基于B/S架构的教务管理系统的设计与实现
这是一篇关于教务管理系统,B/S,社团划分,协同过滤的论文, 主要内容为当今时代已经进入了以大数据技术为引领的数据驱动时代。信息化概念也顺应了时代发展潮流,系统本身逐步由"工具"变成了"大脑"。人工智能、数据挖掘、现代化管理技术的高度融合形成了"以人为本,服务于人"的新型管理信息系统。本文所研究的系统正是以复杂网络理论和协同推荐系统为智能化核心,结合高校教务管理实际情况给出了一套集实用化和智能化于一身的新型管理信息系统的设计方案。系统以沈阳医学院教务管理实例为设计蓝本。首先,对比了当下流行的开发框架体系,结合高校教学管理系统实际需求选择了本文的开发工具。基于Browser/Server架构对学生管理、教师管理、后台管理等功能进行了功能与性能的需求分析。然后,对于需求分析中在学生选课功能上通过网络爬虫收集的当前相关用人单位对于其招聘人员的技能需求作为构网基础数据,采用一种基于社团理论的协同过滤课程推荐方法为学生选课流程提供一种更为面向未来工作的选课推荐系统。而后根据需求分析中系统功能性需求设计了系统的系统功能以及数据库架构。最后完成了系统界面的设计与实现并进行了测试。经过测试及应用效果分析,本文所分析并设计的系统从功能上可以满足当前沈阳医学院教务管理的实际需求。从系统性能上,系统响应时间、容错率等指标均满足系统性能需求。
基于临床数据的中医处方推荐方法研究
这是一篇关于中医临床数据,处方推荐,推荐系统,网络表示学习,社团划分的论文, 主要内容为临床诊疗决策支持是医学人工智能研究的核心内容。中医是我国独具优势和特色的传统医学体系,以四诊信息(主要包括症状与体征等信息)为依据,进行个体化诊疗是其主要临床模式。因此,中医人工智能研究的核心任务之一是实现以症状体征为输入,处方信息为输出的临床处方决策支持技术和方法。鉴于中医临床处方的复杂性和个体性,临床处方的决策支持技术研究一直是未能有效解决的研究难题。随着大量以电子病历信息为主要载体的临床数据积累,基于大规模临床数据,结合当前的机器学习和信息推荐方法进行个体化处方推荐成为可能。本文基于较大规模的中医临床病历数据,结合信息推荐和表示学习等方法,开展了中医临床处方推荐方法及系统研究,主要工作包括以下几个方面:(1)利用脱敏后的11379例中医临床病历数据,进行基于正则表达式的数据预处理,对现病史中的症状进行批量结构化解析,形成了具有较高质量的临床处方推荐数据集,该数据集包含11379条现病史,11247副处方和463味中药等主要信息,为开展中医临床处方信息推荐方法研究提供了重要数据基础。(2)针对处方推荐中需要利用症状集和处方信息等问题,构建了包含症状集和处方的异质网络,在此基础上,采用网络嵌入表示学习方法进行特征学习,并研制了基于类方分析和相似度的处方推荐算法。经实验分析表明,基于社团划分的处方推荐方法具有较好的处方推荐性能,实现了一定程度的个体化推荐效果。(3)面向临床数据预处理和中医处方推荐应用,本文设计并实现了中医临床处方推荐原型系统,该系统基于Flask框架和Neo4j的图数据库存储,实现了基于Web的临床数据检索、症状结构化处理及处方推荐等功能。
基于B/S架构的教务管理系统的设计与实现
这是一篇关于教务管理系统,B/S,社团划分,协同过滤的论文, 主要内容为当今时代已经进入了以大数据技术为引领的数据驱动时代。信息化概念也顺应了时代发展潮流,系统本身逐步由"工具"变成了"大脑"。人工智能、数据挖掘、现代化管理技术的高度融合形成了"以人为本,服务于人"的新型管理信息系统。本文所研究的系统正是以复杂网络理论和协同推荐系统为智能化核心,结合高校教务管理实际情况给出了一套集实用化和智能化于一身的新型管理信息系统的设计方案。系统以沈阳医学院教务管理实例为设计蓝本。首先,对比了当下流行的开发框架体系,结合高校教学管理系统实际需求选择了本文的开发工具。基于Browser/Server架构对学生管理、教师管理、后台管理等功能进行了功能与性能的需求分析。然后,对于需求分析中在学生选课功能上通过网络爬虫收集的当前相关用人单位对于其招聘人员的技能需求作为构网基础数据,采用一种基于社团理论的协同过滤课程推荐方法为学生选课流程提供一种更为面向未来工作的选课推荐系统。而后根据需求分析中系统功能性需求设计了系统的系统功能以及数据库架构。最后完成了系统界面的设计与实现并进行了测试。经过测试及应用效果分析,本文所分析并设计的系统从功能上可以满足当前沈阳医学院教务管理的实际需求。从系统性能上,系统响应时间、容错率等指标均满足系统性能需求。
基于临床数据的中医处方推荐方法研究
