用户个性化推荐系统的设计与实现

为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类方法建立推荐库.基于从客户端采集的用户兴趣信息建模,以及根据该模型和推荐库的相似度,给用户推荐信息.此外,给出了基于该模型的推荐原型系统的实现,使用查准率来评价该系统.试验结果表明,系统较好地实现了基于用户兴趣来推荐阅读的信息.     

用户体验质量(QoE)的模型与评价方法综述

随着信息时代的到来,新的多样性的信息服务大量涌现,人们对信息服务的要求也越来越高.为了获得用户对服务的认可,服务提供商必须确保良好的用户体验质量.因此,用户体验质量不仅成为学术界重要的研究课题之一,而且也成为工业界关键的服务评价指标之一.文中综述了用户体验质量的模型与评价方法等方面的工作.介绍了该领域的研究现状与进展,总结归纳了用户体验质量的影响因素、量化方法及三类评价方法学,重点讨论了几种具体的基于不同学科的用户体验质量的模型和评价方法.基于这些讨论,该文以视频流媒体服务为背景,提出了基于隐马尔可夫的用户体验质量模型,建立了基于随机模型的评价方法,对未来的研究方向进行了展望.     

基于异构社交网络信息和内容信息的事件推荐

基于事件的社交网络使得事件推荐受到越来越多的关注.不同于其他推荐问题(如电影推荐等),事件推荐具有3类不同信息:用户构成的异构社交网络关系信息(在线社交网络和离线社交网络)、用户/事件的内容信息、用户对事件的隐式反馈信息.如何有效融合这些信息进行事件推荐是该领域学者普遍关注的问题.提出一种新的混合事件推荐方法CHS-BPR,该方法以贝叶斯潜在因子模型为基本框架来处理用户对事件的隐式反馈信息,同时考虑用户/事件的内容信息和用户之间的异构社交网络信息,首次实现了同时使用3种信息来做事件推荐,并以真实数据集验证了所提方法的有效性.     

层次分析法在网络用户信任度评价模型中的研究

随着计算机技术和网络的发展,充分挖掘用户之间信任关系成为各大网络运营平台的关注热点.本文提出利用用户信息作为评价指标构建用户信任度评价模型的方法,并将层次分析法应用于模型构建,以缓解多指标权重设定中人为主观因素干扰问题.文章介绍了层次分析法工作流程并给出了用户信任度评价模型中各评价指标的权重,层次分析法的引入使得用户信任度评价模型更为科学、简洁、有效.     

大规模社交网络中高效的关键用户选取方法

针对大规模社交网络及其用户发布消息的历史数据,如何快速有效地选取具有较强信息传播能力的关键用户,提出了一种关键用户选取方法。首先,利用社交网络的结构信息,构建以用户为节点的有向图,利用用户发布消息的历史数据,基于Spark计算框架,定量计算由用户活跃度、转发交互度和信息量占比刻画的权重,从而构建社交网络的有向带权图模型;然后,借鉴PageRank算法,建立用户信息传播能力的度量机制,给出基于Spark的大规模社交网络中用户信息传播能力的计算方法;进而,给出基于Spark的d-距选取算法,通过多次迭代,使得所选取的不同关键用户的信息传播范围尽量少地重叠。建立在新浪微博数据上的实验结果表明,所提方法具有高效性、可行性和可扩展性,对于控制不良突发信息传播、社交网络舆情监控具有一定的支撑作用。     

声誉评价系统的分析与研究

随着计算机多媒体技术和网络信息化技术的不断发展,当今社会已经演变成了信息数字化的时代.而信息数字化时代最大的特征就是网络的应用,办公的信息化与数字化的普及,所有网络服务、网站的声誉受到了用户广泛的关注.网络服务的声誉值决定了用户对其所提供的信息或服务的信赖程度.因此在网络环境中就需要建立一个声誉评价和管理体系,让用户对网络提供的服务进行声誉评价,以作为其他用户继续使用的依据.     

