导读:本文包含了协作推荐论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:众包协作,众包测试,协同过滤,任务分配
协作推荐论文文献综述
韩鹏飞[1]（2019）在《面向协作式众包测试推荐系统的设计与实现》一文中研究指出众包测试作为一种新兴软件测试方法,能够在短时间内召集大量众包工人同时进行在线测试。相较于传统软件测试能够适应移动互联网时代快速迭代软件产品的测试需求,因而在学术和工业界得到了广泛关注。当前对于众包测式的研究,由于缺少众包测试平台的支持,因而多采用模型仿真或数据分析的方法,这种方法缺少真实场景的验证。现阶段,众测平台采取用户间相互竞争的方式,导致产生了大量重复报告,且报告质量参差不齐。同时,由于长尾效应的存在,部分测试需求得不到完全覆盖。本文针对当前众包测试存在的问题,提出了面向协作式众包测试的推荐系统。用户在整个测试过程中,既承担测试任务,也承担对于已提交报告的审核任务。系统在用户填写报告时进行实时相似报告推荐,引导用户对已提交报告进行审核,从而避免重复报告的提交。系统在用户提交报告后,会对其进行审核报告和测试页面的任务分配。审核报告推荐根据用户协作数据和历史提交记录为用户提供待审核的报告列表,测试页面推荐以可视化的方式为用户推荐待测页面。对于推荐报告,用户可以进行点赞和点踩操作,利用用户间交叉审核,验证报告描述问题的普遍性。同时,用户亦可以选择对推荐报告进行修改后提交,利用多人共同编辑,提升报告的文本描述质量。本系统使用主流框架进行实现,采用Angular2作为前端框架,Spring Boot作为后端框架,Redis作为查询缓存,MongoDB作为数据库。相似报告推荐采用Word2Vec与WMD算法实现。审核报告推荐采用基于模型的协同过滤方法实现。测试页面推荐采用基于用户历史提交记录的多源最短路径方法实现。本文对系统进行了功能测试,并使用Jmeter对系统进行了压力测试。系统在众包测试平台部署运行,与传统竞争式报告提交系统的A/B测试结果表明,该系统能够有效减少众包测试中的重复报告,提高报告文本描述质量,加快测试页面全覆盖的速度。(本文来源于《南京大学》期刊2019-04-11）
李谦谦,周新苗,祁兴顺,李宏宇[2]（2018）在《《2018年英国胃肠病学会/英国PBC协作组原发性胆汁性胆管炎治疗及管理指南》推荐意见》一文中研究指出原发性胆汁性胆管炎(PBC,旧称原发性胆汁性肝硬化)是一种自身免疫性肝病,病理表现为免疫介导的胆道上皮细胞损伤、胆汁淤积和进行性纤维化,最终会进展至胆汁性肝硬化。发病机制可能与遗传和环境因素有关。PBC常见于50岁以上的女性。男性、发病年龄较小(<45岁)和疾病终末期是预后不良的指标。越来越多的患者通过胆汁淤积相关的肝脏血清学指标联合抗线粒体抗体(AMA)诊断PBC,多数患者在诊断时尚未发(本文来源于《临床肝胆病杂志》期刊2018年06期）
[3]（2017）在《新书推荐:《混合式协作学习的设计与分析》》一文中研究指出通过十年(2006-2016)实证探讨,彭绍东教授创立了混合式协作学习的理论体系、实践体系及研究方法体系,解决了信息化教育中的一系列难题。对协作学习理论、教学设计理论、知识建构理论、学习分析理论、研究方法论、教育技术原理等领域进行了创新。其专着《混合式协作学习的设计与分析》(75万字)近日已由湖南师范大学出版社出版。该书观点新颖,内容丰富,可读性强,可作为研究生及高年级本科生(本文来源于《电化教育研究》期刊2017年09期）
黄旭武[4]（2017）在《基于项目协作关系的合作者推荐系统的设计与实现》一文中研究指出现代科学出现了综合化、交叉化的新趋势,单人完成科研活动正变得越来越困难,科研协作显得尤为重要。科研协作可以促进科研人员之间的交流、实现科研资源的整合和高效利用,有助于提升科研效率、科研创新和科研质量。对于科研人员来说,如何快速、高质量的找到合适的科研合作者成为目前亟待解决的一个问题。另一方面,随着我国高校科研管理信息化建设的不断推进,积累了丰富的科研管理数据资源,如何发掘并利用已有科研管理数据资源来解决这一问题是一个值得探讨的课题。为此本文基于权威、丰富的科研管理数据资源,提出了一套基于项目协作关系的合作者推荐模型,并构建了一个简单、高效、拓展性良好的合作者推荐系统。本文将科研管理数据资源中科研人员之间的项目协作关系抽象为加权无向网络,并综合考虑协作次数、协作署名顺序、协作年份等多维影响因子,提出了基于多维影响因子的权重计算模型,极大的改善了权重度量维度不足的问题;为了解决传统节点相似度模型度量范围不足和复杂度过大问题,在前人研究基础上提出了基于局部不定长路径协作关系相似度模型;本文提出了科研人员研究领域重合度和侧重度的概念,并建立了基于研究领域重合度和侧重度的研究领域相似度模型;最后结合协作关系相似度模型和研究领域相似度模型进行混合推荐,有利于提高推荐的准确度。