校企共建计算机专业社团的探索

为了更大程度地发挥企业在人才培养全过程中的作用,云南经济管理学院提出了依托校企合作共建计算机专业社团的合作新模式,并针对专业社团在校企合作中的作用进行了探索与实践.实践证明,校企合作创办专业社团对提高学生专业技术水平、了解企业文化、企业有针对性的人才培养、学院就业工作等方面都大有益处.     

新建本科院校计算机专业建设思考与实施方案

对计算机类人才的社会需求状况,我校作为新建地方本科院校的现状以及我校加强计算机专业建设的意义进行了分析。结果表明,我校已经具备开办计算机科学与技术本科专业的基本条件,但是在专业特色、教学设备、科研平台建设等方面存在不足。最后,从培养方案制定、师资队伍建设、课程建设、教学与科研条件改善等方面提出了加强计算机专业建设的有效措施。     

社团在职业院校计算机专业中提升学生职业能力探讨

社团在职业院校计算机专业教育中对提升学生职业能力有着积极意义,并可发挥更重要的作用。本文对如何充分发挥社团在提升学生职业能力方面的作用进行了研究和探讨,并对如何促进社团的持续健康发展提出了一些思路。     

高校学生社团建设和管理研究

高校社团已是学生的第二个课堂,社团是高校的文化载体。通过各式各样的社团促使学生综合素质的发展,本文同揭出高校社团的局限和不足,从社团的文化建设和管理扩展到社团文化载体的建设和管理。以改进现如今社团建设管理方面的不足。     

新时期高职创业技术型社团建设研究--以软件技术专业学生项目开发社团为例

随着国家对于大学生创新创业教育越来越重视,高职院校结合自身应用技术型定位特点,积极探索创业技术型社团的建设有着十分重要的意义。以软件技术专业学生项目开发社团为例,研究了高职创业技术型社团的建设策略,包括"创业公司+工作室"运营模式"、以点带面"学生社团学习模式、社团与教学构建"双向互补"模式"、四维度"校方支持模式、社团其它有效常规活动几个方面。通过分析此策略在实践中的应用效果,可以确定此方案对于提高学生专业技能、提升学生创业能力以及校内专业的成长具有很好的辅助作用。     

社团挖掘的并行化AP聚类方法

采用AP聚类算法进行复杂网络社团挖掘,提高了社团挖掘的精度,但在处理海量数据时算法速率明显下降,其中一个重要原因是单台计算机的计算性能无法满足海量数据的计算需求。为了提高社团挖掘AP聚类在处理海量数据时的速率,设计出一种在Hadoop框架下进行的社团挖掘的并行化AP聚类方法;将传统单机模式下的社团挖掘AP聚类算法在分布式平台上分布进行并行化。实验表明,社团挖掘的并行化AP聚类方法在社团挖掘精度不下降的情况下提高了海量数据的社团挖掘速率。     

高职院校专业社团成员能力提升的研究

培养高素质技能型人才是广大高职院校的目标,专业社团作为课堂教学的重要延伸,是培养工科类学生专业技能水平的重要平台。近年来随着高等素质教育的深入开展,围绕着专业社团建设的关注和讨论逐渐增多,而会员能力提升,是社团建设的重中之重。本文针对目前高职院校专业社团会员培训过程中存在的问题进行探讨,旨在于提出一套可执行的培训方案,以提高社团成员专业技术水平的培养效率。     

基于ACM竞赛和社团机制的计算机课程教学改革研究

为了提高人才培养质量,分析当前计算机专业学生的学习现状,提出基于ACM/ICPC和社团机制的人才培养模式,从实践模式、营造创新学习氛围和考核方式方面进行探索和研究。     

社交网络中的社团隐私研究综述

社团是社交网络的重要特征,社团检测技术的发展给网络用户带来隐私泄露的危险.如何保护敏感的社团信息不被泄露,保障用户与社团安全已经成为网络安全领域的研究热点.近几年,社团保护技术取得了初步进展,但针对社交网络中的社团隐私或社团安全研究进展综述较少,不利于该研究方向的长远发展.因此,主要针对社团结构隐私方面的研究进展进行综...     

职业岗位能力导向的高职计算机网络课程组建设实践

网络技术职业岗位是高职高专计算机类专业毕业生的一类重要就业方向。本文结合我校"计算机专业网络技术"课程组建设的实践,介绍了以职业岗位能力训练为核心的课程体系设计、核心课程计算机网络教学内容的优化重组、实践教学体系完善和职业技能取证融合等方面的探索与实践。     

基于信号自适应传递的社团发现算法

为了准确地检测出复杂网络的社团结构,提出一种基于信号自适应传递的社团发现方法。首先使信号在复杂网络上自适应地传递,从而获取网络中各节点对整个网络的影响向量,然后把网络中节点的拓扑结构转化成代数向量空间上的几何关系,最后结合聚类特性发现网络中的社团结构。为获取更加合理的空间向量,提出最佳传递次数,缩小搜索空间,增强算法寻优能力。该算法在计算机生成网络、Zachary网络和美国大学生足球赛网络上进行实验测试, 并与GN算法、谱聚类算法、极值优化算法和信号传递算法进行实验对比,社团划分的准确性和精确性均有所提高,证明该算法具有有效性和可行性。     

