基于语义的p2p路由算法研究综述

路由算法在P2P网路中占有重要的地位,资源的定位、查找均依赖于高效的路由算法。传统的P2P网络采用分布式哈希表来进行路由,是与资源的自然语义内容无关的算法,或者说分布式哈希表破坏了自然语言的语义内容。最近10年以来,语义路由算法在P2P网络中逐渐兴起。随着语义网的提出,本体成为自然语言研究方面的热点。语义覆盖网正是基于本体的知识体系构建的。而随着社交网路的兴起,又提出了语义小世界的概念。LSI、LSH、VSM以及各中聚类算法均在P2P网络的语义路由中得到了广泛的应用。     

3G网络中流媒体点对点自适应传输策略

研究3G无线网络的流媒体通信协议和性能参数,提出一种流媒体点对点自适应传输策略,包括通信链路速率估计、流媒体自适应速率控制与媒体流控制、客户端缓存反馈控制。分析结果表明,在该策略中,服务器可根据链路状况多变的3G网络特性和客户端反馈参数,自适应调节媒体速率和媒体流,从而有效避免客户端缓存的饥饿和溢出现象,达到合理利用网络带宽资源的目的。     

一种自适应的3G网络流媒体速率控制算法

在3G移动无线网络中,流媒体的服务质量不仅受限于无线链路的不稳定特性,如时延、抖动、丢包率等,客户端的缓存与处理能力也是重要的制约要素,为自适应速率控制算法的研究带来了很大的挑战.本文首先介绍了在3G网络中流媒体自适应传输的机制和研究现状,然后分析了点对点自适应传输的策略问题,并综合考虑通信链路与客户端能力问题,提出了基于客户端缓存的AIMD自适应速率控制算法(ABB-AIMD),最后通过仿真实验对算法进行验证.     

基于web数据挖掘的健康餐饮分析推荐系统的设计

随着信息时代生活节奏的加快,快餐文化越来越畅销,而随之带来的饮食的健康问题也被人逐渐关注起来。为了解决这个困境,借用web数据挖掘的技术,提出了在线健康餐饮分析和推荐系统的方案。该系统会跟踪用户的饮食习惯,推荐可以改善用户健康状况的食品,并且避免降低发生疾病的风险。首先介绍web数据挖掘的基础知识,然后提出基于数据挖掘的在线餐饮分析和推荐系统的设计方法,最后给出了分析和推荐系统的实施方案。     

基于词关联度的语义相关度算法研究

如今网页排名算法很多,基本上可以分为两类:基于超链接和基于内容。比较成熟的算法主要有PageRank、HITS、LSI等。本文基于向量空间模型以及信息论,提出一个与文章内容相关的语义相关度算法模型。该模型将文章语义抽象为词频表,并通过机器学习构建词语之间的关联度表,以此词关联度为基础,计算文章之间的相关度。实验结果表明,文中提出的相关度算法可以有效的根据文章之间语义相关度大小来进行排名。     

主题兴趣度提取方法及其在用户兴趣模型中的应用研究

用户兴趣模型能够极大的提高用户利用互联网的效率。目前的兴趣模型表示方法大多只包含不同兴趣主题的内容信息,而没有对不同兴趣主题之间进行一定的重要程度区分。在传统的VSM(Vector Space Model)向量中引入了兴趣度因子,进一步提出了主题兴趣度的概念并对主题兴趣度的提取方法进行了详细描述。实验结果表明,通过该方法建立的兴趣模型,能够较好的区分用户的不同兴趣,更加符合实际。