网络安全数据可视化探究

网络安全问题最早出现在上世纪后期.通过使用网络发现,网络虽然能够丰富、方便人们的生活,但同时也存在着一定的风险,网络的安全性一直困扰着用户和网络技术人员.由于各类网站需要填写个人资料,或者人们有时在社交平台留下自己的信息,这些都会泄露用户的信息,使得网络环境不安全,针对这些问题,技术人员研发出了网络安全数据可视化的方法,通过可视化,及时的发现与处理网络安全隐患,使人们可以安全的使用网络.     

微博用户区域影响力识别算法及分析

通过对微博客的信息传播网络进行分析和测量,从区域信息传播的角度出发,研究了微博信息传播的微观过程。通过真实测量用户的信息传播行为,构建了信息收听网络和信息转发网络模型。通过实测数据发现,在区域信息传播中少量核心节点覆盖了主要的网络信息传播行为。针对这些核心节点,提出了一种类PageRank算法的Weibo-Rank用户传播影响力识别算法,提出了基于真实测量的信息传播覆盖率的评价指标,并通过与多种社会性传统用户影响力分析算法进行对比,实证了该算法的有效性和准确性。     

利用Bookmark服务进行网络信息过滤

信息过滤(information filtering)是解决网络信息查询困难的重要方法,其核心技术是用户信息需求的获取和信息匹配算法.该文从这两方面讨论了在Internet上进行信息过滤的问题.在用户信息获取方面,提出通过扩展浏览器上的Bookmark功能,跟踪用户信息需求,并直接利用用户评价文章来表达用户需求.在信息匹配方面,提出最大间距进行ranking的算法.实验表明,它比传统算法精度更高.作为对上述方法的实现,设计了Bookmark服务系统,给出其系统框图,并介绍了它的功能.     

基于关联关系的微博用户可信度分析方法

随着微博研究的深入,对微博用户可信度的评价成为一个研究热点。针对微博用户可信度评价的问题,提出了一种基于关联关系的用户可信度分析方法。以新浪微博为研究对象,首先从用户的资料信息、交互信息和行为信息三个方面出发,分析了用户的7个相关特征,利用层次分析法（AHP）,进而得到用户自评价可信度;然后以用户自评价作为基点,以用户关系网络作为载体,结合用户之间潜在的用户互评关系,通过改进PageRank算法,提出了用户可信度评价模型User-Rank,进而,利用关系网络中其他用户对待分析用户的可信度进行综合评价。大规模的微博真实数据的实验表明,所提方法能够取得良好的用户可信度评价效果。     

粗糙集-神经网络在作战效能评估中的应用

为了提高作战效能评估的准确度,将粗糙集理论和神经网络引入到作战效能评估研究中,提出了粗糙集与神经网络相结合的作战效能评估方法.应用粗糙集简化神经网络训练样本数据集,在保留重要信息的前提下消除冗余的数据,仿真实验表明评估精度提高了,并且能获得更好的效果.以坦克作战效能为例,构建了坦克的效能评估模型,给出了基于粗糙集和神经...     

基于BP神经网络的信息系统运行质量评价模型

信息系统运行质量评价是供电企业信息系统运维的重要工作,其中关键的一项就是对信息系统运行质量进行分析评估,这对于信息系统运行可靠具有重要意义。在分析影响信息系统运行质量因素的基础上,构建了信息系统运行质量评价指标体系,将遗传算法神经网络原理引入信息系统运行质量评价,构建了基于遗传算法和神经网络的信息系统运行质量评价模型,为供电企业的信息系统运行质量评估研究提供模型和方法的支撑。实证结果表明:模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。     

分布式网络信息数据防篡改方法研究

为在足球视频中有效的检测与跟踪运动目标,需要对足球比赛视频中目标检测与跟踪算法进行研究。当前采用的算法,在动态场景中,存在运动目标检测与跟踪效果不佳的问题。为此,提出一种基于OpenCV的足球比赛视频中目标检测与跟踪算法。该算法结合平均背景算法将足球比赛视频中目标图像分割为前景区与背景区,计算足球比赛视频每一帧目标图像和背景图像之间差值的绝对差值,同时计算每一个目标图像中像素点的平均值与标准值来建立目标图像背景统计模型,利用TMHI算法对足球比赛视频中目标初始图像进行阈值分割,得到初始分割图像,对分割图像进行中值滤波和闭运算,再使用卡尔曼滤波对分割后的目标图像进行处理,得到镜头中目标的质心位置和目标外界矩形框,然后对足球比赛视频中目标进行跟踪。实验证明,该算法有效的检测与跟踪足球视频中运动目标。     

