基于大数据技术的课程相关性分析研究

根据教育部十三五规划纲要文件,各高校需要重新制定未来五年发展计划以适应高校信息化的要求。因此,需要利用大数据手段,深入探讨高校教学方法,提高教学质量。当前,大数据技术的应用场景逐渐运用在教学管理中,其中,全面调整课程结构,优化各专业当前教学课程的设定,分析课程相关性和联系性是高校提高教学质量,实现教学课程层次化中最为迫切需要解决的问题。为了解高校开设课程的相关性,改进教学质量,拟利用Apriori优化算法和大规模并行处理技术对学生成绩进行课程相关性分析。

基于大数据的高职院校学生综合素质评价研究

该研究将探索建立高等职业院校学生综合素质评价体系及建立学生数字画像.与传统学生综合测评模型相比,它的数据是自动采集的,全方位的(包括学业、生活、行为),具有过程性与结果相结合的特点.通过大数据手段能完整的展现学生在校期间的各种数据,分析挖掘并提供详尽的分析报告,为学生自我认知提供依据并优化职业发展规划,为社会企业提供优质对口学生,实现精准就业,为职院校教学管理、完善人才培养质量方案提供参考.

基于链路稳定性的Ad Hoc网络多播路由协议仿真与分析

在分析现有典型Ad Hoc网络多播路由协议MAODV基础上,针对协议消息利用率不高以及收集的信息量有限等问题,提出了改进协议SMAODV。采用HELLO响应机制以提高消息的利用率,完成协议所需的相关数据采集,基于链路稳定性来构建和维护路由,并根据链路稳定性向量的综合度量来选择更优的路由路径。此外采用了主动链路切换机制,即采用预测的思想主动在链路失效之前进行链路切换,从而减少因链路失效造成的路由修复甚至重构的开销。实验结果表明,所提出方案是正确和可行的,且在多种网络环境中均表现出更优的综合性能。

面向云服务选择的信任网络建模方法研究

云计算可以提供云服务,对于用户来说如何选择可靠、安全的云服务非常关键。针对上述问题,借鉴已有的研究成果,引入主观信任机制量化云服务的主观安全性,根据用户不同偏好设置对应的属性权重,计算综合云与标准云的相似度,以确定该实体的主观信任等级和主观信任值。通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性。