智能课程管理平台的设计与实现
这是一篇关于课程平台,协同过滤推荐,内容审核的论文, 主要内容为随着互联网的普及化,人们的学习方式正在发生着巨大的变化。尤其是自2020年以来,疫情的出现使人们上网的时间大量增加,线上教育在这个背景下也进入了快速发展的阶段。同时受双减政策影响,一些教育机构正在借助过往的教育资源转向素质教育,课程品类和数量的不断扩大使得课程质量变得参差不齐,大量课程上架前因缺乏对课程内容的合规性审核,出现违反市场监管的行为。同时课程信息的过载导致用户无法快速地从海量的学习资源中寻找到自己感兴趣的资源。为解决课程的合规性检测和课程信息过载问题,本文设计并实现了一个智能课程管理平台,主要完成了服务于用户的首页展示、个人中心、课程推荐、课程相关功能模块,以及服务于后台管理人员的用户管理、教师管理、课程管理、课程类别管理、首页轮播课程管理和AI质检功能模块。系统使用协同过滤推荐算法为在线学习者提供与其认知状态和学习能力相匹配的个性化学习资源推荐,使用百度AI内容审核接口实现对课程图文资料的违规性审核。本文采用B/S模式的结构体系,采用MVC模式进行设计,前端使用Vue框架、后端使用Spring Boot框架进行开发,采用Java语言进行编程,使用My SQL数据库存储用户信息、教师信息、课程信息的相关数据。在完成论文的过程中,本人严格按照软件开发流程,完成论文的需求分析、概要设计、系统详细与实现和系统测试。本系统的实现帮助学习者从海量学习资源中快速地挑选出适合自己的个性化资源来有效完善自己的知识结构,同时可代替人工对课程中的文本、图片内容进行涉黄/涉政/涉暴/违禁/广告等维度的智能识别,避免因课程虚假宣传或者存在广告等因素造成违规风险。
智能课程管理平台的设计与实现
这是一篇关于课程平台,协同过滤推荐,内容审核的论文, 主要内容为随着互联网的普及化,人们的学习方式正在发生着巨大的变化。尤其是自2020年以来,疫情的出现使人们上网的时间大量增加,线上教育在这个背景下也进入了快速发展的阶段。同时受双减政策影响,一些教育机构正在借助过往的教育资源转向素质教育,课程品类和数量的不断扩大使得课程质量变得参差不齐,大量课程上架前因缺乏对课程内容的合规性审核,出现违反市场监管的行为。同时课程信息的过载导致用户无法快速地从海量的学习资源中寻找到自己感兴趣的资源。为解决课程的合规性检测和课程信息过载问题,本文设计并实现了一个智能课程管理平台,主要完成了服务于用户的首页展示、个人中心、课程推荐、课程相关功能模块,以及服务于后台管理人员的用户管理、教师管理、课程管理、课程类别管理、首页轮播课程管理和AI质检功能模块。系统使用协同过滤推荐算法为在线学习者提供与其认知状态和学习能力相匹配的个性化学习资源推荐,使用百度AI内容审核接口实现对课程图文资料的违规性审核。本文采用B/S模式的结构体系,采用MVC模式进行设计,前端使用Vue框架、后端使用Spring Boot框架进行开发,采用Java语言进行编程,使用My SQL数据库存储用户信息、教师信息、课程信息的相关数据。在完成论文的过程中,本人严格按照软件开发流程,完成论文的需求分析、概要设计、系统详细与实现和系统测试。本系统的实现帮助学习者从海量学习资源中快速地挑选出适合自己的个性化资源来有效完善自己的知识结构,同时可代替人工对课程中的文本、图片内容进行涉黄/涉政/涉暴/违禁/广告等维度的智能识别,避免因课程虚假宣传或者存在广告等因素造成违规风险。
智能课程管理平台的设计与实现
这是一篇关于课程平台,协同过滤推荐,内容审核的论文, 主要内容为随着互联网的普及化,人们的学习方式正在发生着巨大的变化。尤其是自2020年以来,疫情的出现使人们上网的时间大量增加,线上教育在这个背景下也进入了快速发展的阶段。同时受双减政策影响,一些教育机构正在借助过往的教育资源转向素质教育,课程品类和数量的不断扩大使得课程质量变得参差不齐,大量课程上架前因缺乏对课程内容的合规性审核,出现违反市场监管的行为。同时课程信息的过载导致用户无法快速地从海量的学习资源中寻找到自己感兴趣的资源。为解决课程的合规性检测和课程信息过载问题,本文设计并实现了一个智能课程管理平台,主要完成了服务于用户的首页展示、个人中心、课程推荐、课程相关功能模块,以及服务于后台管理人员的用户管理、教师管理、课程管理、课程类别管理、首页轮播课程管理和AI质检功能模块。系统使用协同过滤推荐算法为在线学习者提供与其认知状态和学习能力相匹配的个性化学习资源推荐,使用百度AI内容审核接口实现对课程图文资料的违规性审核。本文采用B/S模式的结构体系,采用MVC模式进行设计,前端使用Vue框架、后端使用Spring Boot框架进行开发,采用Java语言进行编程,使用My SQL数据库存储用户信息、教师信息、课程信息的相关数据。在完成论文的过程中,本人严格按照软件开发流程,完成论文的需求分析、概要设计、系统详细与实现和系统测试。本系统的实现帮助学习者从海量学习资源中快速地挑选出适合自己的个性化资源来有效完善自己的知识结构,同时可代替人工对课程中的文本、图片内容进行涉黄/涉政/涉暴/违禁/广告等维度的智能识别,避免因课程虚假宣传或者存在广告等因素造成违规风险。
