寻找在线视频的利基市场

我的电视现在能收到100多个频道,能看的有60多个,这就意味着在同一时间我只能选择这60套节目。而网络的发展改变了这一切,通过网络的视频服务,我除了随时选择收看电视节目外,我还能享受其他视频服务。只要我愿意找,基本能从一些在线视频提供商那里找到我关注的节目,因此我能进行的选择就不只是60,而是600,6000,甚至更多。     

大数据驱动的个性化服务智能推荐系统研究

大数据时代背景下,数据信息资源海量化,个性化智能推荐系统是有效解决由于海量数据信息超载的一种高级商务智能平台,它能根据用户的需求实施数据信息的个性化推荐。通过对大数据技术和人工智能概念进行梳理,给出了大数据驱动的个性化服务智能推荐关键技术,提出了系统架构,进一步提炼了大数据和人工智能的价值,使大数据技术和人工智能的价值有了新的体现。希望该研究能为大数据驱动下的智能推荐系统的研究者提供参考和借鉴。     

基于推荐质量的信任感知推荐系统

推荐系统在解决信息过载方面已经取得了很大的成功,同时也存在数据稀疏、冷启动等问题。如何在评分数据稀疏的情况下获得满意的推荐成为推荐系统亟待解决的问题。将信任引入推荐系统成为解决上述问题的有效方法之一。已有的信任感知推荐系统大多基于布尔型信任关系,且没有考虑信任的领域相关性。在服务选择领域,服务请求者依据QoS(quality of service)选择服务。联想到在服务推荐领域推荐请求者可以依据推荐质量(quality of recommendation,QoR)选择推荐用户,提出了推荐质量(QoR)的概念和基于推荐质量的信任感知推荐系统。QoR的属性包含评价相似度、领域信任值、领域相关度和亲密程度,利用信息熵方法可确定各属性的权重。仿真表明该方法提高了推荐系统在数据稀疏情况下的精确度和评分覆盖率,有效提高了冷启动用户的召回率,在一定程度上解决了冷启动问题。     

中文语义特征属性扩展的视频推荐系统设计

推荐系统在视频服务中广泛应用,设计了一种基于中文语义特征属性扩展的视频推荐系统,使用中文jieba分词系统对视频的剧情介绍进行语义分析提取关键词并排序,以此扩展视频特征向量的维度,通过相似度计算进行评分预测,比仅用元数据特征效果更好。在此基础上,结合视频服务测量系统的分析结果,在推荐系统中加入网站的页面加载速度以及带宽大小两个因素,可以为用户推荐服务质量更好的视频网站。     

面向大数据的开源推荐系统分析

处在大数据时代,人们面临的重要问题是如何处理庞大的过量信息,并且如何应对数据惊人的增长趋势。论文重点讨论了面向大数据的推荐系统（RS）,分析现有的开源推荐系统,然后通过评价指标（以及大数据的4V定义）阐述开源推荐系统如何应对大数据时代不断变换的挑战。     

基于ASP.NET的在线视频系统设计与实现

介绍了在线视频系统出现的背景及生活中的重要作用。系统功能模块图显示了系统的各个组成部分,系统实现给出了视频文件列表显示和视频播放的代码。用到了控件绑定、项绑定、项命令等事件,应用全局变量实现前后台的文件名传递。     

面向微博系统的实时个性化推荐

社交网络服务需要响应用户实时、连续、个性化的服务需求.然而,目前多数社交网络服务并未充分考虑用户的个性化服务需求.由于社交网络中海量的数据更新使得提供实时个性化服务成为一项相对艰巨的任务.文中基于LDA主题模型推断微博的主题分布和用户的兴趣取向,提出了微博系统上用户感兴趣微博的实时推荐方法,以响应用户实时、连续和个性化的服务请求,在真实数据集上的实验结果验证了文中提出的方法的有效性和高效性.     

推荐系统研究进展

推荐系统（recommender system,RS）是当今网络时代的产物,在技术研究和应用方面取得了很多成果。综述了推荐系统领域的研究状况和进展,提出了3个研究阶段,并指出了每个阶段标志性意义的事件。在当前大数据环境下,从数据的角度看推荐,提出了推荐系统新的分类方法,即根据推荐时所使用的数据不同分为7种类别,同时指出了每个类别使用了哪些推荐模型及其优缺点。提出了在大数据环境下进行推荐是未来推荐系统研究的一个大方向,分析了推荐视角下的大数据机制。最后比较和总结了推荐系统的评价指标,给出了未来的主要研究方向和可能的突破点。     

面向均等化的Web服务资源推荐机制

当前服务业领域普遍存在服务资源分配不均衡,供需矛盾紧张,客户盲目追求高质量的服务资源,造成部分服务资源处于超载状态而另一部分资源处于饥饿状态。针对这种情况,提出基于均等化的Web服务资源的推荐机制。该推荐模型中包括三层次的服务匹配,分别为基于语义的Web服务功能属性匹配、服务资源状态的匹配、基于均等化QoS评价模型的服务非功能性匹配,然后根据反馈结果,可以通过调整均等化QoS模型的权重系数来达到均等化服务资源的最佳效果。仿真实验证明了该模型的正确性和算法的有效性。     

