摘要：有计划、有针对性的进行校内外成教学生、机构的调研,分析研究成人高等教育学生的特点、成长的特殊性、心理活动的特征和规律,以及历史环境、现实环境对他们的影响;根据人才学的基本理论,创造成人高等教育学生成才环境,设计适宜高等教育大众化进程中成人高等教育学生成才所需要的激励方式、方法等措施。

摘要：为有效提高非球形分布式水平划分数据集的聚类质量,提出了一种分布式约束一致高斯混合模型(DCCGMM)。DCCGMM以高斯混合模型(GMM)作为数据集的描述模型,通过约束一致正则化算子将约束信息引入GMM,使得DCCGMM的估计参数既能反映样本数据的潜在概率分布,又能包含用户的先验知识,同时所有参数均能以封闭的解析表达式进行估计。通过设计相应的用户站点传递参数,DCCGMM可以应用于分布式聚类。实验结果表明:相比于以K-means为基本算法的分布式聚类方法,该算法在聚类非球形数据时具有更好的适应性,其聚类精度优于没有使用约束信息的分布式期望最大化(EM)算法,全局平均聚类精度分别提高9%至20%。

摘要：为有效处理动态增长的数据集,获得增量数据的聚类结果,文中利用高斯混合模型模拟数据分布,将原有样本所属高斯成分的均值和先验概率视为这些样本的代表点信息,并将其后验概率松弛为0和1两种状态,在密度参数新的迭代公式的基础上,依据标准EM算法设计增量式EM算法,避免了在估计混合密度参数的过程中对原有样本后验概率的重复计算,从而在高效获得增量数据聚类结果的同时实现了高斯混合模型密度参数的更新.实验结果表明,增量式EM算法能够高效处理大规模增量数据集,并能达到较高的聚类精度.

摘要：当前的计算机专业课程的评判机制过于注重笔试成绩,限制了学生学习能力的提高,降低了教学的效果。根据计算机专业课程性质的不同,专业课程整体上可以划分成偏重理论与偏重实践两类。在此基础上,从课程考核的角度出发,计算机专业课程被分成程序设计基础课程、专业基础课程和专业课程三类,并设计了相应的多元评估方案。实施多元评估方案的目的在于通过多元评估来提高课程的整体教学质量,从而强化学生自主学习的能力,提高学生的计算机理论水平和实际应用能力。

摘要：针对客户关系管理中客户价值这一问题,通过对航空公司现有数据仓库中客户信息的分析,采用数据挖掘技术中的K-means聚类算法建立民航客户细分模型,并通过实验将民航客户细分为3类,提出了对这3类航空客户的相关营销策略。实验结果表明该方法能突出客户之间的行为特征差异,更加准确地划分客户类型,进而使得客户价值约提高30%。

摘要：针对现有的大多数跨域推荐方法仅仅使用了源域的评分信息和部分辅助信息,并未充分使用包括隐式反馈信息在内的其它辅助信息,文中提出了一种融合多种辅助信息的跨域推荐算法,以充分使用隐式反馈信息和内容信息来提升跨域推荐方法的性能.在对堆叠降噪自动编码器(stacked denoising autoencoder,SDAE)进行扩展的基础上,结合矩阵分解(matrix factorization,MF)方法,同时融合了源域的评分信息、用户和项目的内容信息以及隐式反馈信息,丰富了用户和项目潜在特征的语义信息.采用基于密码本的知识迁移方法和非完备正交非负矩阵三分解方法,设计了适用于评分信息和多类型辅助信息综合运用的跨域协同过滤框架.实际数据集上的实验结果表明,该方法在改善推荐性能,减少用户厌恶推荐结果方面有着良好的效果.