大学生自主创业路在何方

大学生自主创业，就是利用所学到的知识、才能、技术和各种才能，以自筹资金、技术入股、寻求合作等方式，筹备和经营各类企业或成为个体劳动者，这是一条于己于国都有利的就业道路。大学生自主创业已引起社会各方面的关注，国家不断推出对大学生就业的扶持政策，鼓励和支持大学生自主创业。进入21世纪以来，全国高校毕业生数量跳跃式增长，从2000年的107万，增至2009年的710万，数量叹为观止，     

为大学生就业创造条件

太原市高新技术创业服务中心主任宁慧青高级工程师：当前，受国际金融危机影响，高校毕业生就业正面临就业体制改革以及就业人数大量增加的双重压力．缓解高校毕业生就业压力迫在眉睫。而充分发挥大学生创业基地的作用，实现创业带动就业有效地缓解了就业压力。大学生创业基地免费为大学生创业者提供创业空间及部分办公设备：针对不同项目类别，分别提供5万元创业种子资金、     

转“危”为“机”大有可为

今年上半年，国际金融危机继续蔓延，虽然我国实体经济并未出现下滑，但进出口总额锐减，经济增速持续放缓的迹象较为明显。特别是我国一批中小企业关停，就业岗位大量流失，加上全国高校毕业生总量继续增加，高校毕业生就业形势异常严峻。     

对高校贫困生就业问题的现状分析及对策研究

高校贫困生就业存在的问题在于综合素质低,就业心态分化明显,就业地位不平等等。针对这一现状,文章提出了一些对策,如注重对贫困毕业生综合素质培养、加强对贫困生的就业指导、端正其择业心态、拓宽就业信息渠道,加强贫困毕业生的推荐工作,以及加大对贫困毕业生毕业生经济物质的资助、减轻就业压力等。     

基于群偏好与用户偏好协同演化的群推荐方法

群推荐系统已经成为社交网络平台的重要工具,为群体用户提供兼顾个性化和整体满意度的产品和服务.现有群推荐方法大多是对个性化推荐方法的集成和聚合,忽略了群体和用户的交互影响以及群偏好和成员偏好的动态变化,从而无法保障群推荐系统的效果.为此,本文提出一种基于群偏好和用户偏好协同演化的群推荐方法,能够建模群体和用户的动态交互.具体而言,本文将用户偏好建模成其历史偏好和群影响的加权聚合结果,将群偏好建模成群历史偏好和新加入成员偏好的加权聚合结果,最终预测群体可能消费的产品列表和成员可能加入的群体列表.实验结果表明,本文所提模型在群体消费行为和用户加群行为的预测表现都优于基准算法,并兼具很好的鲁棒性.     

基于元学习的航空电子设备特征选择算法推荐方法

为了对航空电子设备的测试数据进行有效约简, 去除冗余信息和不相关特征, 基于机器学习领域现有的特征选择算法, 提出了一种元学习框架下的航空电子设备特征选择算法推荐方法。所提方法旨在根据不同航空电子设备测试数据所蕴含的信息, 推荐合适的特征选择算法。首先, 分析了数据集特征的描述方法。然后, 介绍了采用综合度量指数的算法性能评价方法。最后, 给出了特征选择算法推荐方法的框架。使用42个航空电子设备的测试数据和13个过滤型特征选择算法建立了元数据库, 采用留一法进行交叉验证, 推荐命中率达到了90%以上, 推荐性能比例达到97%以上。     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

基于读者偏好变化的高校图书个性化推荐方法

提出了一种根据读者借阅行为记录和图书信息来观察高校读者阅读偏好随着时间变化的思路,并借助二分网络结构特性,提出了测量偏好变化特征的计算方式及其作为推荐客体结合传统图书推荐算法的混合推荐方式。同时,使用上海交通大学图书馆图书借阅历史数据展示了偏好变化计算结果和结合偏好变化的混合推荐方法相比传统推荐方法的优越性。     

融合PCA降维和均值漂移聚类的协同过滤推荐算法

为了解决传统的协同过滤推荐算法中评分矩阵稀疏及近邻搜索耗时长导致的推荐准确性及时间效率有待提升的问题,设计了一种融合PCA降维和均值漂移聚类的协同过滤推荐算法PMCF。该算法用主成分分析法PCA保留最能代表用户兴趣的维度,以缓解评分矩阵稀疏问题;用均值漂移聚类算法在降维后的低维向量空间上对用户聚类,以减小目标用户最近邻的搜索范围。在Movielens数据集和HetRec2011-Movielens-2k数据集上的实验结果表明,PMCF算法能够有效地提升推荐结果的准确性,同时具有较高的时间效率。     

十年创新路,锋从磨励出——记杭州市科技创新特别贡献奖获得者王文海

10年前,在浙江大学的校园里,有一批老师和学生在校研究所里致力于控制系统的研究和开发;3年后,其中的几位教授和大学毕业生,坚定地走出浙大校园,扯起一面名叫"浙大中自"的大旗.开始了他们艰苦的创业.