“中华姓氏文化归心工程”在京启动

中新网1月30日电 日前,由中国东方文化研究会、中国华文教育基金会、庄希泉基金会联合主办、中国东方文化研究会姓氏文化委员会承办的“中华姓氏文化寻根之旅――归心工程”在北京正式启动。

“中华姓氏文化归心工程”在京启动

中国东方文化研究会会长 袁守启

会上,中国东方文化研究会会长袁守启在致辞时表示,中华姓氏文化寻根之旅是中国优秀传统文化的寻根之旅。中国东方文化研究会愿意与社会各界同道人士一起携手努力把这项活动办好。“我提倡人们要读懂繁体字,每一个汉字就是一个故事一部历史。并希望‘归心工程’启动仪式一定要遵循‘少说多做’‘摸着石头过河’的宗旨,一步一个脚印、扎扎实实落到实处。”

中国华文教育基金会理事长、国务院侨办原副主任赵阳表示,中国华文教育基金会一直开展的“留根工程”和“归心工程”异曲同工,留根工程就是要留住中国文化的根,留住中华民族的根,留住故乡情怀的根。无论是留根也好,归心也好,宗旨就是要留住我们的根本不忘初心。两者一定要很好的融合、补充、互利、多赢,要为弘扬我们的优秀中华传统文化和国家发展携手共同努力。

“中华姓氏文化归心工程”在京启动

中国东方文化研究会姓氏文化委员会会长、组委会执行主任杨立龙。

庄希泉基金会副理事长兼秘书长、中国东方文化研究会姓氏文化委员会名誉会长、组委会主任吕文说道,“归心工程”蕴含着全体中华儿女“万姓同根,天下归心”之意,标志着包括港澳台同胞、海外侨胞在内的全体中华儿女再一次展现爱国爱家、传承文化、记住乡愁投身民族复兴伟业的情怀和梦想。“归心工程”的目的就是要架起海内外中华儿女心向祖国、延续根脉、留住乡愁的平台和桥梁,为他们的家国情怀提供精神与文化引领。

原中国第四届侨联主席、庄希泉基金会主席,今年98岁高龄的庄炎林说:“中华文化是中华民族的血脉,是中华儿女的精神家园。中华文化源远流长,博大精深,能深刻体现中国人民内心深处的自信和自豪。中华姓氏文化是中华民族区别于世界其他民族独一无二、独具特色的文化。许多港澳台同胞、海外侨胞热爱祖国,心系家乡,不远万里回国寻根祭祖投资兴业令人感动。为了更好地推动海内外同胞寻根交流,庄希泉基金会将与中国东方文化研究会、中国华文教育基金会等机构一道努力把这项活动办实办好。”

“中华姓氏文化归心工程”在京启动

中国华文教育基金会理事长 赵阳

最后,中国东方文化研究会姓氏文化委员会会长杨立龙表示,“归心工程”就是要融“圣贤文化、传统文化、民俗文化、地方文化、现代文化、革命文化”于一体,通过多种形式的活动,全方位、多角度的展示各地地域文化特色,通过寻根之旅来找到“世界华人寻根谒祖圣地、中华民族精神家园、中国优秀旅游目的地”。借助广大海外各种力量和渠道把我们的中国故事讲述的更生动、传播得更广泛、影响更久远,增强中华儿女对中华文化的认同感和自豪感,提高民族自信,文化自信,从而编织一条“家国同构”“家国情怀”的传统文化与血脉纽带。

据了解,从今年开始组委会将陆续推出“海峡情深厦门寻根启动仪式”,“归心工程高峰论坛”,“百集寻根人文纪录片《归心》”,“最美是乡愁名人书画巡展”和“中华姓氏年鉴编辑启动仪式”等大型系列活动。

