基于协同过滤的就业推荐系统设计与实现
这是一篇关于协同过滤算法,就业推荐系统,可视化系统,Django框架,职位推荐的论文, 主要内容为随着互联网和信息技术的不断发展,就业和招聘形式也迎来了深刻的变革。就业推荐系统不仅能够为求职者提供个性化、精准的匹配,而且还解决了现代就业市场面临的一系列挑战问题,另外对于求职者而言,该系统还减轻了信息过载的压力,帮助毕业生快速找到适合自己技能和兴趣的职位,节省了毕业生的求职时间和成本,提高了就业市场的效率,同时为毕业生提供更好的就业机会和就业支持。本文基于协同过滤算法,设计实现了就业推荐系统,旨在提供高度个性化的职位推荐,以满足毕业生求职者和雇主的需求。系统首先采用爬虫技术收集企业公开发布的招聘岗位信息,抽取特征值并且归一化处理,根据指定的毕业生和求职人员的相似度计算毕业生和企业单位的相似度。然后在得到毕业生和企业单位的相似度的基础上,根据随机游走模型算法计算出企业单位的求职热度。最后计算最终的排序综合权值,完成基于协同过滤的就业推荐系统的建立。该系统涵盖了控制台功能、数据爬取、数据管理、数据可视化和就业推荐等多个核心功能模块。同时,系统为解决就业场景中企业与毕业生相互匹配的问题,引入企业对毕业生的偏好系数,企业偏好系数是利用改进的随机游走算法(Personal Rank)计算企业招聘过程中对毕业生特征属性的招聘偏好值。最终的推荐算法融合企业偏好系数计算出毕业生与企业的符合度,根据符合度为毕业生推荐合适的就业岗位。通过该系统,毕业生用户可以轻松地管理其就业信息,获得定制的职位推荐,并通过可视化工具了解就业市场趋势。系统的设计过程中使用了先进的技术和开发框架,确保了系统的高性能和可扩展性。整个系统采用Python语言编写,后端基于Django的Web应用框架,数据库采用My SQL设计,使用ECharts进行数据可视化显示。数据获取使用Selenium框架进行数据的采集,然后对数据进行分析并且将结果在前台进行可视化的展示。获取的数据解析后存储到数据库。该系统的个性化就业职位推荐功能是基于用户的协同过滤算法设计实现。经过功能测试和性能测试,系统展现出了其在多个方面的有效性和可靠性。总之,本文开发的就业推荐系统为解决现代就业市场的智能化挑战,提供了一个有前景的解决方案,并为未来功能更加强大的就业推荐系统的研究和应用提供了一定的基础。
京津冀机场群航班延误的气象因素量化分析系统设计与实现
这是一篇关于航班延误,可视化系统,气象因素,关联分析的论文, 主要内容为随着空中交通流量的增加,空域资源日益紧张,航班延误的问题也越来越严重。在所有导致航班延误的因素当中,气象因素占有较大的比重。本文设计实现了航班延误气象因素量化分析系统,通过对历史数据进行关联分析,明确了航班延误与气象因素之间的关联关系,并将分析的结果进行可视化展示。同时,建立了基于深度学习的航班延误预测模型,能够对航班的延误等级进行预测。本系统旨在为民航相关部门提供有效的决策依据,尽量减少气象因素给航班带来的不利影响。首先,本文对需要开发的航班延误气象因素量化分析系统进行了需求分析,包括系统的功能性需求和性能需求。本系统主要用于民航系统内部,对系统的网络架构进行了针对性的设计。根据系统的设计需求和现有的技术开发手段,确定了本系统的技术架构。本系统主要包括五个模块:数据管理模块,可视化模块,关联分析模块,延误预测模块和信息处理模块。其次,对关联分析模块所用的关联分析算法进行了介绍。首先是进行了数据预处理工作,根据数据特点对数据进行了离散量化处理,形成用于关联分析的数据集。着重介绍了两个用于关联分析的算法:Apriori算法和FP-Growth算法。应用多种技术提升这两种算法的效率,并进行了对比分析。对关联规则的生成过程和算法的执行过程进行了优化,进一步提升了关联分析的效率。然后,对延误预测模块所用的延误预测模型进行了介绍。首先进行数据预处理,形成用于模型训练的数据集。再将数据集送入时间卷积网络(Temporal Convolutional Networks,TCN)当中进行训练,生成用于航班延误预测的模型。实验结果表明,在航班数据中加入气象特征列之后,延误预测的准确率有了很大的提升。最后,为保证软件质量,对软件系统进行了测试工作。对系统的各个功能:可视化,历史数据查询,关联分析,延误预测和用户注册与登录等设计了详细的测试用例进行测试,保证了系统功能的可靠实现。对系统性能表现也进行了全方位的测试。最后,依据系统测试的结果,对系统中存在的问题进行了修复,保证了系统的功能正常和稳定运行。
