The Construction of Wushu Cultural Communication System Driven by Intelligent Technology in the Age of Big Data
Notice bibliographique
Résumé
As an important part of the excellent traditional culture of the Chinese nation, Chinese Wushu condenses the wisdom of the Chinese nation, contains the genes of Chinese culture, and has important communication value.Based on the big data Hadoop technology, the article proposes a content recommendation design scheme for all-media communication of wushu cultural communication, and introduces the LFM model and MBGD algorithm to construct an intelligent recommendation model of wushu cultural communication content under the framework.Then, based on Lasswell's 5W model, the fsQCA method was utilized to explore the relevant factors affecting the effect of martial arts cultural communication.When the number of hidden factors of LFM-MBGD intelligent recommendation model is 55, its RMSE is 0.92, and the HR@K value of the model can reach 62.12%.The consistency level of the existence and non-existence states of each conditional variable of the communication effect of wushu culture is less than 0.8, and the overall coverage rate and the coverage rate of each path are higher than 0.85.The wushu culture communication system driven by intelligent technology can start from building an online resource base of wushu culture, broadening the communication paths of wushu culture, sounding the laws and regulations of wushu culture communication, and building the brand of wushu to improve the communication effect of wushu culture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».