基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统研究

在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题.本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型.实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率.     

项目相似度与ALS结合的推荐算法研究

协同过滤算法是当今推荐系统普遍使用的一种推荐算法。面对单机模型已逐渐承受不了大数据给推荐系统带来的负荷问题,提出基于Spark平台的一种项目相似度与ALS相结合的协同过滤推荐算法。它基于Spark分布式并行计算框架,可提高预测计算效率,减少系统响应时间。同时使用“基于项目相似度的协同过滤”与“交替最小二乘的协同过滤（ALS）”相结合的一种混合推荐方法,可提高系统推荐精度。通过在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法在算法融合与推荐精度上有着很好的效果。     

基于改进协同过滤算法的个性化美食推荐APP开发

为了改善基于个人喜好或营养成分等单一特征的传统协同过滤算法推荐效果不好、缺乏实时性及使用不方便等问题,将中医体质、地方口味、营养成分等多种特征相结合,利用基于Spark Streaming的协同过滤算法,设计一款基于 Android 平台的智能饮食推荐APP。实验结果表明,改进协同过滤算法能够大幅改善推荐效果,该APP不仅可为用户推荐符合身体健康需要,且合乎口味的饮食,而且能够较好地满足用户对实时性与便捷性的要求。     

一种双向聚类协同过滤推荐算法研究

针对传统协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性及计算复杂性等问题,提出一种双向聚类协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终推荐列表。在 MovieLens 公开数据集上进行实验,结果表明,该算法（DCF）相比传统协同过滤推荐算法（TCF）、基于用户聚类的协同过滤推荐算法（UCF）以及基于项目聚类的协同过滤推荐算法（ICF）,在平均绝对误差上分别降低了 16%、8.1%、7.5%,有效提高了推荐精度。     

面向用户个性需求的教育资源混合式推荐模型

以用户个性需求为导向构建Web环境下智能学习系统是现代远程教育与智慧教育领域研究的热点,也是E-learn?ing的未来发展趋势。推荐技术是智能学习系统的“智慧”所在,其根据学习者差异性特征属性“分析—判断—理解”个性化需求并以此精准推荐合适的学习资源。基于内容和协同过滤的混合式推荐可解决单类型推荐所引起的冷启动、非结构化内容推荐等诸多短板问题,进而有效提高推荐资源的效率与质量。该研究在分析领域相关研究现状的基础上,提出了Web环境下智能学习系统中基于内容和协同过滤的教育资源混合式推荐模型构建方案,着重对其架构设计、对象建模与推荐算法进行详细论述。     

基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究

e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术,介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现,并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-learning研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用,提高学习资源个性化推荐的精度和效率。     

基于用户的协同过滤推荐算法MapReduce并行化实现

基于用户的协同过滤推荐算法是应用范围广且应用效果较好的推荐算法之一。传统单机模式下运行的基于用户的协同过滤推荐算法在面对海量数据时存在严重的性能瓶颈问题,很难满足实际计算需求,而基于MapReduce的并行计算框架为解决该问题提供了新思路。MapReduce是Hadoop开源框架的核心计算编程模型, MapReduce的设计目标是方便编程人员在不熟悉分布式并行编程的情况下,可将自己的程序运行在分布式系统上。根据基于用户的协同过滤推荐算法特点,提出MapReduce并行化实现方法。实验结果表明,在MapReduce并行计算框架下实现的基于用户的协同过滤推荐算法在算法性能及稳定性方面都取得了理想效果。     

基于Hadoop的Web用户识别与新闻智能推荐算法研究

为了解决大数据时代用户阅读时遇到的“信息过载”与“信息迷失”问题,提出了基于Hadoop平台的用户准确识别与新闻推荐算法。首先基于MAC地址识别用户,通过对用户浏览轨迹的离线和在线挖掘,建立用户兴趣模型。然后对新闻关键词进行聚类,结合协同过滤和启发式方法,基于关键词对用户进行新闻的智能推荐。实验结果表明,基于MAC地址的算法比基于IP地址的算法用户识别率提高了30%。     

基于用户属性偏好与时间因子的服装推荐研究

针对服装推荐方法推荐精度不高、覆盖率低,不能充分挖掘用户潜在兴趣的问题,提出一种基于用户图像内容属性偏好与时间因子的服装推荐（UIACF）算法。通过构建深度卷积神经网络,提取服装图像中的服装属性,并据此形成用户属性向量,将基于用户属性偏好的相似度与基于时间因子的用户兴趣偏好相似度融合,构建用户偏好模型。将其与基于用户的协同过滤（UCF）算法、基于项目的协同过滤（ICF）算法及基于项目偏好的协同过滤（UCSVD）算法进行比较,结果显示,UIACF 算法准确率提高 14%。该算法为基于用户的服装协同过滤个性化推荐提供了一种新思路,用户潜在兴趣挖掘效率更高。     

