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《洛阳师范学院学报》2019,(2):43-47
随着高校信息化的发展,高校数据中心越来越多地采用微服务架构,但传统Docker容器的存储技术存在着数据可靠性低、数据不能持久化、动态扩展性差等问题.面对上述问题,本文提出一种基于Ceph存储集群平台和Kubernetes后端存储技术的高校容器云存储的解决方案,该方案利用Ceph构建底层云存储集群,解决了存储数据的可靠性差的问题,并利用Kubernetes的Persistent Volume和Dynamic provisioning存储技术实现了容器存储的持久化和动态置备,解决了数据持久化和动态扩展的问题. 相似文献
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基于不断丰富的图书资源与读者找书难之间的日益突出的矛盾,简述了RFID技术与图书馆个性化推荐系统的国内外研究现状,分析了移动环境条件下图书馆推荐服务方式的转变,在此基础上,探讨了利用RFID技术实现图书馆用户定位的个性化推荐服务模式的可行性。 相似文献
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林璇 《韩山师范学院学报》2006,27(3):18-23
提出了基于数据仓库技术,把客户点击流数据和电子商务网站产品交易数据相结合,共同进行智能分析,提供个性化推荐的思想.介绍了建立基于数据仓库技术的电子商务系统的关键技术,讨论了点击流分析技术,重点介绍了采用JAVA技术设计的图书电子商务系统,阐述了其点击流的收集、分析和个性化推荐的实现. 相似文献
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本文整合Struts和Hibernate框架,设计了一个基于MVC模式的图书馆信息系统。对基于MVC模式的Struts框架、Hibernate的ORM机制和对持久对象持久化的管理技术进行了探讨。最后结合具体的模块对系统的实现作了详细的说明,验证了实现方法的可行性。 相似文献
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图书馆个性化信息服务系统的技术分析 总被引：3，自引：0，他引：3
蔺世杰 《常熟理工学院学报》2005,19(6):80-82
图书馆的个性化信息服务可以分为个性化信息定制服务和个性化信息主动推荐服务两种类型。从个性化信息主动推荐服务角度,分析了图书馆个性化信息服务的基本过程,并对个性化信息服务系统的相关技术进行了探讨。 相似文献
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于志敏 《和田师范专科学校学报》2011,30(1):202-203
Interlib系统采用的是基于Unicode40字符编码标准,实现了Windows平台下的网络环境中少数民族文字的显示技术、多编码转换技术和民文文字存储技术,并在此基础上实现并促进少数民族文字信息处理的标准化。本文主要阐述了新疆维吾尔自治区图书馆所选用的图书馆自动化软件Interlib系统在处理少数民族文字获得本地化支持方面所做具体工作。 相似文献
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e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术,介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现,并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-learning研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用,提高学习资源个性化推荐的精度和效率。 相似文献
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基于数据智能分析的学习资源推送是精准支持个性化学习的教学服务方式之一。随着人工智能技术和学习分析技术的发展，通过对行为数据、测评数据和日志数据等的分析进行资源推送虽已有较成功应用，但未能实现学习者个人情感状态为引导的资源推送。为此，该研究针对个性化学习资源推荐中情感价值、情感控制理论和实践的缺失，以实现个性化学习多维度情感识别为目标，采用BERT模型和TextCNN构建个性化学习资源推荐文本情感识别模型，并提出了基于学习者作业、论坛内容等的文本情感识别模型实现过程。学习资源推荐文本情感识别模型和实现过程可为真实应用提供方法支持和技术路线指引。 相似文献
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买继文 《中小学实验与装备》2009,19(1):51-52
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。 相似文献
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讨论为访问用户提供高质量个性化推荐服务的个性化推荐系统的设计和实现.通过分析现有的基于Web体系结构的个性化推荐系统的特点,从用户访问W eb页面的特点出发,确定了以网页结构相关性为基础进行个性化推荐技术研究的目标.推荐系统由离线挖掘子系统和在线推荐子系统两部分组成.仿真实验表明,基于网页结构相关性的推荐系统具有较高的推荐准确性和更快的响应速度. 相似文献
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随着教学资源的不断增加,在一个教学平台中,增加个性化教学资源推荐是教学平台的一个正在发展的趋势.本文通过分析现在的个性化推荐服务和个性化推荐技术,总结了个性化推荐的技术的优缺点的基础上,以社会标签系统为基础,设计出了一个基于混合模式的个性化学习资源推荐系统.该设计中,将基于内容的推荐,和基于协同过滤的推荐技术融合在一起.部分解决了,他们各自的一些缺陷.使其更适合在实际推荐中的应用. 相似文献
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田文武 《呼伦贝尔学院学报》2022,30(1):103-107
在智能图书馆建设中,大数据技术有助于实现知识共享、知识推荐和服务优化.给出了图书馆不同存储形式资源的集成方法、关键词筛选技术和基于协同过滤推荐算法的应用,设计了智能图书馆的身份认证体系结构.本文对图书馆的智能化建设进行了探讨. 相似文献
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李昕 《通化师范学院学报》2006,27(6):96-98
网络化、信息化时代的到来，使图书馆信息服务方式发生了变化．个性化读者服务模式已经提出，并逐步形成，在分析了图书馆个性化服务的涵义、特征及图书馆开展个性化服务的必然性的基础上，阐述了图书馆实现个性化信息服务的途径和策略． 相似文献
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大数据、人工智能技术的发展,推动了全球新一轮科技变革。基于人工智能的算法推荐技术作为一种新型传播方式被广泛应用在新闻传播领域。构建淮河文化传播体系的新生态需要依靠大量数据的分析和处理,算法推荐技术可以通过对数据的挖掘和分析,提供有关淮河文化传播的实时情报和分析报告;算法推荐技术还可以通过数据驱动、个性化的推荐等策略,提升淮河文化传播的效率和效果,帮助传播者更好地理解受众的需求,并制定更具针对性的传播策略,促进淮河文化的传承和开发,推动淮河文化产业的发展。 相似文献
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个性化学习路径推荐是智能技术驱动教育服务智能升级的关键力量,是实现大规模个性化教育的重要驱动。然而,目前个性化学习路径推荐的研究与实践仍未成熟,难以满足学习者因人而异、因时而变的个性化需求。个性化学习路径推荐的主流推荐框架包括基于机器学习、基于进化计算和基于知识图谱三种方式,具有不同的模型机理和适用的教育场景,经历了起步探索、预测推理、改进优化和融合创新的技术演进历程。其对教育的价值导向体现在赋能课堂教学、助力因材施教,优化在线学习、驱动服务升级,支持场馆学习、增强智能感知,改善游戏学习、优化交互体验,为破解大规模与个性化相结合的应用难题提供了重要支撑。随着智能技术的迭代升级及深入应用,未来个性化学习路径推荐呈现四大发展趋势,即关注信息要素的深度融合、迈向全方位多尺度的形式化建模,融合多种技术优势、构建以知识为主导的高性能推荐框架,注重可视化呈现和动态感知、推动个性化服务模式的优化升级,重视全景性应用策略研究、促进推荐技术与真实教育情境的紧密耦合。 相似文献
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