用户群组发现及兴趣用户推荐的改进的K-Means聚类算法

当前,电子商务网站、学习资源平台网站以及社交网站普遍都具备对评价事物的推荐功能,而不具备给用户发现和推荐感兴趣用户的功能。针对此问题,本文在K-means聚类算法的基础上加入包含抽样、降维、层次聚类等过程的预聚类阶段,设计出为用户推荐兴趣用户的FPSHK-means群组发现算法,并通过其与经典K-means聚类算法的对照实验,验证了FPSHK-means群组发现算法能比经典K-means算法发现更多的群组,且聚类结果更贴近数据对象的实际分布情况。

基于安全性的自主环境探索算法的改进方法

文章首先基于机器人自主环境探索问题分析对比了基于SLAM算法的自主探索方法、快速探索树算法、Frontier-Based边界探索算法等的优缺点,并深入分析了Frontier-Based边界探索算法在实际应用中遇到的两个问题,文章针对以上两个问题提出了基于膨胀障碍物的边界提取改进方法和基于膨胀边界线的边界点检测改进算法。最后使用机器人操作系统和Gazabo等工具实验证明了改进算法可有效提高机器人在自主探索过程中的安全性和探索效率。

基于OBE教育理念的Web开发技术课程资源库系统设计及应用

基于OBE教育理念,依据计算机相关专业的毕业要求和Web开发技术课程目标,设计课程资源库系统。为学生提供自主学习、扩展学习的在线学习平台,促进软件开发能力的提高。文章描述了课程资源的定义,系统实现的功能和应用,以及对课程目标的支持。