连续属性离散化算法研究综述

在数据挖掘和机器学习研究中,许多算法以离散值为处理对象,常常需要对连续属性进行离散化。以有监督和无监督离散化为线索,对典型离散化算法的基本思想进行梳理总结,并从时间复杂度以及对后续分类的影响等角度进行对比。最后对连续属性离散化的一些主要研究方向进行展望。

基于改进的PSO算法的网络社区划分方法

网络社区划分是复杂网络研究领域的一个热点,现有的复杂网络社区划分方法时间复杂度比较高,准确性过于依赖先验知识,因此许多现有的社区划分方法不太适用于实际网络的社区结构分析。对PSO算法进行改进,改进后的PSO算法的参数设置更简单。基于改进后的PSO算法,提出一种复杂网络社区划分方法,该社区划分方法时间复杂度比较低,并且无需预先知道网络的社区数量、社区节点数。实验结果表明该方法具有良好的性能。

Clementine软件功能缺陷分析

Clementine是有效的数据挖掘工具之一,能快速建立模型应用于商业活动的辅助决策,目前已得到了广泛的应用.通过理论和实例数据分析,具体指出Clementine软件中离群点检测、特征选择、抽样等节点预测结果存在很大的缺陷,效果并不理想.

微博公共事件演化分析研究综述

微博公共事件的演化分析研究有助于预警公共事件的形成和社会管理,近年来已成为一个重要的研究方向和热点.微博公共事件演化分析包括公共事件自动发现、演化模型及语料库构建,通过梳理这3个方面的研究成果,对相关研究理论和方法的现状进行评析.最后,对微博公共事件语料库的构建、微博公共事件自动发现及演化分析的发展趋势进行展望,为进一步研究提供参考.

大学生创新实践平台建设初探

分析我国高校在开展大学生创新实践活动和学术科技创新工作的不足,探讨如何搭建大学生创新实践平台,从课堂教学为主、课外活动为辅、加强社会实践3个方面提出构建大学生创新实践平台的有效途径。

数据挖掘在高校图书馆服务中的应用研究

图书馆数据挖掘对于提升图书馆信息化水平及推动数字化时代高校的全面升级有至关重要的影响。通过对图书馆借阅信息进行简单的数据分析,应用关联规则及序列模式挖掘,得出优化图书馆人力资源配置的方法,给出了图书布局和新书购买的参考意见。

基于逻辑回归模型的银行存款营销业务研究

现如今,存款营销成为了银行吸收存款的主要经营模式,如何通过现有数据建立模型来判断客户是否订阅存款业务,从而帮助商业银行更好地分配人力资源,提高业务量,以满足现阶段营销活动对提高营销成功率的期望。利用数据挖掘方法通过多种模型选择,并建立逻辑回归模型,然后对模型进行成功率判断以及变量重要性分析,最终了解到影响营销成功与否的关键因素,综合模型分析的结果,给出营销方案建议,最后提出现有研究的不足和期望。

探讨基于MOOC平台的《数据结构》课程设计与实现

大型开放式课程MOOC的迅速兴起,对高等教育的影响逐步深入,并在全球范围内引起一场巨大的教育变革。结合MOOC的三大主流平台,探讨和分析MOOC课程的特点、优势和不足。结合计算机核心课程——《数据结构》的课程特点,提出基于MOOC平台的《数据结构》课程设计与实现方法,并对将来计算机相关课程的开设提出展望。

项目驱动式教学法在《网页设计与制作》中的探讨

项目驱动式教学法是以学生自主学习为主,教师指导为辅的一种有效的教学方法。它有助于调动学生的学习积极性、主动性和创造性,通过学生对项目的自主完成,教师的引导从而完成教学目的,提高教学质量。对《网页设计与制作》这门计算机基础课程如何应用项目驱动式教学进行探讨。

浅谈计算机基础课程设计与自学能力培养

随着科技的不断发展,计算机知识的耐用性越来越差,更新速度越来越快,这些都决定了自学的能力培养成为了学生熟练掌握计算机课程最重要的技巧。本文就计算机基础课程设计与自学能力培养两方面加以论述,分别介绍了教师应如何对计算机基础课程进行有效的教学设计以及学生应该从哪些方面去培养自己的自学能力。只有从教师和学生两方面着手才能达到最理想的效果。最终实现学生对计算机基础知识的熟练掌握和应用能力的不断提高。

