英语教学中的情感教育探究

语言学习异同于其它学科的学习,语言本身就构建在沟通交流上,情感因素在语言教学中的作用因此变得愈加明显,本文遵循外语学习规律和学生身心发展规律,通过情感态度相关理论支持,探讨英语学习过程中情感体验的方法和途径,较为全面地阐述情感教育对英语学习过程的作用,以求帮助提升英语教学质量。     

信息超载综述

介绍信息超载的含义和历史,分析信息超载的成因,最后提出信息超载的解决方法。     

信息过滤问题的研究

随着WWW 的迅猛发展和广泛使用,“信息过载”的问题日趋严重, 信息过滤日益重要。本文论述了信息过滤的意义、信息过滤的理论背景、信息过滤系统的研究, 最后探讨了目前信息过滤存在的问题。     

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。     

Internet信息检索分析与研究

综述了目前Internet 网上信息检索的主要方法及存在的问题, 并对其检索技术进行了深入的分析与比较。介绍了机器学习、智能A gent、信息过滤等新技术在信息检索中的应用, 并采用神经网络Hopfield 模型及算法进行词汇扩充来提高用户的检索提问表达, 从而提高了网上信息检索的能力。     

基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性.     

网络论坛谣言对“把关人”理论的挑战

“把关人”理论认为,媒体在传送信息过程中,有重大的过滤功能,从政治、经济、文化、审美及自身利益价值等出发,对新闻信息进行层层把关、筛选与编码,从而决定最终面向受众的新闻信息内容,并通过发出的新闻信息影响受众。因此,在传统媒体运作过程中,“把关人”的作用极其重要,体现出权威性、规范性和专业性的特点。     

Web2．0环境下的信息过滤方式

本文首先介绍了信息过滤的概念及其类型,接着从信息订阅、信息推送、信息阅读几个方面分析了RSS中的信息过滤;从垃圾信息过滤、个人知识管理、个性化主题社区的形成、博客搜索引擎几个方面分析了Blog中的信息过滤;从信息组织体系、信息发布的质量控制、信息向知识的转换几个方面分析了Wiki中的信息过滤;从分众分类、个性化信息聚合、兴趣聚集和共享几个方面分析了社会书签中的信息过滤,最后总结了目前Web2.0环境下信息过滤方式的特点及存在的问题,并提出未来的信息过滤将最终实现语义级的智能信息过滤。     

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。