丁蕊
- 作品数：3 被引量：16H指数：3
- 供职机构：华南师范大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于分类算法的潜在好友推荐系统被引量：5
- 2017年
- 提出了一种基于分类算法的潜在好友推荐系统.该系统采用两步特征方法处理原始数据集,去除不相关特征项和冗余特征项,为分类器提供精简的特征集合;把学者潜在好友推荐问题转化为二分类问题,对比4个常用分类器在两步特征选择方法上的分类效果,找出了推荐效果最佳的分类器(决策树分类器),同时得到学术社交网络中区分度最大的6个用户特征信息.使用来自学术社交网络学者网(SCHOLAT)的社交网络信息作为实验原始数据集进行测试,实验结果显示:相比传统方法,基于分类的推荐方法在准确率和F_1值均有显著提升,体现了基于分类算法的潜在好友推荐系统的准确性和实用价值.
- 丁蕊汤庸曾伟铨常超
- 关键词：分类器社交网络RELIEF算法
- 基于学者社交模式的网络教学平台研究被引量：3
- 2015年
- 社交应用的广泛使用及大数据环境下知识的快速累积,使传统网络教学平台难以满足基于社交的知识分享和团队学习这一新学习模式的需求。网络教学平台与社交平台协同发展,成为网络教学平台发展的新趋势。文章以学者网课程平台为研究对象,深入解析该课程平台提供的功能及其独具特色的"学者社交"模式,并在此基础上尝试对网络教学平台社交化发展进行思考和展望。
- 李宇耀汤庸黄泳航丁蕊李春英
- 关键词：网络教学平台大数据社交网络
- 社交网络下学习推荐研究与实践被引量：8
- 2016年
- 学习推荐系统为学习者快速获取学习所需材料和资源提供支持,社交网络兴起使在线用户的互动和行为更丰富,对推动用户学习效率提高有积极作用。以建构主义学习理论为基础,考虑学习者基本属性、学习风格、所在学习环境等因素,利用本体论技术,结合过滤推荐算法,提出了社交网络环境下基于本体的学习推荐系统架构和功能;构建了学习者本体,加强其特征描述,并管理学习过程中产生的学习者本体流;以本体语义相似度计算方法为基础,提出相似学习者查找机制,实现学习资源推荐;依托学术社交网络Scholat,开发实现了基于本体的学习推荐系统,试运行显示该系统能够较有效推荐学习资源,引导学习进展,有利于学习者学习效率的提高。
- 吴正洋汤庸黄昌勤黄泳航丁蕊
- 关键词：建构主义
