基于主题的用户兴趣域算法

针对用户兴趣偏好多变问题,提出一种兴趣特征权重随时间而变化的迭代计算方法。构造了用户兴趣特征与主题类间的二部图关系,并在此基础上提出了一种基于主题的用户兴趣聚类算法(TBC),改变了聚类对象"非此即彼"的硬划分方式。该算法所形成的基于主题的用户兴趣域结构,不仅充分表达了用户的多域兴趣特征和域间主题的联系,还能适应用户兴趣变化。实验表明,TBC算法比传统的K-Means算法以及属于软划分方式的FCM聚类具有更好的用户兴趣划分效果,并且在个性化推荐服务中表现出更高的推荐质量和效率。     

多频道电视短信安全播出平台的构建

本文根据电视台多频道安全播出电视短信的实际需求,提出了一种基于矩阵和网络字幕播出系统而构建的电视短信安全播出平台。详细地介绍了平台系统的基本架构、管理办法和实际应用。     

基于监督学习的分类器自适应融合方法

近年来,集成学习方法因其在多分类系统中具备良好的泛化性能而成为关注热点,然而,传统采样方法生成的基分类器存在相似度高、集成后泛化能力不足等问题,为此,提出一种基于监督学习的分类器自适应融合方法AEC_SL,该方法先采用高斯混合模型聚类算法将训练集划分为有监督的样本簇,然后在每个类簇上使用随机森林算法得到差异化的分类器,...     

基于k-度匿名的社会网络隐私保护方法

针对当前社会网络的匿名化隐私保护方法存在信息损失量巨大、网络关系结构被改变严重等问题,提出一种保持网络结构稳定的k-度匿名隐私保护模型SimilarGraph,运用动态规划方法对社会网络按照节点度序列进行最优簇划分,然后采用移动边操作方式重构网络图以实现图的k-度匿名化。区别于传统的数值扰乱或图修改如随机增加、删除节点或边等方法,该模型的优势在于既不增加网络边数和节点数,也不破坏网络原有连通性和关系结构。实验结果表明,SimilarGraph匿名化方法不仅能有效提高网络抵御度属性攻击的能力,并且还能保持网络结构稳定,同时具有较理想的信息损失代价。     

基于（t,n）门限的关系型数据库水印算法

用水印实现数据库版权保护,是数据库安全领域新的研究热点,而提高水印算法的鲁棒性则是其中的一个研究重点.提出基于(t,n)门限的数据库水印算法,在水印图像嵌入时,利用门限算法对水印图像进行分存,得到水印影子,将这些影子与数据库数据混合并嵌入到数据库中,使得对数据库的恶意攻击不会直接破坏水印本身;在提取水印过程中,用若干水印影子的组合还原水印图像,减少了水印被破坏的程度.实验分析表明,该水印算法是有效的,并且具有很好的鲁棒性.     

葵花籽壳木质素的结构分析及抗氧化活性

以葵花籽壳为原料,采用醋酸法提取木质素,并利用凝胶渗透色谱、紫外光谱、傅里叶变换红外光谱、核磁共振氢谱和热重分析对提取的木质素进行结构表征,并对提取木质素的抗氧化活性进行评价。结果表明:醋酸法木质素提取率为70.12%(相对于Klason木质素),纯度达到88.54%,结合少量的碳水化合物(2.92%)。葵花籽壳木质素为GS型木质素,含有较高的愈创木基结构单元(G),结构单元之间的连接键以β-O-4结构为主,重均分子质量(M_w)、数均分子质量(M_n)和多分散度(M_w/M_n)分别为2 977、1 931 D和1.54。葵花籽壳醋酸提取的木质素主要降解温度在200~400℃之间,最大失质量速率为0.32%/℃。抗氧化活性研究表明,木质素清除1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基指数值为1.54,显著高于商业合成抗氧化剂二丁基羟基甲苯(0.94),具有很好地应用于食品及其他工业做抗氧化剂的前景。     

组合盘中结合访问次数与能量代价的文件缓存替换策略

如何有效地降低存储子系统能耗是近几年研究的热点议题。新型非易失、抗震、低功耗闪存及固态盘的出现给存储子系统节能带来了新的机会。但其每单位价格昂贵,目前难以替代硬盘的角色。结合硬盘和固态盘的优势,本文采用组合盘(由硬盘和固态盘组成)节能。结合文件访问次数和能量代价,我们提出了改进的文件缓存替换策略FEBR(Frequency&Energy-based replacement)。实验采用两个真实办公用户数据,结果表明组合盘方案是可行的,节能百分比可达70%～80%;与经典替换算法、最新较好的ARC算法以及理想最优页面OPT算法进行了详细比较,FEBR优于其它策略。     

信任网络中多维信任序列模式挖掘方法研究

现有信任网络研究大多侧重于信任的推理及聚合计算,缺乏对实体重要性及其关联性分析,为此该文提出一种多维信任序列模式(Multi-dimensional Trust Sequential Patterns, MTSP)挖掘算法。该算法包括频繁信任序列挖掘和多维模式筛选两个处理过程,综合考虑信任强度、路径长度和实体可信度等多维度因素,有效地挖掘出信任网络中的频繁多维信任序列所包含的重要实体及其关联结构。仿真实验表明该文所提MTSP算法的挖掘结果全面、准确地反映了信任网络中重要信任实体关联性及其序列结构特征。