基于Android的无忧出行应用软件设计与实现

移动互联网时代,用户可通过手机随时随地从互联网上获取信息。基于安卓手机系统和百度地图软件开发工具包,分析人们生活出行时的各种需求,充分运用九宫格手势密码、Java语言和SharePreference等基本技术,对无忧出行应用软件进行功能模块设计。该系统实现了二维码电子名片取代传统名片的发放,具备查询全国城市天气预报和公交车路线功能,能调用百度地图SDK获得周围商家数据信息。应用实验表明,该软件与同类APP相比,更加注重用户体验,使用方便,具有较强的通用性。     

个性化学习资源推荐中文本情感识别的作用及关键技术

基于数据智能分析的学习资源推送是精准支持个性化学习的教学服务方式之一。随着人工智能技术和学习分析技术的发展，通过对行为数据、测评数据和日志数据等的分析进行资源推送虽已有较成功应用，但未能实现学习者个人情感状态为引导的资源推送。为此，该研究针对个性化学习资源推荐中情感价值、情感控制理论和实践的缺失，以实现个性化学习多维度情感识别为目标，采用BERT模型和TextCNN构建个性化学习资源推荐文本情感识别模型，并提出了基于学习者作业、论坛内容等的文本情感识别模型实现过程。学习资源推荐文本情感识别模型和实现过程可为真实应用提供方法支持和技术路线指引。     

高校图书馆的主动推送服务

利用现代化的网络信息技术和手段实现个性化信息的主动推送服务已经成为图书馆数字化建设中的研究内容之一,也是图书馆进一步提高信息服务质量的努力方向。通过推送服务,可以把图书馆的信息主动推送给读者,把原来被动地等用户上门变为主动地向用户提供信息,提高了数字化服务的内容和层次,为读者提供了更好的、更快捷的服务。     

公交线路管理系统换乘算法设计

城市公交线路管理系统是城市道路交通的重要组成部分,主要涉及公交站点管理、线路管理、路线查询和信息发布等功能。公交车线路管理系统是典型的管理信息系统(MIS),其重点是设计有效的查询算法,帮助用户快速、方便地选择出行路线。讨论了一种基于集合理论的线路查询算法,并分析了它的特点。     

试论数据挖掘技术下推送式学习模型的构建

推送式学习模型构建的主要目的在于实现个性化学习.这种学习不是被动而是主动呈现的,尤其是在大数据时代背景下,利用数据挖掘技术,根据学习者的学习行为和信息素养、信息习惯,在海量的信息数据中将知识主动推送给学习者,提高学习效率和兴趣.其模型构建主要包括数据采集、数据关联和主动推送等三大模块:数据采集模块意在获取学习者学习特征;数据关联模块意在将采集到的数据作同类合并处理,得出数据间的联系,研判学习者学习特征;主动推送模块则根据知识库与学习特征的匹配度,将学习资源主动推送给学习者,最终实现个性化学习.     

基础教育Web资源的获取支持服务研究

本文在分析基础教育资源用户需求特征的基础上,探究基础教育Web资源的获取支持服务模式,从构建多种灵活的检索方式入手,构建具有教育特色的检索服务,解决用户获取基础教育资源准确度低的问题;并从用户检索行为出发,研究以用户兴趣为依据、主动推送为服务方式的个性化服务模式,提高用户获取信息的时效性。在以上研究基础上将专业化与个性化服务模式相结合,设计并实现了检索与推送结合的基础教育资源获取支持服务系统。     

基于Web2.0的外贸翻译数据库设计

Web2.0是在Web1.0基础上发展而来的具有重要意义的信息技术,它为网络数据库的建设提供了新的思路和强大的技术平台.基于Web2.0的数据库以服务用户为宗旨,支持用户参与建设,并可以实现数据推送.开发基于Web2.0的外贸翻译数据库有利于吸引各类翻译用户的参与并提高数据库的建设效率,是数据库开发的一种全新理念.     

