面向导师的学生学术指导系统的设计与实现

这是一篇关于学术指导系统,文献推荐,图嵌入,决策树的论文, 主要内容为近年来,在国家对教育事业的大力支持下,高等教育的普及程度越来越高,招生规模显著扩大,2021年研究生招生规模较2010年甚至增长了118.77%,导致高校导师所需指导的学生人数增加,学生指导工作压力增大。学生指导工作是影响人才培养质量的重要因素,除学生人数增加导致的学生指导工作压力增大外,当前的学生指导工作亦缺乏过程化管理与记录。如何通过信息化手段提升指导的过程化管理是当前工作的重中之重。然而当前市面上的教学辅助系统多为供高校教务处、团委等部门使用的学生管理系统,均聚焦在学生就业管理、实习管理、心理健康、宿舍管理、选课等学生日常事务的管理。因此,急需一个面向导师的学生学术指导系统来为高校导师的学生指导工作提供过程化管理手段。同时,步入信息化时代以来,互联网中学术文献的数量迎来了爆发性增长,导师和学生面临着日益严重的学术文献信息过载问题,导致导师和学生需要耗费大量时间、精力来获取文献。因此,急需通过个性化推荐方式来解决此问题。基于以上背景,本文采用MVC设计模式,设计并实现了一个B/S架构的面向导师的学生学术指导系统。系统前端基于Vue.js和Element UI实现;后端基于Spring Boot、Spring MVC和My Batis实现;使用My SQL作为主业务数据库。系统实现了个人中心、师门管理、学术指导、学术成果库以及毕业生追踪五个模块,能够有效提升导师进行学术指导工作的效率和效果。此外,针对导师、学生所面临的学术文献信息过载问题,本系统在学术指导模块中提供学术文献推荐功能,实现了不同用户的学术文献个性化推荐。本系统设计了一个召回、排序两阶段的推荐模型实现个性化的学术文献推荐。召回阶段基于EGES图嵌入算法实现,通过计算用户与文献间嵌入向量的相似度对学术文献进行过滤,获得一个规模相对较小的候选文献集;排序阶段基于Light GBM决策树算法实现,通过学习用户历史行为来预测用户对候选文献的点击概率,并将候选文献集中点击概率最高的Top-N篇文献作为最终的推荐结果返回给用户,完成推荐。本文在Cite ULike数据集上对本系统所使用的学术文献推荐模型与主流算法进行对比,实验结果表明本文所使用的学术文献推荐模型具有更好的推荐效果。目前,本系统已完成开发并通过了测试,处于试运行阶段。试运行期间,系统功能稳定,能够满足用户使用。

基于Web的影像科智能信息管理系统研究与设计

这是一篇关于数据管理,文件上传,数据安全,文献推荐的论文, 主要内容为政策导向、内部驱动、民众需要,数字化转型已成为医院的必答题,医院管理由粗放型向精细化方向转变亦是必然趋势。影像科是为临床诊疗提供影像检查结果的重要科室,其日常管理工作繁杂、分散。随着科室任务与科室数据的不断增多,急需一个科学、规范、安全、高效管理科室工作的智能化系统。因此,本文面向影像科实际需求,设计并实现了基于Web的智能信息管理系统,完成的主要工作包括:1.针对影像科数据繁杂、分散,数字化管理水平低问题,设计一种基于Web的影像科信息管理系统。针对影像数据规模大,网络传输效率低及易中断问题提出一种大文件上传方法,通过综合利用Web Uploader插件、文件分片技术、MD5算法和多线程技术实现了分片文件的接续并发传输,并利用后缀检查与MD5命名方式防范上传漏洞。从而不仅实现了大文件的高效传输,而且提高了有效性与可靠性。2.针对Web环境下的信息管理系统需具备高安全性问题,设计一种多重安全防护方案。利用Shiro安全框架和RBAC访问控制模式设计系统架构,并通过设计权限验证与访问日志追溯等模块防止非法访问与操作,从而保证了系统安全;利用Mybatis框架,结合Druid连接池技术,设计高效地数据库安全访问方式,以防止SQL非法注入,从而保证了数据库安全;利用优化的RSA非对称加密算法与AES对称加密算法设计一种混合加密的端到端数据传输方案,从而保证了数据传输安全性,并有效提高了数据传输实时性。3.针对科室数据利用率不足问题,设计一种基于内容的医学文献智能推荐模型。综合利用BERT和TF-IDF提取并融合文本特征,增加引用量和发表年份作为推荐影响因素,引入时间衰减函数计算文献质量得分,从而提高了推荐质量。基于Web的影像科智能信息管理系统不仅能提供安全、高效的信息管理,还能进行智能推荐。能够有效提高工作效率,节省管理成本,保护数据安全,在一定程度上提高医院综合管理水平,具有重要现实意义。