区域房产信息统计系统设计与实现
这是一篇关于住房需求特征,BP神经网络,价格预测,内容审核的论文, 主要内容为互联网科技的发展,促进了新兴市场的出现。在线选房、购房作为一种新兴的房屋交易方式,为购房者提供了极大便利,但部分房产相关信息不集中、不完善的问题也在一定程度上影响了消费者体验。为了更好地服务消费者,则需要在线服务方能够对区域房产信息进行收集管理。基于此本文提出区域房产信息统计系统设计与实现。本文旨在根据国内购房者需求特征开发一个能够实现包含住房价格预测功能的区域房产信息统计系统。区域房产信息的统计是从小区维度出发,根据本文归纳的购房者住房需求特征体系进行设计与实现。整个系统功能主要针对后台录入人员,提供80余项住房需求特征的结构化录入、视频及图片的转码压缩、价格预测、内容预览、内容审核、角色与权限配置、数据统计及可视化分析、系统维护与数据库备份、邮箱找回密码以及整个系统的复杂检索,其中住房价格走势预测功能是基于BP(Back Propagation)神经网络根据不同城市的住房成交价影响因素来构建价格预测模型,并根据城市的住房历史成交价对未来价格进行预测,为后台录入人员提供录入参考,以上所有功能共同构成一个完整的整体。本系统基于Spring Boot、Vue等框架,实现Web系统的前后端分离开发;基于JWT(JSON Web Token)标准实现前后端API验证,提升系统安全性的同时把后台录入人员在前端录入的信息分条保存到MySQL数据库中;根据实际业务流程控制内容状态的流转;使用MATLAB,选择所研究地区的房地产开发总额、住宅商品房销售面积、地区生产总值、居民消费价格指数、地区人口数、央行基准利率与经济政策不确定性指数作为研究变量,实现基于BP神经网络的住房价格预测。
基于协同过滤推荐的短视频App运营系统的设计与实现
这是一篇关于短视频,推荐算法,协同过滤,运营系统,内容审核的论文, 主要内容为移动互联网和计算机领域技术迅猛发展,短视频App在国内外吸引大量深度用户,推荐系统成为短视频内容推荐的重要工具。但由于推荐系统中推荐算法的技术局限性,众多知名短视频内容产品都会设置人工审核和运营系统进行内容干涉,如涉及标题党、软色情擦边球、政治敏感等问题需要进行人工参与,以避免消极舆论、违法等问题的发生。基于协同过滤推荐的运营系统提出将推荐算法与运营系统共同结合的方法,采用C/S架构模式,在服务端通过爬虫与视频标签分类的方式获取短视频及分类标签数据,并以短视频为内容实现基于协同过滤的推荐,算法产出的推荐关系将实时同步存储到数据库,供运营系统使用。同时,服务端提供运营系统所使用的功能接口与数据库读写功能。在客户端采用React前端技术渲染运营系统的各项功能,实现系统用户管理、标签池管理、内容池管理等功能,并提供给用户多端访问的能力。最终将推荐算法、短视频内容审核、运营人员、风险干预的能力综合为一体。该系统在实现短视频类运营系统的视频内容管理和用户管理等功能的基础上,完成与推荐算法功能的结合,使得App推荐到用户的短视频内容在运营系统内更具可监测性和人工干预能力,在推荐效果较好的同时也保证推送内容符合法律、平台合规要求、习俗等规定,从而带来用户增长最大化和商业产品安全合规的目标。
基于协同过滤推荐的短视频App运营系统的设计与实现
这是一篇关于短视频,推荐算法,协同过滤,运营系统,内容审核的论文, 主要内容为移动互联网和计算机领域技术迅猛发展,短视频App在国内外吸引大量深度用户,推荐系统成为短视频内容推荐的重要工具。但由于推荐系统中推荐算法的技术局限性,众多知名短视频内容产品都会设置人工审核和运营系统进行内容干涉,如涉及标题党、软色情擦边球、政治敏感等问题需要进行人工参与,以避免消极舆论、违法等问题的发生。基于协同过滤推荐的运营系统提出将推荐算法与运营系统共同结合的方法,采用C/S架构模式,在服务端通过爬虫与视频标签分类的方式获取短视频及分类标签数据,并以短视频为内容实现基于协同过滤的推荐,算法产出的推荐关系将实时同步存储到数据库,供运营系统使用。同时,服务端提供运营系统所使用的功能接口与数据库读写功能。在客户端采用React前端技术渲染运营系统的各项功能,实现系统用户管理、标签池管理、内容池管理等功能,并提供给用户多端访问的能力。最终将推荐算法、短视频内容审核、运营人员、风险干预的能力综合为一体。该系统在实现短视频类运营系统的视频内容管理和用户管理等功能的基础上,完成与推荐算法功能的结合,使得App推荐到用户的短视频内容在运营系统内更具可监测性和人工干预能力,在推荐效果较好的同时也保证推送内容符合法律、平台合规要求、习俗等规定,从而带来用户增长最大化和商业产品安全合规的目标。
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