通信运营商培训管理系统的设计与实现
这是一篇关于通信运营商,培训信息管理系统,JAVA WEB,B/S架构的论文, 主要内容为随着科技水平的不断提高,我们进入了信息时代。在这样一个知识经济的时代里,各行各业都需要先进的技术进行着信息化管理以提高工作效率。通信业不仅为信息社会提供强劲的经济动力,也关乎国家信息安全,是国家的命脉产业。为克服通信运营商现有的培训管理系统存在的功能相对单一、效率不高的不足,彼此之间相互独立,且缺少必要的培训质量评价反馈体系等问题,急需开发一套通信运营商培训管理系统,以信息化系统代替传统的人工操作,以期提高运营商培训管理的效率,助力运营商的发展。本文基于JAVA WEB开发,采用B/S架构,设计与实现一款在线通信运营商培训信息管理系统。系统使用Struts-Spring-Hibernate轻量级集成框架,主要分为三个子模块,包括培训管理、在线考试、培训支撑。培训管理为培训涉及的信息提供可靠的管理,包括各种信息的增、删、改、查询;在线考试提供培训考核等流程操作;培训支撑管理培训的实施流程及培训效果的反馈等。有了适合的信息管理系统,面对频繁变化的培训需求,能准确而系统化管理信息,规范运营商培训流程,有效管理历史记录,全面提高运营商培训效率,为运营商提高综合实力做出卓越贡献。
ABC高校教学管理系统的开发与设计
这是一篇关于教学管理,信息系统,MYSQL,JAVA WEB的论文, 主要内容为人才培养是高校办学的中心工作,高校教学管理是人才培养的关键环节之一。教学管理是一项复杂的工作,对准确性和实时性要求都很高。深入推进高等职业院校教学管理办公信息化和网络化是当前各类职业学校教学工作的必然发展趋势。随着职业学院校园网的规范管理,高职院校在教学管理、提升教学质量的建设中,注重职业学校教学管理方法,转变传统的落后的教学模式,重新梳理教学管理业务,再造管理流程,充分发挥职业学校网络、人力物力,开发基于职业教学管理模式的、基于课程共享资源的信息系统,充分发挥校园网络环境的投资环境和功效,推进教学管理,促进各项教学管理工作快速、有效、方便、安全地开展十分必要。保证教师获得查询信息功能、填报学生成绩的功能、处理学生学籍、毕业处理功能,为职业院校的师生提供优质、高效服务、在新一轮职业技术教育教学改革中,推进信息化建设。论文开发的项目严格按照软件工程,开展职业院校教学管理系统的实际业务需求调研,依据职业院校实际情况,再造教务业务管理和处理的具体流程。结合管理信息系统的建设的理论和方法,采用B/S结构的体系结构,对教学管理系统的功能进行分析和设计,选用MYSQL数据库设计技术开发管理系统的数据库。系统选用功能强大的java WEB语言开发,综合运用JSP技术、struts开发源框架技术、hibernate框架。开发时各种工具都选用当前主流版本。论文在第一章中重点阐述了教学管理系统选题的背景、目的和意义、论文的主要任务;在第二章中介绍了开发平台、开发语言以及数据库技术;论文第三章阐述功能需求。根据教学管理信息系统实际业务开展需求分析,从宏观层面上综述了总体功能结构;在第四章中,进行系统概要设计、数据库安全技术和保密技术;在第五章中描述详细设计,从表现层、业务层、持久层等三个方面参数了功能模块的实现方法,并论述了数据备份恢复的代码实现;在第六章中阐述了测试方法和内容,对其中的功能进行了测试;在第七章中阐述了论文开展的结论。
基于混合策略的音乐推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,基于内容推荐,集成学习,JAVA WEB的论文, 主要内容为我国有巨大的网络音乐市场,音乐平台仅仅通过检索功能远远不能满足用户的需求。用户和音乐之间的不对称问题一直困扰着我们,为用户提供一种精准发现用户喜好的推荐算法是我们急需解决的问题。推荐系统是继主动搜索之后一种信息过滤的常用方式,通过对用户的画像和行为分析用户的喜好来给用户推荐,增加用户的粘滞性,提高付费率。