大数据挖掘技术在移动互联网业务用户感知评价中的应用探讨

为提高互联网用户需求感知处理结果的准确性,本文提出基于大数据挖掘技术的移动互联网业务端到端的用户感知评价模型.设计互联网络总体结构,包括无线接入网和核心网;采用改进的层次分析法,建立互联网络的多层感知体系;结合实时数据与大数据挖掘方法分析评价指标权重,完成移动互联网业务用户感知模型的构建.所提模型在网络应用中,可以实现用户对移动互联网端到端的感知数据挖掘,提高了感知结果的准确性.     

现代学徒制在大数据技术与应用专业人才培养中的应用

目前,随着我国社会经济水平和信息科技水平的不断提高,大数据技术的运用已经越来越被人们所关注,大数据技术的科学运用能够促进广大人民群众的社会生活水平,并且能够增强我国整体的综合国力.如今,大数据专业的人才教育与培养作为现代高等学校其信息科学技术教育领域的一个重要的组成,在网络信息时代的快速推动下逐渐的发展了起来.当前,针对于大数据技术以及应用专业的人才教育培养过程中,现代学徒制的培养方法非常受欢迎,同时,如果想切实有效的提升大数据专业学习者的技术水平,合理的运用现代学徒制更是必不可少的,所以,在对大数据技术专业的学习者进行教育培养的过程中,必须仔细的研究现代学徒制的具体优势,并为学生制定对应的且切实有效的培养模式.本篇文章主要分析了实施现代学徒制对于培养大数据技术以及应用专业学习者的重要意义,并且介绍了当下现代学徒制在其中的多方面应用,希望能够对我国高等职业学校日后的大数据技术以及应用专业其优良人才培养方面有所帮助.     

基于大数据挖掘的发电组温升预警方法研究

传统方法所测得的残差无法作为判断发电组温升故障的依据,为解决这一问题,提出基于大数据挖掘的发电组温升故障预警方法研究。首先应用大数据挖掘技术收集数据,分析影响发电组温度的因素,依据发电组温度的因素与发电组温升故障预警基本原理,构建发电组温升故障预警逻辑判断结构;最后考虑到传统方法存在缺陷,运用大数据挖掘技术已有算法建立模型,实现预警,由此,完成基于大数据挖掘的发电组温升故障预警方法的设计。     

现代学徒制模式下室内设计师技能考核模块设计

在社会不断地进步中,对室内设计专业的需求越来越大。现代学徒制模式是高校培养专业型技术人才的新型教育模式,因此对室内设计师技能进行考核也是一种趋势。传统的设计师考核体系效率低且准确率不高,所以文章对现代学徒制模式下室内设计师技能考核模块进行研究,考核模块中包含培训考核阶段、指标权重分析及综合评价阶段,最后完成设计师技能考核。最后通过仿真实验进行对比,经实验所得数据进行对比,发现本考核办法较传统方法准确率高12%,更具实用性。     

探索商业银行在大数据挖掘技术领域的应用

由于大数据的快速发展,传统的以业务经验模式进行的数据库营销面临极大挑战。针对这种情况,提出基于大数据的数据挖掘技术方法。首先了解业务需求,根据业务目标设计模型,接着进行数据整合、数据清洗等,最后建立模型、对模型结果进行评估。实验结果表明,应用大数据挖掘技术能有效提高精准营销的成功率,进行风险防控以及运营优化管理。     

大数据视角下的个性化教育探索

传统教育重视结果而忽略过程,注重事后统计而忽视提前预测分析。文章从大数据角度重新审视个性化教育,论述大数据技术、个性化教育和学习评价的关系,对基于大数据的个性化教育分析目标、内容和关键技术进行初步探索,提出一种基于大数据深度学习技术的多维度学习评价方法,并对其原理、模型、框架进行分析和设计,构建具有反馈优化能力的深度信念网络多维学习评价模型。     

计算机应用技术专业"现代学徒制"人才培养模式研究与探索

现代学徒制是职业院校进行产教契合的常见模式,是高等职业技术教育发展的必然趋势.对高职计算机应用技术专业进行现代学徒制人才培养模式的实践研究,有助于提高计算机应用技术专业人才的培养水平.文章对计算机应用技术专业现代学徒制人才培养模式的现状进行分析,探讨存在的问题,提出相应的对策,进而探索现代学徒制模式在计算机应用技术专业人才培养上的应用.     

