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互联网的发展给人们的生活带来了极大的便利,但也带来了不容忽视的网络安全问题,黑客等不法分子通过攻击联网设备窃取隐私数据,严重者甚至威胁国家安全,产生了极大的危害.针对此类问题,使用Nmap探测工具进行网络资源的探测,包括网络中的主机存活状态、操作系统、开放的端口及端口上运行的服务等,再辅以Scrapy网络爬虫技术爬取目前成熟的网络资源搜索引擎Shodan和ZoomEye上的数据,完成网络资源的采集,之后将采集到的信息进行可视化呈现,使用户能够直观了解当前网络状态,及时发现网络威胁.同时结合目前软件行业内流行的微服务架构,使用Spring Cloud作为主要开发技术,提高网络资源探测系统的可扩展性和可维护性. 相似文献
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商品展示设计是针对性设计,布局和施行商品销售、展示、视觉传播和购物环境,以促成销售,促销商品并满足生产者和消费者的需要.消费者的需要创造了愈加的科学、更加合理、更合乎人们购物习惯于生活方式的商品展出系统.适应如今的商品展示社会化市场的要求,它结合了有关网络和商品消费的理论知识,包含多个学科的研究性质,拥有非常好的研究意义和实现价值. 相似文献
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为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户.首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护.在真实数据集上的实验验证了算法的有效性.该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助. 相似文献
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近年来,随着社交网络的发展,如何设计出符合用户个性化需求的路径推荐方法,已成为重要的研究热点.文中考虑了兴趣点的相关特征,将用户的情感与商品相似度融入蚁群算法的启发函数中,采用精英管理蚂蚁策略,最大化管理蚂蚁策略的改进策略,同时利用粒子群算法改进蚁群算法的初次信息素分布,结合数据集中593名游客的评分以及文本评论数据,提出基于粒子群-蚁群的旅游路径推荐算法(Particle Swarm-Ant Colony algorithm for user emotion and similarity,PS-AC)算法,并用改进后的蚁群算法实现环游景区内高人气景点的用户旅游路径推荐.基于真实的数据集测试表明,所提算法在精确率、召回率、F测度值上均有较好的性能. 相似文献
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目的 分析在整合国际食品添加剂法典通用标准和法典区域产品标准中食品添加剂相关规定和指标的过程中运用整合决策树的可行性,为完善工作机制提出解决方案和建议。方法 通过尝试清理整合国际食品添加剂法典通用标准和四个2012年以前制定的亚洲区域产品标准中的食品添加剂规定,探讨整合决策树的可行性和局限性,并从实例中分析区域产品标准整合工作的关键点和难点。结果 整合决策树在通常情况下适用于国际食品添加剂法典通用标准和区域产品标准中的食品添加剂规定,但需解决区域产品标准整合过程中存在的特殊问题。结论 在整合国际食品添加剂法典通用标准和区域产品标准中可以使用整合决策树,此外需要先理清食品类别对应关系,在整合过程中注意以组类形式规定的食品添加剂,同时根据现有的工艺必要性,结合国际食品添加剂法典通用标准中具体指标制定修订的状态判断整合中应采用的食品添加剂最大使用量。 相似文献
8.
主要阐述国内外消防标准对消防泵的性能要求,消防泵性能要求中零流量点、额定流量点、1.5倍额定流量点的重要性及在消防系统中的应用。 相似文献
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兴趣点(POI)推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一。时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐(TUCF)算法,从而提高POI推荐的效果。首先,分析基于位置的社交网络(LBSN)的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户。在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤(U)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63%和69%;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤(UTE)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8%和12%;并且TUCF算法的平均绝对误差(MAE)比U算法和UTE算法分别减小了1.4%和0.5%。 相似文献
10.
现有的评审专家推荐过程通常依赖于人工匹配,在进行专家推荐时不能充分捕捉评审项目所属学科与专家研究兴趣之间的语义关联,导致专家推荐的精确性较低。为解决这个问题,提出了一种科研项目同行评议专家学术专长匹配方法。该方法构建学术网络以建立学术实体联系,并设计元路径捕捉学术网络中不同节点间的语义关联;使用随机游走策略获得项目所属学科与专家研究兴趣共现关联的节点序列,并通过网络表示学习模型训练得到具有语义关联的项目所属学科与专家研究兴趣的向量表示;在此基础上,按照项目学科树层次结构逐层计算语义相似度,以实现多粒度的同行评议学术专长匹配。在爬取的知网和万方论文数据集、某专家评审数据集、以及百度百科词向量数据集上得到的实验结果表明,所提方法能提升项目所属学科与专家研究兴趣间的语义关联,并能有效应用于项目评审专家的学术专长匹配。 相似文献