在音乐推荐领域,最主流的算法主要是协同过滤和基于内容这两种推荐方式,本文根据这两种方式的启发,通过这两种简单的策略和基于关联规则的策略对音乐库中歌曲进行初步筛选,然后利用混合推荐策略进行推荐。本文在通过合理的需求分析的基础上设计并实现了一个基于混合策略的音乐推荐系统。我们首先对音乐推荐的研究背景和意义以及国内外的发展现状进行了描述,对现有的业界常用的推荐算法进行了研究并选定了相应的评价指标。接着对本系统进行了总体、模块和非功能性需求分析,然后实现了个性化音乐推荐系统的基本功能和推荐功能,最后对系统进行了测试展示出良好的效果。本文主要研究如下:(1)在设计基于混合策略的个性化推荐系统时,本系统在基于用户的协同过滤推荐方式的基础上,结合基于标签的内容推荐、基于关联规则的推荐,利用三种较为简单的推荐策略得到的推荐序列,然后与乐库热度排名前200的歌曲结合得到初始化推荐序列。由此完成歌曲的初步筛选。接下来我们组合推荐序列对应的用户行为特征、歌曲标签特征和用户播放序列特征并将其送入统一的打分的集成学习模型XGBoost中,对初筛推荐序列统一打分,按照TOP N的规则推荐给用户,这样做既能让推荐方式多样化,又能让音乐推荐列表更符合用户的个性化音乐需求。实验证明,基于策略的混合推荐方式相对于基于用户的协同过滤、基于标签的内容推荐和基于关联规则的推荐来讲精准度更高,推荐效果更好,其AUC可以达到0.783。(2)本系统设计并采用B/S模式、前后端分离、SSM框架等Java Web开发技术完成了音乐推荐系统的后台管理部分,主要实现了包括音乐系统的基础功能和音乐推荐功能等模块。在XGBoost模型训练中我们还使用了 Spark大数据技术进行分布式训练和分析,展示出了良好的运行效率。此外在音乐推荐方式中,本系统不仅实现了个性化推荐算法,还新增了热门推荐和新歌上架两种推荐方式来满足用户的多样化音乐需求。
通信运营商培训管理系统的设计与实现
这是一篇关于通信运营商,培训信息管理系统,JAVA WEB,B/S架构的论文, 主要内容为随着科技水平的不断提高,我们进入了信息时代。在这样一个知识经济的时代里,各行各业都需要先进的技术进行着信息化管理以提高工作效率。通信业不仅为信息社会提供强劲的经济动力,也关乎国家信息安全,是国家的命脉产业。为克服通信运营商现有的培训管理系统存在的功能相对单一、效率不高的不足,彼此之间相互独立,且缺少必要的培训质量评价反馈体系等问题,急需开发一套通信运营商培训管理系统,以信息化系统代替传统的人工操作,以期提高运营商培训管理的效率,助力运营商的发展。本文基于JAVA WEB开发,采用B/S架构,设计与实现一款在线通信运营商培训信息管理系统。系统使用Struts-Spring-Hibernate轻量级集成框架,主要分为三个子模块,包括培训管理、在线考试、培训支撑。培训管理为培训涉及的信息提供可靠的管理,包括各种信息的增、删、改、查询;在线考试提供培训考核等流程操作;培训支撑管理培训的实施流程及培训效果的反馈等。有了适合的信息管理系统,面对频繁变化的培训需求,能准确而系统化管理信息,规范运营商培训流程,有效管理历史记录,全面提高运营商培训效率,为运营商提高综合实力做出卓越贡献。
基于混合策略的音乐推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,基于内容推荐,集成学习,JAVA WEB的论文, 主要内容为我国有巨大的网络音乐市场,音乐平台仅仅通过检索功能远远不能满足用户的需求。用户和音乐之间的不对称问题一直困扰着我们,为用户提供一种精准发现用户喜好的推荐算法是我们急需解决的问题。推荐系统是继主动搜索之后一种信息过滤的常用方式,通过对用户的画像和行为分析用户的喜好来给用户推荐,增加用户的粘滞性,提高付费率。在音乐推荐领域,最主流的算法主要是协同过滤和基于内容这两种推荐方式,本文根据这两种方式的启发,通过这两种简单的策略和基于关联规则的策略对音乐库中歌曲进行初步筛选,然后利用混合推荐策略进行推荐。本文在通过合理的需求分析的基础上设计并实现了一个基于混合策略的音乐推荐系统。