基于行驶数据的出租车画像与收益预测算法研究
这是一篇关于时空数据,车辆画像,深度神经网络,注意力机制,收益预测,可视化系统的论文, 主要内容为随着我国经济快速发展,人们的生活水平逐步提高,生活节奏逐渐加快,消费观念开始转变,越来越多的人选择搭乘出租车出行,出租车行业规模日渐庞大,车载GPS系统等采集设备也积累了海量的出租车行驶数据。与此同时,出现了出租车定价体系不够合理、评价与监管体系不够完善、出租车资源浪费等问题。目前行业内对出租车的经营状况的画像研究还远远不够,无法做到针对出租车的个性化分析从而采取更有效的管理措施。因此,本文尝试基于出租车行驶数据进行探索,对出租车画像与收益预测模型展开深入的研究。本文主要工作包括以下几个方面:(1)构建并分析出租车画像。基于出租车行驶数据,针对目前行业内对出租车画像研究不够完善的问题,提出了出租车画像方法,并结合肘部法则、轮廓系数与K-means聚类算法对多种维度的出租车画像进行聚类分析,进而对出租车的各类经营行为构建语义化标签。(2)提出了基于画像与注意力机制的深度时空网络模型(Deep SpatioTemporal network based on Portrait and Attention mechanism,Deep STPA)。针对现有时空预测模型对出租车个性化信息利用不足的问题,考虑到出租车画像特征与出租车收益的强相关性,Deep STPA模型设计了特征提取模块对出租车画像特征建模,并结合卷积神经网络与长短期记忆模型设计了时空模块,挖掘画像特征序列与出租车轨迹数据中的时空依赖性,有效地提升了模型对收益预测的能力。此外,Deep STPA模型还设计了注意力机制模块对重要的时空特征表示进行信息增强,进一步地提升了模型效果。(3)设计并实现出租车运营状态多维度画像系统。系统采用前后端分离设计,结合Spring Boot框架、Vue框架、ECharts可视化组件等多种主流技术或架构,实现了人机交互、画像特征与语义化标签可视化、收益预测结果可视化等功能,并且保证了系统的鲁棒性、耦合性与可扩展性。本文使用Deep STPA模型与基线模型在出租车真实行驶数据集上进行了对比实验与结果分析。实验结果表明,Deep STPA模型通过对出租车画像特征建模的方式,对出租车个性化信息进行了充分的利用,并使用时空模块与注意力模块对画像特征与历史轨迹特征进行了深层次的挖掘,在出租车收益预测问题上取得了比基线模型更好的效果。
基于协同过滤的就业推荐系统设计与实现
这是一篇关于协同过滤算法,就业推荐系统,可视化系统,Django框架,职位推荐的论文, 主要内容为随着互联网和信息技术的不断发展,就业和招聘形式也迎来了深刻的变革。就业推荐系统不仅能够为求职者提供个性化、精准的匹配,而且还解决了现代就业市场面临的一系列挑战问题,另外对于求职者而言,该系统还减轻了信息过载的压力,帮助毕业生快速找到适合自己技能和兴趣的职位,节省了毕业生的求职时间和成本,提高了就业市场的效率,同时为毕业生提供更好的就业机会和就业支持。本文基于协同过滤算法,设计实现了就业推荐系统,旨在提供高度个性化的职位推荐,以满足毕业生求职者和雇主的需求。系统首先采用爬虫技术收集企业公开发布的招聘岗位信息,抽取特征值并且归一化处理,根据指定的毕业生和求职人员的相似度计算毕业生和企业单位的相似度。然后在得到毕业生和企业单位的相似度的基础上,根据随机游走模型算法计算出企业单位的求职热度。最后计算最终的排序综合权值,完成基于协同过滤的就业推荐系统的建立。该系统涵盖了控制台功能、数据爬取、数据管理、数据可视化和就业推荐等多个核心功能模块。同时,系统为解决就业场景中企业与毕业生相互匹配的问题,引入企业对毕业生的偏好系数,企业偏好系数是利用改进的随机游走算法(Personal Rank)计算企业招聘过程中对毕业生特征属性的招聘偏好值。最终的推荐算法融合企业偏好系数计算出毕业生与企业的符合度,根据符合度为毕业生推荐合适的就业岗位。通过该系统,毕业生用户可以轻松地管理其就业信息,获得定制的职位推荐,并通过可视化工具了解就业市场趋势。系统的设计过程中使用了先进的技术和开发框架,确保了系统的高性能和可扩展性。整个系统采用Python语言编写,后端基于Django的Web应用框架,数据库采用My SQL设计,使用ECharts进行数据可视化显示。数据获取使用Selenium框架进行数据的采集,然后对数据进行分析并且将结果在前台进行可视化的展示。获取的数据解析后存储到数据库。该系统的个性化就业职位推荐功能是基于用户的协同过滤算法设计实现。经过功能测试和性能测试,系统展现出了其在多个方面的有效性和可靠性。总之,本文开发的就业推荐系统为解决现代就业市场的智能化挑战,提供了一个有前景的解决方案,并为未来功能更加强大的就业推荐系统的研究和应用提供了一定的基础。
