2010上海教育年度新闻人物揭晓

近日,由本刊参与承办的＂2010上海教育年度新闻人物＂评选活动正式揭晓。在各教育单位、媒体及社会各界的积极推荐下,本届上海教育年度新闻人物评选共收到推荐材料72份,经评委会评议后推选出20名候选人。2010年12月24日开始接受社会公开投票,短短一周时间投票总数达到45万张。     

基于知识组织系统社会标注推荐研究

知识组织系统在文献信息组织中意义重大,将其应用于网络环境下,结合流行的社会化标注,是规范社会标注的有效途径。En Tag标注系统,将单一社会化标注系统和基于知识组织系统的标签推荐系统相结合,研究其对用户检索共享信息的影响,并参考知识组织系统中DDC等层级结构的映射关系为用户提供相关推荐。实验证明,基于知识组织系统的社会化标注可以完善用户标签推荐。     

基于中华经典的中小学推荐书目编制研究与实践

文章指出中华经典是培育学生社会主义核心价值观的重要源泉,应将中华经典纳入中小学推荐书目,以此推进中华经典阅读.作者对“广州市中小学校园经典阅读推荐书目”做了简要概括,并阐述了将中华经典编入中小学校园经典推荐书目的指导原则、方法及编制过程.     

构建网络文学出版评价体系及推荐系统浅析

2015年10月,国家新闻出版广电总局办公厅发布《关于开展2015年优秀网络文学原创作品推介活动的通知》,在全国范围内组织开展2015年优秀网络文学原创作品推介活动.这是加快落实《关于推动网络文学健康发展的指导意见》的一项重要举措.有鉴于此,本文阐述了网络文学出版评价的特性,提出了构建网络文学出版评价体系及优秀网络文学作品推荐系统的必要性和建议.     

全民阅读视域下书目推荐方法的创新

随着全民阅读活动深入普及,书目推荐日益被越来越多的读者所关注.本文在分析书目推荐的内涵基础上,详细地阐述了当前各类书目推荐方法的应用现状,指出图书馆书目智能推荐系统应是书目推荐方法应用创新的方向与亮点,继续推动全民阅读视域下书目推荐方法的革新.     

结合用户特征和兴趣变化的组推荐系统算法研究

组推荐系统能够为多个用户组成的群组提供推荐服务。提出了结合用户特征和用户兴趣变化的组推荐系统算法。根据用户特征使用聚类算法进行群组发现,提出了一种结合用户兴趣变化的协同过滤算法,并使用该算法对群组内的用户评分进行预测;采用评分融合方法以及痛苦避免均值融合策略将群组内各用户的偏好进行融合,得出群组预测评分,从而为群组推荐结果。实验结果表明,该算法能有效提高组推荐系统准确度。     

浙江出版联合集团重点新书推荐

《“十三五”大战略》出版社:浙江人民出版社定价:46.00元《“十三五”大战略》前瞻研究、科学谋划“十三五”时期我国经济社会发展,较全面、系统地分析当前及今后一个时期我国经济社会发展新的阶段性特征,特别是中国经济发展“新常态”特征。本书前瞻性地展望2030年中国发展的大趋势、大变迁,提出今后15年(2016-2030年)的远景奋斗目标。     

FP-Growth算法在网络教学平台个性化课程推荐中的应用研究

随着信息技术的发展和国家教育部对高职院校的不断重视,很多高校纷纷建立起自己的网络教学平台并且顺利运行。本文主要介绍了对网络教学平台多年累积的数据采用FP-Growth算法进行关联规则数据挖掘这一方法。这一方法能够发现隐含在平台背后的潜在规律,找出课程之间的关联性,为学生学习提供便利的同时,也能够为教师指导平台课程的设计与安排。     

差分隐私保护的学习资源学习热度推荐

如何降低学习隐私的泄露风险,是在线学习面临的一个亟待解决的问题。文章首先揭露了基于学习资源学习热度的推荐系统的形成与隐私泄露风险问题;针对此问题,文章基于差分隐私保护理论,提出了差分隐私保护的学习资源学习热度推荐方案,即对学习资源推荐值进行差分隐私保护处理后再发布结果;最后,文章通过问卷统计分析和实验对比分析,验证了差分隐私保护的学习资源学习热度推荐效果。差分隐私保护的学习资源学习热度推荐的运用,既能保护学习者的学习隐私,又能保留较高的数据可用性,有利于促进在线学习的安全、健康发展。