高校误判垃圾邮件自动召回系统的研究与实现

垃圾邮件的误判问题一直是反垃圾邮件领域中未能得到根本解决的难点。基于清华大学邮箱系统及反垃圾邮件网关系统进行了一整年的部署和实验（2011年9月至2012年10月）,通过用户对可疑垃圾邮件点击召回的历史行为进行分析,并采用对其感兴趣的垃圾邮件进行文本相似度计算以及关键参数预测的方法来智能化预测用户对当前某一封垃圾邮件的感兴趣程度,即基于用户主观的选择和体验来帮助用户自动召回其可能感兴趣、然而却被反垃圾邮件网关误判的垃圾邮件,解决了传统过滤方法无法杜绝误判的问题。     

高校网络沉迷与防沉迷系统的研究与实现

基于教育网流量分析,提出游戏服务商IP地址发现机制,包括Boilerpipe正文抽取算法以及Stanford Chinese NLP中文分词算法,通过流量分析技术发现与分析大学生网络沉迷现象的一般方法和计算框架。统计了学生在网络游戏、视频观看、社交网站访问这3个常见的网络沉迷行为,包括总时长、连续沉迷时间、频率、沉迷时间段选择等关键指标。提出网络沉迷指数的概念并通过层次分析法对沉迷现象进行定量化研究。进一步基于网络沉迷指数模型设计和实现了网络防沉迷系统。     

基于计算机仿真对高等教育学费的研究

通过对国家生均拨款、培养费用、家庭收入、不同专业的收费标准等大量数据的搜集整理基础上,引入学习能力系数概念,建立了Agent模型和MAR仿真模拟模型。通过MATLAB7．0编程模拟的方法,获取量化的学习能力系数值。引入高等教育经费概念,建立了层次结构模型,利用矩阵运算,得出高等教育经费关于平均学费、平均每人国家拨款、平均每人学校筹款的函数,通过建立的线性规划模型求解,探讨当前我国高等教育学费收费标准的合理性。