org的主办组织） | 127 | 5 |
| 《金融时报》 | 125 | 6 |
| 《西雅图时报》 | 123 | 7 |
| 发展研究所在 | 122 | 8 |
| 第三世界网络 | 116 | 9 |
| 全球通信研究所 | 111 | 10 |

从网站来源分布来看，几乎涵盖了世界各个地区，但北美仍占主导，美国的网站居多。大多数网站包含与WTO和西雅图主办组织的链接，这些是获取部长级会议信息、NGO注册、日程安排、住宿和城市信息的关键场所。

这场运动提高了公众对WTO的认识，但西雅图会议的失败不能完全归功于公民社会运动。成员国在农业等关键问题上的分歧，以及许多发展中国家对乌拉圭回合实施的不满，也是重要因素。

1.5 未来趋势与互联网的影响

利用互联网动员反对MAI和新一轮贸易谈判表明，全球公民社会的发展有可能在全球和国内层面增强公民身份。互联网的使用使参与公共讨论的机会更加平等，公民社会组织擅长横向沟通，削弱了传统经济、广播媒体和政治层级对信息的垄断。快速传播信息的能力使闭门、秘密的贸易谈判变得困难。

1.6 互联网的局限性

虽然互联网在许多方面增强了公民身份的潜力，但也存在局限性。存在数字鸿沟，并非所有信息都是准确、及时的，且信息过多难以分析和回应。此外，网络交流往往情绪化且偏离主题。因此，互联网并非解决全球时代公民身份问题的万能药，但有潜力提升和丰富公民身份。

2. 蚁群优化算法与Ant - Miner算法

2.1 蚁群优化算法（ACO）概述

蚁群优化算法是一种受自然蚂蚁行为启发的计算智能范式。蚂蚁在寻找食物源和巢穴之间的最短路径时，通过释放信息素进行交流。信息素会在蚂蚁走过的路径上积累，路径上的信息素越多，对其他蚂蚁的吸引力就越大，形成正反馈循环。个体蚂蚁遵循简单规则，相互作用产生智能行为，解决复杂问题，体现了“整体大于部分之和”的涌现现象。

2.2 ACO算法的基本思想

ACO算法基于以下思想：
- 每只蚂蚁走过的路径对应一个候选解决方案。
- 蚂蚁走过路径时，释放的信息素量与该路径对应解决方案的质量成正比。
- 蚂蚁选择路径时，信息素量较多的路径被选中的概率更大。

最终，蚂蚁会收敛到一条较短的路径，有望得到目标问题的最优或近似最优解。

2.3 ACO算法的设计要素

设计ACO算法需要考虑以下方面：
- 合适的问题表示，使蚂蚁能基于信息素和启发式规则逐步构建或修改解决方案。
- 确保构建有效解决方案的方法。
- 衡量可添加到当前部分解决方案的项目质量的启发式函数（h）。
- 信息素更新规则，规定如何修改信息素轨迹（t）。
- 基于启发式函数（h）和信息素轨迹（t）的概率转移规则，用于迭代构建解决方案。

2.4 人工蚂蚁的特点

人工蚂蚁具有与真实蚂蚁相似的特点：
- 对信息素量较多的路径有概率偏好。
- 较短的路径信息素增长速度较快。
- 通过信息素进行间接通信。

2.5 使用ACO的动机

ACO具有以下特点，对计算问题解决很重要：
- 算法相对简单易懂和实现，同时能处理复杂问题。
- 可与其他技术和启发式方法协同结合。
- 符合计算去中心化的趋势。
- 高度自适应和鲁棒，能处理噪声数据。

在数据挖掘应用中，ACO还有两个特别有用的特点：
- 许多数据挖掘项目使用确定性决策树或规则归纳算法，容易陷入局部最优。ACO算法的随机成分有助于进行全局搜索，缓解过早收敛到局部最优的问题。
- 与传统规则归纳方法不同，ACO启发式是基于群体的，能同时搜索搜索空间的多个点，并利用蚂蚁之间的正反馈作为搜索机制。

2.6 Ant - Miner算法

Ant - Miner是一种用于数据挖掘中发现分类规则的ACO算法。在分类任务中，每个数据记录由目标属性和预测属性组成，目标是根据预测属性的值预测目标属性的值。

2.6.1 候选分类规则的表示

在Ant - Miner中，每只人工蚂蚁代表一个候选分类规则，形式为：IF THEN < class >。每个term是一个三元组，例如。class是规则预测的目标属性值。当前版本的Ant - Miner中，运算符总是“=”，只能处理分类（离散）属性，连续属性需要在预处理步骤中离散化。

2.6.2 Ant - Miner算法的描述

Ant - Miner算法的高级伪代码如下：

TrainingSet = {all training cases};
DiscoveredRuleList = [];    /* initialized with an empty list */
REPEAT
    Initialize all trails with the same amount of pheromone;
    REPEAT
        An ant incrementally constructs a classification rule;
        Prune the just - constructed rule;
        Update the pheromone of all trails;
    UNTIL (stopping criteria)
    Choose the best rule out of all rules constructed by all the ants;
    Add the chosen rule to DiscoveredRuleList;
    TrainingSet = TrainingSet – {cases correctly covered by the chosen rule};
UNTIL (stopping criteria)

