检索结果-南通市图书馆

改进的粒子群算法及其在图像分割中的应用研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的粒子群算法及其在图像分割中的应用研究

作者：周孟香长江大学

学位级别：硕士

对分课堂教学模式在中职《办公软件应用》课程中的应用研究 ——以云南省X中职学校为例

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

对分课堂教学模式在中职《办公软件应用》课程中的应用研究 ——...

作者：蒋海香云南师范大学

学位级别：硕士

大学生社会支持与问题行为的关系：公正世界信念和积极心理资本的作用及干预研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

大学生社会支持与问题行为的关系：公正世界信念和积极心理资本的...

作者：吴川香青海师范大学

学位级别：硕士

当前,社会竞争不断增加,大学生受到来自多方面竞争压力,表现出对社会的适应不良、心理冲突加剧甚至是一系列问题行为。问题行为具有普遍存在的特性,影响个体健康发展,甚至会影响社会和谐稳定。影响问题行为的理论模型认为,个体内在因素... 详细信息

当前,社会竞争不断增加,大学生受到来自多方面竞争压力,表现出对社会的适应不良、心理冲突加剧甚至是一系列问题行为。问题行为具有普遍存在的特性,影响个体健康发展,甚至会影响社会和谐稳定。影响问题行为的理论模型认为,个体内在因素和身处的外在因素都会影响问题行为的发生发展。作为社会性存在的个体,拥有的外在社会资源中的社会支持和个体内在资源中的公正世界信念与积极心理资本能够分别影响问题行为的变化,但这两条途径同时对问题行为的作用与社会支持、公正世界信念、积极心理资本它们对问题行为的影响模式是如何尚不明晰。本研究拟探寻这些问题,并考虑对大学生问题行为进行有效干预进而设计如下两个研究:研究一使用社会支持、公正世界信念、积极心理资本和问题行为问卷对921名大学生进行心理测验,了解它们之间的关系,构建链式中介模型;在此基础上设计研究二,以提升大学生积极心理资本的团体心理辅导培养大学生积极心理资本水平,减少问题行为发生,丰富学校的干预研究。研究结果为:(1)大学生总体上表现为中等偏上社会支持、公正世界信念和积极心理资本,并表现出部分问题行为,其中最凸显的问题行为是违规行为。(2)社会支持和问题行为在性别上的差异显著;社会支持、公正世界信念、积极心理资本和问题行为在年级上的差异显著;社会支持、积极心理资本和问题行为在否有留守经历在上的差异显著;公正世界信念、积极心理资本和问题行为在不同专业类别上的差异显著。(3)大学生社会支持、积极心理资本、公正世界信念三者两两间存在显著正相关,与问题行为之间都呈显著负相关。(4)大学生公正世界信念和积极心理资本水平在社会支持与问题行为之间起到链式中介作用。(5)以积极心理资本为主题的团体心理辅导干预对于提升大学生的积极心理资本,减少问题行为的发生有积极影响。

关键词：问题行为社会支持公正世界信念积极心理资本干预研究

基于用户兴趣建模的个性化新闻推荐方法及应用

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于用户兴趣建模的个性化新闻推荐方法及应用

作者：王小香山东师范大学

学位级别：硕士

当今新闻文章的指数级爆发,新闻数量严重过载,所以满足当前用户信息需求或匹配他们的兴趣和偏好的新闻极为重要,而这就迫切需要一个个性化的新闻推荐系统。随着协同过滤和深度神经网络在新闻推荐中的应用,获取用户对新闻浏览的偏好变得... 详细信息

