农业云大数据自组织推送关键技术综述

“信息过载”是大数据时代农业用户发现感兴趣信息面临的一个严重问题,个性化推送是解决该问题的一个有力工具.本文提出了农业云环境下大数据自组织区域推送的必要性,同时阐述了当前几项热点关键技术,包括用户建模、推荐对象建模和推荐算法及云计算下个性化数据挖掘,并尝试给出了推荐系统未来研究的难点、重点和热点问题.     

基于云计算技术的个性化推荐系统

传统的协同过滤推荐技术在大数据环境下存在一定的不足。针对该问题,提出了一种基于云计算技术的个性化推荐方法：将大数据集和推荐计算分解到多台计算机上并行处理。在对经典ItemCF算法MapReduce化后,建立了一个基于Hadoop开源框架的并行推荐引擎,并通过在已商用的英语训练平台上进行学习推荐工作验证了该系统的有效性。实验结果表明,在集群中使用云计算技术处理海量数据,可以大大提高推荐系统的可扩展性。     

一种多特征融合的软件开发者推荐

软件开发者能力评价和协作关系推荐是大数据环境下软件智能化开发领域的一个研究热点.通过分析互联网开发者社区和企业内部开发环境,设计出基于模糊综合评价的开发者能力模型;随后,通过挖掘开发者与任务的动态交互行为、静态匹配度以及开发者能力三个不同维度的特征并结合矩阵分解技术,提出一种能力与行为感知的多特征融合协同过滤开发者推荐方法,最终解决开发者推荐面临的评价矩阵稀疏性和冷启动问题,提升个性化精准推荐效率.从系统层面给出适合大数据环境的多特征融合开发者推荐原型系统实践及对现有开源技术框架的优化改进,实验过程分别基于互联网问答社区StackOverflow和企业内部GitLab环境进行了实验分析.最后,对未来研究可能的问题及思路进行了展望.     

非均匀划分拟阵约束下的多样性推荐方法

多样性推荐方法旨在提供既满足相关性又具有多样性的top-k推荐结果。大多数现有的多样性方法没有同时考虑多样性和准确度,而且这些方法假设每个推荐项的重要程度是相同的。受此启发,针对个性化推荐系统,提出一种新的基于用户偏好的多样性推荐模型。该模型对用户的整体类别偏好程度、同一类别内部的偏好程度和相关度进行建模;将多样性和相关性同时融合到子模函数中,同时在模型上施加了非均匀划分拟阵约束(即不同用户对不同类别的偏好程度以及同一类别内部的偏好程度不同,每个推荐项的重要程度也不同);证明了最大化提出的目标函数是NP-hard问题,并通过类别簇内局部贪心求解子模函数获得(1-1/e)的近似保证率,同时降低了算法复杂度。最后,引入一个惩罚因子自动调节同一类别中的推荐项加入推荐列表的困难程度。不同数据集上的实验结果表明:提出的方法不仅能够在准确度和多样性之间取得有效的折中,而且具有高效性。     

面向偏差问题的推荐方法研究综述

推荐系统偏差的研究众多但零散,相关研究综述较少。因此,根据偏差产生的主体将偏差分为用户行为导致的偏差、物品展示导致的偏差和推荐算法导致的偏差,进而又细分为选择偏差、一致性偏差等九种具体的类别,并给出各个偏差的定义和造成原因;着重对解决偏差问题的相关性推荐方法和因果性推荐方法的研究进行整理,并根据所采用技术手段或者所处训练模型的前、中、后三个阶段进一步分类,分析不同类别研究之间的区别和优势;总结了在常用数据集上的偏差研究概况和新提出的偏差衡量指标;从不同的类别角度对面向偏差问题的推荐方法发展趋势进行分析和展望,希望为推荐系统中的后续的偏差研究提供一定的帮助。     

基于深度神经网络的少样本学习综述

如何从少数训练样本中学习并识别新的类别对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。针对如何解决少样本学习的问题,全面总结了现有的基于深度神经网络的少样本学习方法,涵盖了方法所用模型、数据集及评估结果等各个方面。具体地,针对基于深度神经网络的少样本学习方法,提出将其分为数据增强方法、迁移学习方法、度量学习方法和元学习方法四种类别;对于每个类别,进一步将其分为几个子类别,并且在每个类别与方法之间进行一系列比较,以显示各种方法的优劣和各自的特点。最后强调了现有方法的局限性,并指出了少样本学习研究领域未来的研究方向。     

大数据驱动的个性化服务智能推荐系统研究

大数据时代背景下,数据信息资源海量化,个性化智能推荐系统是有效解决由于海量数据信息超载的一种高级商务智能平台,它能根据用户的需求实施数据信息的个性化推荐。通过对大数据技术和人工智能概念进行梳理,给出了大数据驱动的个性化服务智能推荐关键技术,提出了系统架构,进一步提炼了大数据和人工智能的价值,使大数据技术和人工智能的价值有了新的体现。希望该研究能为大数据驱动下的智能推荐系统的研究者提供参考和借鉴。     

应用知识图谱的推荐方法与系统

数据稀疏和冷启动是当前推荐系统面临的两大挑战. 以知识图谱为表现形式的附加信息能够在某种程度上缓解数据稀疏和冷启动带来的负面影响, 进而提高推荐的准确度. 本文综述了最近提出的应用知识图谱的推荐方法和系统, 并依据知识图谱来源与构建方法、推荐系统利用知识图谱的方式, 提出了应用知识图谱的推荐方法和系统的分类框架, 进一步分析了本领域的研究难点. 本文还给出了文献中常用的数据集. 最后讨论了未来有价值的研究方向.     