这是一篇关于中医临床数据,处方推荐,推荐系统,网络表示学习,社团划分的论文, 主要内容为临床诊疗决策支持是医学人工智能研究的核心内容。中医是我国独具优势和特色的传统医学体系,以四诊信息(主要包括症状与体征等信息)为依据,进行个体化诊疗是其主要临床模式。因此,中医人工智能研究的核心任务之一是实现以症状体征为输入,处方信息为输出的临床处方决策支持技术和方法。鉴于中医临床处方的复杂性和个体性,临床处方的决策支持技术研究一直是未能有效解决的研究难题。随着大量以电子病历信息为主要载体的临床数据积累,基于大规模临床数据,结合当前的机器学习和信息推荐方法进行个体化处方推荐成为可能。本文基于较大规模的中医临床病历数据,结合信息推荐和表示学习等方法,开展了中医临床处方推荐方法及系统研究,主要工作包括以下几个方面:(1)利用脱敏后的11379例中医临床病历数据,进行基于正则表达式的数据预处理,对现病史中的症状进行批量结构化解析,形成了具有较高质量的临床处方推荐数据集,该数据集包含11379条现病史,11247副处方和463味中药等主要信息,为开展中医临床处方信息推荐方法研究提供了重要数据基础。(2)针对处方推荐中需要利用症状集和处方信息等问题,构建了包含症状集和处方的异质网络,在此基础上,采用网络嵌入表示学习方法进行特征学习,并研制了基于类方分析和相似度的处方推荐算法。经实验分析表明,基于社团划分的处方推荐方法具有较好的处方推荐性能,实现了一定程度的个体化推荐效果。(3)面向临床数据预处理和中医处方推荐应用,本文设计并实现了中医临床处方推荐原型系统,该系统基于Flask框架和Neo4j的图数据库存储,实现了基于Web的临床数据检索、症状结构化处理及处方推荐等功能。
基于复杂网络的移动互联App应用推荐系统
这是一篇关于复杂网络,推荐系统,App推荐,社团划分,链路预测,动态社团划分,异质二部加权网络,修正的加权资源分配法的论文, 主要内容为在“信息爆炸”的时代,海量信息不仅带来价值也给人们带了迷惑,人们因无法在海量信息中准确而快速的发现、获取、定位、选择有效的信息和知识,而迷失在了信息的海洋之中；搜索和推荐技术正改变着我们的生活和我们的世界,尤其是推荐系统更是以其智能性,渗透到我们在网络世界中活动的各个方面。推荐系统,就定义而言是一种特殊的信息发现和过滤,即根据已有的信息来推测用户所需的信息并以一定的形式展现给以回馈。这些内容可能是用户感兴趣的商品、服务、功能等列表。如：输入法的字词联想、购物中的商品推荐、社交网络的朋友推荐等等都是推荐的一些具体应用场景。移动互联是互联网的未来,据报道移动互联用户现已超过传统互联网,己逐渐成为新一代网络应用的主流热点。App也常称为App应用,是指运行于各种智能终端设备上的轻量级本地应用程序；移动用户要获取App,常常要到各种App应用商店下载。一般主要App应用商店的App数量多在100万以上,其庞大的数量给用户想找到符合自己心意的App带来了不少麻烦,本文所设计的App应用推荐系统就是服务于移动互联而设计的一个系统,旨在帮助App用户在巨量App应用中找到自己合意的App应用.复杂网络是近年来新兴起的交叉学科,正以其特有的观点和理论影响着我们的学术和实践,复杂网络中有关小世界、无标度、网络动力和演进、链路预测等理论正帮忙许多学科以新的目光深入认识世界的复杂性。复杂网络的理论不仅能很好的描述推荐系统而且相关技术可以有效应用到推荐系统中来指导系统设计。文章在介绍了推荐系统和复杂网络的相关知识后,以链路预测为目的运用复杂网络社团划分理念,提出了一种新型的网络结构：在异质二部加权网络；并在此基础提出了一种基于同质加权度的动态社团划分方法,以精简有效数据集域,然后在划分好的每个网络社团内,根据修正加权资源分配法来计算相似的结果。最后结合复杂网络算法和其它的多种算法设计出一个混合算法的推荐系统,并加以实现以此来尝试帮用户解决巨量App应用中的选择问题。
基于临床数据的中医处方推荐方法研究
这是一篇关于中医临床数据,处方推荐,推荐系统,网络表示学习,社团划分的论文, 主要内容为临床诊疗决策支持是医学人工智能研究的核心内容。中医是我国独具优势和特色的传统医学体系,以四诊信息(主要包括症状与体征等信息)为依据,进行个体化诊疗是其主要临床模式。因此,中医人工智能研究的核心任务之一是实现以症状体征为输入,处方信息为输出的临床处方决策支持技术和方法。鉴于中医临床处方的复杂性和个体性,临床处方的决策支持技术研究一直是未能有效解决的研究难题。随着大量以电子病历信息为主要载体的临床数据积累,基于大规模临床数据,结合当前的机器学习和信息推荐方法进行个体化处方推荐成为可能。本文基于较大规模的中医临床病历数据,结合信息推荐和表示学习等方法,开展了中医临床处方推荐方法及系统研究,主要工作包括以下几个方面:(1)利用脱敏后的11379例中医临床病历数据,进行基于正则表达式的数据预处理,对现病史中的症状进行批量结构化解析,形成了具有较高质量的临床处方推荐数据集,该数据集包含11379条现病史,11247副处方和463味中药等主要信息,为开展中医临床处方信息推荐方法研究提供了重要数据基础。(2)针对处方推荐中需要利用症状集和处方信息等问题,构建了包含症状集和处方的异质网络,在此基础上,采用网络嵌入表示学习方法进行特征学习,并研制了基于类方分析和相似度的处方推荐算法。经实验分析表明,基于社团划分的处方推荐方法具有较好的处方推荐性能,实现了一定程度的个体化推荐效果。(3)面向临床数据预处理和中医处方推荐应用,本文设计并实现了中医临床处方推荐原型系统,该系统基于Flask框架和Neo4j的图数据库存储,实现了基于Web的临床数据检索、症状结构化处理及处方推荐等功能。
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