当今新闻文章的指数级爆发,新闻数量严重过载,所以满足当前用户信息需求或匹配他们的兴趣和偏好的新闻极为重要,而这就迫切需要一个个性化的新闻推荐系统。随着协同过滤和深度神经网络在新闻推荐中的应用,获取用户对新闻浏览的偏好变得更加可行、更容易。然而,现有的技术仍然具有以下局限性:(1)在新闻建模时没有充分考虑同一用户点击不同新闻之间的细粒度特征交互,其中细粒度新闻文本包含着丰富的信息。(2)用户的兴趣具有多样性,未能充分的挖掘用户潜在兴趣,导致用户建模不准确。因此,从细粒度的交互式行为信息中获取用户的真实意图具有极大的挑战性。为了解决以上问题,本文提出基于细粒度兴趣匹配的新闻推荐模型和基于用户多兴趣的新闻推荐模型,并基于推荐模型设计了一个基于用户兴趣的新闻推荐系统。(1)针对现有模型对细粒度新闻文本挖掘不足的问题,本文提出基于细粒度兴趣匹配的新闻推荐方法(News Recommendation method based on Fine-grained Interest Matching,NRFIM)。具体来说,本文首先设计了一个层次化的自注意网络来同时提取用户和候选新闻之间的协同过滤信号及其在多个维度上的全局相关性。其次,利用卷积神经网络将相关新闻的关键字和重要陈述映射到高维特征空间中,以此从细粒度的行为交互中捕捉更细粒度的兴趣匹配信号。最后,将细粒度表示聚合以进行最终预测。此外,本文还在新闻表示学习过程中结合了时间和位置关系,以更好地捕捉用户的上下文信息。在两个真实数据集上进行的大量实验表明,该模型在新闻推荐任务上优于其他基线模型。(2)针对现有模型难于捕捉用户多兴趣的问题,本文提出基于用户多兴趣的新闻推荐方法(News Recommendation based on Multiple User Interests,NRMUI),可以充分挖掘用户在点击新闻时的多个潜在兴趣。具体而言,本文首先设计了一种细粒度新闻编码器,分别从标题、类别和摘要方面进行细粒度提取特征并得到新闻表示。其次,以候选新闻为线索来设计并行兴趣网络,检测用户对每个新闻的潜在兴趣,构建候选感知的全局用户兴趣。最后设计一个兴趣扰动,通过对比损失目标,使模型更加关注用户浏览历史中最关键的部分。在两个真实数据集上进行的大量实验表明,该模型优于其他基线模型。(3)基于以上模型,本文设计了基于用户兴趣的新闻推荐系统,此系统的功能结合实际应用,使用新闻推荐算法去准确推荐用户的偏好,此系统的意义是通过分析用户点击浏览状态,完成推荐,验证了本文提出的推荐模型在实际应用场景下的可行性。

关键词：新闻推荐用户偏好多兴趣建模注意力机制

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

家事调解制度研究

家事调解制度研究

作者：金东香黑龙江大学

学位级别：硕士

现行《民事诉讼法》中暂未详细规范家事调解制度,在具体实践中,各个法院对家事调解适用并非统一确定,因此当前的家事调解模式差异性较大。我国的家事审判改革从2016年开始,2018年总结经验进一步深化改革,但至今没有能够适用于实践的完... 详细信息

现行《民事诉讼法》中暂未详细规范家事调解制度,在具体实践中,各个法院对家事调解适用并非统一确定,因此当前的家事调解模式差异性较大。我国的家事审判改革从2016年开始,2018年总结经验进一步深化改革,但至今没有能够适用于实践的完善的程序规则。运用恰当的调解方法,既聚焦涉案纠纷的处理,也兼顾案外纠纷的解决;既分析矛盾产生的情感动因,也能巧妙唤起解决矛盾的情感动力;既顺势化解纠纷,让当事人之间握手言和,也打开双方心结,让亲人重归于好的方式,有利于修复僵化已久的情感关系、维护各个家庭稳定、促进整个社会和谐。本文将探究我国家事调解制度在改革背景下的各个实践法院的不同运行现状,分析问题产生的根本原因,进而为完善我国的家事调解制度提出可行性建议。家庭合睦是社会安定的基础,因此如何进一步转变家事审判程序理念调判衔接得当,深入推动家事调解队伍专业化建设,完善家事调解程序配套制度体系化格局是在前期试点工作基础上应当深入探讨的问题。

关键词：家事审判改革家事调解调解程序前置法院附设调解