我们首先对音乐推荐的研究背景和意义以及国内外的发展现状进行了描述,对现有的业界常用的推荐算法进行了研究并选定了相应的评价指标。接着对本系统进行了总体、模块和非功能性需求分析,然后实现了个性化音乐推荐系统的基本功能和推荐功能,最后对系统进行了测试展示出良好的效果。本文主要研究如下:(1)在设计基于混合策略的个性化推荐系统时,本系统在基于用户的协同过滤推荐方式的基础上,结合基于标签的内容推荐、基于关联规则的推荐,利用三种较为简单的推荐策略得到的推荐序列,然后与乐库热度排名前200的歌曲结合得到初始化推荐序列。由此完成歌曲的初步筛选。接下来我们组合推荐序列对应的用户行为特征、歌曲标签特征和用户播放序列特征并将其送入统一的打分的集成学习模型XGBoost中,对初筛推荐序列统一打分,按照TOP N的规则推荐给用户,这样做既能让推荐方式多样化,又能让音乐推荐列表更符合用户的个性化音乐需求。实验证明,基于策略的混合推荐方式相对于基于用户的协同过滤、基于标签的内容推荐和基于关联规则的推荐来讲精准度更高,推荐效果更好,其AUC可以达到0.783。(2)本系统设计并采用B/S模式、前后端分离、SSM框架等Java Web开发技术完成了音乐推荐系统的后台管理部分,主要实现了包括音乐系统的基础功能和音乐推荐功能等模块。在XGBoost模型训练中我们还使用了 Spark大数据技术进行分布式训练和分析,展示出了良好的运行效率。此外在音乐推荐方式中,本系统不仅实现了个性化推荐算法,还新增了热门推荐和新歌上架两种推荐方式来满足用户的多样化音乐需求。
基于混合策略的音乐推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,基于内容推荐,集成学习,JAVA WEB的论文, 主要内容为我国有巨大的网络音乐市场,音乐平台仅仅通过检索功能远远不能满足用户的需求。用户和音乐之间的不对称问题一直困扰着我们,为用户提供一种精准发现用户喜好的推荐算法是我们急需解决的问题。推荐系统是继主动搜索之后一种信息过滤的常用方式,通过对用户的画像和行为分析用户的喜好来给用户推荐,增加用户的粘滞性,提高付费率。在音乐推荐领域,最主流的算法主要是协同过滤和基于内容这两种推荐方式,本文根据这两种方式的启发,通过这两种简单的策略和基于关联规则的策略对音乐库中歌曲进行初步筛选,然后利用混合推荐策略进行推荐。本文在通过合理的需求分析的基础上设计并实现了一个基于混合策略的音乐推荐系统。我们首先对音乐推荐的研究背景和意义以及国内外的发展现状进行了描述,对现有的业界常用的推荐算法进行了研究并选定了相应的评价指标。接着对本系统进行了总体、模块和非功能性需求分析,然后实现了个性化音乐推荐系统的基本功能和推荐功能,最后对系统进行了测试展示出良好的效果。本文主要研究如下:(1)在设计基于混合策略的个性化推荐系统时,本系统在基于用户的协同过滤推荐方式的基础上,结合基于标签的内容推荐、基于关联规则的推荐,利用三种较为简单的推荐策略得到的推荐序列,然后与乐库热度排名前200的歌曲结合得到初始化推荐序列。由此完成歌曲的初步筛选。接下来我们组合推荐序列对应的用户行为特征、歌曲标签特征和用户播放序列特征并将其送入统一的打分的集成学习模型XGBoost中,对初筛推荐序列统一打分,按照TOP N的规则推荐给用户,这样做既能让推荐方式多样化,又能让音乐推荐列表更符合用户的个性化音乐需求。实验证明,基于策略的混合推荐方式相对于基于用户的协同过滤、基于标签的内容推荐和基于关联规则的推荐来讲精准度更高,推荐效果更好,其AUC可以达到0.783。(2)本系统设计并采用B/S模式、前后端分离、SSM框架等Java Web开发技术完成了音乐推荐系统的后台管理部分,主要实现了包括音乐系统的基础功能和音乐推荐功能等模块。在XGBoost模型训练中我们还使用了 Spark大数据技术进行分布式训练和分析,展示出了良好的运行效率。此外在音乐推荐方式中,本系统不仅实现了个性化推荐算法,还新增了热门推荐和新歌上架两种推荐方式来满足用户的多样化音乐需求。
