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林敏

作品数:6 被引量:22H指数:3
供职机构:福建师范大学闽南科技学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术经济管理电子电信更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇经济管理
  • 1篇电子电信

主题

  • 3篇大数据
  • 2篇二次开发
  • 1篇电子商务
  • 1篇在线监测
  • 1篇在线监测系统
  • 1篇指标体系
  • 1篇商务
  • 1篇期望最大化
  • 1篇物联网
  • 1篇协同过滤
  • 1篇协同过滤推荐
  • 1篇协同过滤推荐...
  • 1篇联网
  • 1篇监测系统
  • 1篇海绵
  • 1篇城市

机构

  • 6篇福建师范大学
  • 4篇厦门华天涉外...

作者

  • 6篇林敏
  • 4篇龚让声
  • 3篇李素桂
  • 1篇陈美龙

传媒

  • 1篇河南科技
  • 1篇软件
  • 1篇数字技术与应...
  • 1篇黑龙江生态工...
  • 1篇电子技术与软...
  • 1篇电子科学技术

年份

  • 3篇2018
  • 1篇2017
  • 2篇2015
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于物联网的海绵城市在线监测系统设计与实现被引量:1
2018年
近两年来,海绵城市建设在国内如火如荼地开展。在海绵城市建设过程中,由于低影响开发设施建设的布局分散,不同的环境、不同的雨水湿地、不同的建材、不同的生物滞留等带来的低影响开发设施的应用效率无法检验、控制。为解决这些设施对雨水的渗、滞、蓄、净、用、排等工作的处理量无法监测、统计等问题,开发在线监测系统对海绵城市进行实时监测十分必要。利用物联网在基础实施的感知层,利用高精度的传感仪表、专用遥测设备实时采集数据并将采集的数据通过GPRS、CDMA、4G、光纤等传输设备传输到海绵城市在线监测系统的数据库,利用所开发的系统对这些数据进行分析,为城市的水资源管理决策提供理论依据和数字支持。
李素桂龚让声林敏
关键词:物联网监测系统
基于大数据的协同过滤推荐算法在智慧图书馆中的应用被引量:3
2017年
随着信息革命第三次浪潮的到来,大数据无处不在,它深刻地影响人们的工作、生活和学习,特别是在智慧图书馆中,对智慧图书馆的大数据进行挖掘,利用大数据Hadoop数据处理平台,采用协同过滤的推荐算法对图书的在线展示和向用户进行智慧推荐是当前智慧图书馆研究的主题。本文利用Hadoop数据处理平台对基于用户和基于项目的协同过滤推荐进行了仿真实验,通过对性能进行对比,对协同过滤算法进行了改进,将改进的算法应用到智慧图书馆中使之更加智慧高效的将大数据数字资源向用户推荐,满足智慧图书馆的需要。
林敏陈美龙
关键词:大数据协同过滤推荐
基于微信公众平台的慕课建设平台的设计与实现被引量:9
2018年
随着智能终端与移动互联网的发展,微信公众平台的慕课建设不断推动着移动学习应用的创新和进步。为了满足高等职业院校慕课建设的需要,开发基于微信公众平台的慕课建设平台就显得极为重要,本文首先对微信类轻量级慕课建设移动学习应用的价值进行了研究。其次,对基于微信公众平台的慕课建设平台进行了需求分析,然后对平台进行了设计。最后,通过对微信公众平台进行二次开发,实现了平台的系统管理、慕课资源管理、在线开放课程、特色专题等功能,并对相关功能进行了测试。投入高职院校在线运营,达到了研究的目的。
龚让声李素桂林敏
关键词:二次开发
基于电子商务大数据分析的指标体系研究被引量:3
2015年
在电子商务中的信息流、物流和资金流三大平台中,每天将产生海量的大数据,而电子商务信息系统最核心的能力是对大数据进行处理、分析和挖掘。本文重点介绍电子商务大数据分析的指标体系。通过电子商务大数据分析的指标体系的研究,可以使大数据驱动电子商务运营精细化,提升运营效果和业绩。
林敏龚让声
关键词:电子商务大数据指标体系
微信公众平台二次开发关键技术被引量:3
2018年
微信,是时下最受关注的移动互联网产品。经过近几年的发展,微信已成为移动互联网最重要的入口之一。在这样一个超级平台上创建自己的应用、宣传自己的品牌,是多少组织与个人梦寐以求的事情。微信公众平台作为微信最为重要的组成部分,政府、教育结构、企业、媒体、名人等可以通过微信渠道将品牌推广给上亿的微信用户,减少宣传成本,提高品牌知名度,打造更具影响力的品牌形象。作为高职院校利用微信公众平台开发慕课建设也成为高职院校课程发展的必然,为此利用微信公众平台的二次开发的阵营吸引着大量各行各业的人们,本文对微信公众平台二次开发的关键技术研究就显得相当重要,具有一定的现实意义。
龚让声李素桂林敏
关键词:二次开发
基于大数据的最大期望算法研究被引量:3
2015年
随着信息化时代的到来,在数据爆炸、多样化以及数据更新快速的时代下,大数据分析应用日益受到重视,在商业智慧领域也无法避免,过去所处理的数据大都是属于结构性,亦为传统数据库用于协助解决商业行为的数据结构。近年来,由于数据量大,数据产生多元化,对海量数据处理要求及时性和高交互性,同时要求低误差,特别是非结构数据的大量形成,强烈冲击传统数据库的技术与应用,在大数据应用中由于大数据数据类别多、形成速度快,人们在使用网上购物、动车订票、筛选影片、现实零售购物、找工作等方面都有一个期望,为了使这个期望值非常满足人们的需要,本文先对大数据做一个阐述并就当前大数据环境下,对使用最大期望算法,以大学生求职应用为例,从数据挖掘的角度,利用数学知识来确定最大期望算法中最大似然估计值并进行了相关研究。确定最大期望算法适合大数据的环境,是大数据环境下数据处理的又一选择。
林敏
关键词:大数据期望最大化
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