张李义
- 作品数：83 被引量：774H指数：16
- 供职机构：武汉大学信息管理学院更多>>
- 发文基金：教育部人文社会科学重点研究基地度重大研究项目国家自然科学基金国家社会科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术经济管理电子电信更多>>
- Struts开发在线考试系统被引量：10
- 2006年
- 介绍目前流行的MVC设计模式以及基于MVC模式的Struts框架;通过模拟传统的考场考试,利用Struts框架的优势设计出在线考试系统;给出了该系统的功能、模块划分、处理流程及关系表与部分代码,并以该系统为例分析了Struts框架的请求-响应流程;最后,列出在线考试系统的常见问题,并给出了具体的解决方案.
- 张李义李亚子
- 关键词：MVCSTRUTS框架在线考试系统
- 基于TF-IDF的情境后过滤推荐算法研究——以餐饮业O2O为例被引量：12
- 2018年
- [目的]深入研究融合情境信息的个性化推荐,缓解信息过载问题。[方法]本文提出基于TF-IDF的情境后过滤推荐算法,在改进现有算法的基础上,结合情境关联概率和情境普遍重要性构建情境偏好预测模型,对结合项目类别偏好的传统推荐初始评分进行调整生成最终推荐。[结果]以餐饮业为例的实证分析表明:相比改进前的算法,本文算法推荐效果更佳。[局限]情境关联获取的准确性有待提高。[结论]情境信息在用户行为与决策中尤为重要,未来需结合情境建模推荐范式对融合情境的个性化推荐算法进行更加深入的研究。
- 殷聪张李义
- 关键词：TF-IDF
- 我国直播电商政策量化分析与优化建议
- 2024年
- 直播电商是数字经济时代背景下直播与电商双向融合的新兴业态,其高速发展得益于国家政策的大力扶持,开展对我国直播电商政策的量化分析并提出优化建议是直播电商研究领域的重要命题,可以为促进我国直播电商发展提供决策支撑。为了研判直播电商行业发展态势和演进趋势,以及把握其未来政策的制定方向与主要着力点,文章基于“政策工具—利益相关者—政策目标”的三维分析框架,采用政策文本计量和内容分析法对89份直播电商政策文本进行量化分析。研究发现,相关政策在促进我国直播电商发展方面发挥了关键性的引导作用,但仍存在政策衔接脱嵌,政策工具结构失衡,政策目标分布不均,利益相关者格局不协调等问题,据此提出政府应注重不同类型政策工具的协调运用,提升政策供给的差异性、协同性和反馈效应,树立“扶持+规制”的基本目标导向,营造直播电商行业健康发展生态,加快构建协同共治体系和重视平台自治等优化建议。
- 邱科达宋姗姗张李义
- 关键词：利益相关者
- 基于协同过滤的WhuRecomm推荐系统的设计与实现被引量：1
- 2006年
- 首先简要地介绍了WhuRecomm系统开发所基于的协同理论和系统运行的平台,然后重点论述了系统算法的实现流程,该流程主要包括:连接数据库,获得相关记录;根据记录生成矩阵;矩阵规范化(去除稀疏性);进行奇异值分解;计算用户相似度;生成目标用户的邻居集;寻找邻居评价过的记录;形成推荐列表.最后简述了系统使用流程并提出了该系统尚需进一步完善的地方.
- 张李义罗惠恒
- 关键词：协同过滤推荐系统
- 一个企业商务智能系统的设计原型
- 本文通过对一个真实企业的IT规划方案的描述和分析,提出了一个可行的企业商务智能架设模型,通过对这个模型的技术实现和数据逻辑的分析,将企业商务智能应用的架构进行了相对完整的描述。
- 张李义涂晓帆
- 关键词：BI数据可视化信息监控GIS
- 文献传递
- 基于反序词典的中文逆向最大匹配分词系统设计被引量：20
- 2006年
- 介绍几种常见的分词算法,在改进传统的反序词典、优化逆向最大匹配算法的基础上,设计并实现基于逆向最大匹配的中文分词系统,试验证明速度和精度都有显著提高。
- 张李义李亚子
- 关键词：自动分词
- 一种基于主成分分析和随机森林的刷客识别方法被引量：4
- 2015年
- 【目的】针对刷客识别的指标维数较高,识别的准确率和效率较低的问题,提出新的识别模型,提高刷客的识别准确率和效率。【方法】采用主成分分析法对用户指标进行降维,并运用随机森林算法识别刷客。为了反映该模型在刷客识别方面的优越性,分别建立基于K近邻判断分析、支持向量机理论的识别模型,用相同的数据针对不同模型进行训练,比较不同模型的识别分类准确率和效率。【结果】实验结果表明,基于主成分分析和随机森林理论的刷客识别模型识别的准确率为88.0%,识别时间为3分钟。【局限】刷客数据主要来源于第三方刷单平台,不能全面反映所有刷客类型。【结论】基于主成分分析和随机森林的刷客识别模型对刷客识别具有较高的准确率和较优的效率,可以为电子商务平台识别刷单交易提供参考。
- 张李义张皎
- 关键词：垃圾评论主成分分析
- 基于领域ERNIE和BiLSTM模型的酒店评论观点原因分类研究
- 2022年
- 【目的】挖掘在线预订平台评论中的观点原因,提出一个观点原因句分类模型(DERNIE-BiLSTM)。【方法】构建一个数据量百万级别的酒店领域评论语料库并人工标注一个数据集ORSC,将语料库额外加入ERNIE自有的预训练集中并通过预训练提取ORSC数据集的文本特征,利用BiLSTM模型融合特征并识别包含观点原因的评论。【结果】在ORSC数据集上,DERNIE短分类准确率为0.9133,F1值为0.9120;经过BiLSTM融合特征后的准确率提升到0.9457,F1值提升到0.9462。【局限】预训练语言模型需要大量的训练语料,对计算速度和效率会产生一定影响。【结论】DERNIE-BiLSTM预训练模型的特征提取和融合方法,能更精准地挖掘评论中的观点原因句。
- 张治鹏毛煜升张李义
- 创新型国家的信息服务体制与信息保障体系构建(3)——知识创新中的跨系统协同信息服务组织被引量：17
- 2010年
- 从组织和实现层面上看,知识创新活动具有高度的复杂性、多元性和不确定性,面向创新主体的部门服务已不能适应创新发展的需要,从而提出跨系统协同服务的组织要求。以创新发展的需求为导向,探讨知识创新信息服务的跨系统协同形式与服务功能,通过区域性协同案例分析,提出全国性协同信息服务的框架模型和构想。
- 胡昌平张敏张李义
- 关键词：知识创新信息服务
- 创新型国家的信息服务体制与信息保障体系构建(6)——创新发展导向下的国家信息保障制度建设被引量：4
- 2010年
- 认为国家创新体系的高效运转离不开信息保障制度建设,是国家制度与信息保障制度的内在联系以及知识创新的客观信息需求所决定的。从国家制度与信息保障制度的关系出发,分析创新发展导向下的国家信息保障制度变革,研究我国创新发展中的信息保障制度建设原则与内容,探讨国家创新需求导向的信息保障制度建设的改革措施。
- 邓胜利张李义李巍
- 关键词：信息保障