基于全局相似度的在线资源个性化推荐算法研究

为了提高个性化推荐的准确度,提出一种基于全局相似度的在线资源个性化推荐算法.首先分别基于用户和在线资源对其各自相似性进行计算,运用K-means聚类方法根据对用户偏好和在线资源属性及评分的相似性计算结果对其进行划簇,实现用户与在线资源聚类划分,以此实现精准的个性化在线资源推送.实验结果显示,本文方法推荐的最小平均绝对误差为0.77,查准率随着数据覆盖率的增加可达到60％以上,推荐耗时基本稳定在20 s以内.在推荐准确度、查全率以及效率方面均有良好表现.     

基于 Comet 技术的机械设备故障预警图形系统研究与实现

为提高火电厂输煤设备检修的效率,解决相应软件系统的实时性和便利性问题,提出了以Comet技术为核心的基于Web的设备故障预警图形系统。系统采用Raphael来绘制矢量图形,结合基于DOM的脚本编程技术实现了图形系统与用户的友好交互;采用Ajax长轮询方式模拟实现数据信息的服务器端推送,Ajax引擎的异步通讯机制有效解决了页面动态更新问题。在提高信息实时性、降低服务器压力的同时,系统带来了良好的用户体验。     

高校图书馆个性化服务

本文从个性化信息服务的概念入手,探讨了高等学校图书馆实现个性化服务所面I临的问题.当前,图书馆要实现个性化信息服务,必须从改善用户关系、建立用户信息库、信息推送服务、建立馆员制度等几个方面做出切实的努力.     

基于人脸识别的校园人流量统计系统设计与实现

为充分发挥数据价值,进一步提高资源利用率,针对大学校园人员通行精准管理要求,整合学校现有与人脸识别相关的硬件设施和业务系统,通过二次开发设计并实现了一种基于人脸识别的校园人流量统计分析系统。系统基于学校企业微信设计开发,并通过调用人脸识别平台提供的授权API接口,实现人脸照片评分及人脸模型下发与删除策略控制;针对不同的人员统计分析需求,对人脸识别通行数据进行采集和分析,以图表形式进行数据BI展示,并通过企业微信将分析结果推送至用户,以满足人员统计分析的实时性、准确性需求,为校园疫情管控管理等提供数据参考。     

基于Hadoop协同过滤的电商数据推荐研究

随着电子商务的快速发展,数据推荐技术在电子商务系统中作用越来越重要。提出了一种新型的基于Hadoop协同过滤的电商数据推荐算法,并采用这个算法开发了商品数据处理系统。系统可根据用户的兴趣、对商品的偏爱程度以及对价格的接受范围,进行优化选择后推送用户感兴趣的商品。实验证明,该算法在Hadoop平台上能够有效提高商品数据推荐的准确率和计算效率,从而提高用户购买量。     

用JAVA实现图书馆新书通报的RSS推送

针对数字图书馆信息主动推送的不足之处,简单介绍了RSS2．0的规范和其适合于数字图书馆的方面,利用Java编程实现了从书目数据库中抽取最新上架的图书信息生成标准的XML文件,以便用户可以利用RSS阅读器订阅,让读者在第一时间获得最新图书信息。实现了图书馆主动推送服务,提高了图书馆的服务效率。以陆军指挥学院图书馆的新书通报为例,详细阐述了其实现过程。     

网络自主学习系统中个性化知识推送服务

本文分析了目前网络自主学习中存在的问题,提出了网络教育中主动知识服务的思想,分析了本体技术在用户个性化知识推送服务中的应用及网络学习系统中的本体。给出了系统中用户知识兴趣的需求模型和系统实现的模型框架。通过在网络学习系统中应用个性化知识推送服务,可以在很大程度上增加学习者网上学习的兴趣和积极性,对普及和推广网络教学模式有着重要的意义。     

