吴福生
- 作品数：6 被引量：6H指数：2
- 供职机构：蚌埠医学院更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 网络环境下的高校图书馆文献资源建设被引量：1
- 2005年
- 网络环境下,高校图书馆传统的文献资源建设方式已不能适应新形势需要。文章根据网络环境的特点提出对策,并对其中可能遇到的一些新问题作了积极探讨。
- 吴福生
- 关键词：网络环境文献资源建设图书馆传统建设方式
- 浅阅读时代的导读服务研究
- 数字阅读提高人们的阅读效率的同时,也让阅读变成了“浅阅读”,探讨了“浅阅读”对于阅读者个体以及社会带来的种种危害,提出图书馆应从吸引读者,指导阅读、提供适合的阅读内容和个性化阅读服务、与读者互动等方面进行服务创新,积极引...
- 吴福生邱煜炎
- 关键词：图书馆导读服务浅阅读时代
- 基于Lambda架构的医学图书推荐系统设计与实现被引量：2
- 2019年
- 设计并实现基于Lambda架构的医学图书推荐系统,阐述系统架构与关键技术,采用AIS算法建立离线计算推荐模型,结合读者在线行为进行图书实时推荐。实践证明基于Lambda架构的推荐系统准确率较高。
- 邱煜炎吴福生
- 关键词：推荐系统大数据
- 高校图书馆专业人员结构初探
- 1993年
- 高校图书馆是为教学和科研服务的学术机构，其工作是教学和科研工作的重要组成部分，它的主要工作内容是收集、整理、加工和保存文献资料并提供给读者充分利用，具有广泛性，多样性，体力劳动与脑力劳动兼有的特点，图书馆为了充分发挥作用，提供优质服务，其工作队伍必须按各种要素，按某种方式形成整体结构。这种整体结构并非各种人员在量上的简单叠加，而必须是有机的组合。其构成方式愈严密，愈科学，这一整体的作用愈能得到充分发挥，工作效率愈高。鉴于知识，尤其是科技情报知识在社会生活、经济、科技发展中起着越来越巨大的作用，高校图书馆人员的配备标准也就成了一个急待解决的问题。
- 汤昌玲吴福生王泽霖
- 关键词：科技情报教学
- 基于粒子群优化的因子分解机算法被引量：2
- 2020年
- 因子分解机(Factorization Machine,FM)是利用矩阵分解思路针对推荐系统中数据稀疏情况设计的机器学习算法.传统的FM模型参数是通过梯度下降方法进行优化求解,但针对数据集训练样本较少的情况,梯度下降方法不能保证参数收敛到全局最优.粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是一种快速启发式算法,具有全局搜索的特性.为提高FM模型的表现能力,首先基于PSO算法确定全局最优位置,然后利用梯度下降优化FM参数,本文提出了PSO-FM算法.在数据集Diabetes进行实验对比,结果表明,改进后的基于粒子群的因子分解机算法PSO-FM在模型训练速度和预测准确度上都优于传统的因子分解机FM算法.
- 邱煜炎吴福生
- 关键词：推荐系统
- 基于微信小程序的Python语言移动学习平台设计研究被引量：1
- 2020年
- 5G时代即将到来,应用开发者需满足用户随时随地便捷学习的需求,并为移动学习平台的构建提供方法及思路。设计的基于微信小程序的Python语言在线学习平台,可实现在线视频学习、在线测试、第三方库检索查询并收藏等功能。系统测评正常,用户体验反馈良好,达到移动学习的目的。
- 邱煜炎卢小蝶吴福生
- 关键词：PYTHON