高影响力文献的预测与推荐研究

这是一篇关于文献推荐,引用预测,LDA主题模型,特征筛选的论文, 主要内容为信息爆炸时代,学术文献的数量呈现急速增长的态势,这给学术界带来日益突出的信息过载问题,同时也给研究者获取感兴趣的学术论文带来了挑战。对于科研人员来说,如果能在卷帙浩繁的科研文献中尽快找到符合其需求的高影响力论文,将大大提高其文献搜索的效率,并借助于对高影响力论文的阅读加快其对课题的认知。学术论文推荐是解决学术文献过载问题的有效手段,旨在从庞大的文献库中自动筛选研究者感兴趣的学术论文。但是,现有的学术论文推荐系统更多从文献的内容相似度及研究人员间的相似性等角度实施推荐,由于这种推荐方法忽视了研究人员在引用参考文献时的引用偏好,使得推荐的效果不佳。本文的研究分为两个递进的过程,首先针对具备什么样特征的论文更容易被引用的问题,引入了论文的主题内容特性,验证了论文的主题内容特性是影响论文被引用的关键因素;其次,借助于包含主题特征在内的影响论文引用特性的关键因素构建论文推荐模型,对研究人员实施文献推荐。(1)定量学术论文的主题特征,研究主题特征对论文引用特性的影响。本文引入LDA主题模型,通过考察学术论文的内容隶属于当前热门主题的隶属度,实现学术论文主题特征的提取和量化。结合学术论文的主题特征、早期引用特性、文章自身和作者相关的文献计量特征,构建引用行为预测的特征空间。利用Fisher Score、Relief-F和SPEC三种特征选择方法对特征进行排序筛选,采用SVM、KNN、Bagging三种分类算法验证筛选出的核心特征在识别未来的高影响力论文中的效果。实验结果表明,学术论文的主题特征确实对论文的引用行为具有重要影响,它的加入有助于实现高影响力文献的预测。这实际上表明了研究者在引用论文时的一种内容倾向,即论文的内容是决定其是否被研究者引用的关键因素。(2)结合论文的主题特征等影响论文引用行为的关键特征,构建多维信息驱动的Top-N论文推荐模型。利用LDA主题模型提取目标论文和候选论文集的主题特征,根据主题特征对候选论文进行初步筛选,排除与目标论文具有较低主题相似度的候选论文,生成初步的候选推荐论文列表;从文章偏好、声望偏好、内容偏好、引用行为偏好和引文网络偏好五个维度综合度量研究人员对候选列表中论文的感兴趣程度,按照兴趣值由大到小的顺序对候选论文进行排序,并向研究人员推荐排序在前Top-N的科研论文。实验结果表明,相比于基于PageRank和基于文本相似度的基线推荐方法,基于多维信息驱动的Top-N论文推荐模型取得了更好的推荐性能。本文的研究指出学术论文的主题内容是影响学术论文未来引用特性的重要因素,在一定程度上决定着研究者对学术论文的兴趣度。同时,在文献推荐过程中加入对学术论文内容的主题特性以及研究人员引用偏好的考量,有助于提升推荐的效果。这为开发更好的学术论文推荐系统,为研究人员提供更有针对性的论文推荐服务提供了一种有效的思路。

