《数据科学与工程》ISSN3105-7497 / eISSN3105-7500 / 在线投稿 / Quest Press / Gold Open Access Journals

往期阅览 · All Issues

数字化工具在人力资源弹性配置中的实践路径

The practice path of digital tools in the flexible allocation of human resources
doi 10.66106/skygay.20250201	Open Access			浏览266次	Download PDF \| 全文下载

汪大鹏 Dapeng Wang

摘要：在数字经济与组织变革的双重驱动下，传统人力资源配置模式逐渐暴露出响应滞后、匹配精度不足及资源浪费等结构性矛盾，难以满足企业对弹性用工与动态岗位管理的现实需求。针对上述问题，本研究聚焦于电子技术如何通过数字化工具实现人力资源的弹性配置，提出以智能排班系统、技能图谱平台与实时劳动力数据分析模型为核心的技术路径，构建覆盖“需求预测—能力匹配—动态调度”全流程的闭环机制。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第1-5页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.1-5

电子化招聘系统对人才配置效率的影响分析

Analysis of the impact of electronic recruitment system on talent allocation efficiency
doi 10.66106/skygay.20250202	Open Access			浏览239次	Download PDF \| 全文下载

温泉 Quan Wen

摘要：随着信息技术的快速迭代与数字化转型的深入推进，电子化招聘系统已逐渐成为企业人才获取的主流渠道，传统招聘模式在信息匹配效率、简历筛选速度及候选人评估准确性等方面日益显现出局限性。当前，尽管电子化招聘系统在实务中广泛应用，但其对人才配置效率的具体影响机制仍缺乏系统性实证分析，尤其在如何平衡技术优势与潜在匹配偏差方面存在明显研究空白。本研究旨在构建一个包含招聘流程数字化程度、候选人匹配算法精度与组织决策效率三个维度的分析框架，通过收集来自不同行业企业的招聘数据与人才流动指标，运用回归分析与中介效应检验，系统考察电子化招聘系统对人才配置效率的直接影响与间接路径。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第6-9页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.6-9

基于大数据的人力资源动态配置中面临的问题及对策

Problems and Countermeasures in the dynamic allocation of human resources based on big data
doi 10.66106/skygay.20250203	Open Access			浏览173次	Download PDF \| 全文下载

李忠南 Zhongnan Li

摘要：大数据技术发展速度快，企业人力资源管理已从传统静态配置转向动态化、智能化模式。当前人力资源动态配置环节里，数据孤岛问题比较大、数据质量有高有低、算法模型适应能力不足，隐私与伦理风险也很突出，这些问题让人才流动与岗位匹配效率不高，没法实现真正的精准配置与动态优化。本文利用大数据分析技术，搭建起一套覆盖数据采集整合、特征工程、岗位需求与员工能力匹配模型、动态反馈机制的人力资源动态配置框架。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第10-15页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.10-15

锦州智慧城市建设中人工智能对消费投资新逻辑的适配效应

The adaptive effect of artificial intelligence on the new logic of consumption and investment in the construction of Jinzhou smart city
doi 10.66106/skygay.20250204	Open Access			浏览199次	Download PDF \| 全文下载

张明昭 Mingzhao Zhang

摘要：在人工智能技术快速渗透经济社会各领域的背景下，传统消费与投资逻辑正经历深刻重构，而锦州作为东北地区典型资源型转型城市，面临智慧城市建设进程中产业升级缓慢、消费需求外溢、投资效率偏低等现实困境。现有研究多聚焦于人工智能对宏观经济的普遍性影响，缺乏针对特定城市发展阶段与资源禀赋的适配性分析，尤其未能揭示人工智能如何通过重塑消费决策机制与投资回报预期来匹配地方发展需求。本研究以锦州市智慧城市建设为切入点，构建“技术—行为—结构”分析框架，利用2015—2023 年锦州市消费与投资面板数据及典型企业调研资料，采用双重差分与中介效应模型，实证检验人工智能应用对当地消费场景多元化、投资精准化及产业协同化的影响路径。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第16-23页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.16-23

