基于画像技术的教师研修路径智能推荐研究

教师是教育的第一资源,研修是促进教师专业发展的重要方式。在大数据、数字画像等新技术赋能下,优化教师研修路径以提升教师发展质量变得尤为重要。文章构建了多模态数据和画像技术支持的教师研修路径智能推荐模型,包括数据伴随式采集分类与预处理、教师画像生成、研修路径算法三个模块,实现教师研修特征与优质研修资源的智能匹配。在教师研修路径动态优化方面,模型通过提供基于画像的个性化导研服务、基于知识图谱的资源关联推荐、基于群体智能的群体路径发现、基于目标导向的过程评价和基于研修行为的智能预警,满足教师的个性化研修需求,为发掘研修数据潜能、促进教师智能研修模式创新提供参考。

大数据画像结合多种教学方法在医学影像技术专业磁共振实习中的应用

磁共振实习一直是医学影像技术专业学生实习的难点,各教学基地对于如何提高磁共振实习质量仍处于探索阶段。文章针对学生实习过程中的困惑、磁共振实习阶段存在问题,提出大数据画像结合多种教学方法,构建医学影像技术专业学生在磁共振实习中的大数据画像模型,详细阐述实施计划及设计流程并对实行此项教学改革的显著效果进行了分析与总结。此项教学改革有效避免了传统实习模式的固化形式,对学生进行因材施教精准培养的同时可提高教师自身专业水平,实现了师生双方的共同成长,为医学影像技术专业学生实习培养提供了新的思路和方法,为培养出更多优秀的毕业生奠定坚实的基础。

大数据环境下多模态融合的大学生异常行为预警

针对“校园大数据”累积的海量数据呈现出离散性、稀疏性等问题,如何从基数大、活动广、个性强的校园学生群体中检测出潜在的、有异常行为的学生,已成为学生异常行为分析亟需解决的问题.本文提出了一种大数据环境下基于多模态融合的大学生异常行为预警方法(early warning method for abnormal behavior of college students based on multi-modal fusion in big data environment,EWMAB).首先,针对学生行为画像的表征不够丰富,行为标签存在时效性、动态性等问题,建立一种基于多模态特征深度学习的跨模态学生行为画像模型;其次,针对学生异常行为预测、预警的时效性和后置性问题,在学生行为画像和学生行为分类预测基础上,提出了一种基于多模态融合的学生异常行为预警方法,通过长短期记忆神经网络(long and short term memory networks,LSTM),结合学生行为多指标数据和文本信息来解决学生异常行为预警问题;最后,本文通过应用实例验证模型以学生学习成绩异常预警为例,与其他预警算法相比,EWMAB方法可以提高预警的准确性,实现学生异常行为预警的时效性和前置性,从而使学生教育工作更具有针对性、个性化和预测性.

基于卷烟消费大数据标签体系的六大画像系统

为解决卷烟消费者数据采集与分析难问题,提出了一种全新的基于时空网格技术的消费人群大数据采集分析方法。通过商圈网格划分和数据标签特征工程,实现企业消费者大数据资源的高效融合,建立卷烟消费大数据标签体系,提高了数据的使用价值和复用性。基于大数据、时空网格、可视化技术构建卷烟市场数字孪生体,设计实现了六大画像系统。以玉林市场为例,实现了5237个商圈画像、19544个终端画像、42个品牌画像、169个产品画像以及12种商圈类别画像、24种卷烟分类画像。基于系统对某卷烟品牌实施精准投放实验,该产品的货源利用率从35%提升至59%。

基于大数据的医学图书馆智能化信息服务模式研究

医学图书馆的智能化建设是现代医疗卫生体系发展战略中的重要一环。文章对医学图书馆智能化信息服务模式的服务目标、服务需求等进行了分析,构建了一种基于大数据、云计算等现代互联网技术的医学图书馆智能化信息服务模式。该服务平台能够基于大数据和用户画像实现医学图书馆的个性化服务。

多源数据融合下医护科研人员科研能力提升策略研究

目的/意义探讨医护科研人员用户画像构建方法和科研能力提升策略。方法/过程根据用户画像理论提出医护科研人员用户画像的构建模型;使用Python语言、ETL和Echarts工具对构建用户画像所需的多源异构数据进行采集、预处理、存储和挖掘,提取标签进行用户画像可视化并进行实证研究。结果/结论医护科研人员可分为具备科研潜质的护理人员、科研新手、科研提升型群体和科研领域资深专家,根据不同类型特征提出医护科研人员科研能力提升策略。

