- 年份
- 2024(4137)
- 2023(5933)
- 2022(4846)
- 2021(4666)
- 2020(3712)
- 2019(8641)
- 2018(8673)
- 2017(16243)
- 2016(8961)
- 2015(10077)
- 2014(9911)
- 2013(9373)
- 2012(8066)
- 2011(7300)
- 2010(7505)
- 2009(6815)
- 2008(6392)
- 2007(5522)
- 2006(4778)
- 2005(4066)
- 学科
- 济(35009)
- 经济(34988)
- 管理(23097)
- 业(21757)
- 方法(19142)
- 企(18461)
- 企业(18461)
- 数学(17496)
- 数学方法(16936)
- 农(9418)
- 中国(8849)
- 理论(7941)
- 业经(7840)
- 教学(7127)
- 农业(6265)
- 学(6209)
- 地方(6202)
- 财(6109)
- 贸(5677)
- 贸易(5673)
- 易(5525)
- 技术(5439)
- 制(5177)
- 和(5013)
- 环境(5005)
- 划(4851)
- 教育(4690)
- 银(4539)
- 银行(4536)
- 融(4447)
- 机构
- 学院(120406)
- 大学(117424)
- 管理(47305)
- 济(44385)
- 经济(43330)
- 理学(41518)
- 理学院(41065)
- 管理学(39795)
- 管理学院(39602)
- 研究(36502)
- 中国(26762)
- 京(24386)
- 科学(23706)
- 财(19043)
- 业大(18011)
- 所(17843)
- 农(17800)
- 江(17576)
- 中心(17149)
- 范(16974)
- 师范(16801)
- 研究所(16393)
- 财经(15414)
- 技术(15304)
- 北京(15285)
- 州(14503)
- 经(14005)
- 农业(13951)
- 院(13545)
- 师范大学(13199)
- 基金
- 项目(85082)
- 科学(67555)
- 研究(62845)
- 基金(60128)
- 家(52342)
- 国家(51916)
- 科学基金(45185)
- 社会(38020)
- 社会科(36028)
- 社会科学(36016)
- 省(35462)
- 教育(31791)
- 基金项目(31081)
- 自然(30033)
- 划(29796)
- 自然科(29422)
- 自然科学(29420)
- 自然科学基金(28819)
- 编号(26845)
- 资助(25645)
- 成果(20919)
- 重点(19708)
- 课题(19524)
- 创(18496)
- 发(18476)
- 部(18193)
- 创新(17105)
- 项目编号(16344)
- 科研(16131)
- 大学(16011)
共检索到169402条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 中国远程教育
[作者]
杨娟 张养力 黄智兴 刘洪涛 黄兴禄
为了解决伴随远程学习而产生的"学习偏离"和"认知过负"问题,基于学习风格偏向性的个性化学习路径推荐是一个解决方案。但现有智能学习系统,因其底层缺乏可自组织的资源组织结构,导致学习对象无法动态选择。为了解决这一问题,本文提出基于3向可演化的语义链网络(SLN)资源组织结构,并在此基础上开发了原型系统Smap。具有不同学习风格偏向性的学习者,可以根据SLN中的语义关系获得符合其学习风格的学习路径引导。
关键词：
学习风格 学习路径 3向语义链网络
[期刊] 图书情报工作
[作者]
高琳琦
针对新闻浏览者的偏好易变等特点,通过度量在线用户的点击和阅读行为,依据其不同的阅读策略类型,分析其页面偏好,并综合各页面偏好和新闻偏好,以关键字偏好表的形式表示;然后设计自适应的评分推荐机制,动态地分析用户兴趣及其转移;设计学习机制,根据用户实际阅读的新闻,调整其关键字偏好,并采用模糊相似度来分析用户偏好结构与新闻结构的相似性,从而产生推荐。实验表明,所构造的模型能够提供良好的个性化新闻推荐服务。
关键词：
用户行为 需求偏好 个性化推荐 学习策略
[期刊] 中国远程教育
[作者]
赵学孔 徐晓东 龙世荣