互联网站群动态监测中的常见问题及应对策略研究

Research on common problems and Countermeasures in dynamic monitoring of Internet stations
doi 10.66106/skygay.20250205	Open Access			浏览183次	Download PDF \| 全文下载

樊冲 Chong Fan

摘要：互联网技术快速发展，站群系统成了高校、政府及企事业单位发布信息、传播品牌的重要平台。站群规模持续扩大，动态更新频率不断提升，传统监测手段面对海量站点的状态变化、内容异常及安全威胁时，渐渐显出滞后和不稳定，让监测覆盖率低、告警准确率不足、故障响应不及时等问题经常出现，对站群系统的运行效率与信息安全造成不良影响。本文针对这些情况，核心围绕互联网站群动态监测里的常见问题，拿出一套以分层监测架构与智能告警机制为核心的应对策略。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第24-28页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.24-28

基于机器学习的数据库查询优化技术研究

Research on Database Query Optimization Technology Based on Machine Learning
doi 10.66106/skygay.20250206	Open Access			浏览260次	Download PDF \| 全文下载

许幸 Xing Xu

摘要：随着数据库规模与查询复杂度的持续增长，传统基于规则与代价模型的查询优化方法在适应性与精准度上存在明显局限。该研究聚焦机器学习技术在数据库查询优化中的应用，通过构建基于深度学习的代价预测模型，实现对查询执行代价的精准预估；同时，利用强化学习算法动态优化查询计划选择策略，提升复杂查询场景下的执行效率。实验结果表明，相较于传统方法，该技术在TPC-H 基准测试中可将查询响应时间平均缩短18.7%，显著提升了数据库系统的吞吐量与资源利用率，为大规模数据处理场景下的查询优化提供了新的技术路径。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第29-33页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.29-33

面向人工智能的紧固件制造检验检测高质量数据集构建方法

A High-Quality Dataset Construction Method for AI-Based Fastener Manufacturing Inspection and Testing
doi 10.66106/skygay.20250207	Open Access			浏览203次	Download PDF \| 全文下载

张骄阳，李梦，朱松，董敬，郑天翼 Jiaoyang Zhang, Meng Li, Song Zhu, Jing Dong, Tianyi Zheng

摘要：随着工业4.0 和智能制造的深入推进，人工智能技术，特别是深度学习，在工业视觉检测领域展现出巨大潜力。紧固件作为工业基础件，其质量直接影响装备的安全与可靠性。然而，当前AI 在紧固件缺陷检测中的应用效果严重受限于训练数据的质量与规模。本文系统性地探讨了面向AI 的紧固件制造检验检测高质量数据集的构建方法。首先，分析了工业现场对数据集的核心需求，包括缺陷多样性、数据真实性、标注精确性等。接着，提出了一套涵盖数据需求分析与规划、多源数据采集、专业化数据标注、数据预处理与增强、数据集管理与版本控制五个关键阶段的完整构建流程。本文重点论述了针对小样本、难例缺陷的数据生成与增强策略，并引入数据质量评估指标体系以确保数据集的可靠性。最后，通过一个面向“螺栓螺纹表面缺陷”的案例，验证了所提方法的有效性与实用性。本研究旨在为紧固件制造业构建高质量AI 数据集提供一套标准化、可落地的技术方案，以加速AI 质检技术的工业化应用。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第34-39页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.34-39

多源异构物联网数据融合与异常检测的轻量化深度学习模型

Lightweight deep learning model for data fusion and anomaly detection in multi-source heterogeneous Internet of Things
doi 10.66106/skygay.20250208	Open Access			浏览268次	Download PDF \| 全文下载