“专业社团—工作室—创业公司”育人模式下专业发展效益综合评价体系

针对"专业社团—工作室—创业公司"育人模式下开展的ITeam项目对专业建设与发展的作用尚缺乏科学评估和有效管理的实际现状,通过分析开展ITeam项目对学生成长、教师发展、专业建设、社会影响等方面产生的影响和变化,提出一套由5项一级指标和18项二级指标构成的专业发展效益综合评价指标体系。     

新工科背景下软件人才专业社团建设研究与实践

研究新工科背景下软件人才专业社团建设模式,分析社团保障和运行机制,构建以学生主导的学生社团、教师主导的科研小组到企业主导的项目团队三段式人才培养机制,从而形成以学生为中心的自我教育、自我管理、自主服务的专业社团运行模式.     

茶艺社团与中职生就业能力的培养

学生社团作为作为中职学校技能学习的补充和第二课堂,对学生的综合素质和职业素养的提高起着关键作用。就业能力包括一般就业能力和特殊就业能力。我校茶艺社团从理论与实践相结合、强化职业道德教育、提高学生的综合素养、组织学生参加各类职业技能竞赛等方面探讨中职生就业能力的培养。     

复杂网络中的邻域重叠社团结构探测

网络,数学家们称其为图,它为许多复杂系统的结构提供了一个很好的抽象,从社会网络、计算机网络,到生物网络以及物理系统的状态空间。在过去的几十年里出现了许多确定网络系统拓扑结构的改进实验,但对实验产生的数据进行科学的分析,仍然存在本质的挑战。目前的社团检测中主要存在两个问题:一是不知道网络中有几个社团;二是网络中的顶点可能属于不同的社团,也就是社团中存在重叠结构。为了了解各种重叠社团检测算法的思想、实现步骤、优缺点比较、算法应用,文中对邻域重叠社团检测算法进行了深入的分析,以k-means算法分析了经济网络,同时采用Silhouette指标解决了最佳聚类数的问题,并通过仿真实验证明了此算法的可能性。     

基于社团密度的社团发现算法

发现社团结构是研究复杂网络的重要前提,目前社团发现算法研究存在两个较为严峻的问题：评价函数单一和经典算法时间复杂度过大并且无法发现小粒度的社团。针对上述问题,本文首先提出了一种合理的发现算法评价函数,即社团完整度,实验证明,与经典的模块度函数 相比,社团完整度函数能够更合理地评价社团划分质量且社团完整度函数的灵敏度高于模块度函数;其次,本文提出了基于社团密度的社团发现算法,实验证明,该算法不仅可以发现小粒度的社团结构,随着网络节点数和边数的增加BDA算法在时间复杂度方面也具有明显的优势。最后,本文尝试将BDA算法应用在科学合作者网络并得到合理的社团结构。     

基于谱聚类的复杂网络社团发现算法

复杂网络社团发现的研究对于控制疾病传播、网络病毒的传播等具有重大意义.针对已有社团发现算法时间复杂度过高,不适用于结构未知的大型网络等问题,结合谱聚类在识别未知分布数据集聚类方面的优势,以及模块度函数能够在大型网络中搜寻出最佳社团数目的能力,提出了基于谱聚类的社团发现算法--SCCF算法.实验结果表明,与已有的社团发现算法相比,SCCF算法效率更高,并且能够在网络节点数上万的大型网络中得到高质量的社团结构.     

基于最大生成树的社团划分算法

针对层次聚类算法存在复杂度高、准确度低等问题,提出了一种基于最大生成树的社团划分算法。该算法重新定义了节点间相似度,并利用最大生成树进行初始聚类,然后根据社团相似度合并局部社团得到最终划分结果。算法不仅降低了时间复杂度,而且在划分社团的准确度方面有所提高。将该方法在真实网络与人工网络上进行验证和比对,实验结果表明基于最大生成树的社团划分算法能够快速、准确地划分出网络中的社团结构。     

农业院校计算机专业课程体系改革思路

本文阐述了当前农业类院校计算机专业所面临的问题,并结合我校的实际情况,针对农业信息化发展对计算机专业人才的需求,对计算机专业的课程体系和教学模式进行了一些探索。在重视学生基础知识和基本技能的前提下,探索了具有农业特色的计算机专业课程体系建设与改革,完善了学科课程设置,为培养出适应农业信息化发展需要的高质量创新人才奠定了基础。     

基于结构分析的信息网络社团趋势预测

社团结构在现实世界各种信息网络中广泛存在。传统信息网络中社团演化的研究均基于单一层次的观察与分析,存在算法不稳定,无法处理社团结构剧烈变化等问题。为解决该问题,提出了基于结构分析的信息网络社团趋势预测方法。该方法基于层次聚类来发现社团层次结构,对相邻网络快照的社团进行跨层次匹配,以解决社团发现算法带来的随机性问题,且使基于结构的社团演化研究成为可能。在两个真实数据集上进行了多层次社团演化挖掘实验,实验结果表明,与最优划分方法相比,新方法在效率和稳定性方面有较大优势。