西安市城乡6—7岁儿童个性差异各维度比较分析

儿童个性差异方面的问题是心理学家和现代社会关注的问题,儿童身心健康状况和对社会良好的适应能力与其个性有着较为密切的关系。近年来,儿童个性发展因素已引起国内外专家学者的普遍关注,但是关于个性研究方面的资料大部分集中在高校大学生当中,涉及儿童的较少,尤其是关于城乡儿童个性各维度方面的研究更是少之又少。因此,极有必要对城乡儿童个性差异进一步地探讨,通过对儿童个性各维度的分析比较,找出城乡儿童个性之间的差异,从而指导家长、教师正确塑造和培养儿童的个性,使其身心得到健康发展,为西安市、陕西省乃至西北地区儿童身心健康发展提供解决思路和探索依据。     

高校图书馆文献采购及读者资源利用调查研究

读者调查是高校图书馆文献采购工作的首要环节,是文献采购人员了解和掌握读者实际需求、做好文献信息资源建设的前提和保证。基于问卷调查数据,阐述了高校图书馆文献采购存在的主要问题,分析了读者的资源利用情况。     

融合标签相似度的 k 近邻 Slope One 算法

Slope One 协同过滤算法被广泛应用于个性化推荐系统中。标签是一种描述项目特性的重要形式,针对Slope One 算法推荐精度不足的问题,将标签信息融合到 Slope One 算法当中。同时参考 k 近邻算法思想,选取阈值过滤后的 k 近邻项目参与平均评分偏差计算,提高计算效率的同时增加预测精度。使用评分相似度和标签相似度作为权重修正线性回归模型。通过线性加权融合预测结果,进一步提升推荐质量。将算法应用于 MovieLens 数据集,与传统加权 Slope One 算法相比,平均绝对偏差下降4．8％,召回率和准确率分别提高32．1％和26．3％。     

人的失误心理学分析

从心理学角度全面介绍并阐述了人的认知心理过程,特别是分析了人可能发生失误的原因,有助于加深理解和积极预防人的失误的产生,指出了在核电厂进行操作员心理选拔的积极意义．     

基于人格特质和机器学习分类算法的建筑工人不安全行为识别

获取建筑工人个性特征是实现其不安全行为精准化、个性化干预管理的重要前提,而人格特质是分析建筑工人个性特征的重要依据。本研究以292名一线建筑工人为研究对象,通过问卷调研和深度访谈探究人格特质与不安全行为之间的映射关系,基于大五人格生成不安全行为偏好,利用机器学习分类算法实现建筑工人的不安全行为识别。研究表明：高外倾性、中神经质、中宜人性、低责任心、低开放性映射习惯偏差型不安全行为;中外倾性、低神经质、低宜人性、低责任心、高开放性映射程序偏差型不安全行为;中外倾性、高神经质、中宜人性、高责任心、中开放性映射感知偏差型不安全行为;中外倾性、中神经质、中宜人性、中责任心、中开放性映射技能偏差型不安全行为。同时通过比选CART、RF、AdaBoost和GBDT四种分类算法模型的评估指标,结果发现GBDT算法的不安全行为预测性能最优。     

一种基于混合深度学习的推荐算法

为解决推荐算法中的冷启动和数据稀疏性问题,提高推荐的效率,提出一种基于混合深度学习的推荐算法。该算法将深度学习中的半自动编码器和多层感知机模型有效结合,通过半自动编码器模型解决稀疏数据,并融合相关辅助信息解决冷启动问题。它先用半自动编码器提取用户和项目的深层次特征,再将提取的潜在特征输入到多层感知机中进行非线性融合,完成评分预测。实验结果表明,相比于其他算法,该算法可以更好地处理稀疏数据和冷启动问题,使推荐准确性得到不同程度的提升。在给定数据集上,该算法比传统矩阵分解算法的均方根误差提升了约46%。     

融合多种影响因子的兴趣点推荐算法

为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量,提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模,并联合时间信息和地理信息进行时空影响力建模,然后以加权求和的方式整合3种影响力评分得到用户偏好分数,根据用户偏好分数为每个用户提供1个包含Top-N[WT]个兴趣点的推荐列表。实验结果显示,在2个公开数据集上,融合多种影响因子的兴趣点推荐模型的性能优于对比模型。地理-社会-时空影响是兴趣点推荐任务中的关键,对这3种影响建模可为融合关键信息的兴趣点推荐研究提供参考。     

一种基于数据的GitHub项目个性化混合推荐方法

将两种传统基于内存的协同过滤方法相结合, 提出一种基于数据的GitHub项目个性化混合推荐方法. 该方法不仅可动态地计算相似用户以保证推荐的个性化, 且只用很小规模的相似用户便可得到与基于项目的方法相近的推荐质量; 同时, 该方法通过建立倒排表和利用K均值分类, 在一定程度上解决了原方法在面对GitHub用户及项目数量级较大但交叉度较低的数据集时数据稀疏和冷启动问题. 通过与传统方法进行对比实验, 验证了该方法的有效性和优越性.     

一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法

针对传统协同过滤推荐数据稀疏会影响推荐质量,以及项目最近邻居集的计算忽略用户多兴趣及提高推荐的准确度问题,该文采用混合模型改进了相似性度量计算,综合Pearson相关系数与修正余弦相似性,提出了一种基于混合相似度的用户多兴趣推荐算法.实验表明:该推荐方法的相似度计算更高效,不仅提高推荐准确率,而且使用户有更好的推荐体验.     

结合物联网和室内定位的手机图书馆推荐系统

 为利用物联网和室内定位等新技术的优势,并充分利用图书馆的特点,设计开发了结合物联网和室内定位的手机图书馆推荐系统。借助物联网中的近场通信（NFC）搜集了系统数据;利用Mahout和Redis实现了基于物品的协同过滤推荐和基于热点的推荐,并将2种推荐的结果混合推荐计算得到推荐图书列表;利用位置指纹定位法得到读者的实时位置,以此向读者推送推荐结果,同时根据用户的反馈优化推荐结果。通过这些优化和改进,可使图书馆更好地为读者服务。