WEB个性化服务中的协作过滤技术的研究

了解用户兴趣是实现WEB个性化服务的基础.本文提出一种新的用户兴趣度计算方法,并在此基础上实现基于兴趣度的协作过滤.该方法通过寻找相似用户群体,由相似用户群体来预测用户对某一WEB文档的喜好,并进行推荐,从而实现WEB个性服务.实验结果表明,该方法能提供较好的WEB个性化服务.     

基于增量学习的混合推荐算法

推荐系统是自适应信息系统中的个性化服务模块,可以根据目标用户的信息需求提供个性化的信息服务。针对传统协作过滤算法存在的用户兴趣描述粒度过大问题,以及稀疏评分矩阵造成相似度计算不准确的问题,提出了一种基于增量学习的混合推荐算法WHHR,该算法通过Widrow-Hoff增量学习构建基于内容的用户模型,并结合协作过滤推荐机制实现评分预测。实验验证了WHHR算法在收敛速度和推荐准确性方面较类似推荐算法有较大提高。     

基于兴趣度的协作过滤技术研究

随着互联网上的信息的迅速增长,协作过滤技术得到越来越广泛的应用。结合了显式和隐式计算兴趣度的方法,提出了一种新的计算用户兴趣度的方法。并在此基础上论述了基于兴趣度的协作过滤技术。该方法通过寻找相似用户群体,由相似用户群体来预测用户对某一WEB事务的喜好,并给出了相应的实现算法。实验结果表明,该方法能提供较好的协作推荐服务。     

基于兴趣度的协作过滤技术研究

随着互联网上的信息的迅速增长,协作过滤技术得到越来越广泛的应用.结合了显式和隐式计算兴趣度的方法,提出了一种新的计算用户兴趣度的方法.并在此基础上论述了基于兴趣度的协作过滤技术.该方法通过寻找相似用户群体,由相似用户群体来预测用户对某一WEB事务的喜好,并给出了相应的实现算法.实验结果表明,该方法能提供较好的协作推荐服务.     

采用Sigmoid函数的Web服务协同过滤推荐算法

协同过滤推荐技术被广泛用于各个推荐系统,但它仍然存在着用户评分数据稀疏性问题,可能导致推荐结果不准确。针对该问题,提出了一种采用Sigmoid函数的协同过滤推荐算法。首先,分析用户兴趣与其调用服务的次数之间的关系,利用TF-IDF算法计算用户对服务内容的兴趣度;其次,定义一个Sigmoid函数,根据服务调用次数计算用户对服务功能的兴趣度;最后,基于内容兴趣度和功能兴趣度计算用户兴趣相似度完成协同过滤算法,实现个性化的服务推荐。实验证明,该方法能有效缓解数据稀疏性问题,提高了推荐质量。     

一种基于用户兴趣局部相似性的推荐算法

协作过滤算法作为至今最成功的个性化推荐技术之一,被广泛应用于电子商务、个性化节目推荐等系统中。但传统的基于协作过滤的推荐系统一直受到系统的稀疏性、推荐精确度低等问题的困扰。提出了一种基于用户兴趣局部相似性的改进的协作推荐算法（CFUPS）,针对协作过滤算法中用户近邻的计算和项目评分的预测两关键步骤,基于用户间潜在的局部相似的兴趣,并结合项目资源属性和项目评分矩阵来预测项目评分,进而给用户推荐感兴趣的个性化资源,理论上在提高推荐精度、克服稀疏性问题上均有改善。同时实验表明,在极具稀疏性的数据集上,该算法的推荐精度较以往的协作过滤算法有明显提高。     

基于协作过滤算法的电子商务个性化推荐系统的研究

针对目前电子商务个性化推荐研究的不足,提出准确全面地获取用户独特兴趣爱好、满足用户差异化需求的推荐服务,同时构建了具体的个性化推荐系统模型,给出了基于协作过滤算法的电子商务个性化推荐的流程、系统设计和系统实现,从而有利于推动电子商务的发展。     

基于改进协同过滤算法的用户页面兴趣度预测研究

根据大数据稀疏性特征,把奇异值分解方法引入协作过滤算法中进行互联网站点用户的页面兴趣度的计算和验证,提出了一种基于改进协作过滤算法的用户页面兴趣度预测算法。该算法可通过在网络日志文件中提取显性用户评分数据存在的虚假评分,发现用户页面兴趣度和其影响因素。MATLAB仿真结果显示：提出的基于改进协同过滤算法的用户页面兴趣度测量方法可有效克服海量数据的稀疏性,在预测准确性、测量速度方面都有很大提高。     

基于协作过滤的个性化服务技术研究

随着网络的普及和发展以及网络信息量的日益增加,为广大用户提供个性化服务显得尤为必要.在对个性化服务技术相关知识进行概述的基础上介绍了协作过滤信息推荐技术的基本原理、分类、所面临的困难等,并对国内外研究现状等进行了综述.最后时基于协作过滤的个性化服务技术进一步的研究工作进行了展望.     