基于引文网络的文献在线推荐系统研究和实现

这是一篇关于文献推荐,数据挖掘,引文网络,核心文献的论文, 主要内容为近几年来学术文献的飞速增长,仅2015年一年发表的论文数量就高达百万篇,海量的文献给研究者带来了诸多可以参考的资源,但是如何从海量的文献以较短的时间检索到该领域的核心论文成为亟待解决的问题。在线文献推荐系统旨在对于给定文献或者检索特定关键词的时候,系统能够以自动化实时的方式推荐合适的引文给用户,从而提高研究者撰写论文效率。针对上述问题,本文设计了一种新的文献在线推荐系统,实现文献的在线实时推荐,该系统提供多种格式的种子文献输入接口,根据用户的输入,以百度学术为入口,通过计算机6大主流数据库构建完整的文献引用网络,通过MCL算法进行引文网络的聚类并且通过PageRank算法对引文的被引次数排名,以此来确定引文的主干方向和文章的权威性,挖掘出由种子文献构造的第一层核心文献,然后,以第一层的核心文献作为二次种子文献进行二次数据挖掘,找出由第一层核心文献构造的二层参考文献引用网络和引用第一层核心文献构造的最新文献引用网络,构成完整的一个引文网络。综合以上结果,系统最终以可视化的方式进行文献推荐结果的展示,方便学术研究。该系统主要包含五个模块,分别是参考文献列表提取模块,主要是实现参考文献的标题、作者、出版日期等元素的分离；引用网络的数据获取模块,主要实现参考文献引用网络的构建；参考文献引用网络的数据挖掘模块,主要实现的是在已有的引用网络上通过数据挖掘的方法找出该领域的核心文献；最后两个模块是文献在线推荐系统的可视化模块,和用户个人模块。最后从文献在线推荐的效果上来看,该系统能够在海量的文献中找出该领域的核心文献,并且相对于传统的学术推荐,该系统还能挖掘出最新经典文献以及基于个性化推荐,该系统相对于传统的引文推荐系统具有更加明显的优势。

基于Web的影像科智能信息管理系统研究与设计

这是一篇关于数据管理,文件上传,数据安全,文献推荐的论文, 主要内容为政策导向、内部驱动、民众需要,数字化转型已成为医院的必答题,医院管理由粗放型向精细化方向转变亦是必然趋势。影像科是为临床诊疗提供影像检查结果的重要科室,其日常管理工作繁杂、分散。随着科室任务与科室数据的不断增多,急需一个科学、规范、安全、高效管理科室工作的智能化系统。因此,本文面向影像科实际需求,设计并实现了基于Web的智能信息管理系统,完成的主要工作包括:1.针对影像科数据繁杂、分散,数字化管理水平低问题,设计一种基于Web的影像科信息管理系统。针对影像数据规模大,网络传输效率低及易中断问题提出一种大文件上传方法,通过综合利用Web Uploader插件、文件分片技术、MD5算法和多线程技术实现了分片文件的接续并发传输,并利用后缀检查与MD5命名方式防范上传漏洞。从而不仅实现了大文件的高效传输,而且提高了有效性与可靠性。2.针对Web环境下的信息管理系统需具备高安全性问题,设计一种多重安全防护方案。利用Shiro安全框架和RBAC访问控制模式设计系统架构,并通过设计权限验证与访问日志追溯等模块防止非法访问与操作,从而保证了系统安全;利用Mybatis框架,结合Druid连接池技术,设计高效地数据库安全访问方式,以防止SQL非法注入,从而保证了数据库安全;利用优化的RSA非对称加密算法与AES对称加密算法设计一种混合加密的端到端数据传输方案,从而保证了数据传输安全性,并有效提高了数据传输实时性。3.针对科室数据利用率不足问题,设计一种基于内容的医学文献智能推荐模型。综合利用BERT和TF-IDF提取并融合文本特征,增加引用量和发表年份作为推荐影响因素,引入时间衰减函数计算文献质量得分,从而提高了推荐质量。基于Web的影像科智能信息管理系统不仅能提供安全、高效的信息管理,还能进行智能推荐。能够有效提高工作效率,节省管理成本,保护数据安全,在一定程度上提高医院综合管理水平,具有重要现实意义。

科技文献溯源方法的研究

这是一篇关于文献推荐,表示学习,注意力机制的论文, 主要内容为随着每年大量的学术论文被发表,研究者需要花费越来越多的时间进行文献查找。现有的文献推荐算法通过计算文献相似性对推荐结果进行排序,忽略了推荐文献间的联系,不能很好地对相关领域的文献进行有效溯源以及重要文献推荐。本文提出了新的文献推荐方法,对于给定的查询文献,能够溯源并推荐相关文献的演化路径,让研究者能够掌握相关研究主题的发展与演化脉络。具体工作如下:(1)为了能够对文献进行有效地溯源和相关文献推荐,本文首先提出了融合文本信息和网络结构信息的文献演化路径推荐算法。该算法综合考虑了文献的文本语义信息和网络结构信息,将文献映射为低维向量表示,并设计了文献相似性评估方法,最后基于文章相似性生成文献演化路径对给定文献进行溯源和推荐。实验表明提出的方法相较于其他推荐方法具有更好的表现。(2)为了能够更有效地挖掘学术文献网络中的关联信息以及学术文献演化路径中文献间的关联性,本文提出了一个基于学术知识网络的自注意力文献演化路径推荐算法。该算法利用知识图谱嵌入技术对学术文献网络进行建模,保留文献网络中的关联信息,然后构建自注意力网络对文献演化路径进行高效的学习与预测。实验验证了所提方法能够更好地挖掘文献网络信息,具有较好的性能。(3)针对目前文献推荐领域对推荐结果缺乏有效的解释,本文提出了基于注意力图神经网络的文献演化路径推荐算法,为结果提供了一定的解释性。该算法首先利用图神经网络对学术文献网络进行建模,针对不同实体类型与关系类型之间的交互信息,设计网络相邻结点间的注意力函数,根据注意力权重进行网络信息的传播和聚合,得到文献网络中实体与高阶邻居间的关系,然后利用循环神经网络对文献演化路径进行有效建模,实现文献溯源和文献演化路径推荐。实验证明了所提方法的效果,且对结果能够提供解释性。综上,本文对科技文献溯源问题进行了研究,提出的推荐算法能更有效地对某个研究话题领域进行溯源以及相关文章推荐,对文献推荐的相关研究工作具有一定的参考价值。

