基于Hadoop的协同过滤并行化算法

在针对大数据的迅速增长,为了改善协同过滤算法的推荐效率,使得推荐精度越来越高,提出基于Hadoop平台的协同过滤并行化算法,将传统的基于用户的协同过滤在Hadoop平台下进行MapReduce编程模型,实现并行化.通过利用MovieLens公用数据集对改进前后的算法对比,验证了并行化的协同过滤效率更高,也更加适合大规模数据的推荐.     

基于单分类的协同过滤推荐算法

随着电子商务推荐系统中用户和商品数目的增加,用户商品评分数据集的稀疏性会导致协同过滤推荐算法的推荐质量下降.针对该问题,提出一种基于单分类的协同过滤推荐算法.根据目标用户评分商品对应的类别,选择候选最近邻居集,采用单分类预测用户对商品的评分,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性.实验结果表明,该算法能提高寻...     

面向微博的个性化内容推荐算法研究

随着信息共享时代的发展,海量数据的诞生对推荐系统提出了更高的要求.针对微博的海量数据,提出了一种融合朴素贝叶斯分类和基于用户的协同过滤算法的混合推荐算法.该算法将文本关键字作为特征属性,利用贝叶斯分类法筛选出用户可能感兴趣的数据,缩小推荐结果集;然后采用基于用户的协同过滤算法,通过计算用户相似度,根据最近邻居得到推荐结...     

基于Apriori算法的协同过滤算法改进研究

针对协同过滤算法推荐结果存在受噪音数据影响严重的问题,提出了一种基于用户项目间的关联规则集的协同过滤算法.利用经典的Apriori算法进行频繁项集合关联规则集的挖掘,利用挖掘的关联规则集进行用户间的相似度计算,相比于pearson相似等方法,基于关联规则集相似可以提高改进算法对噪音数据的抵抗力,最后进行最近邻居集计算并产生更适合用户的推荐结果.改进算法和传统算法在MovieLens数据集上的实验表明,基于Apriori算法的协同过滤算法较传统算法进一步提高了推荐准度和覆盖率.     

融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法

现有的基于近邻的协同过滤推荐方法如基于KNN、基于K-means的协同过滤推荐常用来预测用户评分,但该方法确定邻居个数K非常困难且推荐准确率不高,难以达到理想推荐效果。从选择邻居用户这一角度出发,提出一种融合用户自然最近邻的协同过滤推荐算法（Collaborative Filtering recommendation integrating user-centric Natural Nearest Neighbor,CF3N）,该算法首先自适应地寻找目标用户的自然最近邻居集,再融合目标用户的自然最近邻居集与活动近邻用户集,使用融合后得到的邻居集合预测目标用户评分。实验使用了MovieLens数据集,以RMSE和MAE为评测标准,比较CF3N、CF-KNN与INS-CF算法,结果显示在电影领域该算法的推荐准确率有显著提高。     

协同过滤推荐算法对比分析与优化应用

协同过滤推荐算法分为基于内存和基于模型的推荐算法,协同过滤推荐算法存在数据稀疏性、可扩展性、冷启动等问题。通过基于用户、基于项目协同过滤推荐算法以及SVD、Slope-One、KNN等基于模型协同过滤推荐算法对比分析。提出加入特征向量维度优化的SVD算法,通过降维改善数据稀疏性问题。利用Hadoop分布式平台改善推荐算法可扩展性问题。基于MovieLens数据集实验结果表明,引入基于Boolean相似性计算方法的推荐效果更优,引入数量权重和标准差权重的优化 Slope-One 算法和引入特征向量维度的优化 SVD 算法推荐效果更优。     

一种改进的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤算法在寻找最近邻居集合时没有考虑时间因素的影响,仅从用户或者项目单方面出发计算用户或者项目的相似性以产生推荐结果,也忽略了用户特征对推荐的影响.针对上述问题,引入时间遗忘函数、黏度函数、用户特征向量,对协同过滤算法寻找用户的最近邻居集合过程进行了改进,体现了时间效应、用户偏好程度和用户特征.采用MovieLens数据集进行了一系列对比实验,结果表明,改进后的算法能够明显提高推荐的准确度.     

结合项目相似度的协同过滤算法

传统的协同过滤算法因为数据集稀疏性的增加而导致推荐准确性降低。针对该问题提出一种结合项目相似度的协同过滤推荐算法。首先计算项目之间的相似度,然后根据项目之间相似度,预测用户未评分项目评分估值,以减小目标用户与候选最近邻居所形成的数据集稀疏性,最后根据用户相似度获得项目推荐集。实验结果表明,该算法能提高寻找最近邻居的准确性,从而改善协同过滤的推荐质量。     

分步筛选邻居的协同过滤改进算法

为了解决协同过滤算法用户邻居筛选的优化问题,提高推荐结果的准确性,提出了一种分步筛选邻居的协同过滤改进算法。该算法首先采用改进的 Pearson 系数法计算用户间的相似度,降序排列后,计算用户特征值,大于用户特征阈值的用户进入下一层筛选;然后选择对优先项目集有过评分的用户形成最终的邻居集;最后进行预测评分得到推荐。实验结果表明,该算法能够有效地获取用户最近邻居集,改善准确性,并且稳定性良好。     

一种基于粗集的协同过滤算法

针对协同过滤中的数据稀疏问题，提出了一种基于粗集的协同过滤算法．首先通过自动填补空缺评分降低数据稀疏性；然后采用分类近似质量计算用户闻的相似性形成最近邻居，产生推荐预测．实验结果表明，该算法有效地解决了数据稀疏问题，提高了推荐的质量．     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。