基于成果导向的大数据专业建设及面向数据生命周期的课程体系设计

大数据相关专业的人才培养正在广泛受到国内外高校的重视。针对不同的专业发展方向和学科定位,需探索适合大数据类专业建设的模式和配套的课程体系。以大数据管理与应用专业为切入点,重点分析了该专业的发展定位与人才培养目标。基于成果导向的教育模式,以围绕项目的学习实践,注重数据全生命周期管理的能力培养,构建大数据管理与应用专业的培养模式并优化设置该专业的课程体系。相关研究工作可为高校大数据管理与应用专业建设提供基本思路和借鉴参考。

基于信任与用户兴趣变化的协同过滤方法研究

协同过滤算法是网上推荐系统最常用的算法,但是传统的协同过滤算法很难解决数据稀疏、冷启动、用户兴趣变化等问题。本文提出基于信任与用户兴趣变化的协同过滤改进方法。该方法将信任引入到传统协同过滤算法中,构建用户信任模型,用信任的传递特性为用户匹配更多邻居用户,从而可以在一定程度上缓解数据稀疏性等问题。随着时间的变化,用户的兴趣也会发生变化,本文利用时间遗忘函数来模拟用户的兴趣变化。本算法综合用户相似度、用户信任度及用户兴趣变化,为目标用户推荐项目。最后利用数据实验验证本方法的有效性。

基于Hash函数的秘密共享方案安全研究

分析了当前几种秘密共享方案的不足,且给出了一个基于单向Hash函数的动态秘密共享方案的改进算法,它的特性如下:更新系统密钥时,无须更改每个子密钥;当某个子密钥泄密时,不对其它子密钥的安全构成威胁;系统为新共享者分配子密钥时,其它子密钥不受任何影响;子密钥可无限制地多次使用;具有很强的防欺诈和欺诈识别功能。该算法已在计算机上进行模拟,该文将给出一些实验数据,并对算法性能进行分析。

Blackboard推理方法的应用与实现

针对电子商务订单实时智能处理控制问题,采用人工智能领域复杂问题推理的黑板(blackboard)方法,组织电子商务订单实时智能处理控制与推理。考虑物流配送能力的电子商务订单实时智能处理是基于知识的多任务处理。为此,提出基于blackboard的推理处理方法,解决订单处理过程中涉及到的人工处理问题的经验和知识的运用和调度。该研究有助于提高电子商务订单处理的实时性、科学性和智能性。

互联网上的群体智慧——知识百科网站上的知识集成研究综述

[目的/意义]知识百科网站上的文章编辑实质是知识集成过程,其内在运行规律具有很强的独特性和新颖性,该方向的研究将对知识集成的理论和实践带来根本性的改变。本文对百科网站上的知识集成研究做系统回顾,并提出未来的热点问题。[方法/过程]抓住知识集成的"输入-处理-输出"过程,以此作为评述的框架,梳理了各部分及部分之间联系的相关研究;并依此框架提出未来的研究论题。[结果/结论]通过对文献的梳理和总结,发现当前研究尚缺乏对知识集成活动性质进行异质性分析,缺乏对参与者知识背景的探讨,缺乏综合联系知识集成三个部分的研究。基于这些欠缺,在"输入-处理-输出"的框架下提出未来的研究热点问题。

运用汽车生产商知识对不同类型供应商技术创新的促进作用

基于通过交叉供应商在知识创造能力和与生产商技术相似度两个维度的异质性,将供应商分为4类。采用专利数构建计量指标,探索了不同类型的供应商在技术创新中运用生产商知识的效果。非参数检验与负二项回归结果证明了供应商异质性的存在。研究结果还显示:能力弱的供应商运用生产商知识能获得更好的创新成果--无论它们与生产商技术的相似度高低与否;能力强的供应商不能通过运用生产商知识获得高水平的创新成果。

信管类专业商务智能2．0课程教学内容改革研究

大数据时代将数据作为组织的基础性战略资源，商务智能2．0则是发现大数据资源价值的核心驱动力。本文分析了大数据环境对商务智能课程提出的机遇与挑战，阐述在信管类专业开设商务智能2．0课程的必要性与紧迫性。基于大数据处理的标准平台-Hadoop所提供的完整开源的大数据生态系统，提出商务智能2．0课教学内容改革的建设思路。

面向接口的业务模型结构设计方法

结构化分析设计主要是针对系统需求明确的软件开发,一旦中间需求改变,便需要重新对其进行分析和设计,针对这种情况,提出面向接口的设计理念。面向对象的软件设计模式的核心思想是利用接口对业务逻辑进行分隔,减少耦合,提高系统的灵活性,适应变化的需求,这种面向接口的设计理念对信息系统开发中的一般逻辑模型进行功能性划分,使整个业务逻辑依赖于严格定义的接口而非具体实现。分析一个渔业船舶检验计费系统的实例对前述设计思想进行展示和说明,实验结果表明,利用该思想可以顺利实现结构式分析向面向对象设计的演化和过渡,打破两者不可兼容的传统思维,通过接口将结构式思维和面向对象技术结合起来,充分发挥两者的优势使信息系统开发的制度化管理和灵活多变的软件开发相融合。

价值链中的上行知识流对供应商的促进作用——以汽车生产行业为例

价值链上下游企业之间存在大量的知识流,其中上行知识流(知识从下游向上游的流动)非常重要。本文系统地讨论并检验上游企业利用上行知识流促进自身创新的问题,具体地,我们分析了两种促进作用:立即作用,即运用下游知识马上就获得提升,这是一种直接的促进作用;延迟作用,即以往运用下游知识对以后创新的促进,这是一种通过培养上游能力而使其受益的间接促进作用。选取美国汽车生产行业中的零部件供应商为研究样本,基于专利数据构建计量指标开展实证检验,系统检验零部件供应商运用汽车生产商知识对其创新水平的促进作用,结果表明立即作用和延迟作用均显著,这一结果验证了汽车生产行业中价值链下游(生产商)是上游(零部件供应商)非常重要的知识源。