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吴静

作品数:8 被引量:13H指数:2
供职机构:浙江理工大学更多>>
发文基金:浙江省教育厅科研计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学政治法律建筑科学更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇学位论文
  • 1篇专利

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 2篇文化科学
  • 1篇经济管理
  • 1篇建筑科学
  • 1篇政治法律

主题

  • 3篇高校
  • 2篇情感分析
  • 1篇大学生
  • 1篇党建
  • 1篇党外
  • 1篇党外知识分子
  • 1篇党组
  • 1篇党组织
  • 1篇信任
  • 1篇信任度
  • 1篇信任关系
  • 1篇学生教育
  • 1篇用户
  • 1篇用户群
  • 1篇用户信任
  • 1篇浙江高校
  • 1篇知识
  • 1篇知识分子
  • 1篇情感
  • 1篇情感倾向

机构

  • 8篇浙江理工大学

作者

  • 8篇吴静
  • 3篇张宇
  • 1篇朱茹华
  • 1篇姚珺
  • 1篇赵凯鹏
  • 1篇胡丽

传媒

  • 2篇智能计算机与...
  • 1篇学校党建与思...
  • 1篇新西部
  • 1篇中国校外教育
  • 1篇浙江理工大学...

年份

  • 2篇2024
  • 2篇2023
  • 1篇2022
  • 1篇2021
  • 1篇2020
  • 1篇2011
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
论高校基层党组织标准化建设被引量:7
2021年
新时代背景下,必须更加注重党的组织体系建设。高校基层党组织开展标准化建设对高校实现党的建设高质量发展具有重要意义。高校基层党组织标准化建设的具体表现包括组织建设科学化、制度建设规范化、党建文化可视化、工作流程图表化、台账资料简易化、党建考核协同化等六个方面的内容。此外,高校基层党组织标准化建设应在实践中处理好“一与多”“硬与软”“旧与新”等几对关系。
姚珺吴静赵凯鹏
关键词:高校党建基层党组织
融合评论文本主题词情感倾向和用户信任关系的推荐方法
本发明公开了一种融合评论文本主题词情感倾向和用户信任关系的推荐方法,采用隐含狄利克雷分布模型作为评论文本的分析方法,构建出文档‑主题矩阵和主题‑词汇矩阵,然后根据构建出的文档‑主题矩阵和主题‑词汇矩阵,计算用户对商品的评...
张宇吴静
新时期浙江高校来华留学生教育发展状况及对策研究被引量:1
2023年
近十几年,浙江高校来华留学生教育得到快速发展,规模逐渐增大,质量有所提升,国际化水平得到一定提高。然而,新发展阶段来华留学生教育的进一步发展面临发展规划不足、内部治理不畅、趋同化管理程度不高和国际化水平有待提升等现实挑战。浙江高校需从战略示范引领高度,科学谋划来华留学生教育的顶层设计;从学校能力建设的角度,不断提升来华留学生治理水平;从文化互动交融的视角,大力推进来华留学生趋同化管理;从打造教育品牌的深度,极力提升来华留学生教育质量。
朱茹华胡丽吴静
关键词:浙江高校来华留学生教育状况
基于商品评论情感分析的个性化推荐研究
随着互联网的迅速普及,越来越多人在网络上发表自己的想法和建议,这些数据中包含了人们对某一事物的情感信息,也隐含了人们的喜爱偏好,但是随之产生的信息过载问题也不断干扰人们的生活,人们从大量的信息数据中找到有价值的内容变得十...
吴静
关键词:个性化推荐情感分析LDA模型
宗教渗透对大学生产生的影响及对策分析被引量:4
2011年
目前,宗教信仰已渗透到大学校园。深入分析了宗教渗透对高校和大学生的影响与成因,并就新形势下有效管理大学生宗教活动,做好大学生思想政治教育工作提出了对策建议。
吴静
关键词:宗教渗透大学生
基于深度学习的商品评论情感分析
2024年
商品评论情感分析的研究通常是对商品的评论进行情感分类,从中挖掘出用户的兴趣爱好。传统的情感分析模型在提取语义特征时不够全面,不能准确全面的获取商品评论中蕴含的信息,使得情感分类的准确率较低,本文提出了一种基于深度学习的商品评论情感分析方法(BERT-CNN-BiLSTM-Attention,BCBA)。首先,使用BERT模型进行词向量表达,获取商品评论的特征词向量;其次,通过CNN获取商品评论中的局部特征信息,通过BiLSTM获取商品评论中的上下文语义特征信息,将获取到的两种特征信息进行融合;最后,将融合后的特征信息输入到注意力机制中,对重要特征信息赋予更多的权重,完成情感分类任务。通过与其他传统情感分析模型对比的实验结果表明,本文提出的BCBA模型能够有效地提高情感分类的准确率。
张宇吴静
关键词:情感分析CNN
基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法
2024年
传统的协同过滤推荐算法直接根据用户对物品的评分进行推荐,忽略了评论文本中隐含的重要信息,当用户对物品的评论较少时,由于数据的稀疏性会造成推荐效果的不准确和单一。本文提出了一种基于LDA主题模型的协同过滤推荐算法LDA-CF(Latent Dirichlet Allocation model-LDA-Collaborative Filtering),在传统的协同过滤算法基础上,通过LDA模型对评论文本中的主题进行分类,从各个主题层面挖掘用户的情感偏好,计算用户之间的相似度,进而向目标用户推荐商品。对京东平台牙膏的评论数据集的实验结果表明,该算法不仅可以缓解由于评分数据较少造成的稀疏性问题,推荐的精确度也有所提高。
张宇吴静
关键词:协同过滤LDA
高校党外知识分子核心价值观认同研究被引量:1
2020年
本文分析了高校党外知识分子对社会主义核心价值观认同的现状,提出了在新时代大统战格局下,做好党外知识分子社会主义核心价值观认同工作的原则和方法。要在坚持正确处理一致性、多样性关系,坚持全局、前瞻、统筹的工作视野,坚持形式、方法、手段与效果统一的原则基础上,通过巩固阵地,创新载体,增进核心价值观认同的思想引领;搭建舞台,促进成长,强化核心价值观认同的实践动力;强化责任,完善制度,汇聚核心价值观认同的组织合力等途径,促进高校党外知识分子对社会主义核心价值观的认同与践行。
吴静
关键词:高校党外知识分子
共1页<1>
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