胡可
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
- 供职机构：合肥工业大学管理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于区间数证据分组合成的高校创新能力评价被引量：7
- 2017年
- 高校创新能力关乎国家和高校自身的发展,对于存在高度不确定性的高校创新能力评价问题,本文提出了一种基于区间数证据分组合成的评价模型。首先,构建高校创新能力指标体系并确定指标权重。其次,采用核密度估计得到区间数分布形式的综合证据可信度矩阵,采用Wasserstein距离并综合考虑证据源权重和证据体间差异得出新的证据综合距离进行分组。再次,进行组内、组间的证据合成得到最终的评价结果。最后,通过对安徽某高校的实证分析,得到合理的预期结果,验证了该方法的有效性。
- 吴燎原岳峰胡可王刚
- 关键词：高校创新能力证据理论区间数核密度估计
- 基于改进区间数证据理论的高校科研团队绩效评价被引量：4
- 2018年
- 科研团队是关系到高校创新能力和发展的重要组成部分,针对实际绩效评价中存在的高度不确定性问题,本文提出了一种基于改进区间数证据理论的高校科研团队绩效评价方法。首先,构建高校科研团队绩效评价指标体系并确定指标权重。其次,形成基于区间数的初始可信判断矩阵,并利用核密度估计得到综合证据可信度矩阵。然后,采用D-S合成规则得到基本概率赋值并据此作出判断决策。最后,通过对安徽H高校的一支科研团队的实证分析,有效验证了该方法的合理性,为今后的高校绩效评价工作提供了新的参考。
- 吴磊胡可王刚
- 关键词：证据理论区间数核密度估计
- 任务推荐中考虑任务关联度与时间因素的改进OCCF方法被引量：1
- 2018年
- 随着众包系统的兴起,人们对众包系统的关注逐渐增多。基于众包系统中的任务推荐,研究者大多将用户对任务的行为数据转化为评分,但没有考虑任务关联关系以及用户兴趣变化对推荐结果的影响。为此,提出一种考虑任务关联度与时间因素的改进OCCF方法,以对任务进行推荐。一方面,在负例抽取阶段引入兴趣遗忘函数,并根据用户活跃度抽取一定数量的负例;另一方面,在概率矩阵分解阶段融合任务相似度信息以进行分解。将所提出的方法应用于众包系统的任务推荐中,利用威客任务中国的数据集进行了实验。实验结果表明,与主流方法相比,所提方法取得了更好的结果,能有效地提高推荐质量。
- 王刚王含茹胡可贺曦冉
- 关键词：推荐系统
- 浅议高校在线教育发展路径
- 2016年
- "互联网+教育"趋势下不断深入的研究,对高校的传统教学模式提出了新要求,做好在线教育的分析总结对于未来大学生的教育发展至关重要。因此,文章系统分析总结高等教育方面在线教育现状的优缺点、在线教育本身和前沿技术的基础上,提出未来高校在线教育的发展途径。通过本研究,有利于加深大学生群体对在线教育的理解,促进教育信息技术的变革和创新发展,为构建成熟高等教育体系贡献力量。
- 胡可扶鑫何钰林
- 关键词：在线教育高校教学
