摘要：应急管理案例库系统建设,在新时代各级政府快速制定科学有效的突发事件应急响应方案方面发挥着日益重要的作用。针对现有应急管理案例库存在的不足,以用户应用需求和感受为导向,综合利用网络爬虫、自然语言处理和文本挖掘、知识的框架表示以及基于案例推理等大数据挖掘和综合分析关键技术,充分挖掘和利用已有的历史数据,实现数据规范与信息整合,探索数据驱动管理模式,建立基于大数据挖掘和综合分析的智慧应急管理辅助决策平台,通过案例检索和更新、系统分析和案例推理等模板和途径,可为新时代相关应急管理教研和实务人员提供多维信息和科学决策支持。

摘要：文中旨在影像文本基础之上,以天津本土文化作为研究背景,挖掘天津的本土文化传统,现有影像传播与当下媒介融合,赋予这些文化遗产以新的时代内涵,以本真艺术创作素材为研究对象,在新时代文化格局下,对重新认知、构建天津文化的当代价值传播与历史价值引领具有较强的现实意义。

摘要：高校图书馆每天会产生海量的数据,这些数据包括有效的和冗长的无效数据,基数庞大的数据,造成图书馆信息管理系统呈现出力不从心的状况,显然不能满足用户对高校图书馆信息获取的需求,阻碍了为用户提供高质量信息服务的质量。尤其是各种信息技术的推广与使用,高校图书馆对信息处理的方式、给用户提供信息服务的策略以及提供用户信息服务质量均需要借助信息技术进行革新,以适应社会发展需求。因此,利用数据挖掘技术,对有效的信息数据进行挖掘、识别、组织、分析,为用户提供高质量服务成为必然。所以,对基于数据挖掘的填补技术在高校图书馆服务中的应用进行探析与研究具有重要的实践意义与应用价值。

摘要：[研究目的]分析在公共、多样、广泛的微博信息生产和舆论信息传播中,平台信息在充分流通中产生的封闭,发生朝向特定方向的重复和窄化。[研究方法]挖掘和统计检验探讨微博平台中的信息内容收敛现象和特征。[研究结论]由热度相同或相近的帖子组成的信息单元随着传播热度越来越强,会表现出本层内的信息相似度的增强(层内趋同性);与此同时,也伴随着和全局内容的平均相似度的增强(全局趋同性),和本周期内最热舆论内容的平均相似度的增强(顶部趋同性);信息单元的热度“质心”和该信息单元的三种趋同程度分别都成正比,并且线性回归具有很高拟合度。这三种趋同化的收敛方向具有高度的同步性和一致性,三者的克朗巴赫α系数达0.946左右,而不是相互独立或冲突的关系。社交媒体舆论信息的内容收敛,关切到从公共领域的充分信息流动走向公共信息茧房与自我窄化,关切到从信息开放和可达性转向封闭和自我异化。

摘要：针对数据分析与挖掘课程的特点,融合OBE理念进行案例教学是提高该课程教学质量的重要手段。该文探讨在该课程中如何融合OBE理念进行案例教学。首先,指出课程案例设计不仅要构建体系化的知识,还要注重综合性强、重实践、成效性高等原则。其次,根据课程内容模块的关系,提出“单元案例库+全息式案例库”相结合的案例库设计思路。此外,梳理案例教学实施的流程和方法。最后,探讨基于OBE理念的案例教学的过程化评价指标和方法。

摘要：随着信息时代的到来,大数据成为各个领域中的重要资源,知识图谱作为一种表达和存储知识关系的有效方式,在大数据环境下展现了巨大潜力。本文从平台的设计思路,到知识图谱的构建、数据挖掘方法的应用以及可视化展示等展开阐述,分析基于知识图谱的大数据挖掘平台的发展与应用。

摘要：随着生成式智能技术的发展,人机协同翻译模式逐渐成为常态。然而,人机协同翻译过程中的协作问题并未得到充分重视。本文从数字素养、机器翻译素养切入,提出“人机协同翻译素养”这一新概念,深度剖析人机协同翻译素养的内涵与结构,进而基于布鲁姆认知分层理论,建构人机协同翻译素养结构模型,探索人机协同翻译素养培养路径,以期为生成式智能时代的翻译人才培养、人机协同翻译素养测评工具的设计与开发提供参考。

摘要：主要对产业链协作平台的商务智能架构及数据挖掘技术进行分析,通过总结当今企业的发展形势,以某企业为例,从商务智能架构和数据挖掘技术两方面进行阐述。相关人员应了解和掌握产业链协作平台,并进行商务智能系统的功能设计、商务智能系统的体系设计,使商务智能架构更好地为企业服务。在数据挖掘技术的研究中,要根据不同的环境选择合适的挖掘技术,更好地进行数据挖掘,为企业提供真实、准确的信息。

摘要：当代电影的媒介性表现为其时代负载、文化想象和现实隐喻。身处地缘战略中心之一的东北亚,其电影恰当地承担了“软性媒介”的文化角色,“调和”了地区政治纷争,弥合了族群矛盾,以强大的情感力量介入区域公共生活。这类电影弘扬人的善意、情感与共有价值,捕捉生命中的共同性元素,这使东北亚电影的软性特质化合效应显著,其人文蕴含为当代世界纷争地域的艺术沟通、文化同频树立了很好的榜样。

摘要：受到用户数据复杂性和多变性的影响,传统数据挖掘系统往往难以精确掌控用户数据走向。为加强数据挖掘系统的挖掘精度与稳定性,提出基于E-Learning的数据挖掘系统。该系统包括E-Learning编辑服务器和数据处理体系,ELearning编辑服务器由准备模块、展示模块和生成模块构成。准备模块为不了解E-Learning数据挖掘系统的用户提供帮助,将挖掘出的用户行为数据传递给展示模块,经展示模块对用户数据进行控制、筛选和解析并传输到生成模块与知识库,生成模块对挖掘出的用户数据进行个性化定制。数据处理体系利用数据挖掘查询语言进行数据查找与解析,将解析后的数据保存于知识库,并将数据传回E-Learning编辑服务器进行循环使用。软件设计中,给出通过数据挖掘查询语言衡量用户兴趣点,对知识库进行数据的多样性非标准挖掘过程。实验结果表明,所提方法拥有较高的挖掘准确度与稳定性。