7个研究背景和意义示例,教你写计算机层次化论文

今天分享的是关于层次化的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到层次化等主题,本文能够帮助到你

面向中文知识图谱本体构建系统的设计与实现

这是一篇关于知识图谱,本体,上位词,层次化,属性抽取的论文, 主要内容为近年来,信息抽取、知识图谱和知识库的构建等研究成为热点,本体中实体识别和实体上下位关系抽取是这些研究的基础。但是目前针对特定知识图谱本体构建并不多,本系统针对植物领域知识图谱的本体构建做了一些工作。本系统主要采用一种自下而上的构建方式,由最下层的领域实体获取出发,通过推荐算法来挖掘上位词,避免了传统构建方法中的关系抽取及关系判断这一难点,通过自动化方式获取实体上位词,再获取上位词的上位词,即将上位词层次化,最后通过信息抽取挖掘出实体的各个属性,最后构建出本体。首先,领域实体的获取,本系统通过挖掘互联网开放库数据,如搜狗,百度,腾讯等互联网公司所收集整理的各种领域词条,以此类词条为基础来丰富领域实体库。爬取百科数据,根据百科类目和开放分类获取前面收集到的实体的上位词,并清洗整理,另外通过协同过渡推荐算法获取上位词的方式作为补充,完成上位词获取。通过FP-Growth算法寻找频繁项的方法对前面所获取的上位词进行层次化,并进行循环递推,找出上位词的上位词,直至结束。对百科描述文本,进行信息抽取,挖掘出实体的相关属性,完成整个本体的构建过程,并以图谱的形式展示出来。本文通过系统性的分析,概括出系统五个主要功能模块,然后设计并实现。在整个构建系统设计和实体过程中,对百科知识爬取和算法的实现,有较深入理解,在文中也进行了详细说明,本文针对理论分析和实际应用两方面进行相关研究,设计并实现了植物领域本体构建系统。

面向中文知识图谱本体构建系统的设计与实现

基于知识图增强图神经网络和情感分析的音乐推荐系统

这是一篇关于音乐推荐,知识图谱,图神经网络,多模态,层次化,EmbraceNet,情感分析的论文, 主要内容为随着音乐流媒体平台的快速发展,音乐推荐系统在提高用户体验方面扮演着重要角色。然而,现有的音乐推荐模型由于训练样本的曝光偏差导致推荐结果准确率有待提高,并且在推荐时往往只考虑用户的历史交互和属性信息,忽略了用户情感变化对推荐结果的影响。因此,本文提出一种基于基于知识图增强图神经网络和情感分析的音乐推荐系统,实现更加准确和个性化的推荐服务。针对推荐模型训练样本存在曝光偏差的问题,本文提出一种基于知识图增强图神经网络的推荐模型KGIFE,该模型在原KGIN模型的基础上增加了间接反馈和项目关系增强提升推荐性能,引入间接反馈可以提高用户未交互项目被推荐的概率,减少样本曝光偏差,引入项目关系增强可以对模型中的项目特征进行相似性融合,提高项目的嵌入表示能力。然后通过与KGCN、KGAT、KGIN等模型的对比实验验证模型的有效性。针对音乐推荐时用户情感变化会影响推荐结果的问题,本文构建了多模态融合的层次化情感分析模型HMAMF。模型分为主模型和辅助模型,主模型对多模态特征进行组合并通过Embrace Net网络进行融合预测。辅助模型通过单模态决策辅助主模型训练,并提取单模态特征融入主模型,提高主模型特征提取能力和分析预测的性能。然后通过对比实验验证了模型的性能和效果。最后基于本文提出的KGIFE和HMAMF模型设计了一个音乐推荐系统,将推荐模型和情感分析模型结合为用户推荐符合情感的音乐,提高推荐的准确率和用户满意度。

西南林业大学共青团工作管理信息系统的设计与实现

这是一篇关于共青团,管理系统,B/S,层次化的论文, 主要内容为当前的高校共青团工作依然效率低下,高校共青团的相关信息资源不能得到有效配置和有效快速传播的问题十分突出。对比传统的高校共青团工作模式和现代信息化模式的角度来进行探讨是一种全新的视角,为了引导高等学校领导及相关组织人员对高校共青团工作中出现的新情况和新问题给予更多重视,使高校的共青团工作尽快步入科学化管理的轨道,利用日益先进的计算机系统,开发实现一套有效实用的共青团工作管理系统具有重大的社会意义。本文设计和实现了一个基于B/S模式的共青团工作管理系统主要进行了如下的工作内容:首先采用UML建模分析方法通过对现有系统进行调研和对共青团工作的需求进行了分析。该系统按照用户角色可分为企业系统管理人员、一般管理员、团员三类,文中画出了各类角色在进行各种相关操作时的实例图。把该系统划分为9个大的模块,即:团员信息维护、基本信息查询、团学干部管理、勤工助学管理、青年志愿者管理、社会实践工作、素质拓展工作、文件下载、系统管理与维护等,每个模块又分为数个小功能模块不等的几个模块的功能需求进行了分析。其次,对该系统进行了总体设计和详细设计。通过设计系统数据层、业务逻辑层、表示层的分层架构,详细给出了各个层的功能区分,同时对团员信息维护、基本信息查询、团学干部管理、勤工助学管理、青年志愿者管理、社会实践工作、素质拓展工作、文件下载、系统管理与维护各模块进行设计,画出了这些模块的详细顺序图。最后,研究系统以C#作为系统的开发语言进行实现,以SQL Server2008作为系统的后台数据库编程实现方法。对系统底层的数据层的实现设计,给出了核心代码,然后就典型的团员信息管理、文件下载上传、系统登录等核心模块的实现进行了研究,给出了主要模块的界面截图、实现原理和部分代码。从系统的应用情况来看,利用该系统,可以方便和高效地实现了共青团工作管理,有利于全面提高共青团工作的信息化水平,对于高校各级团组织进行团员信息登记、社团各种活动的组织、团务信息共享具有一定的实用价值。

