基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法在用户评分数据极端稀疏情况下无法取得令人满意的推荐质量问题,结合User-based 和Item-based 协同过滤算法思想,提出了一种基于选择性预测策略的协同过滤推荐算法,算法利用高相似度阈值来计算用户相似性和项目相似性,并通过形成用户最近邻居集和项目最近邻居集来预测填充评分矩阵。基于Movielens数据集的实验表明,改进的算法有效改善了传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性和扩展性问题,明显提高了系统的推荐质量。     

无安全信道的OSBE方案

基于访问控制策略的协议无法解决信任协商中出现的循环依赖问题，OSBE(oblivious signature based envelope) 方案可用来克服循环依赖，然而既有方案需要建立在一个安全信道上才能实施.利用基于身份的系统和基于证书加密的思想，提出一个高效率的不需要安全信道的OSBE方案，并证明了新方案不仅满足有效性、不经意性等OSBE的所有性质，而且也克服了原OSBE方案中接收者外传证书和签名的问题；在随机预言模型下，如果不存在一个多项式时间的算法能以不可忽略的概率伪造对消息的聚合签名，那么方案对接受者是安全的.     

基于家庭Digital Hubbub的分布式多媒体QoS管理模型

提出了家庭Digital Hubbub的设计以及由家庭Digital Hubbub构成的分布式多媒体服务器系统。阐述了基于Digital Hubbub的分布式多媒体的QoS层次模型；给出了多媒体服务器的带QoS管理机制的应用程序运行流程；设计了服务器组成员Digital Hubbub的QoS逻辑结构图。