复杂电子信息系统效能评估方法综述

本文首先给出了效能以及效能评估的概念,并指出了效能评估与费效比、性能等的区别,同时也明确了对复杂电子信息系统进行效能评估的重要性与必要性。接着介绍美国工业界武器系统效能咨询委员会方法、层次分析法、模糊评价法、神经网络方法、专家调查法、多属性决策方法6种用于复杂电子系统效能评估的方法。最后对这6种效能评估方法进行了优缺点、适用性以及应用关键点的横向分析。     

基于情感评分的分层文本表示情感分类方法

文本中的词并非都具有相似的情感倾向和强度,较好地编码上下文并从中提取关键信息对于情感分类任务而言非常重要。为此,提出一种基于情感评分的分层注意力网络框架,以对文本情感进行有效分类。利用双向循环神经网络编码器分别对词向量和句向量进行编码,并通过注意力机制加权求和以获得文档的最终表示。设计辅助网络对文本的词、句进行情感评分,利用该评分调整注意力权重分布。在探究文本的情感信息对分类性能的影响后,通过辅助网络进一步促使模型关注情感色彩强烈的信息。在4个常用情感分类数据集上的实验结果表明,该框架能够关注文本中的情感表达并获得较高的分类准确率。     

试论网络通信系统的风险分析与评估

随着网络通信技术与模式识别技术的发展,信息的自动化处理能力水平的不断提升,现代社会已完全步入信息化时代,智能化网络通信技术已经融入到社会发展的各个领域。本文针对网络通信系统的风险,通过各种研究方法的分析比较,做风险分析与评估方法,进一步研究网络通信系统风险对社会的影响力。     

网络存储系统可生存性定量评价研究

针对网络存储系统可生存性评价的局限性,提出一种网络存储系统可生存性定量评估方法。对灰色关联分析法进行改进,建立基于信息熵差的灰色关联分析法的定量评价模型,运用熵差计算出各关键服务的生存性态势变化。利用搭建的典型网络存储环境进行测试,结果表明,基于信息熵差的灰色关联定量分析方法对于网络存储系统的可生存性评价是准确、有效的。     

基于培养创新能力及浏览器模式的一种网上测评系统设计与实现

本文以中小学教师信息技术全员培训考核网上测评系统设计与实现为背景，概述了系统实现的思想体系，框架结构，途径要点与关键技术，侧重论述了通过网上考核达到培养创新能力的崭新考核模式，并给出了网上自动组卷，自动判别，自动回收成绩与答案的实现流程，该系统为提高素质教育水平提供了一种新的考核模式。     

在线社会网络的网络结构和信息传播研究综述

随着在线社会网络的大规模应用和普及, 亟需对在线社会网络进行深入研究分析。在线社会网络的网络结构和信息传播研究是该领域中的两大研究热点和关键问题。网络结构包括关键节点、网络关系以及社团的挖掘, 通过对网络结构的分析可以掌握被分析网络中存在的社团、节点之间的关系以及关键节点等, 而这种分析对于国家及时掌握在线社会网络的舆情、公司广告在网络上投放策略的制定都具有极大的帮助。对在线社会网络信息传播的研究主要有信息传播动力模型、信息传播源和路径的发现与描绘、信息传播的最大化和最小化等, 通过对在线社会网络信息传播的研究, 人们可以对在线社会网络信息传播的影响进行预测和干预, 从而可以将信息传播的影响按照有利的方向引导。综述了在线社会网络的网络结构和信息传播的研究现状, 并对这两方面的主要研究方法及技术的优势和不足以及适用场合进行了对比分析。     

基于面向对象的信息系统风险评估方法

风险评估是信息系统安全保证的核心和关键。对现有的风险评估方法进行分析评价,将面向对象的系统分析思想引入信息系统的风险评估中,完善了系统风险评估方法。能够在信息系统建设初期确定系统中关键的、高风险组件或子系统,可有效指导系统安全防护工作的经济高效开展。