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1.
推荐系统研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
推荐系统(recommender system,RS)是当今网络时代的产物,在技术研究和应用方面取得了很多成果。综述了推荐系统领域的研究状况和进展,提出了3个研究阶段,并指出了每个阶段标志性意义的事件。在当前大数据环境下,从数据的角度看推荐,提出了推荐系统新的分类方法,即根据推荐时所使用的数据不同分为7种类别,同时指出了每个类别使用了哪些推荐模型及其优缺点。提出了在大数据环境下进行推荐是未来推荐系统研究的一个大方向,分析了推荐视角下的大数据机制。最后比较和总结了推荐系统的评价指标,给出了未来的主要研究方向和可能的突破点。  相似文献
2.
KD树作为一种用于查询高维键值的流行算法, 由于其准确性高、可扩展性强与较快的查询速度而应用于多媒体检索领域, 但缓慢的建树效率已不能很好的满足当前的应用场景. 针对KD树的低效建树过程, 作者探寻并分析了KD树建树现存的并行潜能并提出了一种面向KD树建树过程的多核并行算法—ParK(Parallel KD-Tree). ParK探求了不同的并行模式来充分利用现代硬件中的计算资源, 并在此基础上提出了一种新的内存分配策略来解决并行处理中的数据争用状况. 实验结果表明Park相比于原始串行版本最高能够在16核的服务器上达到21.75倍的加速.  相似文献
3.
由于数据规模的快速增长,高效用序列模式挖掘算法效率严重下降.针对这种情况,提出基于MapReduce的高效用序列模式挖掘算法HusMaR.算法基于MapReduce框架,使用效用矩阵高效地生成候选项;使用随机映射策略均衡计算资源;使用基于领域的剪枝策略来防止组合爆炸.实验结果表明,在大规模数据集下,算法取得了较高的并行效率.  相似文献
4.
传统自适应系统考虑的主要是软件系统内部的协调,譬如参数的重新配置,软件体系结构的重组等。而普适计算环境下的社会技术系统不仅包含软件,而且还包含硬件(如传感器、RFID 等)和人类行为等其他系统元素。这种社会技术系统具有开放性和动态性的特点,其整体的行为具有很强的不确定性,因此需要通过持续的运行时自适应调整减少系统的失效。针对此问题,在前期工作基础上提出一种普适计算环境下社会技术系统的自修复技术方案,并基于 Java 和 Arduino 平台进行开发和实现。该方案根据用户需求和环境的变化,结合需求目标模型和运行时上下文管理,接入和事件映射方案以及 ad hoc 环境下服务检索的选取方案,使系统按照预期的目标运行。实验结果表明,社会技术系统在环境和人的行为变化的情况下,当系统运行偏离预期目标时,可以依据传感器等监控到的环境数据和服务器中的策略自主修复系统以使系统达到目标,满足用户和系统需求。  相似文献
5.
企业的发展与并购这种自底向上的发展方式常常导致企业内部业务流程的异构、冗余和不一致,严重阻碍了业务活动的运作和企业的统一决策.为解决这一问题,基于业务模式的异构业务流程整合方法将流程中的业务行为抽象为业务模式,通过对业务模式的建模得到业务模型,从而给出异构业务流程统一模型视图.辅佐以可配置的业务模式,统一视图的业务模型可根据具体的应用场景配置为具体的业务模式,得到具体的流程.然而,关于业务模型的执行方法目前仍然是一项挑战.提出了一种基于jB-PM5的业务模型执行方法,通过对模型中可配置的业务模式节点引入业务规则,并借助规则引擎执行规则驱动模式的执行,从而执行整个业务模型.最后,以中国移动公司办公系统内部发文流程模型整合应用为例,基于jBPM5和Drools开发了业务模式流程整合执行机制,验证了该方法的有效性.  相似文献
6.
链接预测的一个关键问题在于如何合理高效地结合链接属性、节点属性等相关信息以用于预测的目的,针对该问题提出了一种基于节点影响力和兴趣的链接预测算法IPI(Influence Plus Interest),即通过拓扑结构信息来量化用户的影响力,通过文本信息来模拟用户兴趣.结合两类信息对节点间的联系进行打分,得分高的节点对即代表具有较强的联系.在真实数据集上的实验表明,我们提出的方法具有一定的可行性.  相似文献
7.
