摘要：采用线上线下混合式教学来优化传统教学模式和提高教学质量是现代教学的发展趋势,通过新工科背景下思政引领+OBE导向的程序设计类课程线上线下混合式教学模式的研究,构建了由社会/行业需求制定合理课程教学目标、教学目标确定优质的教学内容、通过科学的教学过程落实教学内容、全方位的教学效果评价验证教学目标的教学程序设计类课程混合式教学模式。并提出了组建优秀的课程教学团队、重构优质的教学内容、运用形式多样的教学方法、开展内容丰富的课外实践活动的混合式教学模式的教学实施方案,旨在形成能达到同频共振育人育才的新型教学模式。

摘要：程序设计是高校计算机专业重要的专业基础课程,但由于这类课程的知识点多、内容抽象难度较大,使得部分学生缺乏学习兴趣和动力。新概念多媒体快捷技术体系应用于程序设计类教学,将知识与理念更形象、更生动地传达给学生,将专业知识变成视觉艺术品,来激发学生的兴趣、提高学生的动力,从而提高程序设计教学质量。

摘要：模糊K-Modes聚类算法针对分类属性的数据进行聚类,使用爬山法来寻找最优解,因此该算法对初始值较为敏感。为了克服该缺点,提出一种动态的模糊K-Modes初始化算法,该方法能够自动确定聚类数目,以及对应的聚类中心;而且能够应用于数值属性和分类属性相混合的数据集。该初始化算法可以有效地克服模糊K-Modes算法对初值的敏感性。实验的结果表明了该初始化算法的可行性和有效性。

摘要：为了解决在极端情况下数据挖掘中隐私泄露的问题,分析了在数据聚类时增加Laplace噪音可以避免隐私泄露的原理,结合主成份分析与噪音扰动方法,提出了一种限制隐私泄露的隐私保护聚类算法。该算法利用主成份分析除掉了数据的相关性,将Laplace噪音加入数据的主成份向量中,然后计算被扰动的数据之间距离变化值,这样可以避免扰动后的数据被还原,以达到在隐私保护聚类挖掘中限制隐私泄露的目的。仿真实验结果表明,该算法对于数据聚类时限制隐私泄露是正确有效的。

摘要：为了在分布式环境下进行数据分类挖掘,使每部分的隐私得到保护,根据Shamir秘密共享思想,提出了一种基于分布式环境下的决策树分类算法。在对集中数据库决策树分类属性的最大的信息增益公式分析的基础上,推导了分布式数据库的同一分类属性的息增益公式。在此基础上对Shamir秘密共享的加密原理进行分析,将其应用到求分布式数据库决策树分类属性的最大的信息增益公式中,并对隐私保护值求和的过程进行了实例分析。实验结果表明,该方法能有效地对分布式同构样本数据集进行隐私保护的决策树分类挖掘。

摘要：文本分类属于有指导的机器学习,而构造一个按照兴趣分类的分类器,需要做大量的预处理工作,来收集正负的训练样例,但负例的收集是非常困难的。提出了一个只有正例的基于支持向量机的学习模型。实验表明,该学习模型对多类文本分类的分类精度和速度都是非常理想。

摘要：文本聚类在信息过滤和网页分类等方面有着较好的应用,可是它面临数据维数很高的难点。由于维度很高,使得经典的聚类算法难以有效处理。针对这个问题给出了一种快速鲁棒的映射聚类算法,其中利用关联规则查询簇的相关维,然后使用相关维进行进一步的分析。实验结果说明了该算法具有速度快以及较好的鲁棒性等特点,可以应用在文本聚类中。

摘要：在计算机专业应用型人才的培养过程中，程序设计能力是衡量学生专业水平的一个关键因素，是影响计算机专业学生就业率的一个重要因素。通过对课程群建设的理论分析，结合我校的实际情况，针对计算机专业的程序设计课程群建设进行规划．切实培养学生程序设计的学习兴趣，促进计算机专业应用型人才的培养。

摘要：垃圾邮件对计算机系统的安全和人们的生活造成了严重的威胁,反垃圾邮件问题已经成为的具有重要现实意义的研究课题。针对垃圾邮件过滤本质是分类问题,提出了一种基于服务器前端的反垃圾邮件过滤方法,它采用了改进的v支持向量机算法对邮件内容进行分类,过滤垃圾邮件。研究结果表明该方法与直接的支持向量机增量算法相比,提高了过滤的准确率,具有一定的应用价值。

摘要：毕业设计作为一个实践环节，在整个本科教学中所起的作用和地位，是其它教学环节无法替代的。毕业设计的质量也是衡量教学水平的重要依据。针对计算机专业的特点和毕业设计中出现的问题，从教学与毕业设计指导、毕业设计选题、毕业设计过程的监控和管理、答辩等几个环节提出了相应的教学改革方法。并分析了在毕业设计的过程中如何加强学生动手能力和创新能力的培养，增强学生就业竞争力。