一种基于GridGIS的增量式协同过滤算法

空间数据的广泛应用需要高效的推荐系统来管理,以增加空间数据的可用性。用户协同过滤(Collaborative Filtering)是推荐系统中发展最为迅速的方法之一,也是在电子商务领域应用最广泛的方法。在研究传统协同过滤算法的基础上提出了一种减轻数据稀疏性对推荐效果产生的负面影响的方法。提出了一种基于项目相似度的数据填充方法,其目的在于当原始数据集比较稀疏时为算法提供足够的数据支持。经实验证明,改进算法在空间数据集上比传统方法有更好的预测性能和运行效率。

人工智能数据库系统的优化

SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句.人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术,自动对SQL语句进行重写,从而找到性能最好的等效SQL语句.

移动学习理论研究与实践

本文通过对移动学习(M-Learning)理论的研究,分析了移动学习与其理论基础之间的承接关系,探讨了如何在移动学习中对各种理论基础进行延伸和拓展,并在此基础上对移动学习系统进行了设计与实现。

移动学习在高等学校教学改革中的应用

随着移动计算技术的发展,以任何人,在任何时间、任何地点,使用任何方式进行学习为主要特征的移动学习技术得到了越来越广泛的关注和应用。本文在深入探讨移动学习的本质及其主要应用模式之后,结合目前高等学校教学的实际情况,提出把移动学习技术引入Java程序设计语言专业课的教学中,构建基于短信息的移动学习平台,精心设计适合于移动学习的课程资源,积极探讨移动学习在高等学校教学改革中的应用模式和实际效果。