基于双聚类模型的协同过滤推荐引擎设计

针对信息过载问题,综合考虑用户和项目之间的二元关系,挖掘局部相似模式,提出了应用双聚类技术对用户和项目同时进行聚类,设计一个双聚类模型的推荐引擎,离线计算在线推荐,提高系统响应速度。     

一种基于MapReduce的防火墙策略冲突并行化检测及消解模型

防火墙在网络安全中起到很重要的作用,其中防火墙策略中的规则决定了网络数据包被“允许”或被“拒绝”进出网络。对于大型网络来说,由于规则太多,管理者很难保证其中不出现冲突,因此策略中规则冲突的检测及解决成为了保证网络安全的重要方面。提出了一种基于MapReduce模型的防火墙策略冲突检测解决算法,它对由基于规则的分段技术得到的片段进行自定义的排序,之后将其转化为规则的形式来代替原来的规则进行数据包的过滤。片段间两两不相交且匹配的包只执行一种动作,从而消除了冲突。     

基于段落-句子互增强的自动文摘算法

句子排序问题是文本自动摘要的核心问题,基于互增强关系(MRP)的基本思想,提出一种新的句子排序模型——段落-句子互增强模型。利用段落关系,通过段落句子的互增强,迭代计算出句子的显著度,抽取出文摘句。分析了模型中的内、外影响因子对算法效果的影响并对冗余处理进行了讨论。实验表明,将其运用在单文本自动摘要中,能取得高质量的文摘。     

基于属性值分布的关系数据库对象级别检索结果排序算法

目前关系数据库的相关性排序方法有很多。对象级别检索可以更好地将分散在各个元组中的信息进行整 合,得到完整的信息。由于每个对象是唯一的,对象之间的区别不仅仅是通过关键词来体现,而且是通过它们包含的 属性值来体现的。因此介绍的方法通过统计包含关键词的对象中的属性值的分布情况,运用信息嫡的方法为每个属 性分配权值,由此计算每个对象针对单关键词的相关性得分,进而以对象为单位将针对每个关键词的得分求和,得到 最终的排序得分。     

基于图模型的语义角色标注重排序

传统的语义角色标注模型使用的都是本地特征,不利于捕捉一些全局性的标注错误。该文提出使用图模型对语义角色标注结果进行重排序,利用标记传播迭代算法对标注的结果进行重排序,保证全局标注结果的一致性。该文在PropBank上的实验表明,采用重排序后标注性能有了2.4个F值的显著提升。在不使用系统融合技术的情况下,标注的结果是当前世界最好的性能。     

基于排序学习的微博用户推荐

该文在分析总结影响微博用户推荐的四大类信息,包括用户的内容信息、个人信息、交互信息和社交拓扑信息的基础上,提出一个基于排序学习的微博用户推荐框架,排序学习的本质是用机器学习中的分类或回归方法解决排序问题,该框架可以综合各类信息特征进行用户推荐。实验结果表明 (1)融合多个特征综合推荐通常可以取得更好的推荐效果;(2)基于用户个人信息、交互信息、社交拓扑信息的推荐效果均好于基于用户内容的推荐效果。     

信息化助力研究型企业管理效率提升

做为现代企业的重要模式研究型企业因其独特的盈利模式更需要提升管理效率．管理体系信息化是提升管理效率的重要手段,但是管理信息系统开发的目的以及应用过程会影响到它在企业内部的应用效果,系统开发完毕后在企业被空置、流于形式的现象大量存在．如何使管理信息系统真正成为企业管理的有效辅助工具需要从系统建设目的和建设过程开始研究．本单位立足企业自身管理体系,以满足管理人员日常管理需要为目标,采用敏捷开发方法将管理体系信息化,取得了良好效果．     

基于语义相似度的数据库自适应查询松弛方法

为了解决数据库空查询结果问题,提出了一种基于语义相似度的数据库自适应查询松弛方法.首先,基于初始查询条件和数据分布推测用户对查询指定属性的重视程度,据此提出了一种属性权重评估方法;然后,通过考察属性值的特征信息,分别提出了分类型属性值之间和数值型属性值之间的语义相似度评估方法;在此基础上,根据松弛阈值、属性权重和属性值...     

智能规划中的可纳子目标排序

提出了一种称为可纳子目标排序(admissible subgoal ordering,简称ASO)的排序关系,给出了可纳排序的形式化定义并讨论其对增量式规划的重要性.随后介绍了原子依赖关系理论和原子依赖图技术,能够在多项式时间内近似求解可纳子目标排序关系.最后给出了一种计算可纳子目标序列的算法.其所有思想已经在规划系统ASOP中实现.通过在国际规划大赛标准测试领域问题上的实验,其结果表明,该方法能够有效地求解大规模的规划问题,并能极大地改善规划性能.     

域间路由协同监测中的信息共享机制

路由协同监测通过在自治系统之间共享路由监测信息来形成更为完整的全局监测视图,从而克服域间路由系统自治性的制约,提高单个自治系统的路由监测能力.针对路由协同监测的核心问题——监测信息共享,基于自组织思想设计了信息共享机制CoISM.该机制利用BGP路由策略引起的信息局部性对路由监测信息的传播范围进行裁减和控制,在被动查询的基础上增加了信息"反射"行为,利用路由监测信息之间的相关性实现信息的主动推送,将自治系统的利益建立在主动信息共享这一利他行为的基础上.CoISM能够引导自治系统实现路由监测信息的自组织聚合与按需共享,具有激励性,能够促进自治系统之间的协同.该机制采用分布式体系结构,具有良好的扩展性和较低的通信开销,不需要修改BGP协议,支持可渐进部署,适用于域间路由协同监测、路由故障协同分析、协同入侵检测等多种跨域协同管理应用.