教育生活化在计算机课程中的应用

在介绍教育生活化的理念及教育生活化的重要性基础上,针对计算机课程的特点,从教材编写、备课、课堂教学以及课外实践等各个环节讨论教育生活化的基本操作和实施办法。

探讨独立院校计算机选修课的资源优化配置

计算机选修课程是计算机教育的一个非常重要的分支,是跨学科、跨专业的桥梁。课程设置的目的是让学生真正学到知识,掌握技能。但在以往选修课的设置中并没有考虑周全,以至于没有起到桥梁的作用。因此,做好计算机选修课程的资源优化配置势在必行。

微博主题语料库的设计与实现

[目的/意义]研究微博语料库和数据处理相关技术,以实现对微博主题语料库的设计。[方法/过程]选取"大V"微博用户和草根微博用户各500个,采集每个用户发布的前300条信息作为研究对象,对微博数据进行预处理及信息过滤,构建由"大V"用户高频词、草根用户高频词、"大V"用户高频词排名、草根用户高频词排名4个部分组成的主题语料库。[结果/结论 ]该语料库具有查看、搜索、添加及高频词排名等功能,能够查询相应的"大V"用户和草根用户的微博主题高频词。

基于数据挖掘的学、教、管三位一体应用研究

信息化环境下教育数据挖掘逐渐成为高校各种管理信息系统的有力工具。对高校所拥有的大量数据,分别从"学生"、"教师"、"管理者"的角度分析哪些数据可以挖掘其隐藏的潜在价值。通过对挖掘数据的分析可以为学生的学习、教师的教学以及管理者的决策提供有意义的指导,进一步保障高校多元化人才培养的机制。

探究式教学有效性在《数据结构》中的应用研究

探究式教学作为培养学生科学素养和创新精神的有效模式之一,受到我国高等教育界的广泛重视,成为多年来授课教师普遍推崇的教学方法之一,并在很多学科开展多方面的实践探索。指出探究式教学的应用要从课程本身的特点出发,构建适合本学科长期发展的思路和方法。对《数据结构》课程进行探讨和对比论证分析。

一种基于增广网络的快速微博社区检测算法

微博是当前最流行的在线社交媒体之一,有效地检测出微博用户的社区结构,能够帮助人们理解微博社交网络的结构和用户的行为特征,从而为用户提供个性化的服务。然而,现有社区检测算法大多只考虑社交网络节点之间的直接链接关系,忽略节点自身的内容特征。针对此问题,提出一种基于增广网络的快速微博社区检测算法。该算法通过融合社交网络的链接信息以及用户在微博上所发布的博文内容信息构建增广网络,然后以模块度为目标函数快速挖掘增广网络中的主题社区。通过真实微博社交网络的实验表明,提出的算法能够高效地检测出社交网络的主题社区。

论高校教改中的生本理念

高校教改是个复杂的系统工程,教改应树立以生为本的理念,坚持从尊重学生开始,从认识学生、服务学生开始,进而改革课程、教材、教法,达到教改的最终目的,让学生自主学习和可持续发展。

计算机公共选修课分类教学研究

通过实例分析大学计算机公共选修课目前的通行模式,提出面向专业的分类教学。计算机基础按内容模块化,不同的专业对模块进行分类选修,后续选修课程建立面向专业的课程群,并建立起灵活的教学方式,考核方式,从而更好地让计算机公共课程为专业服务。

聚类算法在教学质量评估体系中的应用分析

教学质量评估在高校教学管理中起到非常重要的作用,如何将数据挖掘中的聚类算法应用其中,找到隐藏在大量数据中的有用信息至关重要。从聚类方法的介绍、基于学生评分数据的聚类分析应用及详细分析过程,最终得出聚类结果对于教学及管理的指导作用。

基于三位一体协同的虚拟机隔离保护方案

针对基于虚拟机(virtual machine, VM)保护框架的代码隔离技术中所存在的单一隔离环境安全问题,提出一种三位一体协同虚拟机保护方案。基于Mealy自动机对核心代码和关键数据进行混淆转换,采用虚拟机框架进行保护,将关键数据和核心代码迁移至第三方安全环境,最后结合篡改恢复和自毁技术构建本地软硬件和远程云端三位一体协同保护方案,构建了模拟系统,并基于测试保护程序验证了该保护方案的有效性和可行性。