雷雨果，宋聪聪，李启周 Yuguo Lei,Congcong Song,Qizhou Li

摘要：多源异构物联网数据融合和异常检测，是实验室“物联网系统集成与大数据技术”研究方向的核心内容。农业环境监测、工业设备运维等场景中，物联网设备会产生多格式、多类型数据，这些数据存在异构性强、冗余度高、异常隐蔽等问题，传统模型难以兼顾检测精度与轻量化部署需求。本文结合实验室研究方向，针对农业、工业实际场景，剖析多源异构物联网数据特性和处理困境，设计轻量化深度学习模型，实现数据融合与异常检测的高效协同，为场景化数据处理提供技术支撑，助力物联网系统集成和大数据技术在实际场景的落地应用。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第40-44页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.40-44

面向计算机信息系统的建构主义辅助学习系统构建策略

Construction strategy of Constructivism assisted learning system for computer information system
doi 10.66106/skygay.20250209	Open Access			浏览170次	Download PDF \| 全文下载

甘志玮 Zhiwei Gan

摘要：计算机信息系统是高校的重要课程，内容涵盖理论讲解、技术教学与实践操作多个维度，传统课堂单向讲授的模式，无法调动学生自主建构知识的积极性，让学生在知识迁移、实际问题解决方面存在比较大的不足。本研究依托建构主义学习理论，提出计算机信息系统辅助学习系统的构建策略。策略以情境创设、协作对话、意义建构为核心，搭建包含知识模块自适应推送、虚拟项目协作环境、学习过程可视化反馈等功能的系统架构，引导学生在真实或仿真的信息系统场景里，主动探索知识，协同搭建自身的知识体系。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第45-50页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.45-50

小型分布式文件存储系统的性能优化研究

Research on Performance Optimization of Small-Scale Distributed File Storage Systems
doi 10.66106/skygay.20250210	Open Access			浏览238次	Download PDF \| 全文下载

刘云博 Yunbo Liu

摘要：面对中小规模集群场景下小型分布式文件存储系统传输延迟高、硬件IO 瓶颈、节点负载不均以及网络稳定性不足等性能维度的问题，本研究以轻量化、低成本、高适配优化为核心目标，自数据调度、负载管控、硬件配置等多维度入手开展系统性能优化策略的研究。在充分考虑小型集群部署特点基础上提出动态数据本地化、缓存协同负载均衡、SSD 硬件升级等方案，有效克服小型存储系统资源利用率不足、读写性能稳定性差等技术痛点，有效均衡集群节点的负载，降低系统运行期间数据传输的延迟、丢包率，显著提升系统读写吞吐量以及日常运行稳定性，确保小型分布式文件存储系统满足边缘计算、中小企业业务等轻量化存储场景提出的高性能存储要求。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第51-55页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.51-55

便民服务热线数据全生命周期安全管理机制探讨

Discussion on life cycle safety management mechanism of convenient service hotline data
doi 10.66106/skygay.20250211	Open Access			浏览137次	Download PDF \| 全文下载

张明昭 Mingzhao Zhang

摘要：数字政务持续推进，便民服务热线已成为政府对接群众、收集社情民意的重要渠道。热线系统运行期间积累大量个人隐私信息、通话录音及业务办理数据，其全生命周期管理遭遇不小挑战。多数热线平台在数据采集、存储、使用、共享及销毁等环节缺少系统化安全机制，存在权限管控粗放、脱敏处理不规范、数据流转追溯困难等问题，使得数据泄露风险比较大，严重威胁公民个人信息安全与政府公信力。本文以数据全生命周期安全理论为基础，结合便民服务热线的业务特征，构建一套覆盖数据产生、传输、存储、处理、交换与销毁六大阶段的安全管理机制。这套机制细化数据分类分级规则，引入基于角色的细粒度访问控制，建立动态脱敏与审计追踪体系，强化数据销毁的合规性验证，目的是实现数据安全管理的流程化与闭环化。

数据科学与工程， 2025年，第1卷，第2期，第56-60页， Data Science & Engineering， 2025， Vol.1， No.2， pp.56-60