7个研究背景和意义示例,教你写计算机贝叶斯论文

今天分享的是关于贝叶斯的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到贝叶斯等主题,本文能够帮助到你

基于多层注意力和时态图神经网络的知识补全方法研究

这是一篇关于知识图谱补全,贝叶斯,多层注意力,时态图神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为近年来,知识图谱被广泛应用于人工智能领域。由于现有知识图谱数据主要来自网络,常常通过人工或半人工方式进行构建,在数据获取、构建过程中往往会存在数据缺失的问题,这为知识图谱的进一步应用带来了挑战。因此,如何实现对知识图谱数据的补全并保证一定的准确度,已成为当前数据治理、人工智能等领域的研究热点之一。目前,研究人员提出众多方法利用现有信息对知识图谱中未知事实进行补全,但是这些方法普遍存在只能为实体和关系学习单一的特征表示,而无法精准表述在当前上下文中的语义的问题。为解决上述问题,本文对知识补全方法进行深入研究。针对静态知识图谱的不完整性,提出基于贝叶斯和多层注意力的补全方法BRHA。该方法将实体的类型信息和邻域信息视为层次结构,按关系进行分组,并独立计算组内各类信息的注意力权重。然后将实体的类型信息和邻域信息编码为先验概率,将实例信息编码为似然概率,且按照贝叶斯规则将二者进行组合。BRHA方法能够有效提高静态知识图谱中链接预测的准确性。针对时态知识图谱的不完整性,提出基于时态图神经网络的补全方法TGNN。该方法通过使用具有注意力机制的CNN为不同的类型信息赋予不同的权值,并通过具有注意力机制的GNN来关注每个事件和查询时间戳之间的时间位移,进而编码时态知识图谱的特定查询子结构。该方法分别考虑从全局实体集中进行尾实体的预测学习,和特定的、较小的历史实体集中学习尾实体的预测,并联合考虑这两种概率得到最终预测的尾实体的概率。TGNN方法能够有效提高时态知识图谱中链接预测的准确性。对于静态知识补全任务,本文在FB15k数据集中的MRR(Mean Reciprocal Rank)指标比Conv E提高14.4%,比TKRL提高了10.7%,证明了BRHA方法可以有效地提高静态知识补全的精度。而对于时态知识补全任务而言,本文在ICEWS14数据集中的MRR指标比T(NT)Compl Ex提高了2.74%,比DE-Simpl E提高了6.14%,证明了TGNN方法在时态知识图谱链接预测任务中有良好表现,并且具有可解释性。

基于多层注意力和时态图神经网络的知识补全方法研究

基于贝叶斯方法的学习路径推荐系统的设计与开发

这是一篇关于学习路径,自适应学习,贝叶斯,学习者模型,学习风格,知识模型的论文, 主要内容为科学技术迅速发展促使教育的创新和发展,同时对教育教学条件的进一步发展和完善提出了新的要求。具备合理配置、综合开发和有效利用学习资源的特点的自适应学习系统已经成为教育技术领域的研究热点。学习路径推荐是自适应学习系统的重要功能模块,对于帮助学习者满足其“因材施教”和“个性化学习”的个性化需求具有关键作用。本文对国内外关于学习路径推荐的相关文献进行梳理,从学习路径推荐策略,算法与技术实现和学习路径的开发与应用效果等三个方面整理和分析了相关研究内容。鉴于贝叶斯方法具有分析数据信息、进行概率推理和探讨认知加工过程的功能,本次研究选择贝叶斯方法推荐学习路径。本研究利用自然语言处理工具对教学内容进行分词处理,获得教学内容中知识点之间的关系并描述知识点之间影响作用的权值;利用贝叶斯网络和邻接矩阵进行学习路径图的表示;利用朴素贝叶斯分类器来判断学习者在学习过程中知识点的掌握程度,并根据未掌握知识点的关联学习路径和权值来推荐适合学习者的学习路径。本文以《富集在海水中的元素—氯》为例进行学习路径推荐系统的设计与开发,并且阐述了该学习路径推荐系统的推荐流程和功能界面。同时,根据高考化学命题对知识内容认知程度的要求,结合项目反应理论,设置符合高中化学课程标准和考试大纲的题库,以提高学习途径推荐的准确度。在学习路径推荐系统开发完成并予以使用后,本文对该系统的应用效果进行分析,并采取了“准实验研究法”和“评价体系法”两种方式来进行评价。其中,“准实验研究法”是通过对照实验,验证该学习路径推荐系统是否对学习成绩的提高有所帮助;“评价体系法”是使用调查问卷来调查学习者对本学习路径推荐系统的满意度和接受度,从而以获得关于学习路径推荐系统的实证性效果的评价。本次研究的结果表明,所开发的学习路径推荐系统具有一定的现实意义和创新意义,但是仍有不少需要改进的地方,希望能在未来的研究中继续完善改进,以期对学习路径推荐的进一步的研究和实践有所裨益。

