时间加权的混合推荐算法

提出了一种基于时间加权的混合推荐方法。该方法分为离线和在线两个阶段,离线阶段根据目标用户对物品的评价等信息得到与目标用户有相似兴趣的邻居,并构建物品描述模型;在线阶段根据目标用户和邻居用户的评价行为构建用户描述模型。由于用户兴趣会随外部因素而产生概念漂移,因此在算法中引入衰减系数以提高推荐质量。在滑动窗口模型下,每隔一定时间间隔,更新用户模型和相似群组,产生个性化的推荐。实验结果表明,该算法能实时反映用户兴趣,提高推荐系统的准确率,有较高的用户满意度。     

基于Web Service的数字化校园信息共享平台的构建研究

随着信息技术的发展,各高校建立了多个信息系统。但多数系统彼此独立,信息交互和资源共享困难。基于我校数字化校园建设现状,提出一种基于Web Service的数字化校园信息共享平台。平台基于面向服务的体系结构(SOA),以Web服务作为实现手段,在权限管理的基础上,能实现校园异构平台的信息共享,提高学校教学、科研、管理的效率。     

数据流的网格密度聚类算法

提出一种基于密度的实时数据流聚类算法RTCS.算法采用在线/离线双层框架,它在前台在线层快速实时地将到达的数据点放入相应的单元格,对多维数据和空间单元格动态计算密度.在后台离线层形成初始聚类,并不断地更新单元格的密度来自适应地调整聚类.RTCS算法能够根据密度的动态变化区分出真正的孤立点并剔除之,而这种剔除对后面的聚类结果没有影响.实验结果证明,算法可以很好地挖掘出各种形状的聚类,与CluStream算法相比,取得聚类的质量更高,有更快的处理速度,对数据维数和规模有更好的可扩展性.     

面向紧急任务的柔性车间混合动态调度模型*

针对柔性车间紧急任务插入调度困难的问题,提出一种柔性车间混合动态调度模型。提出并阐述多参数任务优先级和最小代价任务集;以最小代价为目标,依据任务优先级和已调度任务与紧急任务的相似性对最小代价任务集实施调度,并确定为执行紧急任务而要中断和释放的已调度任务;最后,通过算例验证该模型在紧急任务插入时,系统得到满意调度解的可行性和有效性。     

多数据流的实时聚类算法

针对当前对多条数据流的聚类算法不能兼顾质量和效率的矛盾,提出了基于相关系数的多条数据流的聚类算法,实现固定长度的在线动态聚类。算法引入衰减系数提高聚类质量,以相关系数作为流数据间相似度的度量标准,将数据流划分若干个数据段,以各数据流的相关统计信息进行聚类,得到实时的聚类结构。实验结果表明,算法有较高的效率、聚类质量和稳定性。     

基于广义后缀树的二分网络社区挖掘算法

近年来,二分网络的社区挖掘问题得到了极大的关注。提出了一种基于广义后缀树的二分网络社区挖掘算法。首先从二分网络的邻接矩阵中提取网络中每个节点的链接节点序列,然后构建广义后缀树。广义后缀树的每个节点表示二分网络的一个完全二分团,由此获取并调整完全二分团。通过引入二分团的紧密度得到初始的社区划分,最后再对孤立点进行处理以得到最终的社区划分。所提算法不仅能发现重叠社区,而且能得到一对多关系的社区。在人工数据集和真实数据集上的实验表明,所提算法能准确地识别二分网络中的社区个数,获得很好的划分效果。     

基于Web Service的多数据流聚类研究

多数据流聚类是当前数据挖掘领域的研究热点。随着网络技术的迅猛发展,使得大量数据流产生自异构环境。提出了异构环境下多数据流的聚类框架,使用Web Service技术传输数据,实现本地和后台系统的连通,满足异构应用系统间对信息交互和传输的需求,实现了不同平台间的互联。     

基于相关分析的多数据流聚类

提出基于相关分析的多数据流聚类算法.该算法将多数据流的原始数据快速压缩成一个统计概要.根据这些统计概要,可以增量式地计算相关系数来衡量数据间的相似度.提出了一种改进的k-平均算法来生成聚类结果.改进的k-平均算法可以动态、实时地调整聚类数目,并及时检测数据流的发展变化.还将算法应用到按照用户要求的聚类问题(COD),使得用户可以在任意的时间区间上查询聚类结果.提出了一种合理的时间片断划分机制,使得用户指定的任意时间区间都可以由这些时间片断组合而成.在模拟和真实数据上的实验结果都表明,该算法比其他方法具有更好的聚类质量、速度和稳定性,能够实时地反映数据流的变化.