基于Agent的个性化信息过滤系统的设计与实现

针对用户个性化服务的特定需求,文中提出了一种基于Agent的个性化信息过滤系统的设计思想及其实现过程。采用基于主题的过滤和基于兴趣的过滤相结合的过滤方法对信息分两次过滤,同时利用Agent跟踪用户的浏览行为,从而提供隐式反馈。系统能够根据文本的内容自动判别文本所属主题分类,并计算待过滤信息与用户兴趣之间的相关度,最后利用用户的反馈对用户兴趣模型进行更新,从而帮助用户准确获取有用信息。     

Analysis

This paper describes the parser, especially its mapping rule interpreter, used in KBMT-89. The interpreter is characterized by its ability to produce semantic and syntactic structures of a parse simultaneously and therefore more efficiently than other kinds of analyzers. Applicable forms of parser mapping rules, which map syntactic structures to semantic structures, are introduced. The parser, a modified version of Tomita's universal parser, is briefly described. Sample traces illustrate the functioning of the parser and mapping rule interpreter.     

Combining Markov-Chain Analysis and Drift Analysis

In their seminal article Droste, Jansen, and Wegener (Theor. Comput. Sci. 276:51–82, 2002) consider a basic direct-search heuristic with a global search operator, namely the so-called (1+1) Evolutionary Algorithm ((1+1) EA). They present the first theoretical analysis of the (1+1) EA’s expected runtime for the class of linear functions over the search space {0,1} ⁿ . In a rather long and involved proof they show that, for any linear function, the expected runtime is O(nlog n), i.e., that there are two constants c and n′ such that, for n≥n′, the expected number of iterations until a global optimum is generated is bounded above by c⋅nlog ₂ n. However, neither c nor n′ are specified—they would be pretty large. Here we reconsider this optimization scenario to demonstrate the potential of an analytical method that makes use of the distribution of the evolving candidate solution over the search space {0,1} ⁿ . Actually, an invariance property of this distribution is proved, which is then used to obtain a significantly improved bound on the drift, namely the expected change of a potential function, here the number of bits set correctly. Finally, this better estimate of the drift enables an upper bound on the expected number of iterations of 3.8nlog ₂ n+7.6log ₂ n for n≥2.     

浅析通信网络安全探析及策略

通信和电子技术的迅猛发展促进了计算机通信网络使用规模的持续扩张,而通信网络规模的扩大又对网络安全有了更高标准的要求.目前,国内的网络安全系统还不够完善,存在诸多问题,本文将对此进行分析,并提出相应的解决方案.     

数据流分析的功能—信息分析法

本文介绍了一种数据流分析技术，功能－信息分析法。这一方法明确了功能和信息对基于数据处理的现实系统，是其逻辑模型的两大基本要素，强调自顶向下逐层分解系统应立足于对功能和信息的分析。最后本文将功能－信息分析法应用于具体系统分析实例中。     

基于遗传算法的聚类分析在体型分析中的应用

e-MTM(e-Measure to Made,即电子化量身定制)是目前国际上新兴的基于三维人体扫描技术的服装生产方式.对于e-MTM中的体型分析问题,本文给出了一种基于遗传算法和K-means算法相结合的聚类算法.分析结果表明,该算法完全满足e-MTM中的体型分析的需要.     

车辆正碰安全性的混合可靠度分析

研究汽车结构可靠性能优化问题,由于设计中原材料加工、装配等众多不确定因素,整车的舒适度及承受碰撞能力不符合可靠性标准的要求等,导致汽车的实际状况存在抗击模型不确定性,使结构可靠性准确计算变得较为困难。根据概率与非概率混合可靠度模型及其求解技术,结合有限元软件分析以及代理模型技术构造响应面,进行轿车正碰可靠性计算,通过计算获得可靠性指标区间。实际算例表明算法具有较高的计算效率及精度,对实际设计工作有一定参考价值。     

缓冲区溢出静态分析中的指针分析算法

提出一个扩展的流不敏感指针分析算法,主要用于缓冲区溢出静态分析,该算法把程序控制流图（CFG）转换为静态单指派（SSA）,然后循环调用一个流不敏感指针分析,生成每个指针变量精确的指向集,更新指针变量的定义-引用链中约束信息.在LLVM编译系统下实现了该算法,实验表明其精度和流敏感的指针分析算法相当,但效率高于流敏感指针分析算法,时间复杂度低于流敏感指针分析算法.     

计算机类专业剖析中课程分析探讨

课程分析是专业剖析核心之一。简述课程分析的内容,探讨课程设置依据,分析课程改革和优化中的课程整合、课程名称问题,列举课程教学方法、课程师资队伍和课程职业教育、素质教育。     

Using Static Analysis to Reduce Dynamic Analysis Overhead

Dynamic analysis (instrumenting programs with code to detect and prevent errors during program execution) can be an effective approach to debugging, as well as preventing harm from being caused by malicious code. One problem with this approach is the runtime overhead introduced by the instrumentation. We define several techniques that involve using the results of static analysis to identify some cases where instrumentation can safely be removed. While we have designed the techniques with a specific dynamic analysis in mind (that used by the Runtime Type-Checking tool), the ideas may be of more general applicability.     

基于遗传算法的聚类分析在体型分析中的应用

e-MTM(e-MeasuretoMade,即电子化量身定制)是目前国际上新兴的基于三维人体扫描技术的服装生产方式。对于e-MTM中的体型分析问题,本文给出了一种基于遗传算法和K-means算法相结合的聚类算法。分析结果表明,该算法完全满足e-MTM中的体型分析的需要。