逆向工程技术在石膏头像设计中的应用

借助专用逆向软件,采用逆向技术对石膏头像的点云扫描数据进行预处理和数模重构,从而完成了其逆向建模设计。将扫描数据导入Geomagic Wrap软件中,进行清除噪点、全局注册、合并、补孔、平滑等预处理;预处理后的数据以STL格式导入Geomagic Design X软件中进行进一步的数模重构。对重构后的模型进行了偏差分析,结果表明逆向重构精度符合设计要求。

大数据背景下本科院校学生群体画像构建与应用分析

近年来,大数据技术越来越成熟,本科院校普遍利用它来辅助教学,因此,以大数据技术为支撑的学生群体画像出现在了大众的视野中。一些学校通过构建数字模型、设计数字系统和建立预警机制建构了比较健全的学生群体画像,收集、存储、整合、分析学生的相关数据,形成了标签化的学生画像,并将其应用到了思想政治教育、就业指导等人才培养方面,不仅简化了学校及教师的学生教育、管理工作,还提高了学生的自律自勉能力。

基于开源大数据的我国民族教育研究画像(2012年—2021年)

党的十八大以来,我国民族教育研究工作取得长足进展。文章创新元研究框架,从研究投入、研究产出以及研究影响三大维度进行分析,全面采集研究机构、研究人员、立项课题、论文、著作、引文等大数据,综合应用统计分析法、文献计量法、知识图谱法等方法,展示2012年至2021年期间我国民族教育研究全景画像。在画像绘制的基础上,文章提出了面向国家急需、精准课题投入,扩大研究团队、拓宽研究视野,丰富研究内容、增强学术影响力等三方面的建议。

基于用户画像的农产品电商精准营销关键技术研究与应用

农产品电商迅速发展进一步激发了农产品线上消费的多样化与个性化需求。然而,大数据时代背景下,传统农产品电商营销缺乏用户数据挖掘与分析,对目标用户的定位不够精准。在对用户画像概念与应用分析基础上,对用户画像构建的关键流程与技术进行梳理与阐述,构建农产品用户画像精准营销机制与逻辑框架,并利用某特色农产品电商消费数据进行应用实例论证与分析。该研究有效地完成了某电商平台用户数据采集、数据分析和用户画像构建,实现针对农产品的精准营销、个性化推荐和消费预测分析等,为农产品电商行业发展提供建议。

基于PAM聚类的轨道交通站点画像分析

文章基于多源数据融合方法,从客流水平、居民需求、接驳特性、周边设施4个维度对轨道站点特征进行提取与构建。采用PAM算法对站点进行聚类研究,最终形成6类站点画像的标签。在此基础上探索站点功能定位、客流模式之间的内在关系,梳理不同类型站点在城市化进程中面临的阶段性矛盾,指导客流预测任务、引流策略制定等后续工作。

智慧图书馆用户画像图像处理算法模型设计与实现

针对当前无法对智慧图书馆物联网空间系统中用户图像画像数据进行计算、处理并进行深层次数据挖掘的现状,研究和设计了一种用以画像图像处理的点操作算法模型。模型的底层算法采用适用于空间域增强过程的灰度变换算法。搭建包含算法转换、近似计算、增量更新、查找表和浮点计算等组成计算单元的模型的核心算子。对点操作算法模型的核心算子IP计算单元进行设计,实现了对计算单元的加速设计与实现,计算单元加速效果良好,算法模型合理有效,核心算子的简单像素流水数据能够实时得到流水像素结果输出。

大数据时代高校群体精准画像构建研究热点的可视化分析

通过深入探讨高校群体精准画像构建领域的研究现状,全面了解其核心主题和发展趋势。通过对发文量、主题分布、高产机构、高被引作者、关键词突现、关键词时间序列、关键词共现等多方面的数据进行分析,揭示了高校群体精准画像构建领域的研究特点,并分析了该领域在过去十年呈现的显著增长趋势,主要集中在用户画像、大数据应用、高校网络意识形态建设、智慧校园等主题,研究结果为高等教育管理和服务提供了重要的理论和实践指导。