基于知识表示学习的冬奥会知识图谱构建与可视化系统实现
这是一篇关于知识图谱,知识表示学习,冬奥会领域,可视化系统的论文, 主要内容为随着近年来人工智能技术的发展,我们逐渐从数字化、信息化时代迈入智能化时代,互联网成了最大的多源信息获取平台。知识图谱打破了传统数据存储媒介的局限,以结构化的方式将互联网上的多源异构数据通过实体和关系整合起来,组成一个统一的语义网络结构,为智能问答、智能搜索提供底层数据和技术支持。冬奥会领域的网络数据存在着知识碎片化严重、知识展示单一化的问题,各种来源数据相互独立且结构不同,无法实现数据的互通共享,从而导致服务手段智能化不足等问题。因此面对海量的冬奥会数据,亟需一种有效的数据管理方式整合数据,从而提供更加智能化的服务手段。知识图谱的出现为该问题的解决提供了新思路。网络数据可以通过知识图谱实现语义链接,从而将多源异构数据进行整合利用。目前关于冬奥会领域的知识图谱的研究比较匮乏,因此本文以冬奥会领域为背景,研究并构建基于知识表示学习的冬奥会知识图谱并进行可视化。本文围绕冬奥会领域知识图谱的构建技术以及可视化技术构建了基于知识表示学习的冬奥会知识图谱并进行可视化。在实现过程中,本文的主要工作包括以下几个方面:(1)分析冬奥会领域网络数据特点,采用分布式网络爬虫技术从互联网爬取与冬奥会领域相关数据,并进行知识抽取,抽取出结构化三元组知识。(2)研究基于关系路径的表示学习算法。本文对表示学习模型Trans D进行改进,提出PTrans DW模型,使用Trans D对直接关系建模,利用路径建模获得多步关系路径之间的隐含关系,还引入了关系类型相关的关系权重矩阵,用以提升模型的表示能力。最后在数据集上验证了模型的性能表现。(3)冬奥会知识图谱的构建以及可视化系统的实现。通过对冬奥会领域数据进行知识抽取、知识融合、知识存储,构建面向冬奥会领域的知识图谱。采用Python语言、Neo4j图数据库、基于Python的Web框架Flask、Node.js+Vue前端技术,最终实现了基于知识表示学习的冬奥会知识图谱的构建以及可视化系统。
四轴数控铣削加工复杂曲面运动轨迹规划及分析
这是一篇关于四轴加工,复杂曲面,干涉检测,轨迹规划,切削参数,可视化系统的论文, 主要内容为在研究数控铣削零件内腔复杂曲面的加工过程中,曲面的几何模型创建、刀具轨迹规划以及切削参数的优选对曲面的高质量、高效率、低成本加工都有着重要的意义。基于此本文对其进行了避免干涉的刀具轨迹规划生成与分析、切削参数优化等方面的研究,通过数控加工仿真进行验证,并设计加工可视化仿真系统。具体研究内容可以概括如下:(1)基于NURBS曲线曲面原理构建零件曲面模型;依据曲面的几何形态和加工要求作出精加工的工艺布局;对刀具的走刀路径进行规划,建立椭球头刀铣削模型,计算全局坐标系下刀位点和刀轴矢量,为之后的轨迹生成做铺垫。(2)判断曲面与刀具之间是否满足局部可铣性充要条件,提出碰撞干涉的刀具姿态检测方法和修正方法。建立使加工行距最大的目标函数,将刀具姿态的可行域作为约束条件进行求解,计算满足最大加工行距的刀具位姿,并基于等残留高度法生成一系列刀触点,将其转化为刀位点后拟合成轨迹,与等距截面法的轨迹长度作对比。(3)依据加工时间和加工成本的预测模型,建立多目标综合优化函数的数学模型,采用遗传算法得出切削速度和每齿进给量的最优组合;基于恒进给速度的处理方法对本文规划的刀具轨迹预处理,结合优化后的切削参数对其机床的运动学特性进行分析,并与等距截面法生成的轨迹结果作对比。(4)将获得的刀位文件进行后置处理获得NC程序,采用Vericut搭建机床模型树和刀具并配置仿真环境,对内腔曲面的精加工过程进行仿真,以验证NC程序是否合理,以及加工质量是否达到要求。(5)设计数控加工可视化系统,该系统以Visual Studio为开发平台,在VC++的编程环境下对OpenGL图形接口进行调用,通过DNC通讯模块对机床数据进行采集和传输,其中DNC模块采用C/S和B/S两种架构相结合。该系统实现对数控加工过程中的可视化仿真、刀具轨迹显示以及错误报警。
