基于软集理论驱动的毕业生推荐系统研究

网络技术的发展为毕业生与企业之间的顺利沟通提供了支持,但大多数招聘或推荐平台依然是各自"表演"的模式,缺乏有效对接.面向毕业生与企业的直接需求、核心需求,在软集理论驱动的基础上,构建一个智能的、支持决策的毕业生推荐平台.该平台允许用户自主设置属性及属性排序,对推荐结果进行优劣排序,使得推荐结果更加客观全面,符合大学生及企业的需求.最后实验表明该方法具有较高的性能.     

基于评论分析的评分预测与推荐

推荐系统广泛地应用在网络平台中,推荐模型需要预测用户的喜好,帮助用户找到适合的电影、书籍、音乐等商品.通过对用户评分和评论信息的分析,可以发现用户关注的商品特征,并根据商品的特征,推测用户对该商品的喜好程度.本文提出将评论中隐含的语义内容与评分相结合,设计并实现了一种新颖的商品推荐模型.首先利用主题模型挖掘评论文本中隐含的主题分布,用主题分布刻画用户偏好和商品画像,在逻辑回归模型上训练主题与打分的关系,最终评分可以被视为是对用户偏好和商品画像的相似程度的量化表示.最后,本文在真实数据上进行了大量对比实验,结果证明该模型比对比系统性能优越且稳定.     

量子环中电子－空穴系统的准精确解析解

应用准精确解析求解的方法研究了一维量子环中的电子-空穴系统,得到环半径在一些离散的特殊取值的时候可解析地求得波函数和能量.结果显示,该系统的能级是二重简并的,分别为宇称的两个本征态,并且相同能量的属于不同宇称的波函数图像在坐标系右半边完全重合,而在左半边完全相反.     

一种新型聚光光伏组件的光学设计

传统的聚光光伏组件(CPV)采用菲涅耳透镜聚光或者大型反射式聚光。这些组件的尺寸较大,不利于聚光光伏组件的小型化与模块化。该文主要设计制作了一种新型平板反射式聚光器,并应用到聚光光伏系统中完成相关测试,上述工作均在顺德中山大学太阳能研究院完成。该文提出了一种新型的平板反射式聚光器的设计方法。文章首先介绍聚光器的建模方法,然后进行软件模拟与分析,最后制作聚光器并组装成聚光光伏组件(CPV)进行相关测试,组件的结构设计也将详细介绍。测试结果表明通过该光学设计方法能够灵活,有效的设计适应不同应用要求的反射式聚光器。     

基于ISM和AHP的硫化矿石自燃危险性分析

为系统了解硫化矿石自燃的影响因素,从人-物-环-管四个方面找出18个硫化矿石自燃的影响因子.运用系统工程理论,建立硫化矿石自燃影响因素的6级多层递阶解释结构模型(ISM),采用层次分析法(AHP)确定各指标权重.研究表明,多层递阶ISM能有效地表达硫化矿石自燃影响因素的结构,18个影响因子可以分为6个层级,直观地反映出各个影响因素之间的层级及相互关系;AHP法求解出影响硫化矿石自燃的各级指标权重,表明矿石自身特性是影响硫化矿石自燃的决定性要素,管理则是深层次要素.     

组织际信息系统运作成本： 结构成本与交易成本

全球企业都面临信息系统的运营收入与成本的最优化问题,为了更好解决组织际信息系统收益的有关问题,以运作成本为视角展开研究.设计组织际信息系统运作成本的结构,将其划分为结构成本与交易成本,构建成本的定量方法与模型并求解,最后进行仿真模拟来验证其合理性与作用,从而得到一系列扩展的结论.     

我国电动汽车产业链延伸发展的关键要素分析与对策

电动汽车产业的发展是解决资源短缺、环境污染以及汽车行业结构升级的重要途径,经济危机后,发达国家纷纷对发展电动汽车提出战略性规划以重振汽车产业来带动经济发展,面对世界汽车产业再次崛起,电动汽车发展与未来中国汽车产业命运息息相关。从产业链的上中下游三个阶段分别分析了我国电动汽车产业链的现状及主要问题,电动汽车原材料品质不高,电池、电机、电控研发能力有限以及产业配套设施不足等问题严重制约我国电动汽车产业链延伸发展,从顶层规划、技术创新、产品品牌、基础设施四个关键要素角度提出了解决电动汽车产业链延伸的战略思考,并针对实现该战略提出了相应的对策。     

复杂信息关系集成的指挥控制模型

为描述协同决策过程,提出了基于复杂信息关系集成和OODA的指挥控制模型。首先分析了个体决策环境中OODA特性,认为复杂信息关系是导致环形结构OODA难以精确描述协同决策的主要原因;结合知识管理和仙农信息理论,从武器装备体系对抗角度定义了信息、数据、情报和知识概念,确定基本元素的同时分析了物理域、信息域、认知域和社会域之间的信息流向。借鉴基于OODA的武器装备体系复杂网络模型思路,从信息视角构建了武器装备体系复杂网络模型框架。分析了框架中任务流、数据流、情报流和知识流之间的关系并给出了描述元模型。提出了用网状结构OODA模型描述协同决策的思路并抽象出了指挥控制模型。最后用ExtendSim进行了对比分析,为创新指挥控制理论提供了参考。     

一种基于二部分图的推荐算法

在对基于二部分图网络结构的推荐算法NBI和基于Pearson系数的协同过滤推荐算法CF,以及当前广泛应用的完全排序算法GRM进行详细分析的基础上,针对这些算法的局限性,提出了一种基于二部分图的推荐算法.采用Movielens数据库对NBI、CF和GRM以及文中所提算法用2个不同的参数进行了比较.实验结果表明:除了当向每个用户推荐50个电影这一种情况外,文中给出算法的推荐准确率均高于其他3种推荐方法.     

基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.