简介:摘要近年来,越来越多的高校开始开设数据科学与大数据技术专业,作为一个多学科交叉的新兴热门宽口径专业,其课程体系仍在进一步完善中。文中运用复杂网络方法对从互联网上收集到的106所高校的课程数据进行了分析和可视化,分别构建了课程共现网络和开设院校关系网络。对于耦合度较高的课程共现网络,提出了一种基于边权的壳层分解算法,对课程重要性进行逐层分析,并将所得结果与词频统计和由Apriori算法获取的频繁项集结果进行了对比分析。考虑到该专业可授予理学或工学学位,又将数据集划分为理学和工学两部分进行了分析和可视化。本研究的开展能够给即将开设或者已经开设数据科学与大数据技术专业的院校提供一定的参考,同时也为高耦合网络的分析提供一种有效的算法。
简介:摘要:目前规则或者随机的网络容易生成一种拓扑抽象,这种拓扑抽象是由大量复杂的信息数据流形成的。本文通过对高校选课系统进行建模解析,从课程节点数据网状结构的特点分析,对于高校选课大数据复杂网络背景下课程节点信息的空间复杂度进行研究,探讨了高校大数据时代下课程节点空间复杂度从高阶到低阶的变换过程,对构建复杂网络的算法进行优化。
简介:摘要: 本文认为,复杂音乐中出现的有节奏的音符符号实际运用遵循的原则是,任何音符的横杆/符尾的数目取决于每个时间单位的迭代次数。在第一种情况下,这似乎是显而易见的,因为这一原则构成了音乐中理性节奏记谱法的基础。然而,随着音乐以两个或更多层次的嵌套小节为特色,一种有趣的现象开始出现,在这种情况下,一个单元的分割与节奏比率的期望脱钩,例如三个小节的最后一个音符的空间中出现了三个小节。因此,本文的目的是提供一系列的证明,以证明当出现这种不匹配时,单位(除法)的迭代次数优先于比值的期望值。