在线群体交互的影响模型及其学习算法

在线群体交互有助于数字图书馆发挥其服务人类需求的潜力，但如何量化在线群体交互对个人信息访问方面的影响还有待进一步研究．该文用隐Markov模型(HMM)来建模交互用户的状态序列及其相应的信息搜索行为，并基于影响模型理论提出了一个在线群体交互影响模型来分析用户在从数字图书馆选择资料和搜索所需信息时的相互影响．为满足本应用问题中增量模型学习的需要，文章还从耦合隐Markov模型(CHMM)学习算法引申出基于梯度的方法来进行在线群体交互影响模型参数的训练．实验结果显示，本文所提出的模型和算法能较准确地刻画在线群体交互对个人信息访问行动的影响．     

WiMAX网络下的定位系统（LBS）介绍

前方 过去Internet因诸多限制而无法将使用者定位，但是．随着无线及移动通信网络系统之蓬勃发展．也因为手持式移动装置已能利用基地台及卫星定位，故能导人依据位置信息定位使用者所在的服务．此种服务称之为：移动定位服务（Location-Based Service．LBS）。     

VBR流式视频的最短路径率平滑传输算法

预存储的变比特率(VBR)压缩的视频网上流式传输,提供实时视频服务．这种VBR视频呈现的突发性比特率变化特性使带宽预留和接纳控制等网络传输技术复杂化．一个行之有效的解决办法是在传输前对这种VBR视频在满足一定限制条件下进行比特率无损平滑．基于平面规划中的最短路径原理,针对存储的VBR压缩视频,文章提出了最短路径率平滑传输算法,并建立了一些相关概念．算法的结果被证明能同时满足多项优化指标：极小的峰值比特率、极大的谷值比特率及O(K)的时间复杂性,实验结果也显示算法是有效、可行的．     

广播影视的数字版权管理及其需求

随着互联网和多媒体技术的迅猛发展,数字媒体得到了广泛的传播。但是由于数字媒体易于无损拷贝、分发等特性,媒体节目和内容可以被随意地复制、传播、共享和使用,这严重阻碍了广播影视行业的正常发展。本文从广播影视的角度,介绍了数字版权管理的必要性,分析广播影视数字版权管理的需求,并回顾了数字版权管理的国内外研究动向,展望了数字版权管理给广播影视行业带来的美好前景。     

Roster:一种开发者潜在同行推荐方法

根据开发者的历史开发信息,推荐潜在合作对象或能够胜任的任务,对于减少开发延时,提高团队开发效率有极大的促进作用.大量已有工作主要研究单个开源项目开发者社区,通过确定开发者的个人技能实施推荐.然而,以整个开源社区为视角,研究使用开发者实践技能做推荐,实现开发者跨项目与组织边界合作的工作相对甚少.为丰富这一工作,文中结合开发者的实践技能相似性与共同开发者数,为Sourceforge.net社区未曾合作的开发者提供一种同行推荐的方法.研究结果表明文中的方法能够有效地实现开发者同行推荐,相比只考虑共同开发者数时成功推荐的开发者数增加了31.1%,且推荐精度提高0.4倍,缓解了社区合作的稀疏性.最后,应用文中提出的方法开发了一个Roster推荐系统,为社区开发者的交流建立了一种新的辅助途径.     

一种融合颜色和空间信息的彩色图像分割算法

提出了一种基于图像颜色和空间信息的彩色图像分割算法.该算法首先根据所提出的颜色粗糙度概念对图像进行颜色量化,并在此基础上使用增量式的区域生长算法发现颜色相近的像素之间的空间连通性,形成图像的初始分割区域.然后,根据融合了颜色和空间信息的区域距离,对初始分割区域进行分级合并,直到系统满足了所提出的停止区域合并的准则.最后,利用形态学的有关算法对分割区域的边缘进行平滑.实验证明,算法的分割结果与人的主观视觉感知具有良好的一致性.