基于Web的影像科智能信息管理系统研究与设计

这是一篇关于数据管理,文件上传,数据安全,文献推荐的论文, 主要内容为政策导向、内部驱动、民众需要,数字化转型已成为医院的必答题,医院管理由粗放型向精细化方向转变亦是必然趋势。影像科是为临床诊疗提供影像检查结果的重要科室,其日常管理工作繁杂、分散。随着科室任务与科室数据的不断增多,急需一个科学、规范、安全、高效管理科室工作的智能化系统。因此,本文面向影像科实际需求,设计并实现了基于Web的智能信息管理系统,完成的主要工作包括:1.针对影像科数据繁杂、分散,数字化管理水平低问题,设计一种基于Web的影像科信息管理系统。针对影像数据规模大,网络传输效率低及易中断问题提出一种大文件上传方法,通过综合利用Web Uploader插件、文件分片技术、MD5算法和多线程技术实现了分片文件的接续并发传输,并利用后缀检查与MD5命名方式防范上传漏洞。从而不仅实现了大文件的高效传输,而且提高了有效性与可靠性。2.针对Web环境下的信息管理系统需具备高安全性问题,设计一种多重安全防护方案。利用Shiro安全框架和RBAC访问控制模式设计系统架构,并通过设计权限验证与访问日志追溯等模块防止非法访问与操作,从而保证了系统安全;利用Mybatis框架,结合Druid连接池技术,设计高效地数据库安全访问方式,以防止SQL非法注入,从而保证了数据库安全;利用优化的RSA非对称加密算法与AES对称加密算法设计一种混合加密的端到端数据传输方案,从而保证了数据传输安全性,并有效提高了数据传输实时性。3.针对科室数据利用率不足问题,设计一种基于内容的医学文献智能推荐模型。综合利用BERT和TF-IDF提取并融合文本特征,增加引用量和发表年份作为推荐影响因素,引入时间衰减函数计算文献质量得分,从而提高了推荐质量。基于Web的影像科智能信息管理系统不仅能提供安全、高效的信息管理,还能进行智能推荐。能够有效提高工作效率,节省管理成本,保护数据安全,在一定程度上提高医院综合管理水平,具有重要现实意义。

