应用型本科院校信息与计算科学专业建设的实践与研究

应用型本科院校的信息与计算科学专业,由于办学历史较短,在专业内涵、专业定位、人才培养方向、课程体系构建、职业导向等方面存在诸多问题。结合教育部有关信息与计算科学专业建设的要求以及应用型本科院校的行业背景,在多年教学实践的基础上,提出解决这些问题的有效对策和举措;同时提出该专业彰显应用特色的课程体系构建与实施的改革思路。     

一种基于改进KNN的大数据离群点检测算法

针对KNN算法在大数据离群点检测领域中难以处理高维数据和时间复杂度过高的这2个缺点,提出一种基于AOR(属性重叠率)的分类方法,并对KNN算法进行改进。首先对数据进行基于AOR的降维处理,使得数据可处理维度大大增加,然后对传统的KNN算法进行剪枝改进,减少了大量的无效计算。实验结果表明,本文算法对维度高、容量大的大数据样本在运行效率、准确度等方面有较大的提升。