针对学习者差异性构建个性化学习系统受到国内外众多研究者的关注。本文从学习者角度出发,提出了一种基于B/S模式的自适应学习系统(Adaptive Learning System,ALS)个性化推荐模型,以学习者和领域知识建模为基础,并通过对学习者的学习风格、认知水平与领域知识元对象特征之间进行关联规则匹配实现个性化推荐。最后,通过实验设计、实施以及数据分析对系统原型的有效性进行了验证。实验结果表明,本研究成果能够较好地促进学习者知识建构,有效改善学习者的学习效率和学习效果。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李洁 张国标 周毅 郗玉娟 杨金庆
[目的/意义]为实现科技文献推荐场景要素的交互增强，将各要素交互特性捕捉问题转化为多任务共同优化学习问题，构建基于动态多任务学习的科技文献推荐模型，以进一步提升科技文献推荐性能。[方法/过程]采用多任务学习方法，针对科技文献推荐要素可采集的关键特征进行子任务解构，借助多头注意力机制，进行子任务交互关系的动态学习，在动态学习各任务交互关系的基础上设计科技文献推荐模型。[结果/结论]根据CiteULike数据实验结果，所构建的DMRSTL模型在3个评价指标上均显著优于对比模型，最高差值为AUC指标提升15.51%,MRR指标提升11.90%,nDCG@5指标提升16.45%，且通过任务组合对比实验进一步表明，借助推荐要素的交互增强，可以有效提升科技文献的推荐性能。
[期刊] 管理科学
[作者]
胡文伟 胡建强 李湛 周剑峰
配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确
[期刊] 统计研究
[作者]
徐勇 王东 张慧
本文针对单个在线极限学习机输出不稳定的情况,提出一种自适应集成在线极限学习机算法(ASEOSELM)。算法首先初始化多个在线极限学习机模型,然后根据到达的每一批次数据的训练误差及其方差自适应地调整各个在线极限学习机的集成权重,并动态删除那些小于设定阈值的模型以提高算法的训练速度,最后选择准确度高、泛化能力好的模型用于集成预测。通过函数拟合、UCI数据集以及真实股价预测实验表明,文中提出的ASE-OSELM算法相比传统的OSELM、LS-SVM和BPNN算法具有更高的预测准确度和抗干扰能力。
[期刊] 管理科学
[作者]
胡文伟 胡建强 李湛 周剑峰
配对交易是统计套利中最主要的交易策略,但随着市场有效性的逐渐提高,该策略的获利机会正变得越来越有限,传统的固定参数交易模型已难以保证配对交易一直获得最大利润,交易模型的参数不仅需要优化,而且还需要动态地、自动地调整优化值,因此有必要研究开发具有人工智能属性的参数动态优化交易模型,这对于提升交易模型的盈利能力和执行效率具有重要意义。自适应配对交易模型是对传统的协整配对交易策略进行改进,推出一种基于强化学习模式的新型统计套利交易模型;将Sarsa强化学习算法和ε-greedy策略与新模型相结合,把模型参数的确定方法由传统的主观经验法和固定参数法改进为自适应模式的动态参数优化法;编制的计算机程序仿真实现了基于新模型的套利交易全过程,涵盖模型参数的动态优化、套利交易的模拟操作以及交易绩效的测量评估;以中国债市交易量最大的5种债券为样本,构建4组配对组合,采用Johansen协整检验法、T检验和Robust稳健性检验等方法对交易模型和测试结果进行实证分析。研究结果表明,新模型的运行效果全面优于传统模型。新模型显著提升了交易系统的获利能力,收益率和索提诺比率大幅提高;同时降低了投资风险,最大回撤出现明显下降;还提高了套利交易的执行效率,交易次数明显减少,套利成本下降;具有持续学习的能力,能促进累计收益率不断上升并最后收敛于最大值。研究结果还表明,协整配对交易在中国债券市场同样具有有效性,能够获得显著正收益。将强化学习思想与协整配对交易策略相结合,设计开发出一种新型配对交易模型,实现了模型参数的自适应动态调整。这种改进型交易模型有助于应对传统配对交易策略获利能力的下降,进一步提高配对交易策略的效率和绩效。在中国融资融券和股指期货等做空机制开闸的市场环境下,新模型可为投资者提供一种有效的套利手段和风控工具。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
李晶
移动学习就是通过移动设备实现在任何时间、任何地点进行的学习;然而移动设备间的差异性很大,处理平台的异构性可使不同的移动设备支持不同课程资源显示格式。为了使移动设备可以像PC机一样获取网络课程资源,适应异构的移动计算环境,作者重点讨论了如何利用Agent技术建构设备自适应系统模型,实现资源格式的自动转换。
关键词：
移动学习 Agent 设备自适应
[期刊] 开放教育研究
[作者]
邱百爽 赵蔚 刘秀琴
