说出你的职场故事

办公室是个小社会,职场是个大舞台。在职场打拼,总有些喜悦想和大家分享．总有些委屈想对别人倾诉,总有些难忘的人或事想铭记,总有些经验教训不吐不快……如果你有好玩的、辛酸的、深刻的职场经历,我们愿意聆听你的故事,感受你的苦辣酸甜!     

拆解IT职场“青春饭”之惑

“每天都很忙，但我心里很清楚，就算再忙上两三年，依然不会有任何改变。我看不到自己的发展前景，这种毫无希望的忙碌几乎耗尽了我的时间与精力。我希望有哪位前辈能拉我一把，找回工作的价值和意义。”     

个性化学习资源推荐发展研究

随着信息技术和网络教育的发展,学习资源呈现爆炸式增长,面对丰富的学习资源,学习者并不能在短时间内最大程度匹配到适合自己的学习资源。个性化学习资源推荐（Personalized Learning Resource Recommendation,PLRR）利用新一代信息技术,全面分析学习者特征、行为、目标等信息,从海量学习资源中筛选出符合其需求的资源,并以合适的方式呈现给学习者,以提高其学习效率和满意度。本文主要从PLRR基本框架、主要算法、面临的挑战和发展趋势进行阐述,旨在为相关研究者提供一个参考框架,促进PLRR领域交流和发展。     

基于组合推荐技术的学习资源个性化推荐研究

通过调查发现,E-learning支持系统无法有效地向学习者个性化地推荐学习资源。为了进一步提高推荐系统的性能,本文尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。协同过滤推荐技术是一种应用最为广泛的个性化推荐技术,然而其面临着冷启动、数据稀疏性问题、规模可扩展性等问题。本文通过介绍协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了隐式评分机制和算法的实现,以提升推荐系统的实时响应和推荐精度。     

基于Web平台的学习资源个性化推荐研究

随着互联网技术的发展和大数据时代的来临,在线学习平台凭借丰富开放的信息资源、随时随地可以自主学习等优势受到了普遍关注。但随之也产生了信息过载问题,学生在海量信息中很难找到合适的资源,为此个性化推荐应运而生。作为当前解决信息过载最有效的工具之一,个性化推荐技术在过去的几十年里取得了长足的进步。主要对个性化推荐研究现状、关键技术进行了详细阐述,并展望未来的发展趋势。     

在线学习资源推荐综述

近年来越来越多的学校广泛使用网络在线授课,然而互联网中海量的学习资源令学习者难以抉择。因此,研究在线学习资源推荐并为学习者进行个性化推荐非常重要,这可以帮助学习者快速获取其所需的优质学习资源。针对在线学习资源推荐的研究现状,从以下5个方面进行分析总结。首先,总结了目前国内外在线教育平台在学习资源推荐方面的工作;其次,分析和探讨了以知识点习题、学习路径、学习视频和学习课程为学习资源推荐目标的4种算法;接着,分别从学习者和学习资源的角度出发,以具体的算法为例,详述了常用的基于学习者画像、基于学习者行为和基于学习资源本体的3种学习资源推荐算法;此外,总结了公开的在线学习资源数据集;最后,分析了学习资源推荐系统目前存在的问题和未来的发展方向。     

蒙眼的朱斯提提亚律政片资源推荐

鼻祖涉案剧 推荐资源 《法律与秩序》(1990-2012) 美国NBC电视台的《法律与秩序》是史上最长寿的涉案剧,其取材来自于社会新闻.该剧将剧情分为两个部分.上半部分包含研究现场,征询证人,提审嫌犯等一系列侦破活动,下半部分则重点阐述案件侦破后检察官衡量案情、起诉、庭审的完整流程.和后来日益增多的律政剧相比,《法律与秩序》侧重司法过程,弱化了庭外人与人的联系,而将角度控制在案件中法庭内以及力求最大化细节真实.没有了神勇的控辩双方,吸引眼球的好莱坞式心理悬疑,该剧虽质朴,但影响了之后的美国电视行业,团队精神和纪实性作为传奇鼻祖剧的精髓被传承了下来,一剧就了解了美国司法系统,说的就是它!     

恐惧的极限 恐怖电影资源推荐

随着时代的进步,科技一日千里的发展,从以前的塑胶道具到现在的电脑特效制作,电影成为了人们的补给品,而当中的恐怖电影却成为部分追求者的精神寄托。如果你同小编一样喜欢午夜一个人抱着零食观摩各种恐怖电影的话,就让我们一起带着这心惊肉跳的悬念和危机感寻找最能打动自己的恐怖电影吧!     

个性化学习资源精准推荐系统设计研究

随着我国教育信息化进程的不断推进,学习者获取学习资源的方式逐渐从主动检索转变为学习系统自动推荐。智能化的学习内容推荐行为极大地提高了用户获取个性化资源的效率,但是内容推荐在教育领域中的应用仍存在着许多方面的不足。该研究分析了推荐系统在教育领域中的应用现状,介绍了主流的推荐算法及其实现原理,并采用混合推荐模式和不同的推荐策略,设计出个性化学习资源精准推荐系统的系统模型,以期助力学习者的个性化学习。     

个性化学习资源推荐系统设计

为解决用户无法有效甄别学习资源这一问题,构建一个具备个性化推荐系统是十分必要的。本文设计并实现了一款个性化学习资源推荐系统。系统采用基于用户的协同过滤推荐算法,使用Flask Web框架、Vue框架、PyCharm和MySQL建站工具。该系统可以缓解用户甄别学习资源的困扰,为用户推荐其感兴趣的学习资源。     

个性化学习资源推荐系统研究

通过分析远程网络学习系统中学习者对学习资源的访问历史,以及与学习者有类似访问兴趣的同组学习者的学习偏好,为学习者提供个性化的资源推荐服务,能够有效提高各种学习资源的利用效率,从而提高教学质量.     

