以竞赛为载体的应用创新型人才培养模式改革与实践 ——以数据科学与大数据专业为例

学科竞赛对应用创新型人才能力的培养具有重要的作用.当今的学生有参与学科竞赛、提升自身能力的热情,但是由于缺乏专业的引导以及系统的学科竞赛培训,导致他们在参加学科竞赛时存在盲目性、连续性不够及竞赛成绩不理想等问题.针对上述问题,以数据科学与大数据专业为例,制定了相关的学科竞赛指导体系以及与之配套的学科竞赛课程体系,为学生参加学科竞赛提供更加全面、专业的指导,为本专业应用创新型人才培养目标的实现提供有力的保障.     

融合用户相似度的影视推荐系统研究

伴随着互联网技术的高速发展,当今世界已进入信息时代.在"人人皆媒体"的大环境下,网络上信息巨大繁杂,为了从数以亿计的数据、新闻等各类信息中提取出自己感兴趣的信息,推荐技术应运而生.研究了在影视网站中融入推荐算法,根据用户的历史评分数据了解用户喜好,为使用者推荐符合他审美口味的,可能感兴趣的影视作品.在对原有Slope one推荐算法的不足进行分析的基础上,把最近邻和用户加权的思想融入到Slope one算法中,已达到增强算法性能的目的.     

基于向量构建和点击预测的在线视频课推荐模型

随着信息技术的发展,视频逐渐代替文字成为信息传播的主要载体．在线视频课凭借不受时间和地点限制的优势,越来越受到广大求学者的青睐．各类在线教育平台推出大量在线视频课使学习者难以选择,“信息过载”现象严重．课程推荐模型是解决“信息过载”问题的有效手段,但现有课程推荐模型大多仅关注内容特征,没有融合标签特征、统计特征等信息,导致推荐效果欠佳．为此,本文提出了一种基于向量构建和点击预测的在线视频课推荐模型,该模型首先利用Word2Vec内容向量构建方法将所有视频课的内容以向量形式表示出来,该向量每个维度的隐语义都具有表现课程内容特征的能力;然后根据用户标记的专业、评价信息等标签特征构建用户向量,该向量的每个维度代表了用户对该维度隐语义的兴趣程度;接下来用余弦相似度进行用户和课程向量的计算,筛选出符合用户兴趣的视频课候选集;最后将候选课程的统计特征与用户向量连接,输入到多层感知机中,预测用户点击在线视频课的概率,依据概率排序得到在线视频课推荐列表．本文选取了3个当前应用的在线视频课推荐模型进行对比实验,实验结果显示,本文所给推荐模型在准确率和召回率等指标上均有较为显著的提升．     

商务智能系统的数据体系结构研究

首先介绍商务智能系统概念及三大技术体系,得出商务智能系统的数据技术架构．然后分析商务智能对数据处理的要求,指出数据仓库的重要性,并由此引出动态数据仓库．最后在系统数据体系结构的设计中引入ODS,说明其特点、与数据仓库的关系及在商务智能系统中的作用．     

工程认证理念下数据科学与大数据专业建设探究

数据科学与大数据专业作为适应时代发展而出现的新型综合性学科,在新学科建设过程中存在着人才培养与社会需求相脱节、师资力量比较薄弱、理论教学与实践教学不完善等亟待解决的问题.针对上述新学科建设过程中普遍存在的问题,依据工程认证对工科人才培养的需求与标准,并结合我校的人才培养目标,对数据科学与大数据技术专业人才培养方向、课程...     

基于改进PageRank算法的银行零售业务客户价值排名研究

在银行零售业务交易系统中，如何在大量客户数据交易网络中挖掘出影响力高，潜在价值高的重要发展客户，从而制定相应的业务营销计划，对银行来说是一件至关重要的事情.本文提出一种基于PageRank的改进算法——IER(Improved Enhanced-RatioRank)算法，该算法以客户作为节点，以主动交易金额构成出链权重因子作为有向边，构成一个客户交易网络有向图，通过添加交易次数活跃因子和时间有效性因子等重要因素，从多维角度可以精准有效地挖掘出重要发展客户.最后，利用RFM(Recency, Frequency, Monetary)模型来验证实验结果.实验结果表明，所提算法在银行零售业务交易系统中挖掘重要发展客户有良好的效果.