本系统采用面向服务的架构使得系统充分解耦,具有较高的易维护性和可拓展性。推荐系统为科学研究人员提供寻找潜在合作者的推荐服务,极大的解决了科研人员寻找合作者效率和质量低下的问题,在提高科研管理数据利用率的同时为发掘科研管理数据资源的价值提供了一个新方向。结合基于网络科学和推荐系统的相关理论,通过本系统模型可以分析协作关系网络的生成、演变和群组及社团发展机制,通过分析节点度、重要性等因素还可以应用到推荐核心作者和挂名作者等方面,该推荐模型具有较高的理论研究和实际应用价值。(本文来源于《华中科技大学》期刊2017-05-01）
高发展[5]（2017）在《基于聚类与专家信任的协作过滤推荐算法研究》一文中研究指出随着Web2.0技术的迅速普及,Internet上的数据和资源都处于指数增长阶段,这就会使用户面临信息过载的问题。推荐系统是解决这个问题的有效办法之一,其中协作过滤利用用户评分矩阵,计算用户之间相似度,并根据邻近用户喜好向目标用户进行推荐。但是协作过滤存在新用户冷启动、数据稀疏性、可拓展性等问题。本文针对这些问题,利用混合推荐算法的优点,对协作过滤算法进行了相应的改进,主要工作如下:(1)梳理归纳了推荐系统的相关算法,阐述了国内外学者对协作过滤算法的研究现状。针对协作过滤算法存在的缺点进行深入分析,并探讨如何利用现有技术来提升协作过滤推荐算法的性能。(2)针对冷启动和推荐精度问题,提出了综合用户特征及专家信任的协作过滤推荐算法。通过引入用户特征,利用用户填写的注册信息有效缓解推荐系统中冷启动问题。通过引入专家信任,能够比较用户与专家的相似性,从而计算用户-专家相似度矩阵,进而有效降低了数据集的稀疏性,提高预测的准确度。从实验结果可以看出,该算法能够有效缓解冷启动问题,明显提高了系统的推荐精度。(3)针对数据稀疏性和可拓展性问题,提出了基于奇异值分解与K-means++聚类的协作过滤推荐算法。通过将用户聚成多个簇,然后在与目标用户相似的簇中寻找邻居集,这样可以缓解数据的稀疏性,同时也降低了计算量。通过奇异值分解将用户-项目评分矩阵进行降维,并对稀疏矩阵进行填充,这些模型可在离线的状态下进行建立。从实验结果可以看出,该算法能够有效缓解稀疏性,并提高推荐精度。(本文来源于《海南大学》期刊2017-05-01）
高发展,黄梦醒,张婷婷[6]（2017）在《综合用户特征及专家信任的协作过滤推荐算法》一文中研究指出协作过滤推荐算法是推荐系统中应用最广泛的算法之一。通过分析传统协作过滤算法中由数据稀疏性导致的推荐精度不高的问题,在基于专家信任的协作过滤推荐算法的基础上,提出了一种综合用户特征及专家信任的协作过滤推荐算法。该算法分析了用户的不同特征,比较了用户与专家的相似度,通过计算用户-专家相似度矩阵,有效降低了数据集的稀疏性,提高了预测的准确性。在MovieLens数据集上的实验结果表明,改进的算法能够有效缓解冷启动问题,明显提高了系统的推荐精度。(本文来源于《计算机科学》期刊2017年02期）
[7]（2016）在《全国商务英语专业教学协作组重点推荐师资培训参考书 商务英语教师学养丛书》一文中研究指出商务英语教育在我国已有60余年的历史。2007年,商务英语专业获批;2013年,教育部批准商务英语列入本科专业目录。我国约有150所高校开办了商务英语本科专业,已经形成从专科、本科到研究生教育的一条龙商务英语人才培养体系。外教社根据商务英语的学科特点和特有属性.邀请国内外专家精心挑选和推荐,从国外引进有关专着,推出"商务英语教师学养丛书",填补了国内商务英语学术参考书的空白。(本文来源于《外语界》期刊2016年05期）
高良友,黄梦醒[8]（2016）在《一种利用属性重心剖分模型的时间调整协作过滤推荐算法》一文中研究指出针对传统协作过滤推荐算法在相似性度量环节所存在的不足之处,提出一种利用属性重心剖分模型的时间调整协作过滤推荐算法,通过对项目属性矩阵填充用户所在群体所对应的普遍评分值,进而对用户—项目评分矩阵填充评分预测值,再在填充后的用户—项目评分矩阵的基础上,利用属性重心剖分模型度量出初步相似性,并结合传统相似性,得出复合相似性,最后对复合相似性进行时间维度调整,得到最终的相似性.仿真实验结果表明,与传统的协作过滤推荐算法相比,该算法可以获得更高的推荐精准度,并能够很好地适应于数据集极度稀疏、冷启动、用户兴趣漂移等特殊情形.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2016年08期）