基于大数据挖掘的高校知识管理系统

当前高校大数据应用面临数据集成困难、成果难以应用、知识难以管理等问题,急需加以解决.本文结合知识管理与软件工程方法,首先设计了基于CRISP-DM的高校大数据挖掘流程;在此基础上,设计了高校知识管理系统的总体架构和功能模型;然后对主要功能模型进行了详细设计,并对其关键技术——数据集成方法、大数据挖掘技术进行了分析和设计;最后给出了该系统的开发环境及测试情况.该系统设计方案对高校大数据应用提供了参考和借鉴.     

高职院校信息管理专业人才培养模式探索

为实现高职教育人才培养的目标,提升高职教育培养质量,开展现代学徒制是职业院校进行人才培养的重要模式。本文对现代学徒制的概念和内涵进行了论述,以育英职业技术学院信息管理专业为例,分析了当前专业教学面临的挑战,充分发挥学院理论知识教学和企业实践培养的优势,从构建校企双元育人模式、改革教育教学方法、开发项目化课程体系、制定考核方式等方面给出了相应的措施。     

基于网络学习行为的学习者本体构建

随着多媒体技术的发展,教育技术进入到大数据时代,数据挖掘等学习技术对教育领域的各种原理研究十分重要,然而怎样把数据挖掘这种技术有效的应用到教育教学中是问题的关键所在。其中,本体构建就是一个重要的方法,该方法将会对研究行为规律、分析学生的行为产生重大的影响。本文在已有本体构建方法基础上,通过总结本体构建过程,设计网络学习空间中学习者本体构建方法并成功实施,最后对学习者本体进行一致性分析。这将为学习者提供精准的教学支持服务,实现个性化学习。同时,学习者本体的成功构建也将为智慧教育提供重要帮助。     

大数据平台中基于深度学习的数据挖掘算法优化与系统设计

在信息时代的快速发展背景下,大数据技术的广泛应用已经渗透各行各业,带来了海量的数据资源。然而,如何从这些数据中挖掘出有用的信息,为企业的决策提供支持,成为一个亟待解决的问题。文章旨在优化大数据平台的数据挖掘算法,并通过系统设计与技术实现,提升电力数据挖掘的准确性。采用算法优化方法包括模型压缩、参数调优和并行计算等,以提升深度学习模型的性能。基于此,文章提出构建高效、可扩展的数据挖掘平台。经过优化后,深度学习模型预测准确率在95%以上。此外,通过并行计算和分布式存储,数据挖掘平台的处理速度提高了2倍,能够处理更大规模的数据集。优化方法的应用显著提升了模型的性能和平台的处理能力,为大数据挖掘提供了技术支持。     

云计算环境下海量数据挖掘的研究

传统的数据挖掘模式和方法已经不能适应如今数据的快速增长,分析了将传统数据挖掘算法与云计算技术相结合的实现过程。通过研究云计算环境下海量数据挖掘的三层模型,发现该模型最大的优点是数据挖掘速度快、可靠性高,而且随着数据量的增加,该模型的优势也愈发明显。     

关联规则在教学评价数据分析中的应用

教学评价在教育教学的各个环节作用重要，不断提高教学评价数据的客观性、可靠性是提高教学评价质量的重要途径和手段。本文在教学评价数据分析中引入关联规则数据挖掘技术，通过发现和运用关联规则来提高教学评价数据的客观性和可靠性，实践证明这是一种比较科学有效的方法。     