基于融合标签与蚁群的协同过滤微博推荐算法

针对协同过滤算法中存在数据稀疏的问题,提出一种基于融合用户标签和蚁群的协同过滤微博推荐算法。将表示用户兴趣的标签引入推荐模型中,利用标签和用户以及标签和微博的关联度,建立用户对微博的兴趣度模型。另外结合蚁群聚类和协同过滤为目标用户进行用户聚类,计算出对目标用户的待推荐微博集。最后利用用户对微博的兴趣度模型从待推荐微博集中选出Top-N为目标用户进行推荐。实验引入标签和蚁群算法的有效性,将测试结果与传统协同过滤推荐算法和纯基于标签的微博推荐算法进行比较,该算法不仅改善了协同过滤算法中数据稀疏和冷启动的问题,而且推荐准确度有明显提高。     

影响工程硕士培养质量的因素及其对策研究

从工程硕士招生、培养、学位授予等各个环节来分析影响工程硕士培养质量的主要因素,以此探讨保障和提高工程硕士培养质量的对策与思路,提出了把好生源质量关、规范培养过程、加强师资队伍建设、保证学位论文质量、完善管理运行机制的具体对策。     

试论大学生的挫折教育

挫折教育是心理素质教育的一项重要内容。大学生正处于青春中期,正是人生“暴风雨时期”,随着高校扩招,就业形势日趋严峻,从而使其在面对新的学习环境和新的人际关系时产生了诸多不适应,导致心理受挫,影响了正常的学习生活。因此,对大学生进行挫折教育应该以认知教育与耐挫力训练同步进行,避免不良应对,在了解其挫折心理形成原因的同时,利用心理防卫机制对学生进行心理调整和教育。     

对上机考试监考的思考

上机考试是一种新型的考试模式,监考工作尤为重要。本文分析上机考试中学生的常见作弊方法和监考人员应具有的防范措施,并对上机考试中常见的技术问题给出了解决的方法。     

Collation on Annotation on Saddharmapandarika of Dazhengzang Based on Edition of TiHu Temple

现存《妙法莲华经释文》有日本醍醐寺藏本和天理图书馆藏本两个本子,其中醍醐寺藏本被El本文物部门认定为“重要文化财”。《大正新修大藏经》第五十六册《妙法莲华经释文》的录文依据的正是“国宝醍醐寺藏古写本”,但该录文讹误甚多,对研究者多有不利。录文讹误的原因主要有不识俗字、形近而讹等方面,我们拟校正《大正藏》的部分录文,以期对阅读《妙法莲花经》及研究《法华释文》的学者有所裨益。     

重温青年鲁迅的《科学史教篇》

青年鲁迅发表于1907年的《科学史教篇》，距今虽百年之久，但鲁迅从西方科学发展的历程中吸取经验明鉴史教的深邃，透过眩目的物质成果以直探科学之本根的洞见，直击太实利太实用的国民心态的的笔触，寻求科学艺关文学协调发展以致人性之全的祈向，无不给今天的学人以多方面的启迪。     

基于字符纹理特性的车牌定位研究

提出一种基于车牌区域字符特性和边界检测的车牌区域分割算法。算法首先通过灰度拉伸函数控制所拍摄到的图片的整体灰度,然后使用Sobe1垂直算子增强字符的垂直笔画特性,通过阈值分割和水平差分运算去除大部分的背景区域内容,再通过分别向水平方向和垂直方向投影,依据车牌区域字符的统计特性对候选区域逐一排除,最终实现车牌定位。     

论知识产权的法律冲突

知识产权领域是存在法律冲突的，但这种法律冲突既不来源于国际条约对知识产权提供保护的国际性，也不来源于知识产权管辖权制度的新发展，它只源于一国对外国知识产权法域外效力的直接承认，而这种直接承认在目前看来是非常有限的。因此，知识产权领域内的法律冲突也只在有限的范围内存在。     

柴胡提取物防醉作用的研究

该文研究柴胡(Radix Bupleri)有效成份的提取及其防醉作用的机理.实验结果表明:柴胡提取物具有提高中枢神经兴奋性,可以诱导肝药酶活性,提高肝匀浆超氧化物歧化酶(SOD)活性,降低脂质过氧化物(LPO)含量等效果,因而具有防醉和保护肝脏的作用.     

历史题材影视信息对青少年的影响研究

采用问卷与访谈两种调查方式,实证研究历史题材影视信息对青少年的影响.使用SPSS10.0软件处理调查数据,并在此基础上分析了不同学校、年级、性别的青少年在历史兴趣、接触信息、信息影响、分辨信息能力、影视信息误导、应用信息现状方面的方差及历史兴趣、接触信息、信息影响、分辨信息能力、影视信息误导、应用信息现状之间的相互作用,最后探讨了青少年对历史题材影视信息的分辨能力、消除青少年受历史题材影视信息消极影响的方法及中学的历史教学中历史题材影视信息应用等多方面问题.     

论建构主义教材观

建构性学习需要学习素材、学习环境提供背景支持,建构主义理应取代工具主义、理性主义主导教科书编制的线索.鉴于建构主义侧重于认知理论研究,我们归纳总结散落于其教学观、知识观、学习观中教科书编制的相关主张,提出"建构主义教材观"并联系实践进行剖析阐发,以期实现教科书编制理念转变与课堂教学改革实践同步并行.