通信运营商培训管理系统的设计与实现
这是一篇关于通信运营商,培训信息管理系统,JAVA WEB,B/S架构的论文, 主要内容为随着科技水平的不断提高,我们进入了信息时代。在这样一个知识经济的时代里,各行各业都需要先进的技术进行着信息化管理以提高工作效率。通信业不仅为信息社会提供强劲的经济动力,也关乎国家信息安全,是国家的命脉产业。为克服通信运营商现有的培训管理系统存在的功能相对单一、效率不高的不足,彼此之间相互独立,且缺少必要的培训质量评价反馈体系等问题,急需开发一套通信运营商培训管理系统,以信息化系统代替传统的人工操作,以期提高运营商培训管理的效率,助力运营商的发展。本文基于JAVA WEB开发,采用B/S架构,设计与实现一款在线通信运营商培训信息管理系统。系统使用Struts-Spring-Hibernate轻量级集成框架,主要分为三个子模块,包括培训管理、在线考试、培训支撑。培训管理为培训涉及的信息提供可靠的管理,包括各种信息的增、删、改、查询;在线考试提供培训考核等流程操作;培训支撑管理培训的实施流程及培训效果的反馈等。有了适合的信息管理系统,面对频繁变化的培训需求,能准确而系统化管理信息,规范运营商培训流程,有效管理历史记录,全面提高运营商培训效率,为运营商提高综合实力做出卓越贡献。
基于混合策略的音乐推荐系统研究与实现
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,基于内容推荐,集成学习,JAVA WEB的论文, 主要内容为我国有巨大的网络音乐市场,音乐平台仅仅通过检索功能远远不能满足用户的需求。用户和音乐之间的不对称问题一直困扰着我们,为用户提供一种精准发现用户喜好的推荐算法是我们急需解决的问题。推荐系统是继主动搜索之后一种信息过滤的常用方式,通过对用户的画像和行为分析用户的喜好来给用户推荐,增加用户的粘滞性,提高付费率。在音乐推荐领域,最主流的算法主要是协同过滤和基于内容这两种推荐方式,本文根据这两种方式的启发,通过这两种简单的策略和基于关联规则的策略对音乐库中歌曲进行初步筛选,然后利用混合推荐策略进行推荐。本文在通过合理的需求分析的基础上设计并实现了一个基于混合策略的音乐推荐系统。我们首先对音乐推荐的研究背景和意义以及国内外的发展现状进行了描述,对现有的业界常用的推荐算法进行了研究并选定了相应的评价指标。接着对本系统进行了总体、模块和非功能性需求分析,然后实现了个性化音乐推荐系统的基本功能和推荐功能,最后对系统进行了测试展示出良好的效果。本文主要研究如下:(1)在设计基于混合策略的个性化推荐系统时,本系统在基于用户的协同过滤推荐方式的基础上,结合基于标签的内容推荐、基于关联规则的推荐,利用三种较为简单的推荐策略得到的推荐序列,然后与乐库热度排名前200的歌曲结合得到初始化推荐序列。由此完成歌曲的初步筛选。接下来我们组合推荐序列对应的用户行为特征、歌曲标签特征和用户播放序列特征并将其送入统一的打分的集成学习模型XGBoost中,对初筛推荐序列统一打分,按照TOP N的规则推荐给用户,这样做既能让推荐方式多样化,又能让音乐推荐列表更符合用户的个性化音乐需求。实验证明,基于策略的混合推荐方式相对于基于用户的协同过滤、基于标签的内容推荐和基于关联规则的推荐来讲精准度更高,推荐效果更好,其AUC可以达到0.783。(2)本系统设计并采用B/S模式、前后端分离、SSM框架等Java Web开发技术完成了音乐推荐系统的后台管理部分,主要实现了包括音乐系统的基础功能和音乐推荐功能等模块。在XGBoost模型训练中我们还使用了 Spark大数据技术进行分布式训练和分析,展示出了良好的运行效率。此外在音乐推荐方式中,本系统不仅实现了个性化推荐算法,还新增了热门推荐和新歌上架两种推荐方式来满足用户的多样化音乐需求。
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