大数据环境下智能推荐系统中协同过滤算法研究

随着互联网的普及以及电子商务的发展,各类网络应用需要大数据的支持,而信息过载是大数据应用最严重的问题之一,需要来自智能推荐系统的支持.分析了大数据环境下智能推荐系统的概念和应用,对协同过滤算法这一智能推荐经典算法进行了阐述,并介绍了其在大数据环境中的应用领域.     

基于标签的矩阵分解推荐算法

基于标签的推荐算法已成为研究热点,现有相关研究集中在利用标签改进协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法,鲜有研究把标签引入更先进的矩阵分解推荐算法。而现有矩阵分解推荐算法大多使用商品类别作为因子向量对用户偏好和商品特征建模,限制了其精度的提升。本文使用标签构建因子向量,提出一种新的基于标签的矩阵分解推荐算法。经过真实数据检测,本文提出的推荐算法较以往基于类别的矩阵分解算法在精度上有了显著提升。     

Call for Papers The 6^th International Conference on Grid and Cooperative Computing

Recent years have seen rapid advances in various grid-related technologies, middleware, and applications. The GCC conference has become one of the largest scientific events worldwide in grid and cooperative computing. The 6th international conference on grid and cooperative computing (GCC2007) Sponsored by China Computer Federation (CCF),Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences (ICT) and Xinjiang University ,and in Cooperation with IEEE Computer Soceity ,is to be held from August 16 to 18, 2007 in Urumchi, Xinjiang, China.     

法律信息库系统

本文分析了法律数据库的结构和特点，介绍了采用面向对象设计方法和超文本数据库技术开发和实现法律信息库系统将作为重要网络资源之一为不同用户进行法律咨询服务。     

International Journal of Automation and Computing Table of Contents

正~~     

Information for authors

正SCIENCE CHINA Information Sciences(Sci China Inf Sci),cosponsored by the Chinese Academy of Sciences and the National Natural Science Foundation of China,and published by Science China Press,is committed to publishing highquality,original results of both basic and applied research in all areas of information sciences,including computer science and technology;systems science,control science and engineering(published in Issues with odd numbers);information and communication engineering;electronic science and technology(published in Issues with even numbers).Sci China Inf Sci is published monthly in both print and electronic forms.It is indexed by Academic OneFile,Astrophysics Data System(ADS),CSA,Cabells,Current Contents/Engineering,Computing and Technology,DBLP,Digital Mathematics Registry,Earthquake Engineering Abstracts,Engineering Index,Engineered Materials Abstracts,Gale,Google,INSPEC,Journal Citation Reports/Science Edition,Mathematical Reviews,OCLC,ProQuest,SCOPUS,Science Citation Index Expanded,Summon by Serial Solutions,VINITI,Zentralblatt MATH.     

Erratum to: Fast global kernel fuzzy c-means clustering algorithm for consonant/vowel segmentation of speech signal

正Erratum to:J Zhejiang Univ-Sci C(ComputElectron)2014 15(7):551-563doi:10.1631/jzus.C1300320The original version of this article unfortunately contained mistakes.Algorithm 6 should be as follows:Algorithm 6 FGKFCM-F clustering Input:(1)X={x_1,x_2,…,x_N},,x_iR~d,i=1,2,…,N,the dataset;(2)C,1C≤N,the number of clusters;(3)ε0,the stopping criterion;     

Journal of Zhejiang University-SCIENCE C (Computers & Electronics) Total contents

正~~     

磨机负荷专家控制系统设计及仿真研究

磨矿过程的大滞后和时变性等特点,致使对磨机负荷的最佳工作点很难进行稳定、高效的控制,针对以上情况,借鉴生物界的免疫反馈原理和遗传算法,利用模糊控制可以有效地实现对非线性、纯滞后、复杂的对象进行控制的优点,并结合PID与自寻优方法,设计出磨机负荷专家控制系统,用VB编写OPC客户端及控制程序,实现对磨机负荷的动态优化控制;试验结果表明,文章提出的控制策略能够增强系统的稳定性,且在干扰存在的情况下也能很好的跟随系统的参数变化,在提高磨机台时产量的同时增加了矿厂的经济效益.     

基于人工蜂群的无线传感器网络能耗均衡算法

由于无线传感器网络中的节点链路状况、数据传输能耗及节点剩余能量的限制,造成网络中部分感知节点寿命缩短,影响网络生存周期,提出了一种基于人工蜂群算法的WSNs能耗均衡算法,优化网络能耗均衡,从而提高网络寿命;文章给出了网络能耗相应的数学模型及优化求解算法,介绍人工蜂群算法的寻找食物过程,阐述了人工蜂群算法在网络能耗均衡方面的实现步骤;通过实验仿真证明,文章提到的算法与LEACH分簇算法、蚁群优化算法相比,具有更好的能耗和负载均衡能量、丢包率和时延性,有效地提高了网络生存周期.     

Thermodynamic modeling of the Al–Bi,Al–Sb,Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems

All available thermodynamic and phase diagram data of the binary Al–Bi and Al–Sb systems and ternary Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems were critically evaluated, and all reliable data were used simultaneously to obtain the best set of the model parameters for each ternary system. The Modified Quasichemical Model used for the liquid solution shows a high predictive capacity for the ternary systems. The ternary liquid miscibility gaps in the Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb systems resulting from the ordering behaviour of the liquid solutions can be well reproduced with one additional ternary parameter. Using the optimized model parameters, the experimentally unexplored portions of the Mg–Al–Bi and Mg–Al–Sb ternary phase diagrams were more reasonably predicted. All calculations were performed using the FactSage thermochemical software package.