社区学习

摘要： 针对社区数字化学习的实际问题,以学习资源的整合为方向,分析当前社区数字化学习面临的问题,提出学习素材的筛选、学习资源的延拓、学习难度的分级、学习应用的监测等互联网+背景下的具体方法,以及增加调研与检测功能模块、学习素材的评价体系、"主页化"学习素材共享机制、"全民化"学习素材内容创作通道等措施,有利于构建全新的数字化学习方式系统,让学习者可以借助多元的学习形式,来进行高品质的学习和探索,进而促成自身的持续发展和终身发展。

摘要： 针对社区数字化学习的实际问题,以学习资源的整合为方向,分析当前社区数字化学习面临的问题,提出学习素材的筛选、学习资源的延拓、学习难度的分级、学习应用的监测等互联网+背景下的具体方法,以及增加调研与检测功能模块、学习素材的评价体系、"主页化"学习素材共享机制、"全民化"学习素材内容创作通道等措施,有利于构建全新的数字化学习方式系统,让学习者可以借助多元的学习形式,来进行高品质的学习和探索,进而促成自身的持续发展和终身发展.

摘要： 社区学习团队作为社区基层的一种组织,在其发展和培养过程中,不仅要加强自身的建设,还需要与政府相关部门进行协调统筹,确立其在社区中的地位和责任,从而打造更加具有特色且和谐稳定的社区环境.这就需要从社区治理的角度统筹,针对社区存在的问题,配备更优良、体制更完善的社区学习团队.

摘要： 社区治理是国家治理的末梢,是国家政权能够触及和抵达基层行政系统的微观治理.社区应急治理是社区遭受重大公共危机和突发事件而采取的非常态治理,是社区末梢治理中的突发性治理和非程序性治理.由于社区公共事务治理具有主体的多元性、事务的琐碎性、服务的细微性、管理的末梢性等特点,因此,社区应急治理则是一个自上而下快速行动的动员-响应过程,是一个包含组织动员、社区学习和全员参与的非常态运动式治理.在应对突发公共卫生事件过程中,组织动员成为社区公共卫生应急治理中知识传播、疫病防范、应急演练的重要途径,社区学习成为了公共卫生治理中社区居民理解、认同和参与的重要前提.在互联网、大数据、云计算、区块链、人工智能介入的全数时代,数字技术赋能组织动员和社区学习越来越便利化、精准化和高效化,社区公共卫生应急治理走向全面治理、全程治理和全员治理成为可能.从一定程度上来说,数字技术赋能组织动员和社区学习,构成中国特色社区公共卫生应急治理的响应方式,对于推进基层治理体系和治理能力现代化具有重要的理论意义和实践价值.

摘要： 从当前成人学习现状来讲,成人依然处于被动学习状态中,他们对学习没有太高的积极性,也没有太大的学习欲望。所以,为了能够让成人居民积极参与到社区学习过程中,应转变他们的思维观念,激发他们的学习兴趣。在正确的引导下,使成人居民可以更加主动地参与到社区学习中。同时,分析成人居民参与社区学习的动机,构建起相应的群体学习方式,提高成人参与社区学习的积极性,引导成人居民更加深入地进行学习。基于此,本文分析了影响成人居民参与社区学习的动机与因素,希望能够帮助成人居民更好地参与到学习过程中。

摘要： 我国社区学习文化研究可分为萌芽、加速发展、平缓发展3个时期.在社区学习文化内涵、社区学习共同体、社区数字化学习者、社区学习方式、社区学习资源整合、社区学习文化的制度保障与支持、学习型社区内涵等研究积累了一定的成果,同时存在研究分散、研究队伍单一等问题,需要继续深化社区学习文化的系统研究,拓展相关主题,创新研究方法,壮大理论研究队伍.

摘要： 本研究通过对"农村社区学习中心"项目的特点以及发展中存在的困境与解决之道的分析,反思如何有效开展农村社区教育,促进农村社区学习中心更好地运行和发展.

