张舒
- 作品数：11 被引量：17H指数：3
- 供职机构：淮海工学院商学院更多>>
- 发文基金：连云港市科技发展计划项目国家自然科学基金江苏省“青蓝工程”基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理金属学及工艺更多>>
- 生产环境下声纹识别系统的设计与实现
- 2018年
- 声纹识别是一种能根据待识别语音的声纹特征识别说话人的技术.本文阐述了声纹识别系统的原理知识,介绍了声纹识别系统的体系架构,本系统采取分层结构,核心业务分解为业务层和实现层,多个层的多个功能模块被设计成独立的服务,从而提升了声纹识别系统的识别准确率,最后给出了系统在实际生产环境下的产品设计方案.
- 张舒王成强李想李慧
- 关键词：声纹识别架构设计
- 关于体验式学习培养大学生团队精神的应用分析被引量：2
- 2008年
- 关于大学生团队精神的培养越来越引起教育界的重视,针对如何寻找大学生团队精神中的培养方法,试着分析体验式学习原理应用在团队精神培养中的积极的意义,从学生学习的特点、思维中的认知结构和教育的内容来寻找两者结合的可行性。
- 张岳张舒
- 关键词：大学生团队精神体验式学习
- 在线社会网络环境下基于朋友圈的推荐被引量：2
- 2018年
- 在线社交网络信息的主要作用是提高推荐系统的精度,但仅仅依靠传统的评分推荐系统(RS)是无法实现的.现在,为了更好地为用户在各活动中提供服务,许多在线社交软件支持一种称为"朋友圈"的新功能,该功能对"朋友"重新进行了定义.论文提出了一种基于朋友圈的推荐系统.该推荐系统旨在处理可用的评分数据并结合社交网络数据推断出特定类别领域的社会信任圈子.主要根据系统预测出的专业水平对圈内朋友划分不同的等级.通过对公开的数据进行验证实验,验证了本文所提出的基于朋友圈的推荐模型可以更好地利用用户的社会信任信息,从而有效地提高推荐系统的准确性.
- 张舒王成强李强李慧
- 关键词：信任朋友圈
- 互联网条件下大学生思想政治教育的创新与发展被引量：3
- 2009年
- 在科学技术发展的前沿,在文化思潮层出不穷的高校,大学生触"网"人数和频率急剧上升,"互联网"对高校学生的行为模式、价值取向、政治态度、心理发展、道德观念等产生越来越大的影响。高校思想政治工作也遇到了前所未有的新情况新问题。
- 张舒张岳
- 关键词：互联网思想政治教育
- 基于重叠社区发现的社会网络推荐算法研究被引量：3
- 2018年
- 协同过滤算法已成为用来为用户提供个性化服务以处理海量信息最常用的方法之一.本文提出一种基于重叠社区发现的社会网络推荐算法,该算法同时考虑了群组用户的兴趣以及他们复杂的内部关系,通过将重叠社区发现算法和基于模型的社会推荐算法进行创新融合,以实现重叠社区的发现、建立,和基于社区的智能推荐.基于开放数据集,本文设计了一系列相关实验以验证算法的有效性和准确性.实验结果表明本文提出的算法可以实现高效且准确的社会网络推荐.
- 胡云张舒佘侃侃李慧施臖
- 关键词：社会网络
- 利用心理量表完善高校贫困生认定体系被引量：1
- 2009年
- 贫困生问题是当前全社会普遍关注的热点问题,各级政府、高校和社会各界对此给予了高度的重视和关心,贫困生资助体系日趋完善。但在这一过程中,尚存在着随意申请和无序认定的现象,给贫困生的资助工作带来了不同程度的影响。现利用心理量表完善高校贫困生认定体系,以期使贫困生认定问题得到更好的解决。
- 张舒张岳
- 关键词：贫困生认定贫困生心理数据挖掘
- 融合社会标签与信任关系的社会网络推荐方法被引量：5
- 2018年
- 针对推荐系统中普遍存在的数据稀疏和冷启动等问题,本文将标签与基于信任的社交推荐方法相结合,提出了一种融合社会标签和信任关系的社会网络推荐方法。该方法利用概率因式分解技术实现了社会信任关系、项目标记信息和用户项目评分矩阵的集成。从不同维度出发,实现了用户和项目潜在特性空间的互连。在此基础上,通过概率矩阵因式分解技术实现降维,从而实现了有效的社会化推荐。在Epinions和Movielens数据集上的实验结果表明本文所提出的方法优于传统的社会化推荐和社会标签推荐算法,特别是当用户评分数据较少时该算法的优越性体现得更好。
- 胡云张舒李慧施珺施珺
- 关键词：社会网络信任度矩阵分解标签
- 基于“校企合作办学模式”的本科人培养体系研究——以淮海工学院商学院为例
- 2018年
- 文章针对应用型本科人才培养体系进行了深入研究,并以淮海工学院商学院为例,设计出有别于传统应用型本科培养模式的新型人才培养体系,进一步深化了校企合作模式的内涵,对高校实践教学改革做出了初步探索,目的是培养出具有"上手快、后劲足"的应用型本科人才,让毕业生更快地融入社会并作出更大的贡献。
- 王成强张舒李强
- 关键词：校企合作
- 基于信任网络重构的推荐算法
- 2019年
- 基于信任网络的重构问题,提出一种新颖的推荐算法。将用户相似值与信任关系相结合构建初始信任网络,对用户未评分项进行初始预测;利用一种基于可靠性度量方法评价预测评分的质量,对于未评分项目根据新组建的用户信任网络进行最终评分预测。在两个真实数据集Epinions和Flixster上进行了性能验证,试验结果表明,信任网络的重构可以有效解决推荐系统中的数据稀疏问题,在查全率和查准率上优于传统的推荐算法。
- 胡云张舒李慧佘侃侃佘侃侃
- 关键词：信任度协同过滤社会网络
