SHAP算法:一种分析篮球比赛制胜因素的新方法

随着人工智能技术在体育领域的逐步应用,利用机器学习技术对篮球比赛进行分析预测,能显著提高比赛胜负分析的准确性和效率。以往研究大多对篮球比赛胜负结果进行简单的预测和分析,缺乏对预测模型的可解释性分析以及针对比赛不同时段影响比赛结果重要因素的差异化分析等相关工作。

项目“费用/进度”获得值法模型的控制研究

文章主要讨论项目立项之后运行费用和时间进度的管理。将项目的运行费用和时间进度控制在预算或可接受范围内,是项目成功的重要指标。文章对工程项目管理中的"费用/进度"控制系统模型做了理论研究,总结出了反映费用和工期的判断标准,并做了实践分析。通过研究该模型,项目管理者既可以反映工期的超前与落后、费用的节支与超支情况,也能对各月的工期的超前与落后、费用的超支与节支的变化趋势进行预测,为项目各方获益提供了一个比较好的可行方法。

创客空间社区化发展模式初探

本文分析了当前国内外创客空间的社区化发展趋势,结合我国城镇化发展实际,通过对比美国创客空间的发展现状,提出了"+创客空间"的创客空间社区化发展模式,并归纳"+创客空间"模式的特点。此外,总结了"+创客空间"模式在当前国内外的实践案例,分别为"图书馆+创客空间"、"学校+创客空间"以及"企业+创客空间"等,进而提出创客空间社区化发展对策。

武汉城市圈电子商务服务业发展研究

本文首先对城市圈以及武汉城市圈的由来和进行阐述,并对其必要性进行论述;其次,阐述电子商务服务业在电子商务行业中的地位;然后通过实证研究分析要发展好电子商务服务业,武汉城市圈应该做好哪些支撑体系,包括网络基础设施、支付安全管理、网络舆论导向和信息监管等方面;最后第五部分,给出详细的武汉城市圈发展电子商务服务业的策略建议和预期,期望为武汉城市圈的电子商务企业和政府以一定的指导作用。

基于语义关联和信息距离的个性化推荐方法研究

[目的/意义]传统推荐方法仅考虑用户过去的兴趣偏好,忽略了用户兴趣偏好的漂移性问题,使得推荐结果过于专门化,不能给用户提供新颖的推荐项目。[方法/过程]文章提出了一种基于语义关联和信息距离的个性化推荐方法,该方法将项目的信息量融入到传统的语义关联相似度中,从而实现了用户兴趣偏好的有益迁移,使推荐得到有效扩展,改善了推荐专门化问题。[结果/结论]通过设计实验验证了信息距离能够对推荐结果产生较大影响,提出的方法可以给用户推荐其感兴趣并且更有价值的项目。随着新项目的不断加入,项目的信息量会动态变化,系统会不断调整推荐列表以适应用户需求。[局限]不足之处在于模拟仿真实验下样本量不足引起的可信度问题,后续的研究将利用爬虫工具收集大数据进行算法测试,验证方法在大样本环境下的有效性。

基于用户兴趣迁移的网络图书推荐模型研究

在线图书推荐系统由于长期精准的推荐有可能导致用户得到一些重复推荐项目,不利于用户开拓视野。文章尝试在用户原有兴趣的基础上找到一种兴趣迁移的方法,使网络图书推荐呈现多样化。提出一种融合信息距离的语义相似度计算方法,实现语义相似度的扩散,从而有效引导用户兴趣的迁移,为网络用户提供多样性的图书推荐服务。设计实验验证了信息距离能够对推荐结果产生较大影响,融合信息量的语义相似度的网络图书推荐方法,可以给用户推荐其感兴趣并且更具有价值的项目。随着新项目的不断加入,项目的信息量也会动态变化,系统会不断调整推荐列表以适应用户需求。

基于本体和信息量融合的个性化推荐方法研究

【目的/意义】个性化推荐方法是目前解决信息多样化与用户需求专一化之间矛盾的比较有代表性的解决方案之一。基于内容的推荐系统由于算法本身的局限性和项目特征提取的困难性使得推荐结果过于专门化,不能给用户提供新颖的推荐项目,本文尝试找到一种兴趣偏好扩散的方法改善推荐专门化的问题。【方法/过程】本文提出了一种在领域本体中基于信息层次距离和信息损失距离的综合推荐方法,该方法通过基于信息层次距离的相似性和基于信息损失距离的相似性算法来综合计算项目之间的相似度。【结果/结论】研究表明:领域本体中信息损失距离对推荐结果能产生较大影响,基于信息层次距离和信息损失距离的综合推荐方法能有效提高推荐结果的多样性和有用性。