摘要： 网络环境下的社区学习是利用网络共享性、交互性和开放性的特点,培养来自社会各个阶层、各个年龄层次参与者的创造能力、求异思维、批判思维、探索发现精神、与学习伙伴的合作共处能力,从而建设学习型的新社区.网络环境下的社区学习开创了一种全新的继续教育模式,同时也促进了社区的全面发展与提升.从基于网络环境下的社区学习国内外发展现状、教学理论基础、基本特征和基本方式等几方面出发,探讨在网络环境下开展社区学习的具体模式,并阐述了在网络环境下进行社区学习的要素、教学形式、教学评价和实施.此外,从教学设计的视角探讨网络社区学习的设计与构建,对网络学习社区进行了深入研究.最后,结合笔者的教学实践提出了网络环境下社区学习的发展策略.

摘要： 本发明提供了一种基于社区在线学习系统的学习激励机制构建方法，在以课程为社区的学习系统中，通过对用户活动的综合评价，得出用户使用系统的情况；而用户的活动分为两部分：用户下载资源数和用户回答问题数，这两者构成用户影响传播图，再结合用户好友关系和用户之间的间接影响带来的多阶传播，得到用户影响传播矩阵，采用自己设计的类PageRank算法，计算用户的声誉值，作为在线学习系统中用户的平时成绩，从而激励用户多参与课程社区的活动，来提高自己的声誉值。

摘要： 本发明公开了一种学习者潜在重叠社区检测方法、装置、设备及介质，方法包括：将目标对象的社交关系数据和学习关系数据抽象成学习者关系网络；获取目标对象在学术社交网络中的学术好友关系，对所述学习者关系网络进行补全；在所述补全后的学习者关系网络中查找学习者关系网络高阶结构三角形模体，构建所述三角形模体的邻接矩阵；根据所述邻接矩阵，确定所述学习者关系网络中的节点标签；根据所述节点标签，确定目标对象潜在重叠社区的检测结果。本发明提高了目标对象潜在重叠社区检测的质量和准确度，可广泛应用于数据挖掘技术领域。

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习模型针对问答社区进行问题热度预测的方法和系统。包括：S1.获取问答社区中的历史信息，对数据进行预处理，利用数据训练问题热度预测神经网络模型，问题热度预测模型利用了深度神经网络技术和点过程数学模型，包括一层后验注意力机制来建模问答社区的特点；待训练稳定后，可得到有最优参数的预测模型；S2.获取待预测问题的已有信息，包括该问题和已观察到的回答的文本信息、时间信息、回答撰写者的被关注人数信息，这些信息将进行一定的预处理后输入到模型中，得出热度预测结果。本发明充分利用问答社区的历史数据，满足了需求方对预测结果更细致更准确的需求，使需求方可以根据预测出的问题热度提早采取相应的应对策略。

摘要： 本发明涉及计算机技术自然语言处理领域的文本挖掘技术，提供一种面向在线学习社区的学习兴趣发现方法，包括：采集在线学习社区中学习者生成的多维度行为和文本信息；融合领域知识命名实体词和学习情绪词进行文本分词；基于时序‑情绪‑主题的文本建模算法，挖掘与情绪和时序信息相关的兴趣主题概率分布；基于语义相似度计算方法，鉴别学习者的学习兴趣和非学习兴趣；根据应用场景，输出学习兴趣标签及其权重。本发明方法能有效发现学习者的学习兴趣，并显著提高学习兴趣的可解释性和准确性，有助于为学习者提供个性化的学习服务。

摘要： 本发明提供了一种基于社区的在线学习系统的学习激励机制，在以课程为社区的学习系统中，通过对用户活动的综合评价，得出用户使用系统的情况；而用户的活动分为两部分：用户下载资源数和用户回答问题数，这两者构成用户影响传播图，再结合用户好友关系和用户之间的间接影响带来的多阶传播，得到用户影响传播矩阵，采用自己设计的类PageRank算法，计算用户的声誉值，作为在线学习系统中用户的平时成绩，从而激励用户多参与课程社区的活动，来提高自己的声誉值。