结合主题热度与学术创新力的文献推荐方法研究

这是一篇关于文献推荐,主题热度,学术创新力,LDA主题模型,主题相关度的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展及电子通讯产品的高度普及,获取信息的途径与方式得到极大提升。同时网络中的信息资源亦呈爆炸式增长,面对规模如此庞大的海量数据,如何从中获取到需要的关键信息,成为了大数据时代科研工作者们亟需解决的一大难题。此时推荐系统应运而生,成为了解决这一问题的有效手段。推荐系统属于信息过滤系统中的一种,它从海量数据中将用户不感兴趣的信息过滤,保留用户真正感兴趣的信息并推送,同时推荐系统也被用于科学研究领域。然而,由于每年科技文献的数量呈指数型增长,科技文献作为科学研究中最重要的资源,亦面临着信息过载的问题。因此本文对现有的文献推荐模型做了进一步的研究与补充,主要的研究工作及取得的成果如下:(1)以主题演化模型中主题强度演化为主,主题内容演化为辅对学术研究领域文献进行主题演化分析。以1992年至2019年间发表在CNKI上与“集装箱码头”相关的核心学术论文的标题与摘要作为研究算例,运用主题演化模型探测其研究领域的发展演化与前沿热点。由此得到了我国集装箱码头研究领域的文献基本特征、主题探测与发现两个方面的知识图谱,并发现该领域的6个主题强度呈上升趋势的热点主题。一方面帮助了国内集装箱码头研究领域的学者及时把握该领域的研究重点和热点,快速发现研究的核心和前沿问题;另一方面可利用主题演化模型探究某一研究领域相关文献集合的主题强度随时间变化的过程,并选出属于上升趋势主题的文献作为下一步文献推荐模型的数据集。(2)提出一种融合主题相关度和文献学术创新力的文献推荐模型,向学者推荐相关性强且创新力高的学术论文。首先获取学者某一天(次)的阅读记录,以学者阅读记录为依据计算学者研究兴趣与待推荐文献的主题相关度,获取相关度值;其次再对待推荐文献进行学术创新力评估;最后综合考虑待推荐文献的主题相关度及学术创新力对学者进行学术论文推荐。实验结果表明,与传统的LDA模型相比,本文提出的融合主题相关度与学术创新力的科技文献推荐模型在保持较高主题相关度的同时能为学者推荐创新力更高的文献。(3)在融合主题相关度和文献学术创新力的模型基础上考虑主题强度因素,针对那些对研究前沿热点感兴趣的学者提出一种结合主题热度与学术创新力的文献推荐模型。该模型首先获取学者某一天(次)的阅读记录,将阅读的文献作为学者的研究兴趣集;其次对待推荐文献集进行主题演化分析提取热点主题文献作为新的待推荐文献集;最后对学者进行融合主题相关度和文献学术创新力的文献推荐。实验结果表明,与其它两种模型相比,本文所提出的结合主题热度与学术创新力的文献推荐模型准确率更高且创新力更高。

结合主题热度与学术创新力的文献推荐方法研究

这是一篇关于文献推荐,主题热度,学术创新力,LDA主题模型,主题相关度的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展及电子通讯产品的高度普及,获取信息的途径与方式得到极大提升。同时网络中的信息资源亦呈爆炸式增长,面对规模如此庞大的海量数据,如何从中获取到需要的关键信息,成为了大数据时代科研工作者们亟需解决的一大难题。此时推荐系统应运而生,成为了解决这一问题的有效手段。推荐系统属于信息过滤系统中的一种,它从海量数据中将用户不感兴趣的信息过滤,保留用户真正感兴趣的信息并推送,同时推荐系统也被用于科学研究领域。然而,由于每年科技文献的数量呈指数型增长,科技文献作为科学研究中最重要的资源,亦面临着信息过载的问题。因此本文对现有的文献推荐模型做了进一步的研究与补充,主要的研究工作及取得的成果如下:(1)以主题演化模型中主题强度演化为主,主题内容演化为辅对学术研究领域文献进行主题演化分析。以1992年至2019年间发表在CNKI上与“集装箱码头”相关的核心学术论文的标题与摘要作为研究算例,运用主题演化模型探测其研究领域的发展演化与前沿热点。由此得到了我国集装箱码头研究领域的文献基本特征、主题探测与发现两个方面的知识图谱,并发现该领域的6个主题强度呈上升趋势的热点主题。一方面帮助了国内集装箱码头研究领域的学者及时把握该领域的研究重点和热点,快速发现研究的核心和前沿问题;另一方面可利用主题演化模型探究某一研究领域相关文献集合的主题强度随时间变化的过程,并选出属于上升趋势主题的文献作为下一步文献推荐模型的数据集。(2)提出一种融合主题相关度和文献学术创新力的文献推荐模型,向学者推荐相关性强且创新力高的学术论文。首先获取学者某一天(次)的阅读记录,以学者阅读记录为依据计算学者研究兴趣与待推荐文献的主题相关度,获取相关度值;其次再对待推荐文献进行学术创新力评估;最后综合考虑待推荐文献的主题相关度及学术创新力对学者进行学术论文推荐。实验结果表明,与传统的LDA模型相比,本文提出的融合主题相关度与学术创新力的科技文献推荐模型在保持较高主题相关度的同时能为学者推荐创新力更高的文献。(3)在融合主题相关度和文献学术创新力的模型基础上考虑主题强度因素,针对那些对研究前沿热点感兴趣的学者提出一种结合主题热度与学术创新力的文献推荐模型。该模型首先获取学者某一天(次)的阅读记录,将阅读的文献作为学者的研究兴趣集;其次对待推荐文献集进行主题演化分析提取热点主题文献作为新的待推荐文献集;最后对学者进行融合主题相关度和文献学术创新力的文献推荐。实验结果表明,与其它两种模型相比,本文所提出的结合主题热度与学术创新力的文献推荐模型准确率更高且创新力更高。