国家社会科学基金(ACA07004-08)
- 作品数：7 被引量：62H指数：3
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- 基于个性化情境和项目的协同推荐研究
- 为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算...
- 高旻吴中福
- 关键词：协同过滤情境个性化
- 文献传递
- 基于个性化情境和项目的协同推荐研究被引量：8
- 2009年
- 为提高基于项目的协同过滤推荐SlopeOne算法的预测结果,在算法的项目相异性计算和评分预测过程中引入个性化情境因素.首先对基于项目的协同推荐方法进行综述,然后针对不同情境下的评分记录进行项目间相异性计算,根据此结果计算检验集中的项目在不同情境下的预测评分,并以预测结果为依据为每个用户得到个性化情境,进而为用户对新的资源项目进行评分预测.最后在标准的Movielens数据集上进行实验,其中,U2的训练集和测试集用来训练个性化情境,其他数据集用来检验算法的预测结果.通过对改进的推荐算法与经典的基于项目的协同过滤算法SlopeOne进行比较,实验数据表明改进后算法的推荐结果有较大提高.
- 高旻吴中福
- 关键词：协同过滤情境个性化
- 基于语义的词语相似度算法研究
- 2012年
- 在《知网》的研究基础上提出了一种新的计算词语语义相似度的算法。在计算义原相似度时,深入研究了义原间的上下位关系和反义对义关系,考虑了义原间的共同节点数和语义距离,同时引用了《知网》最新发布的情感分析用词语集;此外,还分析了常见的弱义原和不带感情色彩的中性词,排除了它们对结果的干扰。实验结果表明,本算法使词语相似度计算结果更趋于合理,满意度更高。
- 刘燕美李华
- 关键词：知网语义相似度
- 利用网格技术促进高校教育资源的共享与共建研究
- 2009年
- 为从根本上解决教育资源的共享和共建问题,需要提出新的模式和技术手段来摆脱以往面临的种种困境。本文主要从技术角度分析了如何利用网格技术实现异构资源的集成和互操作,并着重探讨了将该技术应用到教育领域的方法和前景,以达到真正实现教育资源共享与共建的目的。
- 陈乙雄吴中福朱郑州
- 关键词：资源共享网格计算教育技术
- 一种基于Max-Flow的协同学习活动调度算法
- 2012年
- 远程教育中的在线学习过程并非简单的资源检索过程,而是由一系列学习活动组成的。现有的远程教育平台往往过于注重教学内容呈现的个性化,而忽视了对学习者活动的引导。从教育技术学的角度,不同学习目标和情景下的在线学习活动通常可以分为多种模式,针对其中的协同学习模式,提出了一种实现学习活动引导服务的方法。该方法将活动引导以调度生成的方式加以实现,提出了具体的调度模型和求解算法。该算法基于Max-Flow设计,具有较小的时间复杂度,能够有效地为学习活动引导服务提供支撑。
- 陈乙雄吴中福李华冯永
- 关键词：调度算法远程教育组合优化
- 我国科技人才评价的问题研究被引量：29
- 2011年
- 从人才评价主体的责任心缺失和大学人才评价的行政化、简单化,以及评价体系的"重"科学理论"轻"工程技术等三个角度分析我国科技人才评价的问题,并探讨其形成原因。针对我国科技人才评价的现状和发展趋势提出若干建议。
- 朱郑州苏渭珍王亚沙
- 关键词：责任心行政化产学研一体
- 面向文本知识管理的自适应中文分词算法被引量：1
- 2010年
- 针对传统字典匹配分词法在识别新词和特殊词处理方面的不足,结合2元统计模型提出了面向文本知识管理的自适应中文分词算法——SACWSA。SACWSA在预处理阶段结合应用有限状态机理论、基于连词的分隔方法和分治策略对输入文本进行子句划分,从而有效降低了分词算法的复杂度;在分词阶段应用2元统计模型,结合局部概率和全局概率,完成子句的切分,从而有效地提升了新词的识别率并消除了歧义;在后处理阶段,通过建立词性搭配规则来进一步消除2元分词结果的歧义。SACWSA主要的特色在于利用'分而治之'的思想来处理长句和长词,用局部概率与全局概率相结合来识别生词和消歧。通过在不同领域语料库的实验表明,SACWSA能准确、高效地自动适应不同行业领域的文本知识管理要求。
- 冯永贺迅唐黎陈显勇陈贞
- 关键词：知识管理文本处理自适应算法
- 基于自适应中文分词和近似SVM的文本分类算法被引量：24
- 2010年
- 中文分词的难点在于处理歧义和识别未登录词,传统字典的匹配算法很大程度上是依靠字典的代表性而无法有效地识别新词,特别是对于各种行业领域的知识管理。基于二元统计模型的分词算法能很好地适应不同的语料信息,且时间和精度都能满足文本知识管理的应用需要。近似支持向量机是将问题归结成仅含线性等式约束的二次规划问题,该算法的时间复杂度和空间复杂度比传统SVM算法的均有降低。在利用自适应分词算法进行分词的基础上,再利用近似支持向量机进行文本分类。实验表明,该方法能够自动适应行业领域的知识管理,且满足文本知识管理对训练时间敏感和需要处理大量文本的苛刻环境要求,从而具备较大的实用价值。
- 冯永李华钟将叶春晓
- 关键词：近似支持向量机文本分类知识管理