多源数据接入 支持校园各业务系统数据接入:包括教务系统(学生成绩、课程信息)、学工系统(奖惩记录、资助信息)、后勤系统(宿舍分配、能耗数据)、图书馆系统(借阅记录、馆藏信息)、一卡通系统(消费数据、门禁记录)等。 接入方式:提供数据库直连(MySQL、SQL Server)、文件导入(CSV、Excel、JSON)、API 接口调用等多种方式,支持实时同步与定时批量同步。 数据标准化与治理 建立校园数据标准体系:统一数据格式(如日期格式、学号编码规则)、定义核心数据元(如 “学生” 包含学号、姓名、专业等必选字段)、规范代码集(如性别代码 “1 - 男,2 - 女”)。 数据清洗:自动检测并处理缺失值、重复值、异常值(如成绩 > 100 分),通过规则引擎实现数据校验(如 “学生年龄需在 16-30 岁之间”)。 元数据管理:记录数据来源、格式、更新频率、负责人等信息,生成数据血缘图谱,追踪数据从产生到应用的全生命周期。 二、数据共享与交换核心功能 分布式数据存储 基于 Hadoop HDFS 实现海量数据存储:结构化数据(成绩、消费记录)存入 HBase,非结构化数据(文档、图片、视频)直接存储于 HDFS,日志类数据通过 Flume 采集至 HDFS。 支持数据分片与副本机制,确保数据高可用(默认 3 副本存储),满足校园 PB 级数据存储需求。 数据交换引擎 构建点对点数据交换通道:各部门系统可通过交换引擎向平台上传数据或申请获取授权数据,支持同步 / 异步交换模式。 交换流程管理:定义数据交换规则(如 “学工系统每日向平台同步新增学生信息”),记录交换日志(成功 / 失败状态、数据量),失败时自动重试。 数据脱敏:对敏感数据(如身份证号、银行卡号)在交换过程中进行脱敏处理(如显示 “110********5678”),兼顾共享与隐私保护。
用户信息管理 支持用户注册(手机号 / 社交账号登录)、个人信息完善(如年龄、性别、饮食禁忌、偏好菜系等)。 记录用户行为数据:浏览历史、收藏 / 点赞美食、评分记录(1-5 星)、消费记录(如外卖订单、到店消费)、搜索关键词等。 美食数据管理 存储美食基础信息:名称、分类(中餐 / 西餐 / 日料等)、子类别(川菜 / 粤菜 / 汉堡等)、食材、口味标签(辣 / 甜 / 清淡等)、价格区间、商家信息(名称、地址、评分)、图片等。 支持商家入驻与信息更新,管理员审核美食数据合规性(如食材描述真实性)。 二、协同过滤推荐核心功能 基于用户的协同过滤(User-based CF) 计算用户相似度:通过用户对美食的评分、浏览记录等行为,使用余弦相似度 / 皮尔逊相关系数识别 “相似用户群体”(如用户 A 和用户 B 对 80% 的川菜评分一致)。 生成推荐:向目标用户推送 “相似用户喜欢但目标用户未体验过” 的美食(如相似用户高分推荐的新川菜馆)。 基于物品的协同过滤(Item-based CF) 计算美食相似度:分析用户对不同美食的共同评分 / 点击行为,挖掘美食间的关联(如 “点过麻婆豆腐的用户中有 70% 也点过回锅肉”)。 生成推荐:为用户推送 “与已喜欢美食相似” 的菜品(如用户刚收藏了水煮鱼,推荐酸菜鱼、毛血旺)。 混合推荐策略 结合两种协同过滤算法结果,根据场景动态调整权重(如冷启动用户优先基于物品的推荐,活跃用户侧重基于用户的推荐)。 融合用户显式偏好(如标注 “不吃辣”)过滤推荐结果,避免无效推荐。 三、用户交互与推荐展示 个性化推荐页 首页展示 “为你推荐” 列表,按推荐优先级排序,显示美食图片、名称、匹配度(如 “98% 的相似用户喜欢”)、用户评分、距离(适用于到店推荐)等。 支持按场景筛选推荐(如 “午餐推荐”“周末聚餐推荐”“性价比推荐”)。
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