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大数据环境下基于多维关联分析的学习资源精准推荐 被引量:28
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作者 丁继红 刘华中 《电化教育研究》 CSSCI 北大核心 2018年第2期53-59,66,共8页
从教育大数据中为学习者提供个性化学习资源是缓解学习迷航、提升在线学习体验的有效途径。为实现精准的学习资源推荐,关键要整体考虑数据之间的复杂关系,对学习者、资源、情境等进行多维关联分析。本研究引入张量理论构建"学习者... 从教育大数据中为学习者提供个性化学习资源是缓解学习迷航、提升在线学习体验的有效途径。为实现精准的学习资源推荐,关键要整体考虑数据之间的复杂关系,对学习者、资源、情境等进行多维关联分析。本研究引入张量理论构建"学习者—资源"融合张量,依据多维关联分析原理,采用高阶奇异值分解算法挖掘学习者和资源的关联关系,实现学习者和资源之间的精准匹配。通过9组不同规模数据的对比实验,发现多维关联分析方法的推荐性能均优于在推荐领域成熟应用的协同过滤算法,并且随着数据规模增大,其推荐性能愈优。多维关联分析方法有利于大数据环境下个性化学习资源精准推荐,提升在线教育质量和个性化学习效果。 展开更多
关键词 精准推荐 大数据 个性化学习 多维关联分析
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作物生长周期与农业经济要素的多维关联分析及管理策略优化
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作者 雷济华 《农业开发与装备》 2025年第9期83-85,共3页
为了深入剖析作物生长周期与农业经济要素间的动态关系并优化管理策略,采用多维关联分析方法,从市场需求、资源配置、技术进步及政策环境等维度展开研究。结果表明,作物生长周期与农业经济要素紧密相关,需平衡市场需求与供应、优化资源... 为了深入剖析作物生长周期与农业经济要素间的动态关系并优化管理策略,采用多维关联分析方法,从市场需求、资源配置、技术进步及政策环境等维度展开研究。结果表明,作物生长周期与农业经济要素紧密相关,需平衡市场需求与供应、优化资源配置、推动技术进步并完善政策环境。以期通过科学规划种植结构、加强资源配置管理、推动技术进步与创新及完善政策环境等策略,为农业管理提供理论支持和数据依据,实现农业经济效益最大化。 展开更多
关键词 作物生长周期 农业经济 多维关联分析 管理策略优化
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面向大数据的多维粒矩阵关联分析及应用 被引量:2
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作者 吴珺 王春枝 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第B11期407-410,421,共5页
当前日益增长的大数据备受青睐,大数据的核心是数据分析。然而聚焦大数据的动态、多维特性,传统数据分析方法难以获取可靠且准确的分析结果,数据分析方法面临着重要的发展机遇和严峻的挑战。对动态大数据的多维关联性分析问题进行研究... 当前日益增长的大数据备受青睐,大数据的核心是数据分析。然而聚焦大数据的动态、多维特性,传统数据分析方法难以获取可靠且准确的分析结果,数据分析方法面临着重要的发展机遇和严峻的挑战。对动态大数据的多维关联性分析问题进行研究和探讨,以动态大数据为研究对象,以粒计算(Granular Computing,GrC)理论为研究基础,提出粒矩阵思想,研究构建面向动态大数据的粒矩阵方法,分析粒矩阵的逻辑约简运算,确定了基于粒矩阵的动态大数据多维关联性分析模型。本文旨在为高效利用动态大数据进行多维关联性分析和揭示数据隐含的客观规律提供科学依据,对大数据的可持续发展也具有重要意义。 展开更多
关键词 大数据 粒计算 多维关联分析
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基于多维关联规则分析的航班排序优化 被引量:4
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作者 曹卫东 连松江 张伟航 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第9期2553-2558,共6页
为减少航班预先排序与实际调度结果之间的差异,提高航班运行效率,研究基于多维关联规则分析的航班排序优化方法。利用优化后的多维关联规则分析方法挖掘航班排序差异的特征信息,借鉴生物接种疫苗后的免疫行为,将挖掘到的特征信息用于免... 为减少航班预先排序与实际调度结果之间的差异,提高航班运行效率,研究基于多维关联规则分析的航班排序优化方法。利用优化后的多维关联规则分析方法挖掘航班排序差异的特征信息,借鉴生物接种疫苗后的免疫行为,将挖掘到的特征信息用于免疫算法优化航班预排序。仿真结果表明,较之前预排序,优化后的排序结果在总差异和每个航班的偏差方面都得到了改善,该方法可行有效。 展开更多
关键词 数据挖掘 多维关联规则分析 免疫算法 航班排序 排序结果差异
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基于细粒度关键词引用网络的领域知识多维分析 被引量:3
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作者 王佳敏 陆伟 +1 位作者 程齐凯 秦春秀 《情报学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第7期733-744,共12页
针对关键词引用网络中存在的节点语义角色缺失和关联关系单一的局限,本文通过学术文本语义功能增强网络中节点及其关联关系的语义信息,提出了一种细粒度关键词引用网络。首先对学术文本内容进行解析,抽取文献关键词、引用关联、引文上... 针对关键词引用网络中存在的节点语义角色缺失和关联关系单一的局限,本文通过学术文本语义功能增强网络中节点及其关联关系的语义信息,提出了一种细粒度关键词引用网络。首先对学术文本内容进行解析,抽取文献关键词、引用关联、引文上下文、引用对象等信息,并对其词汇功能和引用功能进行识别。接着采用复杂网络图方法构建细粒度关键词引用网络,从引用功能敏感的子网分析、特定节点的多维关联分析和细粒度领域知识演化分析三个方面进行领域知识多维分析,并以ACL(Association for Computational Linguistics)会议论文集为例进行实证研究。结果验证了本文所提出方法的有效性,发现了NLP(natural language processing)领域知识间的使用、扩展和对比模式,揭示了特定研究问题的发展情况或特定方法的应用情况,刻画了领域知识的细粒度演化脉络。本文扩展了知识网络的研究方法和深度,也为领域知识多维分析提供了新的视角和路径。 展开更多
关键词 关键词引用网络 多维关联分析 词汇功能 引用功能 细粒度知识演化
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