基于深度学习的会话推荐方法综述

随着信息技术和智能应用的迅速发展,现今社会面临着大量数据和信息过载的挑战。为解决这一难题,基于会话的推荐方法应运而生。基于深度学习的会话推荐方法利用其强大的表示学习能力,更准确地预测用户的短期兴趣,并提供个性化的推荐服务。故综述了深度学习会话推荐方法的研究进展,包括基于卷积神经网络、图神经网络、注意力机制、多层感知器、混合模型等方法。总结了研究难点和未来研究方向。随着深度学习技术的不断进步,会话推荐方法将在实际应用中发挥越来越重要的作用。

多任务推荐算法研究综述

单任务推荐算法存在数据稀疏、冷启动和推荐效果不稳定等问题。多任务推荐算法可以将多种类型的用户行为数据和额外信息进行联合建模,从而更好地挖掘用户的兴趣和需求,以提高推荐效果和用户满意度,为解决单任务推荐算法存在的一系列问题提供了新思路。首先,梳理了多任务推荐算法的发展背景与趋势。其次,介绍了多任务推荐算法的实现步骤以及构建原则,并阐述了多任务学习具有数据增强、特征识别、特征互补和正则化效应等优势。然后,对不同共享模式的多任务学习方法在推荐算法中的应用进行了介绍,并对部分经典模型的优缺点及任务之间的关系进行了归纳总结。接着,介绍了多任务推荐算法常用的数据集和评估指标,并阐述了与其他推荐算法在数据集合评估指标方面的区别和联系。最后,指出多任务学习存在负迁移、参数优化冲突、可解释性差等不足,对多任务推荐算法与强化学习、凸函数优化方法、异构信息网络相结合进行了展望。

基于Web高校大学生体育健康管理平台设计

高校体育健康信息化建设是近几年的趋势,利于高校集中管理学生的健康。本文结合高校实际,实现基于w e b的高校大学生体育健康管理系统,利用此系统,帮助高校教师及管理人员,更加清晰地了解学生的体育健康情况。本文分析了此系统使用的基本技术、基本框架、基本方法。能满足高校对学生体育健康管理的需求。

“明天会更好”智慧校园捐赠平台设计

文章从大学教育资源的浪费与国内教育资源不均衡的现象出发,针对慈善信息化设计、教育资源可持续利用等问题,综合使用PHP开发语言、Mysql数据库、MVC软件构件模式,开发出“捐赠平台”,提供创新型慈善服务的同时为在校大学生提供更多创新创业的灵感与社会责任感。

高校学生学习情况分析与可视化系统的设计与实现

成绩不仅能够反映学生的学习情况,还能在一定程度上反映教师的教学水平,对于高校而言其重要性不言而喻。基于此,笔者从学生、教师、学生家长和管理员等用户的需求出发,提出一种基于Java语言和Spring Boot框架的高校学生学习情况分析与可视化系统。教师借助该系统不仅能够查询成绩,还能从不同角度对学生的成绩进行分析,有利于提高教学质量。