构建基于用户及影视知识图谱的IPTV智能推荐算法 ——以河北广电为例

IPTV即交互式网络电视.当前,IPTV已成为体量最大的新媒体电视平台以及广播电视运营的主要形态.大数据技术通过用户数据管理和用户行为分析,使得IPTV精准匹配海量内容和用户需求成为可能.而在业务量迅猛增长的同时,IPTV运营平台凸显出对大数据统一管理和运营能力的不足.基于此,以河北广播电视台(简称河北广电)为例,研究其在IPTV运维中建立的基于用户及影视知识图谱的IPTV智能推荐算法.河北广电利用大数据模型算法赋能编排运营,实现用户增长和运营增收,其经验值得推广.     

电力专业知识移动管家在员工能力提升中的作用

随着移动应用及智能终端设备的飞速发展,智能手机改变了人们的生产、生活方式。轻松点击手机上的APP即可享受指尖上的购物、出行、医疗、支付、旅游等新生活方式,移动应用技术的日新月异变革更加有力地推动了移动应用的发展。电力专业知识移动管家充分利用移动应用技术、大数据及智能终端技术,改进传统的学习模式,打造实现随时随地知识搜索、知识积累、知识交流和知识分享,构架“互联网+电力专业知识”新一代学习模式,帮助员工更好地开展知识学习、技能提升和经验分享,为员工打造移动式学习环境,不断提升员工专业职业能力和素养。     

构建基于用户及影视知识图谱的IPTV智能推荐算法 ——以河北广电为例

IPTV即交互式网络电视.当前,IPTV已成为体量最大的新媒体电视平台以及广播电视运营的主要形态.大数据技术通过用户数据管理和用户行为分析,使得IPTV精准匹配海量内容和用户需求成为可能.而在业务量迅猛增长的同时,IPTV运营平台凸显出对大数据统一管理和运营能力的不足.基于此,以河北广播电视台(简称河北广电)为例,研究其在IPTV运维中建立的基于用户及影视知识图谱的IPTV智能推荐算法.河北广电利用大数据模型算法赋能编排运营,实现用户增长和运营增收,其经验值得推广.     

科技兴警时代下公安大数据智能化建设的研究与实践

近年来全国公安机关深化警务改革,积极推进科技兴警、改革强警。为不断增强公安实战能力,公安机关需进一步提升大数据应用能力,完善公安大数据平台,切实响应公安信息化“十四五”规划,即加快数字化发展,实现国家治理体系和治理能力现代化。面对新时代复杂的社会治安管控需求,公安机关需要借助大数据和人工智能等新兴技术,实现对各类数据的高效收集、存储、处理和分析,以此提升预警能力、犯罪侦查效率和治安管理水平。本文将重点探讨科技兴警时代下公安大数据智能化建设的研究与实践。     

数据驱动与知识引导结合下人工智能算法模型

当前人工智能的学习模式主要以数据驱动为主要手段,以深度神经网络为主流的机器学习算法取得了显著进展。但是这种数据驱动的人工智能手段依然面临数据获取成本高、可解释性弱、鲁棒性不强等不足。该文认为在现有机器学习算法中引入先验假设、逻辑规则和方程公式等知识,建立数据和知识双轮驱动的人工智能方法,将推动更通用计算范式的变革创新。该文将可用于引导人工智能算法模型知识归纳为4种——逻辑知识、视觉知识、物理定律知识和因果知识,探讨将这些知识与现有数据驱动模型相互结合的典型方法。     

人工智能和知识图谱在无人机智能作战中的应用

在信息化作战条件下,各种侦察监视设备（如卫星、雷达、无人机群等）可以获取海量的战场信息数据。如何有效利用这些海量多源异构信息来提高无人机作战的智能化程度和打击精度是当前的一个热门研究领域。在介绍了人工智能和知识图谱发展现状的基础上,针对如何引导无人机完成智能打击这一目标构建了知识图谱,并结合具体的作战任务需求和场景特点给出了解决方案。     

我国公共部门大数据应用研究——基于CSSCI的知识图谱分析

大数据在深刻地改变人们的生活、工作和思维方式的同时,也不断创新着政府等公共部门的治理模式。作为公共部门治理的信息资本和技术支撑的大数据将会对政府治理、政府决策、公共服务、组织方式和内部业务流程等产生重大影响。为探索公共部门大数据应用现状,有效推动政府等公共部门的治理体系和治理能力现代化。文章借助信息可视化软件Citespace V为研究工具,以CSSCI数据库中关于公共部门大数据应用研究的文献为样本,梳理我国公共部门大数据应用研究的发文量时间分布、研究作者力量等基本情况,并通过关键词词频分析、共词分析、知识图谱分析等展开我国公共部门大数据应用的研究热点分析。     

智慧化大数据风险治理

本文首先介绍互联网大数据风险治理与防控的背景,并介绍目前风险防治的现状与发展动向。其次对大数据风险治理相关技术,知识图谱、复杂网络、情感分析进行介绍,对各技术的发展现状与具体运用进行分析。最后以金融领域为具体应用行业为例对智慧化大数据风险治理的可行化进行分析。如今科技的进步给各行各业都带来了翻天覆地的变化,计算机技术在办公领域的使用也变得更加日常。随着大数据技术的出现,国家和社会风险治理的新工具和方法以及大数据风险治理决策技术应运而生。面对新时代的风险事件,对大数据的应用已经成为研判风险治理能力强弱的重要标准。     

