摘要：任务分配是实现群智感知的关键环节,为了获取高质量感知数据,往往需要把任务合理分配给用户.现有研究大多简单采用各种优化方法来挑选最佳感知用户,忽略了任务与用户之间的潜在关联关系,从而导致感知质量低下.在此挑战下,文章设计了一种新型任务分配机制,首先,通过分析用户、任务的各自属性,构建了群智感知领域知识图谱;其次,采用基于相似性分析的链接预测方法充分挖掘用户-任务间的隐式关系,并在关联度较高的用户-任务间建立链接;再次,为了最大化感知数据质量,在系统预算的约束下提出一种以用户组感知能力代替个人表现的招募方式,综合考虑了覆盖率与信誉值两个特征指标;最后,基于遗传算法选定一组感知能力最大的用户,实现最终的任务分配.经过实验评估,文章所提方法能够有效提升感知数据质量,同时保证感知任务的基本覆盖率.

摘要：为进一步了解并掌握海洋地理信息数据,获取海洋地貌信息,应结合自然地理要素绘制海洋测绘图谱。通过探讨海洋测绘和知识图谱的概念,提出知识图谱分析的优势,从数据集建设与知识图谱构建、多模态数据整合、语义推理与智能分析、场景多样化与领域拓展等方面进行基于知识图谱的海洋测绘分析,实现对海洋测绘数据的全面整合、智能分析和决策,试图以此探究海洋测绘领域的发展趋势。

摘要：多模态教学数据驱动的精准教研具备精准化、个性化特征,符合新时代教育研究的发展要求,因缺乏有效的技术支持、规范的顶层设计和数据解释框架而难以真正落地。文章依托智能课堂中丰富的智能技术和多模态行为数据作为破解精准教研难题的创新途径,首先综合证据资源、关系挖掘、数据报告等维度构建适应智能课堂教学环境的精准教研模式,同时从数据获取手段、数据样态、关键技术等方面搭建精准教研逻辑实现框架,为细致准确地定位教学问题与规律提供了顶层指导。然后,整合和解释数据以透视行为背后蕴含的教学意义,形成数据解释框架。文章最后指出,精准教研若要实现智慧干预与决策,除在数据阶段确保“精”与“准”之外,还需在教学干预设计、教学改进策略上做到准确无误。

摘要：信息技术改变了知识产生、传播、管理与利用的手段与模式,必将引起知识管理的革命性变化.本文从知识管理与社交网络相结合的角度,提出了一个支持个人知识管理、团队知识管理、个人和团队知识分享的解决方案,并对其中的三个关键技术问题进行了初步的探讨.

摘要：针对传统的采用关键词搜索人物图片的方式在使用查询关系人语句进行查询时不能识别语义的不足,设计并实现了一种基于人物关系的图片搜索系统架构.基于文档共现和句子共现的关系度算法,从新闻语料中挖掘了人物之间潜在的关联关系.创建了人物图片的领域本体库,本体中包含亲属、朋友、同事等共174种具有层级结构的人物关系属性.提供一个面向查询关系人句子的本体库查询接口,首先基于依存关系树的合并规则从依存句法树提取查询关系人语句的关键组成部分,然后基于三元组补全算法转换得到SPARQL语句,接着使用SPARQL查询人物图片本体库,实现语义检索.最后给出实验结果验证系统的可行性和有效性.

摘要：虽然公共社交网络系统能够满足高校校园用户在网络社交方面的需求,但是对校园学习、工作和文化生活等方面的支持以及学校个性化需求方面却存在不足。利用电子校务平台的数据,设计了与真实校园环境和活动紧密结合,包含具有校园特色的应用组件和支持社交与协作构建的关系模型,并对校园用户的隐私提供适当保护的高校校园社交网络系统,对校园内的交流和协作提供了支持。

摘要：目前高速列车本体多采用人工构建的方法,这种方法存在成本高、效率低且缺乏灵活性的不足。针对这种问题,提出了一种高速列车本体半自动构建方法,先使用分词工具Jieba对高速列车领域文档进行分词、去除停用词等预处理,然后使用TF-IDF、C-value等算法进行概念抽取,再使用层次聚类及Dice测度等算法挖掘领域层次关系及非层次关系,最后使用protégé工具构建结构化的OWL本体并进行可视化管理。通过高速列车本体半自动构建实例,实现概念及语义关系的自动获取,验证该方法的有效性及可行性。