从运行日志挖掘业务流程模型的流程挖掘方法研究方兴未艾,然而,复杂多变的运行环境使流程日志也不可避免地呈现出多样性.传统的流程挖掘算法各有其适用对象,因此,如何挑选适合多样性流程日志的流程挖掘算法成为了一项挑战.提出一种适用于多样性环境的业务流程挖掘方法 So Fi(survival of fittest integrator).该方法基于领域知识对日志进行分类,使用多种现有的挖掘算法对每一类子日志产生一组流程模型作为遗传算法的初始种群,借助遗传算法的优化能力,从中整合得到高质量的业务流程模型.针对模拟日志和某通信公司真实日志的实验结果表明:相对于任何单一的挖掘算法,So Fi产生的流程模型具有更高的综合质量,即重现度、精确度、通用性和简单性.  相似文献
8.
随着移动计算技术的发展,移动设备用户可以服务的方式共享移动设备及其周围设备的计算能力和计算资源.然而,移动设备的私有性、资源受限性以及移动性等特征使得这种基于移动设备提供的个人化服务在发布和组装方面存在着一些特殊问题,例如用户隐私、移动设备资源消耗、网络环境变化引起的失效问题等.针对以上这些问题,提出一种移动计算环境下的个人化服务发布和组装方法.该方法在个人化服务发布过程中引入了服务意愿的概念,并在服务选择过程中综合考虑了服务意愿和服务效用.此外,还提出了资源感知的心跳机制来定期更新服务选择所依赖的设备及服务状态信息,从而解决由于网络环境变化等引起的服务失效问题.基于该方法,提出了一个基于JADE和OSGi的实现框架.通过一个案例分析,验证了所提出的实现框架的有效性以及在移动计算环境下考虑服务意愿的合理性.  相似文献
9.
软件开发与维护过程中常会出现一些安全性缺陷,这些安全性缺陷会给软件和用户带来很大的风险.安全性缺陷在修复过程中,其修复级别和质量要求往往高于一般性的缺陷,因此,推荐出富有安全性经验的开发者及时有效地修复这些安全性缺陷非常重要.现有的开发者推荐技术在推荐开发者时仅仅考虑了开发者的历史开发内容,很少考虑到开发人员的安全性缺陷修复经验和修复质量等因素,所以这些技术不适用于安全性缺陷的开发者推荐.本文针对安全性缺陷的修复提出了一种有效的软件开发者推荐方法SecDR.SecDR在推荐开发者时不仅考虑了开发者的历史开发内容(与安全性相关),还分析了开发者的修复质量和历史修复缺陷的复杂度等因素.此外,SecDR还实现了开发者的多经验级别推荐:推荐初级开发者修复简单的安全性缺陷,高级开发者修复复杂的安全性缺陷.本文在三个开源项目(Mozilla,Libgdx,ElasticSearch)上分别对SecDR推荐开发者进行有效性验证.通过对比实验证明,SecDR针对安全性缺陷推荐开发者相比于其他方法(如:DR_PSF)的推荐精度平均高出19%~42%.另外,实验对比了SecDR与实际开发人员的分配情况,结果显示SecDR可以更好地规避不合理的软件开发者的推荐.  相似文献
10.
安卓开发者需要通过不断地经验积累来提升其设计安卓界面及行为交互的能力.在数据驱动的软件开发中,代码推荐是其中一个关注热点.在此背景下,本文提出了一种安卓应用界面交互模式抽取与检索方法,提供面向安卓应用的界面相关代码查询与推荐能力,从而降低开发者在选择、试用、学习安卓应用所带来的人工成本.以安卓活动(Activity)为单元的界面交互模式代表了活动的界面构成及交互行为.本方法以此为分析目标,从一组开源的安卓应用项目中抽取出每一个活动的界面交互模式.在此基础上,支持用户通过检索的方式获取与其需求相关的活动设计细节.该方法被实现为一组工具链,为抽取与检索提供自动化支持.最后,通过两个案例对本方法的准确性与有效性进行验证.  相似文献
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