王剑,陈涛[9]（2016）在《个性化e-Learning协作学习推荐系统研究》一文中研究指出作为一种利用互联网技术实现快速学习的新方式,e-Learning成为帮助学习者实现终身学习的一种重要方式。推荐系统和协作学习作为e-Learning的两种重要形式,将二者结合起来进行考虑具有重要的现实意义。本文将推荐系统和协作学习相结合,针对学习者的个性化特征,考虑学习者不同的学习能力,以更好地配合学习者之间的协作学习。实验结果表明,所提出的系统可以实现个性化的课程推荐,能够满足学习者的个性化需求,增强协作学习能力;协作学习在加深学习效果方面要比个人单独学习更有优势。本研究的意义在于:一是在推荐系统和协作学习混合的环境中考虑了学习者能力这个因素,二是设计出了协作学习的评估和反馈体系。(本文来源于《中国远程教育》期刊2016年07期）
陈涛[10]（2016）在《基于多Agent的e-learning协作学习推荐系统研究》一文中研究指出目前,以多媒体技术、网络技术和数字技术为特征的e-learning正逐渐成为现代教育中的一种理想的学习方式。在对于e-learning的研究中,推荐系统和协作学习一直是其重要的研究方向。e-learning推荐系统能够帮助学习者定位相符的学习资源,从而给予其相匹配的学习推荐资源。而协作学习则将社交因素融入到e-learning中,能够使得学习者在e-learning中协作互助,从而有效地加强学习者之间的共同学习。此外,由于Agent技术拥有智能性和自治性等优势,将其融入到e-learning系统中可以很好地提升e-learning系统的工作效率,更好地促进学习者的学习。基于以上分析,本文提出了一种将智能Agent技术融入到协作学习和推荐系统相结合的e-learning环境中的思路,并建立了该思路的系统框架模型。该系统可以同时给予学习者相对应的课程推荐服务和协作学习服务,以便学习者能够更好地学习所推荐的课程。基于所提供的学习课程,一种个性化的课程推荐算法将被提出,该算法可以基于学习者的反馈来动态地估计学习者能力,并同时考虑学习者能力和课程相似度,来给予学习者相匹配的学习推荐课程。而针对所提供的协作学习服务,一种个性化协作学习流程将被设计,用以消除学习者之间消极的协作互动,同时一种个性化协作学习评估与反馈方法将被提出,能够基于学习者的协作交互情况和基于其所在团队成员的评价来分析评估学习者的协作情况,并为学习者提供相对应的可视化反馈信息。实验结果显示,本文构建的系统确实能够依据学习者的反馈动态地估计学习者能力,并为其产生相匹配的学习推荐课程,同时也能够依据学习者的协作交互情况和其所在团队成员的评价情况来动态地评估其协作情况,并为其产生可理解的反馈信息,从而促进其完成推荐课程的学习。另外,实验结果也表明相比较于单独个人学习,协作学习在提升学习者的学习效果方面拥有优势。(本文来源于《华中科技大学》期刊2016-05-21）
协作推荐论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
原发性胆汁性胆管炎(PBC,旧称原发性胆汁性肝硬化)是一种自身免疫性肝病,病理表现为免疫介导的胆道上皮细胞损伤、胆汁淤积和进行性纤维化,最终会进展至胆汁性肝硬化。发病机制可能与遗传和环境因素有关。PBC常见于50岁以上的女性。男性、发病年龄较小(<45岁)和疾病终末期是预后不良的指标。越来越多的患者通过胆汁淤积相关的肝脏血清学指标联合抗线粒体抗体(AMA)诊断PBC,多数患者在诊断时尚未发
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
协作推荐论文参考文献
[1].韩鹏飞.面向协作式众包测试推荐系统的设计与实现[D].南京大学.2019
[2].李谦谦,周新苗,祁兴顺,李宏宇.《2018年英国胃肠病学会/英国PBC协作组原发性胆汁性胆管炎治疗及管理指南》推荐意见[J].临床肝胆病杂志.2018
[3]..新书推荐:《混合式协作学习的设计与分析》[J].电化教育研究.2017
[4].黄旭武.基于项目协作关系的合作者推荐系统的设计与实现[D].华中科技大学.2017
[5].高发展.基于聚类与专家信任的协作过滤推荐算法研究[D].海南大学.2017
[6].高发展,黄梦醒,张婷婷.综合用户特征及专家信任的协作过滤推荐算法[J].计算机科学.2017
[7]..全国商务英语专业教学协作组重点推荐师资培训参考书商务英语教师学养丛书[J].外语界.2016
[8].高良友,黄梦醒.一种利用属性重心剖分模型的时间调整协作过滤推荐算法[J].小型微型计算机系统.2016
[9].王剑,陈涛.个性化e-Learning协作学习推荐系统研究[J].中国远程教育.2016
[10].陈涛.基于多Agent的e-learning协作学习推荐系统研究[D].华中科技大学.2016