融合用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐研究

[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。     

我国LED产业创新政策组合特征对创新绩效影响的研究

在构建政策目标、政策工具、政策力度三维分析框架的基础上,对LED产业政策文献进行量化分析,测算并描述了LED产业政策组合特征的演化过程。通过负二项回归探讨了2003－2017年期间LED产业政策组合特征对产业创新绩效的影响。结果表明：政策组合的综合性和一致性增长迅速,均衡性波动较大,增长趋势不明显;政策组合的特性对LED产业创新的影响存在差异,综合性和一致性对发明专利有显著的促进作用,而均衡性的促进作用并不显著并且对创新绩效的影响与前两者还存在方向性的差异。最后针对研究结果提出了政策建议。     

社会主义核心价值观在高中政治教学中的融入

在泛娱乐时代下,高中生的思想状态和价值观念都发生了一定的变化,政治教育能够让高中生形成正确的价值观与道德观。而将社会主义核心价值观与高中政治教学融合,能够让高中生在成长过程中保持正确的思想观念,而且高中生的综合素质也能够得到同步发展和提高。基于此,文章探讨社会主义核心价值观在高中政治教学中的合理应用策略,以期为相关人员提供参考。     

点面融通,教学古典名著单元

<正>我国有着五千年悠久灿烂的历史文化,其中明清时期的古典小说名著,在世界文学史上占有重要地位。教材作为母语学习、继承和发扬中华优秀传统文化的重要载体,以单元为板块编选了古典名著。笔者结合选择的内容以及教材的编排特点,从点到线,最后到面的单元教学结构,最大限度地开发古典名著单元的教学价值,提升学生的语文素养。笔者现以五年级下册第二单元为例,谈谈自己的教学策略。     

电网企业创新智库建设面临的形势及对策

文章主要探讨了电网企业创新智库建设面临的形势及对策。随着新型电力系统建设和电网企业高质量发展的推进,智库创新型建设需要深入研究并论证“两个标杆”建设的核心内容和典型特征,站在全局角度构建思维体系,从“立足局部看全局、立足能源看电网、立足现状看发展”的角度出发,深入剖析“两个标杆”建设的基本方式和系统定位,全面分析并解读现阶段公司智库创新型发展所面临的主要形势。     

塔里木河下游植被覆盖度图谱分析

基于GEE(google earth engine)平台结合像元二分模型估算了植被覆盖度,并以此构建了地学信息图谱体系。应用该体系对塔里木河下游进行植被覆盖度时空变化特征分析。得出以下结论：塔里木河下游植被覆盖结构以极低植被覆盖为主,占研究区总面积的80%以上;植被覆盖变化图谱中最明显的是极低植被覆盖与其他植被覆盖类型之间的转换,其次是低植被覆盖与其他植被覆盖类型之间的转换;植被覆盖涨落势图谱中涨势最大的分别是低植被覆盖和中植被覆盖,落势最大的是极低植被覆盖;植被覆盖变化模式图谱以稳定不变型为主,后期变化型占比大于前期变化型。整体来看,2000—2022年塔里木河下游生态环境逐渐改善,植被变化情况越来越好。     

教育惩戒权适用的双重边界探析

"中小学教育惩戒规则(试行)"的正式公布,为教育惩戒提供了专门的法律依据.但是,由于法律位阶较低且兜底条款较多,教育惩戒权在实施过程中仍然存在诸多困境.未成年人是教育惩戒权的主要适用对象,因此,可以从"未成年人保护法"的角度寻求解决出路.该法的最新修订进一步肯定了国家教育权和儿童利益最大原则,成为教育惩戒权的实施基底....     

英语语言中的性别歧视初探

英语语言中的性别歧视是一种客观存在的语言现象。研究这一现象的目的是通过分析其产生的原因．以引起人们对这一语言现象的关注,从而为更好地促进人与人之间尤其是男女间的交流和理解奠定理论基础。     

Fault diagnosis model based on fuzzy support vector machine combined with weighted fuzzy clustering

A fault diagnosis model is proposed based on fuzzy support vector machine (FSVM) combined with fuzzy clustering (FC).Considering the relationship between the sample point and non-self class,FC algorithm is applied to generate fuzzy memberships.In the algorithm,sample weights based on a distribution density function of data point and genetic algorithm (GA) are introduced to enhance the performance of FC.Then a multi-class FSVM with radial basis function kernel is established according to directed acyclic graph algorithm,the penalty factor and kernel parameter of which are optimized by GA.Finally,the model is executed for multi-class fault diagnosis of rolling element bearings.The results show that the presented model achieves high performances both in identifying fault types and fault degrees.The performance comparisons of the presented model with SVM and distance-based FSVM for noisy case demonstrate the capacity of dealing with noise and generalization.