KSN:一种基于知识图谱和相似度网络的Web服务发现模型

服务发现旨在解决服务信息爆炸的问题,找到定位满足服务请求者需求的服务.由于服务描述信息主要由带有噪声的短文本组成,并且具有语义稀疏的特征,因此很难提取服务描述文档的隐含上下文信息,此外,传统的服务发现方法在获取服务的特征表示后,直接进行相似度计算,其使用的度量函数是不符合人类感知的.针对上述两个问题,文中提出了一种基于知识图谱和神经相似网络的服务发现框架(KSN).它使用知识图谱来连接服务描述和规格中的实体以获得丰富的外部信息,从而增强服务描述的语义信息,使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提取服务的特征向量,并将其作为神经相似网络的输入,神经相似网络会学习一个相似度函数,用于计算服务和请求之间的相似度以支持服务发现过程.通过对ProgrammableWeb爬取的真实服务数据集的大量实验结果表明,就多种评估指标而言,KSN优于现有的Web服务发现方法.     

基于微博用户兴趣话题的相似用户挖掘

相似用户挖掘是提高社交网络服务质量的重要途径，在面向大数据的社交网络时代，准确的相似用户挖掘对于用户和互联网企业等都有重要的意义，而根据用户自己的兴趣话题挖掘的相似用户更符合相似用户的要求。提出了一种基于用户兴趣话题进行相似用户挖掘的方法。该方法首先使用TextRank话题提取方法对用户进行兴趣话题提取，再对用户发表内容进行训练，计算出所有词之间的相似度。提出CP（Corresponding Position similarity）、CPW（Corresponding Position Weighted similarity）、AP（All Position similarity）、APW（All Position Weighted similarity）四种用户兴趣话题词相似度计算方法，通过用户和相似用户间关注、粉丝重合率验证相似用户挖掘效果，APW similarity的相似用户的关注/粉丝重合百分比为1.687%，优于提出的其他三种算法，分别提高了26.3%、2.8%、12.4%，并且比传统的文本相似度方法Jaccard相似度、编辑距离算法、余弦相似度分别提高了20.4%、21.2%、45.0%。因此APW方法可以更加有效地挖掘出用户的相似用户。     

面向二进制程序的导向性模糊测试方法

为了解决当前模糊测试技术中变异存在一定的盲目性以及变异生成的样本大多经过相同的高频路径的问题，提出并实现了一种基于轻量级程序分析技术的二进制程序模糊测试方法。首先对目标二进制程序进行静态分析来筛选在模糊测试过程中阻碍样本文件深入程序内部的比较指令；随后对目标文件进行插桩来获取比较指令中操作数的具体值，并根据该具体值为比较指令建立实时的比较进度信息，通过比较进度衡量样本的重要程度；然后基于模糊测试过程中实时的路径覆盖信息为经过稀有路径的样本增加其被挑选进行变异的概率；最后根据比较进度信息并结合启发式策略有针对性地对样本文件进行变异，通过变异引导提高模糊测试中生成能够绕过程序规约检查的有效样本的效率。实验结果表明，所提方法发现crash及发现新路径的能力均优于模糊测试工具AFL-Dyninst。     

以Web与数据库算法为载体的软件应用设计分析

以Web与数据库算法为载体,将不同形式的信息以链接形式加载至相应的软件应用中,能够起到信息传递的作用。在设计流程过程中,对数据库应用的基本内容进行分析,确保系统整体运行质量和速度不断提升,是提升设计水平的重要目标。基于此,笔者简要阐述了数据库软件应用的优化途径,旨在为开展设计工作提供理论基础。     

如何运用数据挖掘算法进行投诉预测分析

文章主要描述如何运用数据挖掘算法,通过对未预知的价值场景(如重复投诉、质差小区投诉、隐性故障等)的关联关系的分析,提前发现有投诉倾向的用户,对潜在投诉用户主动关怀,预防用户进行投诉行为,降低万用户投诉比,提升用户满意度。     

多装配接口的三维装配模型检索方法

针对三维模型装配时存在的多接口连接方式,提出一种多装配接口的三维装配模型检索方法.首先对三维装配模型进行属性邻接图的表达,并根据装配体零件之间的接口配合关系定义共轭子图;然后针对装配模型构成的图集进行图顶点的序列化,降低顶点匹配过程中的遍历次数;在此基础上,将装配模型的检索转化成查找符合共轭子图的属性邻接图,通过装配模型属性邻接图的图集进行模型检索;最后对频繁子图挖掘方法进行改进,提取出满足多装配接口的三维装配模型.实验结果表明,该方法能够实现多装配接口的三维装配模型检索,可以提取出设计人员所需的三维模型,提高产品的设计效率.