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根据毕肖普法和非线性规划原理，对工程实践中最为广泛应用的圆弧滑裂面法，提出了一个较为完整的优化数值模型，并运用障碍函数法求解了该优化数值模型。为避免陷入“局部优化点”，运用随机投点法建立了一种优化算法，取得了较满意的成果。 相似文献
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在大数据时代背景下,面对高校各信息化系统所积累的海量数据,如何避免数据孤岛,融合多源数据,充分发掘隐藏在数据背后的有价值信息是亟待解决的问题。针对此问题,本论文采用EDM(Educational Data Mining)方法对原始数据进行数据清洗、数据融合、数据挖掘。在数据挖掘阶段,提出一种改进型的FP-growth算法,实现对频繁模式的发现与约减,并通过挖掘出的频繁模式构建用户行为模型,最后利用用户行为模型进行决策支持和用户服务推荐。实际应用表明,本文所提数据处理方案可以实现高校内部多源海量数据的挖掘与知识发现,具有较高的实用价值。 相似文献
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网络环境下基于Web的个性化学习是现代远程教育与智慧教育领域研究的热点,也是数字化学习E-learning未来发展的趋势。Web个性化学习环境构建主旨是针对学习者特征差异性"分析"与"判断"其个性化需求,并以此精准推荐适当的学习资源,其实现的关键在于用户特征模型构建与分析、结构化领域知识构建以及知识个性化推荐与呈现。其中,用户静态特征与动态行为特征是个性化学习需求的逻辑起点,结构化领域知识模型是个性化推荐的数据源基础,知识个性化推荐与呈现是E-learning的宗旨。 相似文献
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[目的/意义] 从用户角度出发,研究基于用户自然标注的TF-IDF辅助标引算法。[方法/过程] 首先以核心期刊论文中作者标注的关键词和分类号为源数据,通过对关键词词频进行统计,使用TF-IDF算法构建用户标注词表、形成标引知识库,然后通过IK Analyzer分词软件对待标引的科技项目数据进行切词和停用词处理,进而使用TF-IDF算法和位置加权算法提取科技项目数据的特征词,最终实现对科技项目数据进行关键词和分类的同步标引。[结果/结论] 实验结果表明,机标关键词与人标关键词的相似比在60%以上的科技项目数据占总数的68.1%,机标分类号与人标分类号前三位一致的占总数的83.9%,结果表明基于用户自然标注数据并采用TF-IDF算法在关键词和分类标引方面是可行的。 相似文献
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[目的/意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。 相似文献
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