摘要： 本发明涉及电商网络数据挖掘领域，公开了一种基于半监督网络表示学习的电商网络社区发现方法及系统，所述方法包括电商网络邻接矩阵、特征矩阵以及部分用户标签矩阵构建环节，半监督网络表示学习的电商网络社区发现模型构建及优化环节，半监督网络表示学习的电商网络社区发现模型结果输出环节；利用两个独立的GCN编码器构建半监督网络表示学习的电商网络社区发现模型，并设计一个联合优化目标函数，通过最小化目标函数进行模型训练。所述系统包括计算机处理器和内存，电商网络邻接矩阵、特征矩阵以及标签矩阵单元，基于半监督网络表示学习的电商网络社区发现模型训练单元，基于半监督网络表示学习的电商网络社区发现模型结果输出单元。

摘要： 一种用于监控电气设备资产的人工智能/机器学习驱动型评估系统包括计算机系统，该计算机系统被配置为接收与由多个用户/所有者操作的多个电气设备资产的操作相关联的用户提供的资产数据，其中任何资产在数据库中的身份都是受限制的并且仅为拥有/操作该资产的用户所知。计算机系统被配置为：结合池化知识数据库分析用户数据，以便针对所监控的电气设备资产生成行动过程或评估；以及基于来自评估或行动过程与实际结果的比较的反馈来更新分析过程。

摘要： 本发明提供基于自学习的社区纠纷快速调解系统，所述调解系统包括数据库模块、账号登录模块、输入模块以及处理模块；所述数据库模块存储有社区纠纷的解决方案；所述账号登录模块用于用户进行账号登录；所述输入模块用于用户输入纠纷信息；所述处理模块包括匹配单元以及自学习单元，所述匹配单元用于对纠纷信息进行识别处理，将纠纷信息进行处理分类，并将分类后的纠纷信息与预存储的解决方案进行匹配。本发明能够根据社区纠纷的问题匹配对应的解决方案，并且针对新的纠纷信息能够进行自学习匹配解决方案，提高了社区纠纷的问题解决的智能性，以解决现有的社区纠纷的解决方法较为单一，社区管理工作量大的问题。

摘要： 本公开的实施例提供了一种基于联邦学习的社区划分方法、装置、系统、介质及设备，涉及联邦学习技术领域；该方法能够根据参与方发送的节点密文序列确定节点并集；对节点并集中各节点生成节点特征，并根据参与方的节点密文序列确定对应于参与方的节点特征集合；将初始化得到的社区簇特征和节点特征集合发送至相对应的参与方；参与方根据本地模型、社区簇特征更新相应的节点特征；更新次数满足预设条件时，根据各参与方反馈的节点特征进行节点聚类，得到多个社区簇；根据多个社区簇生成对应于参与方的社区划分结果，并将各参与方的社区划分结果分别发送至相应的参与方，这样可以得到更准确的社区划分，以便于用户准确了解节点之间的关联性。

摘要： 本发明公开了一种基于虚拟社区的用户协作学习方法及系统，所述方法包括：通过提取第一关键词集合；根据用户‑专业领域‑关键词列表，构成第一待邀请用户组，其中，所述第一待邀请用户组包括第一用户、第二用户；根据艾宾浩斯遗忘曲线获得第一综合兴趣度、第二综合兴趣度；根据用户历史浏览行为计算第三用户的第三综合兴趣度，其中第三用户为除所述第一待邀请用户组中各用户之外的用户；利用余弦相似度获得第一相似度指数、第二相似度指数；当符合预设相似度阈值时生成第一待邀请标签；将第一问题发送给第一待邀请用户组、第三用户进行协作学习。解决了现有技术中虚拟社区无法基于问题针对性邀请用户学习，进而影响整体学习效果的技术问题。