基于逐步过滤方法的环渤海中期相似预报系统研究
这是一篇关于逐步过滤相似,环渤海,气象要素,中期预报,可视化系统的论文, 主要内容为在相似预报中应用逐步过滤方法,是通过逐步引入预报场和历史场中不同的要素(物理量)场,定量计算它们的相似程度,选出若干相似个例,以这些相似个例所对应的历史实况作为制作天气预报的依据。该方法不仅拥有传统相似预报方法的优点,而且使天气形势和物理量场诊断得到较好的结合,因此在中、长期天气预报业务中被广泛使用。 本文从实际业务需求出发,研究和改进了传统逐步过滤相似预报方法,利用2003-2006年T213数值产品、1958-2002年NCEP逐日再分析资料和和环渤海72站地面要素资料进行逐步过滤相似预报；通过回报准确率检验,确定了各要素的“最佳逐步过滤相似方案”；根据最佳方案,建立了一个可视化中期天气预报系统,其主要功能包括4-10天数值产品预报场的查看、历史相似个例的查看、中期预报解释,并对预报结论、历史实况等资料的可视化输出,为日常天气预报增加了一个有力的助手工具。 利用2007-2008年数值产品进试预报,具体结果如下： (1)降水预报：最佳方案在冬季4-7天、秋季4-8天和春、夏季4-5天有一定的降水预报能力。 (2)云量预报：冬半年预报效果好于夏半年,高纬地区好于低纬地区；日平均低云量预报效果好于日平均总云量。总云量与低云量中期预报的准确率都在60%以上,平均均方根误差都在3成以内。 (3)24h变温预报：预报准确率从高到低依次是夏季、秋季、冬季和春季；平均温度准确率在各个季节均是最高,冬季和秋季最高变温预报效果好于最低变温,春季和夏季最低温度预报效果好于最高变温。2007-2008年试预报年平均准确率4-10天都在60%以上。 (4)风速预报：日4次风速预报效果中0-2级风速最好,96-240h平均预报TS评分达到67.5%,5级以上风速预报效果最差,96-240h平均预报TS评分仅为5.5%；3-4级日最大风速预报TS评分要好于5级及以上风速预报效果,前者96-240h平均预报TS评分达到55.2%,后者的TS评分为17.4%。风速预报存在着显著的季节变化,春季3-4级、5级及以上风速预报效果比其它季节的0-2级风速的TS评分要好,这可能是春季多强风之故。
基于LASSO算法的口腔癌预后分析研究及可视化系统实现
这是一篇关于口腔癌,预后,数据挖掘,基因标志物,可视化系统的论文, 主要内容为随着基因芯片技术的发展,靶向基因治疗方法在抑制口腔癌等恶性肿瘤细胞的生长、分化、侵袭、转移层面上为口腔癌提供了一种新的方法,降低以手术和化疗为主的治疗对患者造成的生理以及心理上的不良影响,改善患者的生存预后。靶向基因治疗的方法需要选择出来合适的基因,那么要解决的问题也就是从大量的复杂基因数据中利用数据挖掘分析得到合适的基因标志物。为靶向基因治疗提供合适的基因标志物,使得靶向基因治疗的效果更好,同时也为口腔癌的基因方向的研究提供一些参考以及为临床治疗提供一些依据。本文利用数据挖掘中的Cox单变量回归分析,以及分别使用两种回归分析方法(岭回归和LASSO回归分析)对口腔癌患者的基因表达进行数据挖掘分析,筛选出对口腔癌预后有影响的风险基因。再分别利用这两种回归方法获得的风险基因进行预后建模,通过生存分析以及ROC曲线(AUC值)来验证两种方法筛选出的风险基因是否对口腔癌的预后具有参考价值。利用验证集来验证我们用两种方法获取的基因对口腔癌预后的参考价值,通过对比岭回归和LASSO回归的数据挖掘的方法所得的基因以及验证结果,选择LASSO方法获取到的23个与口腔癌预后密切相关的基因,并结合临床信息以及独立的外部数据集对筛选的基因进行验证。最后,利用STRING基因功能分析以及文献查阅进一步验证我们筛选所得基因与口腔癌预后有着密切关系,可以为以后的口腔癌的基于分子生物学的临床研究以及治疗、诊断、预后提供一定的参考和理论依据。在前文分析完成后为了帮助研究人员及临床医生更加便捷地利用更多的基因组学数据进行肿瘤标记物表达的可视化分析,并利用临床数据对患者的生存作分析,本文采用Java语言的Springboot框架设计开发了一个用于对口腔癌患者基因组学表达信息进行分析以及结果展示的可视化系统。
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