关于提取Web用户浏览行为特征的研究

当前,Web日志挖掘技术已成为实现网站个性化服务的研究热点.运用Markov模型来预测用户的浏览模式,从而提高站点访问率、为站点重组提供有利信息是该领域广泛采用的方法之一.但传统方法建立的Markov模型,存在着数据冗余复杂、模型庞大繁琐等问题.针对这些问题,介绍了一种改进的Markov模型.其方法主要是在原有模型的基础之上,在数据清洗、用户会话识别过程中删除一些不予考虑的因素,大大简化了建立的Markov模型,提高了Web日志挖掘的效率.     

Web内容挖掘与使用挖掘的整合应用

为了满足站点上更多用户的需求，基于一种整合Web内容挖掘和使用挖掘的个性化推荐算法，在内容挖掘和使用挖掘的预处理阶段，针对XML文档标签化以及内容动态性的特征，提出了一种新的主题权重以及会话有效性衡量的方法，实验证明该方法的推荐值更具准确性和有效性．     

三维有偏权值张量分解在授课推荐上的应用研究

为解决现今学校授课安排无推荐依据这一实际问题,首先给出了一系列形式化方法用于规约教师的专业基础、课程难度及教学评价;定义了一种加权函数计算出每组专业基础、课程难度和教学评价的综合有偏权值;构建了一种基于“教师-课程-评价-权值”四元关系的三维有偏权值张量模型,张量元素使用综合有偏权值。在此基础上,设计了一种基于Tucker分解的算法,对张量进行高阶奇异值分解（HOSVD）得到降维后的近似张量,按课程分类实现了Top_N授课推荐。实验结果表明,当迭代阈值达到一个合理值时,该方法能实现精准授课推荐,可作为一种新的智能化授课推荐方法应用于各类学校。     

多预警机情报协同任务控制研究*

对多预警机情报协同任务分配和任务协调问题展开研究。首先,结合集中式任务控制方式和分布式控制方式的优点,设计了混合式任务控制体系结构,以支持在主指挥机的监控下实现不同级别上的任务自主分配;其次,在通过合同网实现动态任务分配的基础上,建立转包合同机制对任务执行过程进行协调,提高了多预警机情报协同的整体效能。仿真结果表明了该方法的有效性。     

URTP:一种基于用户-区域-时间-商品的因子分解推荐模型

如何从海量的数据中将不同的商品在恰当的时间、合理的位置推荐给适当的人(或人群)是当前面临的主要挑战。考虑到不同国家不同区域的人(或人群)在宗教信仰、职业、教育程度等方面有着不同的文化背景差异,以及大数据环境下商品推荐常常面临数据稀疏和冷启动等问题,从签到数据中抽取出目标用户所在的地理位置,根据该位置的文化背景特点筛选出与目标用户有相似或相同的文化背景的人群;再根据每个商品适宜购买的最佳合理时间和间隔购买时间选出恰当的商品,运用因子分解机的思想建立用户-区域-时间-商品因子分解模型。大量真实数据集上的实验表明该模型能够在数据量大、高稀疏的数据环境下进行商品推荐,验证了该方法的可行性、有效性和高效性。     

智慧社区边缘计算场景下基于免疫算法的卸载决策优化

边缘计算通过将云计算中心的计算和存储资源下沉至距离用户更近的网络边缘,用户可将任务卸载至边缘计算节点执行,以获得更低的任务时延和能耗.针对智慧社区场景下的任务卸载决策问题,构建了联合优化任务时延和能耗的卸载决策优化模型;在免疫算法中引入交叉操作,并对克隆算子、变异算子进行了改进,给出了一种基于改进免疫算法的任务卸载方案,并对该模型进行仿真实验.结果表明：该方案优于基于粒子群优化算法方案、基于遗传算法方案和基于免疫算法的卸载方案,可以有效降低任务时延和能耗.     

大数据环境下的电子商务商品实体同一性识别

怎样从多源异构的、自治独立的、多样化的、不一致的电子商务数据中找出同一商品实体是当前面临的主要挑战.通过分析不同平台的数据特征,首先建立基于商品属性/值的索引模型,构造商品属性-值的全局模式图并进行模式集成,形成模式统一、质量高效的商品信息数据;而后基于层次概率模型对商品的同一性进行多层相似度量;最终完成商品实体识别,并归一化输出满足同一性的商品集和关联属性并进行排序.基于Hadoop平台对3个B2C电子商务数据源中的商品进行了实验,并与传统方法和产品进行了比较,实验结果证明了本框架的可行性、精确性和高效性.     

结合AI规划和工作流的动态服务组合框架研究

动态服务组合是构建面向服务、松耦合、集成化的应用系统的主要途径.现行的动态服务组合方法中,工业界倾向于采用BPEL建模服务流程,而语义网研究团体则吸取AI规划的思想以实现Web服务组合,以上两种方法都不同程度地存在各自的不足.在对上述方法进行对比分析的基础上,提出了一种结合AI规划和工作流技术的动态服务组合方法.实践表明,这种方法能有效克服采用单个方法所造成的不足,并可实现从需求到部署的全过程.     

基于小班化的C语言课程教学模式研究

针对传统的C语言课程大班授课模式,分析了该模式将教与练分离,学员人数过多教师没有足够的精力顾及到每名学员,知识点零散,学员动手能力很难提高等弊端,阐述了采用小班化进行C语言课程教学的观点。分别从授课的人数要求、场地、教学内容和实施方式上对该模式进行了描述,分析了小班化教学的优势。     

基于Mobile Agent和Honeypot的入侵检测系统

为了解决入侵检测系统花费巨大及在单机上占用主机大量系统资源的问题，提出了一种新型的基于Honeypot和Mobile Agcnt的入侵检测系统AH—IDS，并根据Mobile Agent能够在网络中自由移动等特点重点分析了系统的工作流程、主要部分的架构组成和AH—IDS中监视器组件的设计以及AH—IDS的性能．