健身监测评价系统的设计与实现

这是一篇关于健身监测,模块化,层次化,健身系统的论文, 主要内容为本文旨在创建一个健身监测评价系统,为国民提供体质监测预约和监测结果查询平台,使国民能够根据自己的身体状况、时间和地点,在网上进行体质健康标准测试的预约、查询等操作,同时,系统还为用户提供了一个信息展示平台,让用户能够直观的了解体质监测的重要性,及国民体质监测结果统计分析报告等内容。在确定了系统开发方向后,我们首先通过大量的市场调研,掌握了国内外体质监测评价系统的开发现状及现存问题,明确了系统的开发目标、主要功能、项目意义等内容,同时确定了采用基于JAVA语言的JSP技术,SSH框架作为我们的开发语言。在确定了具体的需求以后,本文针对系统面向的用户群体进行了有针对性的需求分析。监测评价系统的用户分为普通用户,机构管理员及系统管理员,本文通过结合三种用户的特点,从各个用户的角度分析得到了用户的系统需求。基于这些系统需求,本文从专业角度构建了系统用例图、类图、时序图等UML图示,并对所需数据进行了描述。在系统设计阶段,本文采用逐步深入、层层细化的方法,逐步实现系统的设计。首先系统的整体架构设计阶段,本文首先提出了系统的完整架构,并基于该架构完成了Hibernate+Struts+Spring的编程框架。系统的详细设计阶段,本文采用模块化的设计方法,分功能模块设计了各个模块的功能。在系统实现阶段,我们采用标准的开发方法,分模块实现了系统的功能,最终完成了一个完整的系统,并进行了详尽的系统测试。

基于标签的个性化推荐系统研究

这是一篇关于个性化,推荐系统,标签相似度,层次化的论文, 主要内容为随着计算机与Web2.0技术的快速发展,互联网产生了巨量的数据。面对良莠不齐的大量数据,用户很难有效地提取自身真正需要的信息资源,这正是当今普遍存在的“信息过载”(Information Overload)问题。为了解决这一难题,人们创造了搜索引擎、门户网站等多种分类、信息过滤的工具。然而,这些工具不能很好的满足用户个性化的需求,正是有着这样的需求,由此诞生了个性化的推荐系统。近年来,个性化推荐算法成为了学术界研究的热点。然而,传统的标签推荐算法存在一定局限性,面向具体应用时难以做到快速、高准确度的个性化推荐。针对这一问题,本文提出了一种层次化的标签推荐算法(Hierarchical Tag Recommendation Algorithm,HTRA)。本文主要工作包含以下:首先在算法分析研究的基础上,本文采用del.icio.us数据集论证了在为物品添加标签时,使用余弦相似度的计算方法计算标签相似性,能够得到更高的精确度。其次,深入分析了传统标签推荐算法存在的缺陷,并以此为基础,提出一种层次化的标签推荐算法,该算法利用标签数据来表征用户、物品的特征信息,从而得到用户对历史物品的兴趣偏好;最后,计算历史物品与待推荐物品之间的相似度,并引入调节因子将用户的兴趣偏好与物品相似度相结合,最终预测到用户对物品的偏好值。通过算法仿真实验,验证了本文算法的有效性,且推荐准确度有所提升。针对联培企业在线广告推荐项目实际需求,本文通过详细分析推荐系统的具体功能需求和性能需求,设计并搭建了个性化推荐系统总体架构,详细设计了相应的功能模块。使用MySql数据库,实现了基于NodeJs的广告推荐系统,该系统主要包括三个部分:主播数据预处理,层次化标签推荐算法的实现以及广告推荐系统的实现。主播数据预处理是按照系统定义的规则提取比较热门的主播信息作为系统用户,算法实现则采用了本文的HTRA算法,推荐系统实现完成了注册登陆、发布广告、推荐等系统的主要功能。最后对系统的功能和性能进行了测试与分析,结果表明本文实现的推荐系统具有较好的推荐质量。