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公开(公告)号：CN111882247A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010788951.5
申请日：2020-08-07
申请人： 成都理工大学
摘要： 本发明公开了提供一种基于综合模糊评价模型的在线学习系统评价方法，所述学习平台评估方法具体包括：学习平台数据采集；课程质量评价模型构建；课程质量评估分析；学习行为评价模型构建；学生行为评估分析。通过调用在线学习平台数据库，或通过爬虫爬取课程数据完成对在线课程的数据采集，对数据进行预处理后，使用构建的基于层次分析的综合模糊评价模型对数据进行分析，得到定量的评估结果，对分析后的数据进行可视化处理，并且显示给不同的用户（学生/老师），同时我们也提供了在线学习的交流平台，以方便用户对系统或者所学课程进行反馈和改良。
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公开(公告)号：CN111899023A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010796577.3
申请日：2020-08-10
申请人： 成都理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于区块链的群智感知机器学习安全众包方法及系统，该众包系统共分为四个核心功能模块：平台用户模块、众包流程模块、众包项目模块和系统管理模块，平台用户、众包项目和系统管理相关数据存储在底层区块链之中。众包流程数据则存储在传统中心化数据库。通过该系统，可以查询不同项目组织所有人员的交易记录，相比传统的众包平台或联合学习，本系统的交易记录不可篡改、不可伪造，极大体现了平台的信任度和安全性。用户可以使用不同身份登录本系统，通过底层区块链的访问控制和身份认证进行管理。系统所有的交易信息都会完整存储在区块链中。交易是用户与区块链交互的唯一方式，用户通过Fabric链码发起交易，从未对区块链数据进行增删改查。
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公开(公告)号：CN111858915A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010789845.9
申请日：2020-08-07
申请人： 成都理工大学
IPC分类号： G06F16/34 , G06F16/335 , G06F16/951 , G06F16/9535
摘要： 本发明公开了基于标签相似度的信息推荐方法及系统，方法包括：新闻标签向量化，获取新闻源数据并进行新闻预处理，提取出每个新闻的标签，采用词袋模型生成对应的新闻的标签向量；用户属性向量化，从用户属性表中获取用户属性，并生成对应用户的属性向量；相似度计算，基于相似度计算模型，得到与每个用户的属性最相近的若干个新闻作为推荐候选集；热度排序，采用新闻热度排序的方式选出热度最高的N个新闻作为最终候选集，并写入推荐候选表。本发明还提供基于标签相似度的信息推荐系统，用于实现上述推荐方法。通过本方案能根据用户的属性和行为进行向量化分析处理，将热度最高且符合用户属性的新闻推荐给用户，解决推荐系统冷启动的问题。
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公开(公告)号：CN111899023B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202010796577.3
申请日：2020-08-10
申请人： 成都理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于区块链的群智感知机器学习安全众包方法及系统，该众包系统共分为四个核心功能模块：平台用户模块、众包流程模块、众包项目模块和系统管理模块，平台用户、众包项目和系统管理相关数据存储在底层区块链之中。众包流程数据则存储在传统中心化数据库。通过该系统，可以查询不同项目组织所有人员的交易记录，相比传统的众包平台或联合学习，本系统的交易记录不可篡改、不可伪造，极大体现了平台的信任度和安全性。用户可以使用不同身份登录本系统，通过底层区块链的访问控制和身份认证进行管理。系统所有的交易信息都会完整存储在区块链中。交易是用户与区块链交互的唯一方式，用户通过Fabric链码发起交易，从
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