摘要：随着互联网的快速发展,个性化推荐系统已成为电子商务、社交媒体等领域的重要应用。交互性是混合式学习中的用户体验重要的指标,而Fogg行为模型提供了设计混合学习交互模型的理论依据。因此,提出了一种基于FBM的混合学习交互模型,旨在提高推荐系统的准确性和效率。通过具体的混合式学习环境中运用构建的交互模型,获取交互的实证数据,从而进一步调优交互模型,试图找到更优化的混合式学习交互模型。实验结果表明,该方法在多个数据集上均取得了较好的表现,可以增加学生在课堂上的交互行为,提高思政课堂的参与度,进一步证实了该交互模型的有效性和实用性。

摘要：为了解决无线通信网络异常攻击检测的准确率和查全率低等问题,提出一种基于深度卷积神经网络的无线通信网络异常攻击检测方法。设计卷积神经网络,提取并处理无线通信网络日志特征;构建深度卷积神经网络模型,将日志特征作为模型输入值,引入非线性激活函数进行模型学习;确定各层级参数,构建异常攻击检测框架,设置检测步骤,以实现无线通信网络异常攻击检测。实验结果表明,该方法的分类精度高、训练损失小,准确率、查全率、误报率平均值分别为99.96%、99.94%和0.01%,具有一定的可行性和较高的应用价值。

摘要：计算机网络中虚拟学习社区与现代教学理念相结合为教育提供了更广阔的发展空间,个性化教学与虚拟学习社区相结合,试图通过探索虚拟学习社区这一新生事物为个性化教学教学提供的理想条件,进而提出关于构建一个基于个性化教学的虚拟学习社区的有效设计策略,可见虚拟学习社区对个性化教学的影响之深度。传统课堂教学环境下,个性化教学的开展具有很大的难度,因此将个性化教学与计算机网络结合在一起,创造一种新的教学模式,已经成为当今远程教育领域学者研究的一个热点问题。