基于Hadoop的多特征协同过滤算法研究

协同过滤是互联网推荐系统的核心技术,针对协同过滤推荐算法中推荐精度和推荐效率以及数据可扩展性问题,采用灰色关联相似度,设计和实现了一种基于Hadoop的多特征协同过滤推荐算法,使用贝叶斯概率对用户特征属性进行分析,根据分析结果形成用户最近邻居集合,通过Hadoop中的MapReduce模型构建预测评分矩阵,最后基于邻居集和用户灰色关联度形成推荐列表.实验结果表明,该算法提高了推荐的有效性和准确度,且能有效支持较大数据集.     

基于模糊理论和蚁群算法的图像边缘连接方法

针对边缘检测的断点问题,提出一种基于模糊理论和蚁群机制的断点连接方法。以原图像和传统检测算法得到的边缘为基础,分析出边缘端点,根据端点邻域内各像素的梯度信息,采用模糊判决方法,计算隶属度矩阵;由各像素的灰度梯度、隶属度和信息素确定转移函数,减小蚁群寻优的盲目性,提高边缘点定位的准确性。实验结果表明,该方法不仅能有效改善边缘不连续现象,且补偿边缘能更真实地反映原图像边缘信息。     

基于细菌觅食与改进Otsu算法的自适应阈值边缘提取

针对Canny算子在阈值偏高或偏低的情况下会产生边缘丢失或伪边缘的缺陷,提出了一种基于细菌觅食算法与改进最大类间方差法（Otsu算法）相结合的自适应阈值Canny算子。根据图像的梯度幅值直方图将像素点进行分类,并基于改进的Otsu算法定义描述类间方差的适应度函数,通过细菌觅食算法自动获取使适应度函数最优的高低阈值。实验结果表明,该方法在目标边缘提取的准确性上优于传统算法。     

基于自适应蜂群算法的云计算负载平衡机制

针对将蜂群算法应用在负载平衡系统中,出现的由于请求之间关系处理不当而产生的不利于负载平衡的资源局部密集现象,提出了改进的自适应蜂群算法。通过引进其他类型的请求,以阻断短时间内本该到来的与该服务器处理的请求有某些相似的请求,由此增强了负载平衡的可用性,提高了系统吞吐量。实验结果表明基于蜂群算法的负载平衡机制无论是在系统吞吐量方面或是系统可扩展性方面均适用于云计算环境,改进的自适应蜂群算法在系统吞吐量方面较传统算法性能提高5%以上。     

基于改进几何活动轮廓模型的图像分割算法

针对传统几何活动轮廓（GAC）模型易出现边界泄露的缺陷,提出一个基于改进GAC模型的图像变速分割算法。该算法结合了图像边缘梯度信息和边缘角点坐标信息,通过改变演化曲线在角点及弱边界处的常量速度,避免活动轮廓曲线继续演化进入目标边界内,造成边界泄露和角点丢失现象,影响目标轮廓提取的准确性。实验结果表明：该算法可使演化曲线更加准确地停在目标边缘,并且在一定程度上减少了边界泄露问题。     

协作学习中基于协同过滤的学习资源推荐研究

符合学习者特征的学习资源对于提高协作学习效率具有重要的影响。但是传统的学习资源推荐,没有充分考虑学习者、学习资源的特征和高效的推荐算法。针对上述问题,提出了基于协同过滤的学习资源推荐算法,根据学习者学习特征、学习资源特征和学习者对学习资源历史评价信息,采用协同过滤推荐算法,实现学习资源推荐。首先,通过学习者特征和学习资源的评分,寻找相似学习者并计算学习资源预测评分,然后根据该评分值和学习资源与学习者匹配度推荐学习资源,从而为学习者推荐符合自己兴趣爱好最合适的学习资源。实验结果表明该算法在个性化学习资源推荐的准确性上优于传统算法。     

基于联盟备分的自动恢复安全模型研究

为了提高网络入侵容忍能力和存活性，提出了一种基于联盟备分的自动恢复安全模型。联盟组中的成员互相通过定期发送使用随机数标识并经过加密的消息来探测彼此的“心跳”(Heartbeat)，从而实时维护自己的联盟成员列表并形成一个无中心控制的联盟组。恢复文件时，使用由“选举”(Voting)得到的被恢复文件的可靠数字签名来确定恢复样本。基于FAM检测文件的实验结果表明，文件受到攻击后能够快速恢复，该模型具有重要的实用价值。     

IP动态伪装模型研究

IP伪装学有助于转移视线，迷惑攻击者并防止攻击者从IP地址标识和IP包中获取有价值的信息。本文提出了一个动态伪装模型，它可扩大网络会话通过共享和竞争这些IP来选择的伪装IP数。本文的主要贡献是：(1)通过伪装IP数划分网络会话数定义了计算机伪装度；(2)提出了维护伪装IP队列的算法，通过发送APR消息，改变其状态和竞争伪装IP；使用监测数据包的DiverSocket，Netfilter和IPTables，我们设计了一个基于此模型的实验IPDM，获得了满意结果。     

基于改进K-Means算法的教学反思文本聚类研究

对教学反思内容的准确评估是教师基于教学反思过程提升其专业能力的重要保障。基于改进的K-Means算法对相同主题的教学反思文本进行聚类,通过给定初始聚类中心K的取值范围使其可以在给定范围内自动增加,在聚类过程中加入相似度阈值以限定文本间相似度的取值范围,实现对教学反思文本的分类和对自我反思文本的定位。实验结果表明改进的K-Means算法在反思文本聚类的准确率和稳定性方面比传统算法有所提高,且能根据教学反思内容准确地进行自动分类。     

Zero-day攻击多态蠕虫研究与进展

随着计算机网络的不断普及与发展,网络蠕虫已经成为网络系统安全的重要威胁之一。近年来,网络蠕虫又有了新的变化,出现了新的Zero-day攻击多态蠕虫,这种蠕虫采用＂多态＂技术并以＂Zero-day漏洞＂为攻击目标,可在短时间内有效地避开检测系统,成为未来互联网安全的一大隐患。因此,研究Zero-day攻击多态蠕虫及其检测技术是非常必要的。首先论述了Zero-day攻击多态蠕虫的攻击原理,接着对近几年提出的基于网络流过滤和模拟执行检测等方法进行了分析、总结,最后给出一些热点问题及展望。