基于Web的课程群教学平台的设计与开发

由于高校网络教学课件发布在功能的实现上还不够完善，不能充分地对现有课程进行资源互补、信息共享，因此提出了课程群这样一个新的基于Web的教学模式，以方便教师协作教学。在此基础上，结合课程群的概念，设计和开发了一个基于Web的课程群教学平台，使得普通教师能够利用这个平台简单方便地构建出自己的网络课堂。     

融合社会网络与信任度的个性化推荐方法研究

针对协同推荐技术存在的数据稀疏性和恶意评价行为等问题, 提出了一种新颖的基于社会网络的协同过滤推荐算法。该方法借助社会网络分析技术对协同推荐方法加以改进, 结合用户信任关系与用户自身兴趣, 通过计算网络节点的可信度来消减虚假评分或恶意评分给推荐系统带来的负面影响, 从而提高了推荐系统的准确度。实验表明, 相对于传统的协同过滤算法, 该算法可以有效缓解用户评分稀疏性及恶意评价行为带来的问题, 显著提高推荐系统的推荐质量。     

复杂网络环境下基于信任传递的推荐模型研究

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文结合用户自身评分与用户的社会信任关系构建推荐模型,提出了一种基于信任关系传递的社会网络推荐算法（Trust transition recommendation model,TTRM）.该方法首先通过计算信任网络中节点的声望值与偏见值来发现信任网络中的不可信节点,并通过对其评分权重进行弱化来减轻其对信任网络产生的负面影响.其次,算法又利用朋友的信任矩阵对用户自身的特征向量进行修正,解决了用户特征向量的精准构建及信任传递问题.同时为了实现修正误差的最小化,算法利用推荐特性进行用户相似度计算并通过带有社会正则化约束的矩阵分解技术实现社会网络推荐.实验结果表明,TTRM算法较传统的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高.     

基于近邻关系的离群约简搜索算法

针对传统离群点检测过程中属性多、维度大等问题,结合粗糙集理论,提出一种基于近邻关系的离群约简搜索算法。利用属性约简技术解决对象不相容的问题,并有效缩减离群搜索的属性空间。计算任意点与其他所有点间的距离和,通过计算基于近邻的加权离群因子来判定离群点,并在通用数据集上进行测试。实验结果表明,该离群检测算法的搜索精度较高。     

融合社会标签与信任关系的社会网络推荐方法

针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。     

融合主题与语言模型的个性化标签推荐方法研究

随着Web的推广和普及,产生了越来越多的网络数据。 广泛应用了 标签系统 ,以便人们使用搜索技术来组织和使用这些信息。这些数据允许用户使用关键字(标签)注释资源,为传统的基于文本的信息检索提供了方案。为了支持用户选择正确的关键字,标签推荐算法应运而生。提出了一种个性化标签推荐方法,该方法综合了用户的资源标签与标签概率模型。该模型利用了简单语言模型和隐含狄利克雷分配模型,并针对现实世界的大型数据集进行了大量实验。实验表明,该个性化方法改进了标签推荐算法,推荐结果优于传统方法。     

基于Windows Media Encoder实现流媒体同步控制

基于Windows Media技术的流媒体同步控制需要ASF的支持.现有方法要求直接修改ASF文件的头对象而不易编程实现.通过对比研究,提出了一种基于Windows Media Encoder编码器后处理过程间接修改ASF文件的方法,并探讨了该方法的基本原理.实际系统中的成功应用证明了该方法能有效降低编程难度并易于集成,对实现流媒体同步控制具有一定的参考价值.     

从数字教育走向智慧教育

结合教育信息化发展现状,通过从数字教育到智慧教育发展的探析,探讨相关理念以及从数字教育走向智慧教育的必要性,并结合江苏海洋大学的实际发展历程,介绍数字教育走向智慧教育的途径和方法,提出进一步利用智慧教育技术打造国家级"金课"的工作思路。     

结合信任度与社会网络关系分析的微博推荐方法研究

随着微博网络的盛行,越来越多的微博信息困扰用户无法快速定位自己感兴趣的博文。为了解决微博信息过载问题,信息过滤、推荐和搜索等技术被应用于微博研究中。该文提出了一个综合信任模型、社会网络关系分析的综合推荐模型,应用LDA主题模型及矩阵分解技术推断微博的主题分布和用户的兴趣取向,实现微博的个性化推荐。通过实验验证,该方法能十分有效地解决个性化博文推荐问题。