算法步骤如下：
1. 初始化训练集为所有训练案例，已发现规则列表为空。
2. 进入外层循环，每次迭代发现一个分类规则：
- 初始化所有信息素轨迹，使所有项被蚂蚁选择的概率相同。
- 进入内层循环：
- 蚂蚁从空规则开始，逐步添加项构建分类规则。选择项的概率与启发式函数值（hij）和信息素量（tij(t)）的乘积成正比。
- 修剪刚构建的规则，去除不提高预测准确性的项，避免过拟合。
- 根据规则质量更新所有信息素轨迹。规则质量（Q）通过灵敏度（Sensitivity）和特异性（Specificity）的乘积计算：
- Sensitivity = TP / (TP + FN)
- Specificity = TN / (TN + FP)
- TP：规则覆盖且预测正确的案例数。
- FN：规则未覆盖但应预测正确的案例数。
- TN：规则未覆盖且预测错误的案例数。
- FP：规则覆盖但预测错误的案例数。
- 内层循环直到满足停止条件，如构建了最大数量的候选规则。
- 从所有蚂蚁构建的规则中选择最佳规则，添加到已发现规则列表。
- 从训练集中移除被所选规则正确覆盖的案例。
3. 外层循环直到满足停止条件。

综上所述，公民社会利用互联网在反对贸易协定的运动中发挥了重要作用，同时蚁群优化算法为数据挖掘中的分类规则发现提供了新的方法。这些技术和现象反映了新技术在不同领域的应用和影响，也展示了其在解决复杂问题方面的潜力和局限性。

3. Ant - Miner算法的详细分析与应用示例

3.1 构建分类规则的具体过程

在Ant - Miner算法中，蚂蚁构建分类规则的过程是核心环节。具体来说，蚂蚁从空规则开始，每次选择一个项添加到规则中。这个选择过程基于启发式函数值（hij）和信息素量（tij(t)）的乘积。启发式函数（hij）本质上是与项相关的信息增益，信息增益越高，该项对分类越重要，被选择的概率也就越大。信息素量（tij(t)）则反映了之前蚂蚁对该路径的选择偏好。

例如，假设有一个数据集包含性别（Sex）、年龄（Age）、收入（Income）等属性，目标是预测信用状况（Credit）。蚂蚁在构建规则时，会根据每个属性值组合的信息增益和信息素量来选择添加的项。如果“Sex = female”的信息增益较高，且之前蚂蚁在这条路径上留下的信息素量也较多，那么该项就更有可能被添加到规则中。

3.2 规则修剪的重要性

规则修剪是Ant - Miner算法中的关键步骤，它有助于避免过拟合问题。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳的情况。通过修剪规则，去除那些不提高预测准确性的项，可以使规则更加简洁和通用。

具体操作时，使用规则质量衡量指标来判断是否移除某个项。如果移除某个项后，规则的质量（Q）不降低，那么就可以将该项从规则中移除。例如，对于规则“IF THEN ”，如果移除“Age = 30”后，规则的质量没有下降，那么就可以将其修剪为“IF THEN ”。

3.3 信息素更新的机制

信息素更新是蚁群优化算法的重要机制，它体现了蚂蚁之间的协作和对优质路径的反馈。在Ant - Miner算法中，信息素的更新与规则的质量成正比。规则质量（Q）通过灵敏度（Sensitivity）和特异性（Specificity）的乘积计算。

灵敏度表示规则正确预测正例的能力，特异性表示规则正确预测反例的能力。例如，在一个信用预测问题中，灵敏度高意味着规则能够准确识别出信用良好的客户，特异性高意味着规则能够准确识别出信用不佳的客户。规则质量越高，蚂蚁在构建规则时经过的项的信息素量就会增加得越多，从而吸引更多的蚂蚁选择这些项。

3.4 Ant - Miner算法的应用示例

为了更好地理解Ant - Miner算法的应用，我们以一个简单的客户分类问题为例。假设我们有一个客户数据集，包含客户的性别、年龄、购买频率等属性，目标是将客户分为高价值客户和普通客户。

以下是使用Ant - Miner算法进行分类规则发现的具体步骤：
1. 数据预处理 ：将连续属性离散化，确保所有属性都是分类（离散）属性。例如，将年龄分为“青年”、“中年”、“老年”等区间。
2. 初始化参数 ：设置信息素初始值、启发式函数参数等。
3. 运行Ant - Miner算法 ：按照算法的伪代码进行迭代，直到满足停止条件。
4. 结果分析 ：从发现的规则列表中选择最佳规则，并评估其在测试数据集上的性能。

以下是一个简化的流程图，展示了Ant - Miner算法的执行过程：

graph TD;
    A[初始化训练集和规则列表] --> B[外层循环开始];
    B --> C[初始化信息素轨迹];
    C --> D[内层循环开始];
    D --> E[蚂蚁构建分类规则];
    E --> F[修剪规则];
    F --> G[更新信息素轨迹];
    G --> H{是否满足内层停止条件};
    H -- 否 --> E;
    H -- 是 --> I[选择最佳规则];
    I --> J[添加规则到规则列表];
    J --> K[从训练集移除正确覆盖的案例];
    K --> L{是否满足外层停止条件};
    L -- 否 --> C;
    L -- 是 --> M[结束算法];