传媒特色的数据库原理与应用课程教学改革

本文针对传媒大学计算机专业学生的状况,提出构建传媒特色的"数据库原理与应用"课程教学模式的设想;在对课程进行了教学内容、教学方法、教学资源和创新实验等方面的教学改革基础上,论述笔者设计的新课程教学方案,并重点介绍了实验教学环节的设计思路。     

FastGR:一种基于神经协同过滤的群组推荐算法

群组推荐问题的关键在于如何对组内各成员不同的偏好进行融合来适应所有成员的需求. 基于神经协同过滤框架和注意力机制的群组推荐算法从数据中动态地学习融合策略,相较于传统基于预定义策略的方法明显提升了推荐效果,但模型训练及推理时间较长. 本文在此基础上重构了群组偏好融合模块,引入卷积神经网络来提取群组成员的特征,从而实现偏好融合:在公开数据集上的实验表明,本文算法比现有的算法具有更优的精度,训练速度提高了14倍.     

基于模糊权和有效性函数的演化聚类算法

本文改进了Sheng的权和有效性函数,将XB、PE、PC和PBMF等模糊聚类有效性函数集成为一种新的模糊聚类有效性度量函数—模糊权和有效性函数FWSVF,从而提高了聚类有效性函数的性能.为了有效的实现聚类,将混合策略演化算法与传统的模糊C均值算法(FCM)相结合,将改进的模糊权和有效性指标作为适应度函数,提出了一种混合策略演化聚类算法MSECA.人工数据集和真实数据集的仿真实验表明,MSECA算法可以正确发现聚类簇的数量,避免了局部极值问题,比其他算法具有更好的性能.     

基于自治对象的分布系统研究及实现

简单介绍构造分布式系统的ＲＰＣ机制,描述了一个使用Ｊａｖａ语言实现的自治对象分布式系统原形。     

文本分类中基于基尼指数的特征选择算法研究

随着网络的发展，大量的文档数据涌现在网上，用于处理海量数据的自动文本分类技术变得越来越重要，自动文本分类已成为处理和组织大量文档数据的关键技术．对于采用矢量空间模型（VSM）的大多数分类器来说，文本预处理成为分类的瓶颈，高维的特征空间对于大多数分类器来说是难以忍受的，因此采用适当的文本特征选择算法降低原始文本特征空间的维数成为文本分类的首要任务．目前也有很多的文本特征选择算法，介绍了另一种新的基于基尼指数的文本特征选择算法，使用基尼指数原理进行了文本特征选择的研究，构造了基于基尼指数的适合于文本特征选择的特征选择评估函数．实验表明，基于基尼指数的文本特征选择能进一步提高分类性能，而且计算复杂度小．