基于本体的Web资源个性化推荐算法

为提高Web资源推荐的准确度,提出基于本体的Web资源个性化推荐算法(BO-RM)。设计Web资源主题抽取算法和相似性度量方法,利用本体语义推理机制实现资源聚类,在推荐过程中通过实时分析用户浏览行为捕获用户个性化偏好的变化,动态实时推荐内容。与基于情境的协同过滤算法（CFR-RM）和基于模型的个性化预测算法（BM-RM）进行对比,结果显示BO-RM的时间开销相对稳定,在平均排序倒数(MRR)和平均准确率(MAP)上均取得了较好的效果。实验结果表明:BO-RM离线完成海量Web资源的分析聚类,有效提高了运行效率,实用性比较强;BO-RM实时捕捉用户兴趣变化,动态更新推荐列表,更加贴近用户的真实需求。     

资源推荐

愚人节也称万愚节,是西方社会民间传统节日,时间在每年4月1日。愚人节与古罗马的嬉乐节(Hilaria,3月25日)和印度的欢悦节有相似之处,可以互开玩笑、互相愚弄欺骗以换娱乐。从时间的选择上看与"春分"有关,在这期间天气常常突然变化,恰似是大自然在愚弄人类。现在小编为大家介绍几款整蛊软件,让这个愚人节来得更"残酷"些吧!当然,整人的同时要谨防被别人整到哦!     

资源推荐

踏进8月的门槛,立秋也如期而至,今年立秋这天也是农历的七月初一,《诗经》中有"七月流火"的诗句,其大意是,每当农历七月,一颗名为"火"的星星出现在西边天空时,暑热便开始消退。可是天气并没有随着立秋而转凉,大地依然酷热难耐,甚至晚上也感觉不到一丝凉爽相比沐浴在8月似火的骄阳下,还不如坐在电脑前,看电影、看新闻、听音乐吧。     

海量学术资源个性化推荐综述

进入大数据时代,信息超载是互联网用户面临的一个严重的问题,个性化推荐是解决此问题的一个非常有潜力的办法。在学术领域,学术资源个性化推荐是解决信息超载的有效途径,其为用户推荐符合其兴趣的个性化学术信息。从个性化推荐过程的用户建模、推荐对象建模和推荐策略等三个模块角度对现有学术资源个性化推荐研究进行了探讨。针对目前广泛应用的学术资源个性化推荐方法,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于网络结构的推荐等,总结其研究的关键点和存在问题,并对学术资源个性化推荐的研究趋势进行了预测。     

基于知识图谱的高校创新创业资源个性化推荐方法

针对高校创新创业资源个性化推荐结果的召回率不高的问题,提出基于知识图谱的高校创新创业资源个性化推荐方法。首先,抽取互联网中的创新创业资源知识,基于知识图谱建立语义匹配矩阵;其次,计算三元组向量及特征矩阵,得到对应的语义匹配矩阵;最后,构建兴趣模型,设定个性化推荐参数,实现高校创新创业资源个性化推荐。实验结果可知,该方法的平均召回率为0.2612,较其他方法高0.07～0.08,能够有效提高推荐结果的召回率。     

个性化网络学习资源推荐系统研究

通过搜索资源来学习现已成为网络学习的一种重要的学习方式,为了提高这种方式下的学习效率,本文提出了一种基于Agent的网络推荐系统,通过获取学习者的当前学习需求,与内嵌的专家知识进行集成,利用多属性决策方法作为比较机制,以达到推荐合适学习资源的目的。系统还提出协同过滤方法,将相似学习者的学习资源推荐给学习者。最后。采用JADE平台开发了原型系统,并进行系统的集成和Web应用设计。     

基于学习效率的学习资源推荐算法

针对目前网络学习系统学习资源推荐的不足,提出了一种基于学习效率的学习资源推荐算法。我们利用逻辑回归模型,以学习者学习前的测试结果作为输入,计算输出测验得分提高的最高期望值。该算法通过测验得分提高的期望值来量化学习效率,并通过推荐资源以最大化这个期望值。     

基于数据挖掘的思政理论资源个性化推荐系统设计

由于传统系统存在新用户推荐及推荐效果较差的问题,提出一种基于数据挖掘的思政理论资源个性化推荐系统。硬件中服务器模块共由22台服务器构成。处理器模块选用的是S3C3210x处理器。软件中数据挖掘模块主要利用Orange工具箱来实现思政理论资源的数据挖掘。数据处理模块能够实现资源数据的转换与爬取、降维处理。资源个性化推荐模块主要通过混合推荐技术实现个性化推荐。数据库模块中包括用户兴趣表、资源信息表、用户信息表。以此进行性能测试。实验结果表明,其推荐效果优于传统系统,可实现新用户的个性化推荐。     

基于协同推荐学习资源系统的设计和实现

随着网上学习者的不断增多和网络学习资源的不断丰富,学习者需要系统能够推荐他们感兴趣的资源。通过使用ASP.NET设计开发学习资源网站,研究了协同过滤推荐技术的算法,并实现了基于协同推荐学习资源系统的设计。