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1.
2.
群体凝聚力是使群体团结在一起的重要因素。它对于大学生的适应能力和心理健康水平的提高具有重要意义。通过对不同项目体育课对大学新生群体凝聚力的影响的研究,探讨大学体育课对促进大学新生群体凝聚力的作用,为提高大学新生的适应能力和心理健康水平提供参考。 相似文献
3.
基于模糊语义距离的多媒体信息检索方法研究 总被引:4,自引:1,他引:3
与传统的数据库精确查询不同 ,多媒体信息检索的查询条件是不完备的。本文叙述利用模糊语义距离来检索多媒体数据库中信息的原理、算法 ,并将模糊相似测试作为检索结果判断标准 ,最后通过一个示例来说明本方法的使用。 相似文献
4.
张凡涛 《哈尔滨体育学院学报》2008,26(3)
运用文献法、数理统计法、比较分析法对亚洲各个国家或地区在第26、27、28届夏季奥运会集体球类项目上的竞技实力进行了比较研究,研究结果:亚洲各个国家或地区可以分成两大集团,第一集团包括中国、韩国、日本,第二集团包括中国台北、巴基斯坦、印度、伊拉克,集团之间的实力差距悬殊;在男子项目上,韩国、日本的实力高于其它国家或地区,女子项目的实力强弱顺序依次是中国、韩国、日本与中国台北;在各个项目上,竞技实力的强弱呈现出完全不同的变化,各个国家或地区都具有相对优势项目,但都不具备集团优势。 相似文献
5.
通过观察中北大学2004级的学生公共体育课选项的全过程,发现学生在体育课选项过程中存在从众现象,文章对这一现象进行了调查研究。并提出建议:加强对开设的体育项目的介绍和宣传;加强学生的辨别能力;利用学生中的非正式群体核心人物的正面影响,从而促进大学生公共体育课教学。 相似文献
6.
[目的/意义]本文旨在对国外基于任务的信息交互(Task-Based Information Interaction, TBII)的研究成果进行系统的综述,并以此为基础构建TBII的集成化研究框架。本研究有利于为今后探索TBII的研究提供理论基础。[方法/过程]基于文献调研的方法,对国外基于任务的信息交互研究的现状与进展进行了归纳总结。[结果/结论]研究发现国外学者对于该主题的研究涉及TBII基本概念、TBII阶段的划分、TBII子活动的影响因素和TBII活动完成的影响因素四个主题。研究构建的TBII集成化研究框架将以上四个主题按照一定的逻辑关系进行整合。该框架的功能如下:第一,可以揭示TBII各活动阶段的交互关系;第二,可以识别出用户、任务、TBII活动阶段、信息系统及任务产出、效果、绩效之间的关系机理;第三,提出了TBII研究的四种基本研究路径。 相似文献
7.
基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
8.
句子相似度计算是自动问答系统的重要理论基础和关键实现技术.目前,用于中文自动问答系统的句子相似度计算方法很多,由于缺乏系统的分析,给研究人员带来了较大的不便.依据所利用的特征信息,可以将这些方法分为四类,即基于关键词信息、基于语义信息、基于句法结构信息以及基于多重信息.通过对各类方法实验结果的比较,指出各自的优势和不足.同时指出,基于多重信息的方法是当前的主流方法,实现不同特征信息的最佳权重分配是该类方法今后的研究重点.另外,还提出一个有关相似度概念认识上的看法,即对于中文自动问答系统,实质上依据的是句子的相关度,而不是句子的相似度.通过本文的研究,旨在为中文自动问答领域的句子相似度计算研究提供一定的参考. 相似文献
9.
Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势. 相似文献
10.
如何利用具有本体标注的结构化文档中的语义信息组织P2P网络,提供对基于语义的信息共享与查询的P2P网络支持,是当前P2P网络的研究热点之一.本文提出采用Peer所存储文档中的加权本体概念向量作为Peer的特征向量,通过相似度计算将Peer聚成Peer组,从而构造基于语义的半结构化P2P网络.用户的查询请求由各Peer组内的组服务器负责路由转发,组服务器计算查询请求与各路由表项之间的相似度,将查询向最有可能包含查询目标的Peer组转发.文中较全面地阐述了本体概念局部和全局权重的计算方法.由于P2P网络拓扑的建立过程和查询路由过程均基于语义信息,使得网络的各项性能与基于关键字处理的P2P网络相比,得到了较大的提高. 相似文献