基于深度表示模型的旅游路线推荐算法研究

针对现有旅游路线推荐算法在实际应用中景点标签缺失、依赖用户评分等缺陷,提出一种基于深度表示模型的旅游路线推荐算法。根据时空轨迹隐含的位置顺序和时间中的用户移动模式,建立深度表示模型对每个用户的时空间序列训练特征向量,并用Kmeans算法对训练结果进行聚类。为验证实验结果,将用户的移动模式应用到旅游路线推荐上,选择使用Gowalla上的签到数据集进行检测。实验结果表明,包含诸如“购物”,“夜生活”等标签的移动轨迹具备推荐价值。     

广告的未来：面部识别

一直以来,广告主都在为提升广告精准度头疼。GoogleAdwords利用关键字推送可获得更好的匹配度,社交网络通过追踪用户习惯、挖掘大数据进一步将精准度提升,随着LBS等概念的引入,未来的广告会更适合每一个用户。     

植物学野外实习虚拟教学系统开发

基于三维激光扫描技术,通过虚拟漫游开发植物学野外实习虚拟仿真教学系统。利用三维激光扫描获取实习路线,包括乔木、灌木和草本在内约150种植物的真实三维点云数据,在三维数据处理平台导入点云数据后,整合这些植物的位置坐标、测量数据和清晰形态特征图等内容,并配上语音讲解和文字介绍,最终实现虚拟漫游。完成了东北林业大学帽儿山国家森林公园老爷岭国家级生态定位站的一条长达1 km的实习路线的虚拟教学系统的开发,给用户真实的体验,实现虚拟教学。     

网络自主学习系统中个性化知识推送服务研究

本文分析了目前网络自主学习中存在的问题,提出了网络教育中主动知识服务的思想,分析了本体技术在用户个性化知识推送服务中的应用及网络学习系统中的本体.给出了系统中用户知识兴趣的需求模型和系统实现的模型框架.通过在网络学习系统中应用个性化知识推送服务,可以在很大程度上增加学习者网上学习的兴趣和积极性,对普及和推广网络教学模式有着重要的意义.     

基于移动通信定位数据的交通信息提取及分析方法研究

近年来,我国的城市化建设的进程与步伐逐渐加快,一味地通过传统的人工调查方法已经不能较好地获取数据信息,更无法很好地满足现代交通运行管理的需求.众所周知,迈入21世纪的我国在交通信息化建设方面越来越完善,更多的智能化信息采集手段能够为我国的交通管理与决策提供重要支持.现阶段,手机已经成为人们使用最广泛的一种移动通信工具,它可以利用现有的数据实现Cell-ID定位,从而有效记录了用户的连续出行轨迹,实现了对用户出行全过程的追踪.与其他普通的数据源比较而言,移动通信定位数据具有获取成本低、样本量大、覆盖面积较广以及数据实时性强等诸多优势.无可厚非,作为一种新型的数据获取方法,基于移动通信定位数据的分析应用能够提供大量的、丰富的数据支持,其应用前景被普遍看好.鉴于此,本文对移动通信的原理进行了介绍,分析了移动通信定位数据的特征,对交通信息的提取和分析方法进行了研究.     

基于朴素贝叶斯方法的个性化旅游路线推荐系统

旅游路线的选择与多种因素有关,如游客年龄、旅游季节、景点类型、游览时间等,如何较好地针对不同游客特点进行个性化旅游路线的设计与推荐,一直是旅游工作者的首要目标。把应用数据挖掘技术的朴素贝叶斯方法应用到个性化旅游路线推荐系统中,是一个新的尝试。通过对蜂窝网的旅游攻略进行文本处理,得到丰富的旅游路线训练数据,然后使用朴素贝叶斯方法为特定需求的用户提供个性化路线推荐。推荐结果通过召回率、准确率两个指标进行评价。结果显示,利用朴素贝叶斯方法可以为用户提供与之需求相符合的个性化旅游路线。