基于数据挖掘的课程推荐系统设计研究

该文以数据挖掘为开发技术,实现了一个课程推荐系统。该文研究混合推荐算法,将推荐系统应用于课程推荐上,并搭配权重的分配,增加推荐系统的精准度,能更贴近用户的喜好情况。通过个人化的推荐系统,除了能够帮助用户更快速寻找到自己所需要的课程,预测用户对于课程的适合程度,以提供用户更适切的服务。应用大数据分析除了能够提升用户的忠诚度,实现业务智能化,也能为业者带来更多的业绩。

基于数据挖掘技术的个性化学习模式研究

为了根据学生的学习情况和能力水平提供可定制的学习体验,提出了一种基于数据挖掘技术的个性化学习模式,该模式采用协同过滤算法对学生的学习行为进行分词,并为其推荐适合的学习资源和学习方式。实验验证表明,该模式可以有效地提高学生的学习效果和兴趣,同时也有助于教师更好地了解学生的学习情况和需求。

数据挖掘技术在档案管理系统中的应用

随着社会进步和时代发展,信息技术在人们的工作和生活中得到越来越广泛的应用,不仅给人们生活带来了便利,还在很大程度上改变了人们工作的方式。大数据挖掘技术以对海量数据的搜集、筛选、整合和分析为渠道,能实现人们对数据信息的管理智能化和自动化。该文以基于信息技术时代的档案管理的内在要求为出发点,探讨了大数据挖掘技术在档案信息管理数字化、智能化趋势中的应用路径。

基于ASP技术的新闻发布系统设计与实现

探讨了利用ASP动态服务器网页技术以及ACCESS数据库开发网站新闻管理系统,实现了网站新闻的动态管理。同时对系统的开发原理和设计思想进行了介绍,并给出了实现过程和部分程序主要代码。

高校移动图书馆系统设计与实现

分析了目前移动图书馆的应用环境,总结了用户在移动互联网应用环境下的信息需求特点,并针对高校师生用户需求设计了集短信服务、资源预览服务、移动阅读服务、系统管理四大功能为一体的移动图书馆。

基于Node.JS技术的高并发网络应用架构的设计与实现

高流量网站每时每刻都要面对大量并发用户的访问,如何为用户提供高速稳定的网络环境,增强用户体验成为关键问题.Node.JS技术是解决该问题的有效方法.该文在分析Node.JS技术的基础上,提出了高并发网络应用架构的设计方案,并研究了他的实现.

数据挖掘在计算机病毒防御中的应用研究

互联网技术时代,网络病毒在不断升级,严重影响网络安全。网络病毒是通过网络用户对计算机传播方式的需求,通过病毒代码的方式入侵的。如果病毒侵入,病毒会在计算机网页与程序中编写,严重破坏计算机软件数据和功能。网络病毒通过网络系统漏洞,自动感染局域网中的系统文件与计算机硬盘,导致数据信息泄露,甚至导致财产损失,对人们的正常生活与工作造成影响。本文主要对计算机病毒防御中的数据挖掘技术使用进行分析,对网络系统的安全性进行保证。

安卓操作系统下SEED分布式数据库在大数据中的应用

在德州仪器推出SEED通用嵌入系统后,其强大的计算功能正在迅速的占领嵌入式和移动式设备的市场,成为目前市面上最常见的硬件设备之一。同时,因为安卓系统与SEED系统的完美结合,使得目前SEED系统借助安卓通用软件减轻软件编写压力的做法比比皆是。本文建立在SEED硬件系统和安卓操作系统平台下的分布式数据库系统的设计,较为完美的解决了大数据在智能家居网络中的应用,使得智能家居的数据库系统形成较为完善的大数据系统。