结合句子级别检索的信息检索模型

查询词之间的距离较为接近的文档,相关的可能性更大,将这种距离信息用于信息检索模型的构造可有效提高检索的性能。然而直接估计查询词在文档中的距离需要大量的训练文本,且计算复杂度高。该文提出了一种结合句子级别检索的信息检索模型,将文档分为若干个窗口,通过计算句子和查询的相关度考察查询词在给定窗口中的共现性,该方法可增大那些查询词彼此靠近的文档的相关度,从而使得检索模型可返回更为相关的文档。标准数据集上的实验结果表明所提出的模型可以取得较好的性能。     

模式识别中的特征提取研究

特征提取是模式识别中的关键技术之一,本文提出了一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法,通过该方法进行主特征特征提取可以有效降维,大大减轻了后续的分类器的工作量,同时也有助于提高分类器的分类精度.     

面向对象技术与重用机制

介绍了软件重用机制,以及指出面向对象技术是一种基于重用的软件开发技术,并讨论了面向对象技术中可重用部件库的开发 。     

基于偏最小二乘特征抽取的垃圾邮件过滤

随着垃圾邮件逐渐成为网络用户的一大困扰,垃圾邮件过滤技术的研究显得越来越重要。针对电子邮件存在数据极度稀疏性、高特征维数和多重相关性等特点,本文提出了一种基于偏最小二乘原理的特征抽取方法,可以通过对原始特征进行线性组合抽取出既可反映邮件内容又可反映邮件类型的潜在语义特征,并可解决多重相关性问题。在Enron-Spam邮件数据集上的实验结果表明,同χ²特征选择方法相比,该方法在较低维数上可以获取良好的邮件过滤性能。     

基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法

计算信息特征(属性)的权重问题在信息分类及模式匹配中是一个研究热点。该文提出一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法,利用此算法删除原始特征中与分类不相关的特征,并对数据进行归一化处理和主成分提取。实验将34个特征变量降维成10个主成分,大大减轻后续的分类器工作量,提高分类器的分类精度。     

一种基于化学课程的超课堂教学模式的研究与实践

本文在分析教学模式和教学理论的基础上,设计了一种利用超课堂教学模式对化学课程开展网络学习辅导的实施方案。     

智能试郑生成和自适应考试系统

介绍了一种基于项目反应理论的智能组卷及自适应考试系统的实现方法。它提供了一个通用的平台，挂接不同的题库可以适应不同科目的学习、组卷及考试。     

面向对象的标准建模语言UML

面向对象的标准建模语言ＵＭＬ,是当今软件工程领域中最具有意义的成果之一,它定义的一统一定义和符号表示可以规范面向对象技术市场,使项目源于一个成熟的标准模语言,从而拓宽了所研制与开发的软件系统的适用范围,并提高其灵活程度。本文就ＵＭＬ中的一些特征与技术作了一个总体概述。     

MOOCDR-VSI:一种融合视频字幕信息的MOOC资源动态推荐模型

学习者在面对浩如烟海的在线学习课程资源时往往存在“信息过载”和“信息迷航”等问题,基于学习者的学习记录,向学习者推荐与其知识偏好和学习需求相符的MOOC资源变得愈加重要.针对现有MOOC推荐方法没有充分利用MOOC视频中所蕴含的隐式信息,容易形成“蚕茧效应”以及难以捕获学习者动态变化的学习需求和兴趣等问题,提出了一种融合视频字幕信息的动态MOOC推荐模型MOOCDR-VSI,模型以BERT为编码器,通过融入多头注意力机制深度挖掘MOOC视频字幕文本的语义信息,采用基于LSTM架构的网络动态捕捉学习者随着学习不断变化的知识偏好状态,引入注意力机制挖掘MOOC视频之间的个性信息和共性信息,最后结合学习者的知识偏好状态推荐出召回概率Top N的MOOC视频.实验在真实学习场景下收集的数据集MOOCCube分析了MOOCDR-VSI的性能,结果表明,提出的模型在HR@5,HR@10,NDCG@5,NDCG@10,NDCG@20评价指标上比目前最优方法分别提高了2.35%,2.79%,0.69%,2.2%,3.32%.     

基于Markov网络及laplacian映射的快速相似性检索方法

快速相似性检索技术对于各种信息检索应用都具有很大的意义,其中基于语义哈希的快速相似性检索即是一个合理有效的检索方式,其检索模型能够在保证语义相关的基础上将高维空间中大量相关的文档数据,映射在低维空间中.虽然近年来许多关于语义哈希的研究都表现了不错的实验结果,但是都没有考虑到利用文档集合自身的信息来加强文档间的相关信息.为了有效利用文档自身信息,提出结合强化文档间邻接关系的马尔可夫迁移过程及使用保留局部信息的拉普拉斯映射方法的相似性检索方式.