简介:摘要针对物联网中效劳数量的大规划性、效劳描绘的异构性以及设备效劳的资源高度受限性和移动性等特色,提出了一种依据概率主题模型的物联网效劳发现办法.该办法的首要特色是1)运用英文Wikipedia构建高质量的主题模型,并对类似短文本的效劳文本描绘进行语义扩大,使主题模型可以更有用地估量效劳文本描绘的隐含主题;2)提出运用非参数主题模型学习效劳文本的隐含主题,下降模型练习时刻;3)运用效劳隐含主题对效劳进行主动分类和文本类似度核算,快速削减效劳匹配数量,加快效劳文本类似度核算;4)提出可以一起支撑WSDL-based和RESTful两种物联网效劳的signature匹配算法.试验结果表明与现有的物联网效劳发现办法比较,该办法的精确率(precision)和归一化折损累积增益(NDCG)都有较大起伏的进步.
简介:等可能事件中的一类特殊情形——几何概型,是其中一个重要的知识点,本文对这个内容进行分析与归纳,以帮助同学们了解考点变化,提升解题能力.1.几何概型的概念如果每个事件发生的概率只与构成该事件区域的长度(面积或体积)成比例,则称这样的概率模型为几何概率模型,简称为几何概型.
简介:在心理计量学理论中,Gutman量表是影响较大的一种计量方法。但是支持这一理论的基本思想却带有决定论的色彩,任何与“减序图”不一致的数据都能视为是对理论的偏离。实际上人的行为反应具有随机性,应该从概率的角度来建立数据理论。本文以Gutman量表的“减序图”为基础,讨论了各种心理计量的概率模型,及其与当前流行的潜特征理论的关系。
简介:摘要本课题基于以频率估计概率的数学实验统计模型,借助网络技术平台,实现了书面表达中各字母出现频率的统计,根据频率的稳定趋势估计出各字母在书面表达中出现的概率。借助计算机辅助教学和基于信息技术的数学实验,体现了数学教学活动化、操作化和现代化的特征,重视学生在数学实验活动中的主体地位,使学生处于积极主动地动脑动手、探索验证、讨论交流的实践活动中,实现了新数学课程观中“培养学生r数学能力与智慧”。
简介:2012年起,基于网络、针对大众人群的大规模开放在线课程呈井喷式发展。目前的MOOC虽然能支持视频课程、论坛、测试和评价等功能,但对于学习者学习效果的评价和给予反馈的能力仍受到限制。在线学习的学习效果评价方法中,选择题和判断题等客观类试题可以通过机器进行评判反馈,但一些主观类试题,比如数学演算、设计问题和论文等一些复杂和开放性的作业任务就无法通过机器评判反馈。针对这一情况,一些MOOC平台正逐步引入同伴互评机制。虽然同伴互评机制的设立使得主观类试题得到有效评价,但学习者对同伴建议的准确性和权威性表示怀疑。调查发现,94%学生更喜欢老师评语。如此,需要依据一定的理论或过程模型保证同伴互评的准确度、信服度和价值。本文构建了三种关联复杂度不同的同伴互评概率模型来提升MOOC评价系统中主观试题评分的客观性和准确性,并利用Cousera中"人机交互"课程的相关数据组来评测各同伴互评概率模型的准确度。评测方法采用了吉布斯采样法和期望最大化法。文章通过对使用三种概率模型得到的评测结果与通过Cousera平台同伴互评系统所得到的相应结果进行了比较,结果显示,准确度有显著提高。本文构建的模型可以提升同伴互评系统整体效果,且最高达到30%。文章最后还对同伴互评概率模型的进一步改进方向和其在MOOC系统中的实际应用进行了探讨,包括增加新的关注参数,例如评分者在评分时投入的关注度等。