健康画像的数据模型设计与智能化应用

目的/意义探索健康画像的数据模型设计与智能化应用。方法/过程分析健康画像应用现状及问题,规范健康画像数据采集、立法与治理,系统性建立健康画像数据模型,探索健康画像潜在应用场景。结果/结论设计形成健康画像数据模型,增强了健康画像的全面性、针对性;建立数据模型管理系统,提升了模型规范化管理效率;总结“健康管理和评估”“精确诊断和个性化诊疗”两大健康画像应用场景,帮助提高医疗质量和效果,满足个体健康需求。

基于数据仓库的RFM用户画像构建研究

随着大数据时代的到来,企业要想持久快速发展,须以客户为中心,了解不同客户群体的需求,通过海量数据的挖掘,对不断变化的客户期望迅速做出反应,并给他们提供个性化的服务。为满足企业获得更大的客户群体,论文基于电信运营商的数据,结合RFM模型提出了用户画像的构建方法,以超细分的客户标签为基础划分出不同的客户类型,实现了客户群的自助式多维分析和需求探索,为企业精准营销提供指导方法。

智慧校园中基于大数据的学生课程推荐系统设计

为应对日益复杂的学习环境和多样化的学科要求,文章设计了基于大数据的学生课程推荐系统。该系统包括服务层、推荐算法层和画像构建层。其中,服务层包括课程推荐结果可视化、课程画像可视化、在线教育平台;推荐算法层采用基于画像的方法,全面考虑学生个性和学科特性;画像构建层通过多源数据分析构建学生和课程画像。另外,为提升推荐准确性,文章提出了基于余弦相似度的改进理论,引入权重调整、特征衰减和动态相似度计算等。

基于大数据下纠纷患者画像构建对医院安全管理的意义

随着社会的发展,医疗数字化、信息化相结合进程的加速,大数据在医疗过程中的应用也日益增多。文章从医院安全管理角度出发,通过对“纠纷患者画像”进行构建,来提升医疗质量、预防医疗纠纷、降低医疗风险、促进医院管理、提升患者满意度,从而推动医院发展。文章以大数据为基础,对于医疗纠纷风险增加的原因进行多层次、多方位分析,从而引出“纠纷患者画像”的概念,并提出“纠纷患者画像”构建方法,通过5个步骤对原始大数据进行处理,最终得到标签化、抽象化的“纠纷患者画像”。接下来对大数据下“纠纷患者画像”构建对于医院安全管理的意义进行探讨,认为其具有至关重要的作用;并对大数据下“纠纷患者画像”构建的过程进行分析,阐述其机遇和挑战。

基于烟农画像构建的烟叶生产分析系统研究与应用

该研究以烟农画像为中心,经广泛调研,借烟农画像分析程序对相关数据进行综合汇聚、剖析、挖掘。由此,可全面评估烟农种植技术与实操能力,识别其生产技术不足。致力于为烟农提供定制化、差异化服务,提升满意度。此外,从烟叶生产实际需求出发,开发系列服务应用场景并成功推广,具有很强的实践性和应用价值。

基于数据抓取的开放教育教师多维度画像构建策略

新时代教师队伍建设是教育现代化的重要内容和前提。考虑到开放教育教师的丰富内涵,基于大数据分析对其进行适应性的、多元的、发展的教师数字画像时必须结合职责定位。研究以探索开放教育教师多维度画像实现路径为目的,从画像目标确立、数据采集与预处理、模型构建、标签体系构建、画像输出与评估、精准应用七个环节系统探讨了开放教育教师画像的必要性、可行性与实施构想,构建了双维个体标签体系,并提出教师画像在职业生涯规划、考核评价、循证管理、专业发展规划等场景下的应用设想。研究旨在帮助构建符合高质量开放教育教师成长规律的多维度教师画像,为新时代教师评价和发展支持体系的建立提供参考。

基于三层数据治理的青年科技人才知识图谱构建与应用实践——以湖南省科技管理系统青年科技人才为例

[目的/意义]研究构建科技人才知识图谱,实现高潜质科技人才的智能化分析与识别,为科技人才评价、人才梯度培养等提供决策支撑。[方法/过程]本文从青年科技人才的特征出发,融合多源异构科技大数据,设计形成了科技人才知识图谱技术架构。从成长经历、科研环境、创新能力、科技领域等维度,构建了基于三层科技数据治理的青年科技人才知识图谱技术架构,建立了湖南青年人才数据资源池和画像系统。[结果/结论]本研究构建了涵盖湖南科技管理系统2万余条青年科技人才实体和40万条关系数据的湖南省青年科技人才知识图谱,有效支撑了湖南省青年科技人才管理决策。