高等数学证明不等式的几种方法

本以高等数学作为工具，寻找多种途径，从各个方面对不等式的证明，提供了几种有效的方法。 对当今数学教育中提供的沟通大学与中学的联系方面作了初步探索。     

一个旁心三角形面积不等式的修正

如右图,设△ABC是任一三角形,△DEF是△ABC的外角平分线所围成的三角形,则称△DEF是△ABC的旁心三角形.     

矩阵MK（A）及其性质

本文介绍了由一个n阶方阵A构造出一个C^kn阶矩阵Mk(A)的方法，给出了矩阵Mk(A)的一些重要性质，讨论了Mk(A)与A的关系。     

信息过滤在信息检索中的应用

介绍了信息过滤的类型、信息过滤所采用的两种评分方法，以及如何获得自动评分数据，以便更好地向用户推荐适合他们的文献。     

文献数据库检索方法综述

文献数据库检索系统不同，其检索方法各异。本文从多种检索系统中，归纳出五种普遍运用的检索方法，并予以阐述。     

一元一次不等式（组）的应用

我们运用一元一次不等式(组)的知识，可以解决许多简单实际问题．     

用“叠加”法解数学题

全日制普通高级中学教科书第二册第24页上,在证明不等式:a3 b3 c3≥3abc(a＞0,b＞0,c＞0)时,采用了下面方法:     

非相关文献知识发现的关键技术研究

本文在对非相关文献知识发现中的关键技术进行界定的基础上,对11个国外主要的非相关文献知识发现研究中所涉及的关键技术,即初始文本集的构建、信息抽取及中间关联词的确定与排序等进行了比较研究,认为B集合质量低是非相关文献知识发现目前存在的主要问题.针对该问题,作者提出以提高B集合的质量为主要目标,从B集合形成的前过程,即初始文本集的质量以及B集合本身的质量,即B词的排序两个方面的改进策略.前者包括初始文本集的合理结构及综合过滤机制,后者包括双向词频法、基于MeSH加权和基于文献内聚力加权.并对部分改进策略进行了试验.     

基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法

针对Item-based协同过滤算法中用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量的问题,提出一种基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并提出一种组合加权评分方法来对并集中的未评分项进行计算和填补,从而降低了数据稀疏性。实验结果表明该算法能有效提高推荐质量。