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  • 简介:俗话说:“早起的鸟儿有虫吃。”那早起的虫子不就被鸟儿吃掉了吗?所以我下定决心做一只晚起的虫子,这样就能逃脱被吃的命运了。说做就做,我很快就获得了“小懒虫”的称号。

  • 标签: 《"懒虫"日志》 小学 作文 黎明语
  • 简介:小轩,高中生,在学校打篮球时扭伤了左脚,当天晚上,他的左脚就肿了起来。下面是小轩妈妈记下的骨折日志

  • 标签: 日志 骨折 高中生 左脚
  • 简介:老洪,40岁,摄影爱好者最近老洪一直郁郁寡欢,中午一向吃饭比较积极的他突然不积极了,问起原因,指着一侧肿起的脸,从嘴里哼哼出一句话:“牙疼!今天不吃饭了。”就这样,连续喝了一周的稀粥加成菜,虽然每天止疼片+消炎药,可是牙痛的迹象不仅,未见好转,且有加重趋势。无奈之下请假去看了牙医。

  • 标签: 牙痛 日志 消炎药 吃饭
  • 简介:保有一颗童心是快乐人生的一大财富,那些藏在童年记忆里的玩具总能给你温暖的回忆,当它们再次出现在眼前,是不是已经被改造得更加令人惊喜?

  • 标签: 童心 日志 童年记忆 回忆
  • 简介:我,穿着一身纯洁雪白的大衣。虽然矮矮胖胖,不怎么起眼,但我可是磨合峰上的第十三位重臣——磨得易,而且在任时间长达十年之久,也是小主人享受美食时候最得力的助手。

  • 标签: 《乳牙日志》 小学生 作文 语文学习
  • 作者: 李智勇
  • 学科: 经济管理 > 企业管理
  • 创建时间:2014-09-19
  • 出处:《价值工程》 2014年第9期
  • 机构:ApplicationandResearchofParticleSwarmOptimizationAlgorithminWebContentMining李智勇LIZhi-yong(青海大学现代教育技术中心,西宁810016)(ModernEducationalTechnologyCenter,QinghaiUniversity,Xining810016,China)
  • 简介:摘要:随着互联网的发展和应用范围不断扩大,网络信息安全问题也日益突出。传统的网络信息安全防范方法已经无法满足现代社会的需求,因此需要寻找新的解决方案来解决这一难题。而Web数据挖掘技术作为一种新兴的技术手段,具有强大的分析能力和预测性能,可以为网络信息安全提供有力的支持。

  • 标签: 信息安全 Web数据 挖掘技术
  • 简介:本文首先介绍了基于Web挖掘的搜索引擎研究现状,提出了教学资源搜索引擎体系模型结构,对其中搜集器、控制器、教学资源数据库、索引器、检索器、用户接口、用户行为日志数据库等核心组成部分涉及的关键问题给出了解决方案。

  • 标签: WEB挖掘 搜索引擎 教学资源
  • 简介:首先介绍了Web数据挖掘的概念及常见的三种web数据挖掘模式:Web内容挖掘Web结构挖掘Web访问挖掘,然后对Web数据挖掘在个性化网络学习中的应用空间分两个方面进行分析。

  • 标签: 数据挖掘 WEB数据挖掘 个性化学习 个性化服务
  • 简介:基于Web数据挖掘技术的个性化网络学习模型,Web数据挖掘技术与网络学习相结合可以为学习者创造一个个性化的网络学习空间,Web数据挖掘技术在个性化网络学习的应用分析

  • 标签: 个性化网络 中的应用 学习中的
  • 简介:高校图书馆网站作为图书馆信息系统的重要组成部分,是图书馆资源、服务与读者之间的桥梁。规划和建设好图书馆网站,可为用户获取信息、交流信息提供了一个很好的基于Web的信息服务平台。但随着校园图书馆资源的增多,利用基于Web日志挖掘技术根据用户的特性提供具有针对性的信息,还能通过对用户专业特征,研究兴趣的智能分析,主动地向用户推荐其可能需要的信息的个性化推荐系统的建立已成发展趋势。

  • 标签: 图书馆信息系统 WEB数据挖掘 信息服务平台 个性化推荐 高校图书馆网站 WEB日志挖掘
  • 简介:摘要:随着互联网的蓬勃发展与手机通信方式的大量普及,根据手机端的一些舆情分析可以造成一些社会热点乃至引起重大舆论危机。本文主要是介绍在web数据挖掘技术下,运用机器学习的算法完成在上网过程中对数据的挖掘。可以智能地按照文章、人物、地点、机构、话题以及事件等六维空间对网络信息进行整合挖掘。最后集合成一个整体的界面,展示以时间为周期的舆论文分析报告。

  • 标签: 手机舆情 数据挖掘 机器学习
  • 简介:摘要:随着互联网的蓬勃发展与手机通信方式的大量普及,根据手机端的一些舆情分析可以造成一些社会热点乃至引起重大舆论危机。本文主要是介绍在web数据挖掘技术下,运用机器学习的算法完成在上网过程中对数据的挖掘。可以智能地按照文章、人物、地点、机构、话题以及事件等六维空间对网络信息进行整合挖掘。最后集合成一个整体的界面,展示以时间为周期的舆论文分析报告。

  • 标签: 手机舆情 数据挖掘 机器学习