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。     

回归分析应用于HP5528A激光干涉仪测量长度上的研究和应用

HP公司生产的双频激光干涉仪是一种高准确度、高分辩力的计量仪器。其计算机系统及软件功能丰富。它的尺寸分析计量系统(DMAS) 中的长度测量软件LINEAR是最常使用的,仍有必要进行优化。如加强误差分析能力和确定误差函数。本文以测试精密机床坐标为例.讨论误差的一元线性回归方程及在HP85B计算机上对LINEAR软件的设计。一、误差函数式的选择和建立影响精密机床坐标误差的因素很多,本文讨论误差的一维函数关系。由于机床坐标误差的变化规律在一定程度上趋于线性,因此本文     

曲线面的测量及其在CAD/CAM中的逆向工程

文章以等分度测量凸轮轮廓曲线为例，提出在测量机上作轮廓曲线面测量的扫描软件设计，针对轮廓面有函数时设计测量软件，论述逆向产品的检验方法。设计软件作轮廓面扫描，产生测量点的数据文件直接逆向到SURFACER软件及CAD/CAM系统使用，在测量机、CAD/CAM系统和NC机床之间，通过ERP连网实施信息共享。     

由SI—7502构成的五相步进电机驱动器

介绍由AT89C2051构成的五相步进电机驱动器的设计思路，采用SANKEN公司的五相步进电机驱动器SI－7502（SLA5011／SLA6503），大大简化设计方案，控制稳定可靠，具有较大的应用价值。     

基于时间加权的重叠社区检测算法研究

随着网络结构的不断扩大和日益复杂, 重叠社区发现技术对挖掘复杂网络深层潜在结构具有重要意义. 本文提出一种基于时间加权的重叠社区检测算法. 该方法考虑了用户兴趣的时间因素, 构建带有时间加权链接的用户-用户图. 接着, 基于网络节点的影响力计算用户全局相似度, 在此基础上通过计算节点的中心度作为度量节点对社区结构影响力的重要性指标, 从而提出一种社区中心点的选取方法. 最后, 通过效用函数的迭代计算实现重叠社区检测. 利用人工网络和真实网络对提出的算法进行验证, 实验结果表明: 相对于传统的社区发现方法, 该算法在社区发现质量和计算效率方面都优于许多已有重叠社区发现算法.     

OPC Server在VxWorks下的应用研究

随着工业生产的不断发展,工业控制软件日益复杂.传统的基于设备驱动程序的数据传输方式已经不能满足现实的需要,OPC标准通信协议应运而生.本文提出了一种在嵌入式实时操作系统VxWorks下开发OPC服务器应用软件的方法,并开发了一款遵循OPC数据存取规范的OPC服务器软件.该OPC服务器基于VxWorks提供的VxDCOM组件,相比基于Windows COM/DCOM的OPC服务器软件具有更高的稳定性和实时性.实验证明,该OPC服务器可以与Windows下或VxWorks下开发的的OPC客户端软件进行通信,并在功能与性能上都有不错的表现.     

改进遗传算法在多约束QoS动态组播路由选择中的实现

具有多约束QoS动态组播路由选择问题,实质上是一个NP完全问题.在参见文献[1-2]的基础上,提出了一种改进的遗传算法.在初始化群体阶段采用改进的深度优先搜索机制,克服了局部搜索能力差的缺点,在交叉、变异阶段采用类似罚值函数的方法,加快了收敛速度,同时用C 编程语言实现了遗传算法在多约束QoS动态组播路由选择问题.     

文本分类中基于差值思想的多特征选择算法研究

随着网络的发展,大量的文档数据涌现在网上,自动文本分类已经成为处理和组织大量文档数据的关键技术.其困难之一是特征空间的高维性,因此寻求一种有效的特征选择方法,降低特征空间的维数,成为文本分类中的重要问题.本文结合了多种特征选择方法,提出一种基于差值思想的多特征选择算法,并应用于KNN文本分类算法,实验表明,本文提出的特征选择算法能进一步提高分类性能.     

挖掘闭合多维序列模式的可行方法

为了对闭合多维序列模式进行挖掘,研究了多维序列模式的基本性质,进而提出了挖掘闭合多雏序列模式的新方法.该方法集成了闭合序列模式挖掘方法和闭合项目集模式挖掘方法,通过证明该方法的正确性,指出闭合多维序列模式集合不大于多维序列模式集合,并且能够覆盖所有多维序列模式的结果集.最后分析了该方法所具备的两个明显优点,表明了在闭合多维序列模式挖掘中的可行性.