高校教师多维关系挖掘与应用

发布时间：2017-06-01 20:22

  本文关键词：高校教师多维关系挖掘与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息技术的发展和高校科研条件的进步,高校对教师成果的日常管理工作日益繁重,对教师的日常科研和教学工作产生了一定的影响。高校不得不面对越来越多的教师科研成果管理工作,而利用网络资源实现教师成果的自动导入成为了一个有效解决这一难题的方法。那么,如何解决教师成果匹配过程中教师重名问题和教师英文名多样化问题成为了本文研究的主要问题。本文通过对教师关系网络的分析来解决教师成果匹配过程中的问题,主要研究了教师关系网络中教师关系的挖掘和应用方法,设计了教师关系网络评价和挖掘算法以及教师成果匹配算法,并以中国海洋大学教师群体为例进行了验证和分析。首先对教师成果匹配的研究背景和国内外对社会网络、多关系挖掘、社团分割和推荐算法研究现状进行了介绍,然后阐述了本文的研究内容以及相关概念,提出了教师成果匹配一般遇到的两大问题,即教师重名问题和教师英文名多样化问题。其次,设计了教师多维关系挖掘算法。阐述了本文的教师关系挖掘的思路,主要包括两部分,即教师关系强度计算模型和教师关系网络社团划分算法,LFM算法。还设计了基于协同过滤算法的教师成果匹配算法,根据实际情况设计了待匹配成果人向量和目标成果人向量的相似度计算方法。使用该教师成果匹配算法解决了教师重名问题和部分教师英文名多样化问题。最后本文以中国海洋大学部分教师成果数据为测试样本,验证了本文算法的有效性和准确性,并对测试结果进行了评估。
【关键词】：复杂网络 社团划分 推荐算法 匹配算法
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 研究现状12-18
• 1.2.1 社会网络研究现状12-14
• 1.2.2 多维关系关联规则数据挖掘研究现状14-15
• 1.2.3 社团划分研究现状15-17
• 1.2.4 协同过滤推荐算法研究现状17-18
• 1.3 研究内容18-19
• 1.4 组织结构19-20
• 2 相关算法及概念20-27
• 2.1 数据挖掘20-23
• 2.1.1 数据挖掘的概念20
• 2.1.2 数据挖掘的过程描述20-21
• 2.1.3 数据挖掘的功能21-22
• 2.1.4 数据挖掘的知识模式22-23
• 2.2 复杂网络的图论表示方法及基础概念23
• 2.3 协同过滤算法23-27
• 2.3.1 协同过滤算法基础24-25
• 2.3.2 协同过滤推荐算法实现过程25
• 2.3.3 协同过滤推荐算法的分类25-27
• 3 教师多维关系挖掘算法设计27-36
• 3.1 本文教师关系挖掘思路27-28
• 3.2 教师关系强度的计算28-32
• 3.2.1 教师关系强度的计算模型28-29
• 3.2.2 教师关系模型中关系强度的计算方法29-30
• 3.2.3 连通关系强度的计算方法30-32
• 3.3 教师关系网络社团划分32-36
• 4 教师成果匹配算法设计36-42
• 4.1 引言36-37
• 4.2 教师成果匹配算法设计37-41
• 4.2.1 相似度计算37-40
• 4.2.2 教师成果匹配40-41
• 4.3 本章小结41-42
• 5 实验结果与分析42-54
• 5.1 应用背景42-50
• 5.1.1 Srims系统分析42
• 5.1.2 系统开发环境42-43
• 5.1.3 系统结构设计43-45
• 5.1.4 数据库设计与实现45-50
• 5.2 评估指标50
• 5.3 实验结果50-53
• 5.3.1 社团分割情况50-51
• 5.3.2 本文成果匹配算法的实验结果及与基于教师和成果属性匹配算法的比较51-53
• 5.4 实验结论53
• 5.5 本章小结53-54
• 6 总结与展望54-56
• 6.1 论文总结54
• 6.2 不足和未来需要改进的工作54-56
• 参考文献56-59
• 致谢59-60
• 个人简历60-61
• 攻读学位期间的主要成果61

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本文编号：413436