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高校大數據整合與抽取推薦——理論與方法技術 版權信息
- ISBN：9787307243330
- 條形碼：9787307243330 ; 978-7-307-24333-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
高校大數據整合與抽取推薦——理論與方法技術 內容簡介
高校大數據整合與抽取推薦—理論與方法技術是通過對高校主要數據模型的梳理，提供統一的基于云的高校數據整合和共享平臺，實現高校內部數據的整合和共享，為教學、科研、管理提供數據決策支撐，提高高校的信息化水平。本書是國內外**部較為全面系統地介紹了高校大數據整合與抽取推薦的理論與方法技術圖書，具有較好的基礎性、實用性及可操作性。全書論述嚴謹，注重理論與實踐相結合，具有啟發性，以期能給讀者帶來實際幫助，產生*大價值。適用于從事高校信息化工作的人員、高校管理人員、大數據管理人員及信息推薦等方面的教學科研人員，本書也是高校大數據運用的**指南。
高校大數據整合與抽取推薦——理論與方法技術 目錄
1.高校大數據概況
1.1 高校大數據發展
1.2 高校大數據基本問題
1.3 高校大數據應用
1.4 高校大數據治理與監測
1.5 高校大數據服務內容與研究框架
2.高校大數據技術進展
2.1 高校大數據產業發展政策
2.2 高校大數據多源異構數據融合
2.3 高校大數據挖掘、稀疏與畫像技術進展
2.4 高校大數據整合與抽取推薦技術進展
3.高校數據精簡整合系統范式管理
3.1 高校數據精簡范式的建立
3.2 不含有主鍵的數據庫記錄精簡范式
3.3 含有主鍵的數據庫記錄精簡范式
3.4 存儲子系統的冗余數據精簡
3.5 實驗與結果分析
4.高校碎片化信息整合構建
4.1 高校碎片化信息整合概述
4.2 基于隨機森林的整合特征選擇模型
4.3 實驗與結果分析
5.高校課程評價對象與評價詞抽取
5.1 評價對象和評價詞基本概況
5.2 MOOC課程評論采集及預處理
5.3 MOOC課程評論的評價對象與評價詞抽取模型
5.4 實驗與結果分析
6.高校大數據的資源推薦方法
6.1 高校在線學習資源推薦概況
6.2 基于深度距離分解的在線學習資源推薦方法
6.3 融合評論情感分值的評分改進策略
6.4 實驗與結果分析
7.高校大數據的圖卷積神經網絡慕課推薦方法
7.1 基于圖卷積神經網絡的慕課推薦
7.2 考慮用戶畫像的圖卷積神經網絡慕課推薦
7.3 實驗與結果分析
8.高校大數據的慕課群組推薦方法
8.1 基于BERT-wwm-ext的課程評論情感分析
8.2 基于NeuMF的慕課群組推薦
8.3 實驗與結果分析
9.高校大數據整合與抽取推薦總結與展望
9.1 高校大數據整合與抽取推薦總結
9.2 高校大數據整合與抽取推薦展望
主要參考文獻
展開全部
高校大數據整合與抽取推薦——理論與方法技術 作者簡介
張文德，華中科技大學博士，中國科技信息研究所出站博士后，二級教授，博士生導師，現任福建省高校教育信息化學會理事長，福州大學信息管理研究所所長。曾任福州大學信息化建設辦公室主任，中國教育和科研計算機網福州主節點主任，福建省超級計算機中心主任，福建省教育廳教育信息化專家委員會主任委員，福州大學圖書館館長。主要研究方向：信息化管理、信息管理與信息系統、電子政務、知識產權、計算機應用、情報學。出版專著二十部，發表論文三百余篇，獲國家知識產權局專利及著作權十余項。研究成果獲福建省人民政府、福州市人民政府等獎勵十余項，個人還獲得中國僑界貢獻獎(創新人才)、中國教育和科研計算機網突出貢獻獎、福建省高層次人才等榮譽稱號。
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