教学大数据监测预警平台设计与应用

发展性评价是我国教学评价模式改革的重要方向,但发展性评价存在组织困难、数据难以收集、反馈困难等问题。大数据技术为发展性评价提供新的技术推动力量。通过教学发展性评价中的大数据需求分析,提出教学大数据监测预警的概念,并探讨其内涵及意义。设计教学大数据监测预警平台,构建其总体架构、功能结构、实体画像和预警模型,并对其应用机制、硬件架构、模型应用进行分析和实证。该技术方案对大数据在教学过程中的应用具有积极的借鉴作用。     

基于大数据的数据挖掘中容错技术研究

随着互联网的不断发展,应用程序、数据正在迅速增长,大规模数据存储成为大数据技术研究重点,借助数据挖掘技术能更好地为决策者提供信息支撑。容错技术是大数据处理领域中一个前沿且极具挑战性的研究课题。该文依据当前的研究现状和进展,通过对大数据时代数据特征的分析,结合当前技术发展趋势,运用Python技术设计数据挖掘中代码容错技术的改进,并用算法进行实现。测试结果表明,该算法运行良好,系统的健壮性和可靠性大大提高,为大数据和数据挖掘提供理论基础,为海量数据的安全可靠挖掘提供科学有效的技术支撑。     

电子商务专业现代学徒制人才培养模式探索——基于“一体三合”协同育人服务平台

本文通过分析国内外现代学徒制人才培养现状,梳理职业院校现代学徒制专业人才培养模式、实施路径、经验做法,创新人才培养体系,探索构建“一体三合”现代学徒制人才培养模式,从人才培养标准体系及相关制度、协同育人中心、育人机制、教学团队等方面重构现代学徒制人才培养体系,构建专业人才培养共同体,为高职院校推进现代学徒制实践提供参考,为深化产教融合,推进校企合作提供新举措和实施路径。     

基于大数据挖掘的高职院校教育质量评价系统设计

传统教育质量评价系统易受动态指标影响，导致系统的部分功能异常。为此，提出基于大数据挖掘的高职院校教育质量评价系统。硬件部分，设置高速数字信号处理器和C6722B存储芯片；软件部分，利用大数据挖掘技术分析教育质量数据，并设计了教育质量评价的主要功能模块。测试结果表明，该系统的各项功能运行正常，性能良好，可以满足高职院校的教育质量评价需求。     

大数据背景下的数据挖掘课程教学新思考

当今社会已经步入大数据时代,数据挖掘已经成为商业、医疗、制造业和政务管理等应用领域的重要技术,具有十分重要的社会价值。数据挖掘课程综合了多门学科知识,其教学设计和教学方式直接影响到教学效果和人才培养的质量。针对大数据的特点,以构建课程核心知识体系为主题,采用案例教学法,改革传统的教学评价方式,理论结合实践进行了研究生数据挖掘课程教学创新尝试,其教学达到了预期效果,受到学生好评。     

数据库技术在海南省县级政府教育督导评估系统中的应用研究

本文主要研究如何利用数据库技术实现县级政府教育督导评估系统数据管理与分析功能.通过数据库技术可以实现数据管理的规范化和信息化,完成无纸化督导评估.以后台数据库为数据源,如何进行横向分析、数据统计汇总、数据挖掘.为进一步提高评估结果的科学性和客观性,以多个评价指标库为基础设计了一个多元督导评估评价模型.     

基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计与研究

针对传统的大数据信息监控云平台模式单一、虚拟化程度不高,容易导致信息泄露的问题,为了提高对大数据的信息安全溯源能力,提出基于Hadoop的大数据信息安全监控云平台设计方法。在信息资源云体系下构建大数据信息安全融合模型,通过信息挖掘与匹配方法把云平台中的数据资源、物理资源进行关联性整合,方便数据安全溯源,在Hadoop平台下构建多源信息资源云,建立用户接口注册机制,采用虚拟化技术进行信息保护,实现在云平台下进行信息安全溯源。实验结果表明,采用该方法进行大数据信息安全溯源,大数据信息分类存储性能较好,对异常数据挖掘精度较高。具有较好的信息安全保护能力,确保了信息安全。