基于大数据和人工智能的高校信息化服务

大数据和人工智能的技术融合为高校信息化服务开辟了一片新天地,极大地推动了高校信息化的发展。借助大数据和人工智能的优势,高校信息化在学生管理、教学模式等多方面得到了大大的提升,提高了高校的教育质量。本文基于大数据和人工智能在教育上的优势,阐述其在高校信息化服务中的具体应用。     

基于神经网络的推荐系统模型分析

阐述基于神经网络的推荐系统模型,推荐系统可以对用户可能需要的信息资源进行预测判断,帮助用户在庞大冗余的信息中快速精准地寻找到自己所需要的信息,实现信息价值的挖掘与开发。     

人工智能大模型赋能图书馆高质量文献资源建设研究

随着人工智能技术（Artificial Intelligence,AI）的兴起和快速发展,人工智能大模型成为图书馆建设优质文献资源的重要工具。文中系统地分析了人工智能大模型在图书馆资源建设中的应用现状,并探讨了其在文献资源建设中的作用和意义。通过研究和总结现有文献,文中提出了一系列策略和方法,以帮助图书馆使用人工智能模型构建高质量的文献资源,包括智能文献分析、知识图构建和文献推荐系统。同时,文中还探讨了人工智能大规模模型在文献资源建设中可能面临的挑战和未来发展方向,为图书馆建设优质文献资源提供新的思路和方法。     

金融机构大数据技术应用创新实践

围绕金融机构大数据建设面临的问题,将大数据、云平台等深度融合应用,在技术和应用层面打造内循环生态圈,满足创新、改造升级、新场景开发等需求,集成包括云、人工智能、图谱、数据模型工具与引擎等在内的技术体系,全面支撑业务的发展与变革。     

基于多源异构数据融合的电力工程知识图谱架构算法

针对电力行业数字化进程中出现的对于多源异构类型数据的分析效率低、概念逻辑混乱等问题,开展了基于数据融合的电力工程知识图谱架构算法研究。在收集电力行业数据和外部数据并整理相关领域专业术语的基础上,构建了电力工程知识图谱,采用CRF算法将非结构化文本信息转化为结构化信息。最终将典型相关分析（CCA）与深度神经网络相结合,利用逐层语义匹配的方法,架构出满足域私有网络和域共有网络的深度语义匹配模型。通过设置对照组进行对比测试结果表明,文中提出的多源异构数据融合模型可以有效提高不同领域实例数据的融合精度,较两种对比算法分别提高了8.32%和11.7%,具有较为理想的综合性能。     

基于深度学习的Andriod恶意应用程序检测系统

设计了一个基于深度学习技术的恶意应用程序检测系统。该系统的实现主要由三大部分组成:安全与恶意APK代码特征的提取模块、深度学习模型的训练模块、深度学习模型检测未知APK样本模块。系统协助设备用户有效应对大数据人工智能时代的恶意入侵威胁和个人隐私信息泄露威胁。     

基于深度神经网络的高校贫困生认定模型

高校贫困生认定工作是当前高校学生管理的重要工作之一。校园一卡通产生了大量的数据,记录着在校大学生消费和学习情况。以深度神经网络为技术依托,建立高校贫困生认定模型。实验证明,该模型具有较高的准确度,为科学构建高校贫困生认定管理体系提供技术支持。     

面向多源数据的军事信息系统设计

大数据时代,军事信息呈现出来源广泛、格式多样、数据体量大、价值密度低的特点,如何解决多源数据获取手段少、融合程度低、分析挖掘弱等问题,是新一代军事信息系统建设的关键.本文提出了一种面向多源数据的新型军事信息系统架构,实现了全源信息引接、分布式数据存储、批量计算与流计算、作战场景专题分析与数据可视化;设计了以大数据分析为...     

《高级语言程序设计》课程知识图谱构建及其在教学实践中的应用

本文将知识图谱引入《高级语言程序设计》课程教学,介绍了专家和数据协同的知识图谱构建过程,综合应用网页爬虫、文本挖掘等技术,构建了《高级语言程序设计》课程知识图谱,并从教学内容和教学技术两个方面详述了知识图谱在教学实践中的应用。本文的研究为《高级语言程序设计》课程教学内容与教学方法的创新提供了一条有效的技术路径,有助于促进人工智能技术与教育的深度融合。     

中小银行对公业务数字化营销研究与实践

针对中小银行对公业务数字化程度偏低、数字化转型起步晚、见效难的问题,提出通过数字化营销解决对公业务数字化转型问题,给出了中小银行数字化营销的思路,重点介绍了青岛银行对公业务数字化转型案例——“慧营销”。详细介绍了“慧营销”的数据逻辑与生态图谱构建,并总结了数字化营销的成效,从而使中小银行对公业务板块降本增效、提升客户服务质量和效率。