随着计算机网络技术的飞速发展,网络学习系统的设计开发成为教育研究的热点领域;而"以学生为中心"的自适应学习系统正在逐步取代"以教师(系统)为中心"的网络学习系统。本文以认知心理学、建构主义和人本主义学习理论为基础,运用ASP.NET、SQL Server数据库技术及语义网挖掘技术,研究基于语义网的自适应学习系统中用户模型的构建,包括用户学习风格、认知水平和兴趣偏好;最后利用protégé工具建立用户模型的本体,通过数据挖掘技术完善用户模型。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
郝祥军 顾小清
自适应学习承载着个性化教育的梦想,在教育领域的应用日益繁荣。但技术引发的学习时空分离特性弱化了社会互动,而且多数自适应学习只针对学习内容进行拓展,不同程度忽视了学习者的情感互动,缺少对社会性的关切。为了充分发挥学习者的自主性和提升学习者的自我调节能力,在系统控制与学习者控制的博弈之间,基于协商的自适应学习方式被推崇并走进实践,在此基础上学伴支持将成为弥补社会性不足的可行路径。为此,本研究构建了"基于协商的学伴推荐"自适应框架,从学习者、推荐过程、学伴三个层面对框架进行了解构,对其技术路线和具体规则进行了介绍。最后,研究基于来源、对象、时间、方法四维视图,探讨了自适应学习的社会性发展行动路径,为更快推进社会性发展进程提供可靠的行动依据和指引。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
时倩如 李贺 沈旺 刘嘉宇 田聪淼
[目的/意义]针对缺乏辅助信息的场景，为更好地挖掘用户偏好，从用户项目间的交互信息中挖掘高阶关系特征，并综合考虑全局和局部层次上的交互关系，提出一种基于高阶和低阶交互关系的深度学习推荐模型（HLRec）。[方法/过程]从原始交互数据中构建超图和二分图两种子图，分别显式建模用户项目间高阶和低阶交互关系；使用关联矩阵表示高阶交互关系特征，异构图神经网络提取低阶交互关系特征；融合高阶与低阶交互关系特征，并输入到深度生成模型变分自编码器（VAE）中学习用户和项目的表示向量；根据模型预测的用户项目间匹配概率完成Top-k个性化推荐。使用公开数据集MovieLens-1M验证提出的模型。[结果/结论]实验结果表明，在Top-20推荐中，与相关基线模型相比，本文模型的Recall、Precision和NDCG分别提高了4.18%、3.20%和3.41%。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
屈冰洋 王亚民
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的用户及文献特征,提高推荐精度。[方法/过程]在传统概率矩阵分解模型中加入科研人员合作作者以及文献文本信息来构建推荐模型。首先,堆叠去噪自编码器(SDA)利用科研人员合作作者信息提取用户特征;其次,融合注意力机制的双向长短时记忆网络(BiLSTM-Attention)利用文献文本信息提取文献特征;最后,在概率矩阵分解方法中,加入用户特征矩阵和文献特征矩阵,从而预测科研人员偏好,实现个性化科技信息文献推荐。[结果/结论]通过实验证明,新提出的方法在模型上具有更好的拟合准确度,提高了推荐效果。
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
张剑
随着信息技术、移动技术的飞速发展,移动学习已经成为教育领域研究的焦点。文章首先对移动学习、推荐系统等相关理论进行简单介绍,探讨基于学习情境的个性化过程,最后提出了基于学习情境的个性化移动学习推荐系统模型,为我国移动学习提供参考与借鉴。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姜闪闪 夏旻
传统的经济预测模型不能选择有效的经济指标进行经济预测。文章中首先利用自回归的方法提取与经济增长相关系数高的经济指标,然后针对传统的神经网络学习速度慢、迭代次数多、陷入局部最优等问题,提出了一种基于极限学习机理论和k近邻理论的自适应极限学习机模型用于经济时间序列预测。结果表明,该方法比传统的神经网络、自回归模型、自组织模型、单一的极限学习机模型的精度更高,可以很好地应用于经济增长预测。
关键词：
经济预测 神经网络 极限学习机 经济指标
[期刊] 职业技术教育
[作者]
孙彪 张赛男
随着以人为本的教育理念不断升温,个性化学习受到当前国内外研究者的普遍关注。其中,学习者模型反映了学习者的个性化需求,记录了学习者的个性特征,是个性化学习的重要依据。依据学习者行为,可从领域相关和领域无关两个方面,综合学习者知识水平、学习兴趣、学习风格和学习偏好四个维度,构建学习者模型,并相应地采取学习兴趣推荐策略、学习水平推荐策略、学习风格推荐策略、学习偏好策略。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
