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基于流行度预测的流媒体代理缓存替换算法   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
针对流行度随时间变化的特性,利用回归分析技术给出了一种流媒体文件的流行度预测算法,并在增加少量存储空间及计算时间消耗的情况下,将该预测算法应用于流媒体代理缓存服务器的缓存替换算法之中,模拟实验表明,该方法能减少缓存的替换次数,提高缓存命中率,性能较优。  相似文献
2.
针对内容分发网中数据传输开销巨大的问题,提出一种基于认知的副本放置方法。通过对代理服务器反馈的用户需求动态信息,对内容流行度建立基于认知的预测模型,依据此模型启发式地完成内容的分发和放置。仿真结果表明,该方法能明显降低内容分发网络的传输开销,同时满足时变用户的动态需求,具有低时延、低开销等优点。与一般的算法相比,该方法能显著提高缓存命中率和降低用户请求的平均响应时延。  相似文献
3.
社交网络中的消息流行度预测问题对于信息推荐和病毒式营销等应用具有重要意义。该文提出了一种基于传播模拟的消息流行度预测方法,首先使用最大熵模型学习并预测用户转发消息的概率,然后使用独立级联传播模型在真实的社会网络上模拟消息的传播过程,从而完成消息流行度的预测。该方法的优点在于更充分的利用了社会网络的结构和用户特征信息。该文在Twitter数据集上的实验结果表明,相对于基准方法,该文提出的方法具有更高的准确率和稳定性。  相似文献
4.
孔庆超  毛文吉 《软件学报》2014,25(12):2767-2776
互联网用户间的交互行为,使得某些用户生成的内容(如讨论帖、微博话题)变得流行。对所关注内容的流行度进行建模和预测,在多个领域中具有十分重要的研究和应用价值。针对论坛讨论帖的流行度预测问题,基于早期的发展演化信息,探讨了影响讨论帖流行度的相关动态因素,并提出一种结合局部特性、融合多个动态因素的讨论帖流行度预测算法。以豆瓣小组的数据为例,对所提出的算法进行实验。实验结果表明,所提出的融合多种动态因素的方法与基准方法相比,能够较好地预测讨论帖的流行度。  相似文献
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