面向公共递归DNS服务系统的测量与分析

目前,对于域名系统的研究主要集中在域名分类、域名安全、域名服务器性能等方面,针对域名服务器之间关系的研究相对较少。通过对超过800万台DNS服务器进行为期31 d的测量实验,获得了包括130余万台递归服务器之间的关联关系在内的2.5亿个递归查询事件的基本信息。首先,对递归查询事件进行了面向容量、响应规范水平等测度的统计分析;然后,对支持递归查询的服务器按照功能和响应状态的2种分类方法进行了统计,并提出了一个服务器稳定值测度,用于描述服务器响应的稳定性;然后,借助无向图对DNS服务器的关联关系进行展示;最后,尝试对服务器分类统计结果中出现的不合理现象进行解释和分析。     

社交网络服务中的多维空间视频推荐算法

视频推荐作为一项帮助用户迅速找到其最感兴趣视频的关键技术,是社交网络服务中比较重要的研究内容之一。传统推荐算法未能充分利用视频社会化网站中的多维信息,会导致冷启动和数据稀疏的问题。为此,提出一种社交网络服务中的多维空间视频推荐算法。综合分析构成视频社会化网络的多维信息源要素,在此基础上,通过构建多维聚类空间,进而实现基于多维聚类空间的视频推荐算法,利用构成视频社会化网络的多维信息源要素,为视频的个性化推荐提供信息来源,以解决冷启动和数据稀疏问题。实验结果表明,该算法在视频推荐准确度方面相对于传统视频推荐算法有明显提高。     

面向业务的网络管理系统

文章从用户的角度、面向业务的视角审视了传统的TMN，定义了一个新的逻辑和物理网络管理可操作模型，并将不同管理域中的设备纳入一个管理系统中。首先讲述了TMF的TOM模型及其与网络管理的关系，以及实现业务管理和网络管理集成的基础和需求；最后建议使用CORBA来构造综合管理系统。     

一种面向科研在线的个性化推荐系统

电子邮箱的推送功能对信息传播和推广有重要作用,而科研在线云平台的邮箱推送功能出现信息过载问题后却使得推送邮件可能变成垃圾邮件。为解决该问题,本文介绍了一种基于科研在线云平台的个性化推荐系统,通过推荐模型将资源进行排序,并按周选取得分最高的一部分资源通过推送邮件推荐给用户。系统运行测试表明,通过个性化推荐的动态信息更加符合用户兴趣,有助于增加科研在线团队文档库动态汇总邮件的点击率,增强用户体验。     

一种基于BP神经网络的即时在线推荐系统

推荐系统是一种方便用户网上购物的辅助工具.通过向用户自动推荐其感兴趣的商品,推荐系统可以节省用户的商品搜索时间并增加网站销售额.提出一种基于BP神经网络的即时在线电子商务推荐系统,对用户近期购物信息进行隐式收集,并通过BP神经网络对用户近期的购物兴趣进行分类判断,最后根据兴趣判断结果进行相关商品推荐.实验平台上的测试表明基于神经网络的电子商务在线推荐系统是可行的.     

一种支持SOA系统开发的服务注册库

为了支持SOA系统开发,需要对各种形式的服务进行有效地管理.在前期工作的基础上,提出了一个语义增强服务库,用于基于语义的服务注册、搜索和组装.重点介绍其中的服务注册库部分,包括服务注册库的功能、所用的服务描述规范,并用一个实例说明了服务注册、发布的整个过程.该服务库通过支持多种形式的服务,可以有效地管理企业现有的各种软件资源,并为基于SOA的系统开发提供支持.     

面向移动阅读平台的资源推荐算法

随着移动计算技术的发展,人们可以在移动环境中方便地在线获取阅读资源,但如何在海量资源中检索出符合用户兴趣的内容,成为亟需解决的问题。为此,提出一种面向移动阅读平台的资源推荐算法。根据用户的知识结构和用户之间的交互记录进行建模,计算用户相似度以获取相似用户,利用最近邻集合结合协同过滤算法进行资源推荐。在系统平台上进行测试,该算法的绝对误差平均值为0.636,低于同类推荐系统的平均水平,表明推荐算法是有效的。     

面向工作流和服务的电子邮件系统模型

针对不同业务系统之间互相发送邮件和请求服务过程中的工作流约束问题,提出一个面向工作流和服务的多线程电子邮件系统模型。该模型在面向服务的体系结构基础上引入单元流处理思想,通过采用信号量触发并进行线程池调度管理,实现邮件服务和工作流之间的有序粒化组合。     

一种基于Web服务的产品推荐系统模型

为了弥补传统的电子商务系统在智能性和扩展性等方面的不足,我们提出了一种基于Web服务的产品推荐系统,该系统能够从电子商务系统的交易日志中挖掘商品的关联规则,并动态地向用户提供产品推荐服务。     

面向Webservice的服务质量评价系统

提出了一个改进的服务质量（Quality of Service,QoS）模型,并描述了系统对UDDI的兼容和扩展的处理,然后从领域专家、服务提供者和服务请求者3个角色的工作,阐述了该模型中的领域管理、指标管理、服务管理、服务排序和服务反馈。该文着重提出了一个兼容UDDI的Web服务质量模型,我们称之为QoSUDDI模型,在系统实现中重点介绍了对原有UDDI的兼容、指标的模糊处理、对同质服务的排序输出和对用户反馈的去噪声处理。以该QoSUDDI模型为中心加上相应的前台,就可以形成一个较为完整的服务质量评价系统。     

一种基于Web服务的网页智能推荐方法

提出了一种基于Web服务的智能网页推荐系统,该系统使用了基于ItemtoItem的协同过滤算法,并通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐系统的有效性。