婚恋系统智能推荐算法的研究与应用

这是一篇关于流行度,威尔逊区间,贝叶斯,婚恋推荐算法的论文, 主要内容为随着互联网中用户数据的爆炸式增长和机器学习在各个领域的迅速扩张,用于解决婚恋交友问题的相关智能推荐算法也日趋活跃。本文以研究婚恋系统中智能推荐算法为课题,重点研究了具有较高准确率、泛化能力以及鲁棒性的婚恋推荐算法和婚恋系统中用户冷启动问题的解决方案,并以网站的形式将算法研究与应用结合起来,为用户推荐一组候选人。主要工作分为三个部分:1.提出一个具有更高准确率、泛化能力以及鲁棒性的SPWB算法。SPWB算法是三种算法叠加(Stacking)起来的混合婚恋推荐算法,其中P表示基于流行度(Popularity)的婚恋推荐算法,W表示基于威尔逊区间(Wilson interval)的婚恋推荐算法,B表示基于贝叶斯(Bayesian)的婚恋推荐算法。本文用NDCG(Normalized Discounted Cumulative Gain)来评估推荐算法好坏,实验结果表明,SPWB算法的推荐能力相对单个算法的NDCG值平均提高了5.9%,其中相对基于流行度、威尔逊区间和贝叶斯的婚恋算法的NDCG值分别提高了6.3%、5.7%和5.8%。2.提出一种婚恋推荐系统中用户冷启动问题的解决方案。由于本文的SPWB算法是根据系统中用户的交互行为来分析用户择偶喜好,进而为用户推荐候选人。但是新用户没有交互行为,系统仍然需要为新用户推荐个性化的候选人。因此,本文提出KD-KNN-LR(Combination of KD-KNN and Logistic Regression)算法为新注册的用户推荐候选人,利用用户注册信息进行双向匹配,解决系统中用户冷启动问题。实验结果表明,根据测试用户的择偶标准,KD-KNN-LR算法的准确率为86%。3.将SPWB算法和KD-KNN-LR算法组合起来应用在婚恋系统中,并使用个人择偶条件进行过滤,为用户推荐个性化的候选人。系统可利用KD-KNNLR算法为新注册的用户推荐候选人。当用户与系统发生交互后,系统记录登录用户与候选人的交互记录,并把最受登录用户欢迎的候选人的重要信息抽取出来,形成用户个人热点择偶标准。然后用双方热点择偶标准去过滤由SPWB算法为其生成的候选人排序列表,最终得到满足双方择偶标准的个性化推荐列表。婚恋系统的推荐结果表明,推荐列表中越靠前的候选人越能满足登录用户的择偶偏好,能够达到智能化推荐候选人的目的。

