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基于网络的探究学习模式研究
被引量:
9
1
作者
吴汶娟
《中国成人教育》
北大核心
2010年第15期126-127,共2页
本文论述了网络探究学习模式的含义以及在高校教学中实施这一教学模式的可行性,运用教学设计的理论和方法设计出实施网络探究学习模式的各个基本环节,并指导整个教学过程。
关键词
网络探究学习:教学模式
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职称材料
石油钻井企业物资管理信息系统研究
被引量:
1
2
作者
吴汶娟
王亮
《河南石油》
CAS
2006年第4期103-104,共2页
针对石油钻井企业物资管理存在的问题,开发出一套物资管理信息系统。该系统由企业设备、材料、劳保数据库及物资管理信息查询监控系统组成。系统规范了钻井企业物资管理业务流程,实现了物资管理数据的采集、存储、计算、分析的自动化,...
针对石油钻井企业物资管理存在的问题,开发出一套物资管理信息系统。该系统由企业设备、材料、劳保数据库及物资管理信息查询监控系统组成。系统规范了钻井企业物资管理业务流程,实现了物资管理数据的采集、存储、计算、分析的自动化,保证了物流、资金流和数据流的畅通。
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关键词
物资管理
信息系统
钻井企业
数据库
研究
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职称材料
基于情感分析和情感遗忘的协同过滤推荐策略
被引量:
4
3
作者
卢竹兵
马小琴
+1 位作者
吴汶娟
李玉州
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第5期103-108,共6页
【目的】探索弥补现有协同过滤推荐系统中存在的诸如无法有效地识别用户兴趣的迁移、数据稀疏情况下推荐准确率低等缺陷的方法。【方法】通过对网络用户在线评论信息进行基于方面级的情感分析,利用改进的DP算法提取出评论信息中用户潜...
【目的】探索弥补现有协同过滤推荐系统中存在的诸如无法有效地识别用户兴趣的迁移、数据稀疏情况下推荐准确率低等缺陷的方法。【方法】通过对网络用户在线评论信息进行基于方面级的情感分析,利用改进的DP算法提取出评论信息中用户潜在的情感倾向,并对它进行有效地量化,有效地将用户的情感因素引入到用户兴趣建模过程中。同时,引入艾宾浩斯遗忘曲线理论,解决因时间变化而导致的用户兴趣迁移的问题。【结果】模拟实验在所选的两套数据集上进行,分别针对平均绝对误差(MAE)和覆盖率(Coverage)两个常用的性能评价标准,与选定的对比算法进行了对比实验。实验结果显示提出的引入情感分析和遗忘的协同过滤推荐算法能够有效地降低MAE,并能有效地提升Coverage。【结论】提出的算法有效地弥补了兴趣迁移对推荐准确率的影响,提高了系统对商品长尾的发掘能力。
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关键词
推荐系统
协同过滤
兴趣迁移
数据稀疏
遗忘曲线
情感分析
原文传递
题名
基于网络的探究学习模式研究
被引量:
9
1
作者
吴汶娟
机构
西南大学应用技术学院
出处
《中国成人教育》
北大核心
2010年第15期126-127,共2页
文摘
本文论述了网络探究学习模式的含义以及在高校教学中实施这一教学模式的可行性,运用教学设计的理论和方法设计出实施网络探究学习模式的各个基本环节,并指导整个教学过程。
关键词
网络探究学习:教学模式
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
石油钻井企业物资管理信息系统研究
被引量:
1
2
作者
吴汶娟
王亮
机构
西南大学高等职业技术学院
中国石油四川石油管理局川东钻探公司
出处
《河南石油》
CAS
2006年第4期103-104,共2页
文摘
针对石油钻井企业物资管理存在的问题,开发出一套物资管理信息系统。该系统由企业设备、材料、劳保数据库及物资管理信息查询监控系统组成。系统规范了钻井企业物资管理业务流程,实现了物资管理数据的采集、存储、计算、分析的自动化,保证了物流、资金流和数据流的畅通。
关键词
物资管理
信息系统
钻井企业
数据库
研究
分类号
TE-2 [石油与天然气工程]
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职称材料
题名
基于情感分析和情感遗忘的协同过滤推荐策略
被引量:
4
3
作者
卢竹兵
马小琴
吴汶娟
李玉州
机构
西南大学经济管理学院
池州学院大数据与人工智能学院
西南大学图书馆
西南大学计算机与信息科学学院
出处
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020年第5期103-108,共6页
基金
中央高校基本业务费项目基金(No.XDJK2017C087)
西南大学科研基金项目(No.SWU1908036)
+1 种基金
安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(No.gxyq2019110)
安徽省高校优秀青年骨干教师国内访问研修项目(No.gnfx2020113)。
文摘
【目的】探索弥补现有协同过滤推荐系统中存在的诸如无法有效地识别用户兴趣的迁移、数据稀疏情况下推荐准确率低等缺陷的方法。【方法】通过对网络用户在线评论信息进行基于方面级的情感分析,利用改进的DP算法提取出评论信息中用户潜在的情感倾向,并对它进行有效地量化,有效地将用户的情感因素引入到用户兴趣建模过程中。同时,引入艾宾浩斯遗忘曲线理论,解决因时间变化而导致的用户兴趣迁移的问题。【结果】模拟实验在所选的两套数据集上进行,分别针对平均绝对误差(MAE)和覆盖率(Coverage)两个常用的性能评价标准,与选定的对比算法进行了对比实验。实验结果显示提出的引入情感分析和遗忘的协同过滤推荐算法能够有效地降低MAE,并能有效地提升Coverage。【结论】提出的算法有效地弥补了兴趣迁移对推荐准确率的影响,提高了系统对商品长尾的发掘能力。
关键词
推荐系统
协同过滤
兴趣迁移
数据稀疏
遗忘曲线
情感分析
Keywords
recommender system
collaborative filtering
interest drift
data sparseness
forgetting curve
emotional analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于网络的探究学习模式研究
吴汶娟
《中国成人教育》
北大核心
2010
9
下载PDF
职称材料
2
石油钻井企业物资管理信息系统研究
吴汶娟
王亮
《河南石油》
CAS
2006
1
下载PDF
职称材料
3
基于情感分析和情感遗忘的协同过滤推荐策略
卢竹兵
马小琴
吴汶娟
李玉州
《重庆师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2020
4
原文传递
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参考文献
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