基于Nutch的网络爬虫及主题搜索引擎系统的设计与实现

这是一篇关于主题搜索引擎,Ajax,主题,贝叶斯,中文分词的论文, 主要内容为伴随着互联网技术的蓬勃发展及Web2.0技术的兴起,网络中存储的信息量呈现出爆炸式的增长,搜索引擎在互联网中发挥了越来越重要的作用。网络信息检索新领域新的研究热点之一就是面向主题的网络爬虫与搜索引擎技术。传统的搜索引擎对网页的抓取是任意的,不作任何判断,而主题式搜索引擎则是带有目的性的去查询,仅仅返回某一个领域内的用户所需要的内容。使用特定主题的垂直搜索引擎,能够提高查询的精度、深度和广度,从而大大提高了人们的工作和生活效率。Nutch是一个开源的网络爬虫系统,它是以Lucene为基础,开发了索引和检索功能,尽力为用户提供更好的检索结果。通过与Solr索引服务器结合,从而具有高度标准模块的框架。虽然Nutch集成了各种功能的插件,但是缺乏对页面中脚本内容的解析和主题相关性的判断,可能会造成网页动态内容的缺失及索引文件的冗余,影响最终的检索结果。本文基于开源搜索引擎框架Nutch设计并实现了一个主题式搜索引擎。主要工作包括以下几个方面:1.对主题搜索引擎的相关技术和开源网络爬虫Nutch的工作原理及流程进行研究。介绍分析了主题搜索引擎的重要构成模块及中文分词技术。2.对传统网络爬虫不能爬取网页中的动态链接及内容的缺陷进行分析,利用Nutch的插件机制设计并实现了一个JS解析插件。该插件作用于爬虫的采集页面阶段,通过解析网页中的脚本内容,利用正则表达式来提取网页中的动态链接。并且针对Ajax请求,利用Htmlunit来完成动态页面的静态化,从而提取到网页中的动态内容。3.基于Nutch的插件机制,实现一个主题过滤模块,主要采用的思想是:在基于Mahout的贝叶斯分类算法的基础上,利用训练文档生成贝叶斯模型,将改进后的爬虫爬取到的网页在被建立索引之前进行主题判别,如果属于预先定义的主题,则保存该网页,否则丢弃,最后实现了自己的基于贝叶斯分类器的主题爬虫。4.引用基于词典的IKAnalyzer,利用归一化处理的双字耦合度思想对Nutch的中文分词其进行了进行了改进以及测试,进而改善了分词效果。5.设计并实现了基于Nutch网络爬虫及主题搜索引擎系统,并且针对该系统中爬虫的性能和查准率进行了相关实验。实验表明:本文设计实现的系统是有效的,虽然由于增加了 JS解析功能和主题过滤功能降低了爬取效率,但是相较于开源Nutch系统和通用搜索引擎百度,该系统的查准率大大提高了。

GIS支持下公共自行车服务周期工作流管理系统的研发

这是一篇关于公共自行车系统,地图服务器,服务周期,贝叶斯,故障诊断的论文, 主要内容为物联网和公共自行车是当今社会最为热门的两个话题。互联网拉近人与人之间的距离,使整个世界形成一个巨大的社区。而物联网则把世界万物相连、世界万物通讯,通过物联网结合移动终端,人们享受到更加便捷的服务。同时,公共自行车作为传统公共交通中的一员帮助广大人民解决了短程出行的困扰,但是公共自行车系统中对于巡检、维修、调度等子系统没有一种统一的、合理的管理方式,导致系统中各子系统之间信息交流受阻,管理混乱。对于公共自行车的全面发展来说,需要以一种全新的姿态进入“互联网+公共自行车”的新时代。本文详细分析了传统公共自行车系统的发展和所面临的困境,根据公共自行车服务周期的需求和工作流程,结合工作流的基本理论,建立公共自行车服务周期工作流管理模型。为公共自行车的报修提供了三种方式(普通用户报修、系统自动报修和巡检报修),考虑到业务扩大的影响,对工作流模型进行重构。针对重构后的模型,运用图论中的遍历方法求解维修路径的最优解,进一步完善公共自行车服务周期工作流模型,将公共自行车的服务周期纳入了部分自动运作的流程中。结合公共自行车服务周期工作流和公共自行车交易数据进行分析,获取用户租用时间特征和服务点相似性,提出了公共自行车运行状态参数,并以k-means聚类算法对自行车的日均周转率、用户租用时长和租用频次进行聚类划分,进而纠正公共自行车状态参数。通过对工作流分析和重构,发现判断故障自行车是工作流实现全面自动化的瓶颈,针对公共自行车结构简单、传感器少的不足,提出了将贝叶斯分类算法应用于公共自行车故障检测的方法。并构建朴素贝叶斯分类器,利用朴素贝叶斯分类器对自行车进行分类,根据分类结果建立每个状态参数对分类结果的贡献率,进一步对状态参数进行优化,在这个自动学习的过程中使分类结果更加精确,从而实现自行车故障自动报修。结合以上理论和算法,利用eclipse开发工具,结合SpringBoot框架和MySQL进行数据库设计并开发了公共自行车服务周期工作流管理系统,考虑安全性、便捷性开发了面向不同用户的客户端:面向企业管理结合前端开源框架easyUI和数据可视化展示插件highcharts,开发了数据可视化管理客户端;面向巡检、调度和维修工作人员开发了基于NFC的手持机智能App;面向普通用户开发了微信公众号租用平台。