基于协同相关性模型的特征需求自动标注系统

由于人工标注费时费力,线上社区中的许多特征需求缺乏标注信息,导致这些特征需求不能被有效地检索和管理。针对这种情况,提出一种针对特征需求的自动标注系统,可自动抽取特征需求中的标注词,既可以对没有被手工标注的特征需求进行标注词的补充,也可以对用户新提出的特征需求进行标注词推荐,减少用户手工标注的工作量。根据特征需求的文本特点,提出一种协同相关性模型(CRM)。CRM首先使用协同过滤找出与目标特征需求相似的数据组成集合,基于这个集合使用相关性模型得到最后标注的词,这种方式使得标注效果得到较大提升。基于真实的数据集合的实验结果表明,系统在特征需求自动标注方面的效果有效增强。     

基于带毒垃圾邮件的分析及过滤构想

当前,垃圾邮件日益成为信息时代人们的一个心病,它具有反复性、强制性、欺骗性和不健康性等特点,严重影响着人们正常的生活。本文在基于对带毒垃圾邮件的分析之上提出了一个过滤构想,对于反垃圾邮件技术的研究有着一定的意义。     

别让恶意软件越过界

在打击网络犯罪的战斗中,有一个不争的事实,那就是:坏人比普通网络用户更努力、更迅速。这些有组织的犯罪行动精准把握了人们的网上习惯,并知道如何利用社交工程技巧和Web 2.0技术引诱用户使用恶意软件。虽然用户已经更加了解通过电子邮件发送的骗局,但是他们仍然太过于相信来自社交网站上的"朋友"或熟悉机构所发送的内容。这种新的威胁环境利用Web 2.0技术,并且远比当今的用户及其使用的防御手段更高级,这意味着人们需要全新的安全方案。     

绿坝软件的是非

国家工信部日前发出通知,要求自今年7月1日起,凡国内新售电脑均须预装“绿坝一花季护航,,绿色上网过滤软件,该软件可拦截色情内容、过滤不良网站,并控制上网时间、查看上网记录等。     

净化网络环境是一种责任

日前,工业和信息化部要求7月1日之后,我国销售的所有个人电脑出厂时预装一款名为“绿坝-花季护航”的绿色上网过滤软件,进口计算机在我国销售前也将预装该软件。     

漫画在线还是离线看 悉随尊便

有些朋友喜欢在网上直接在线看漫画,但是直接在线看漫画有诸多不便,比如翻页时的网络传输缓冲、页面上夹杂的附加广告或弹窗会让我们看得极为不爽,严重影响阅读体验。那么有没有办法在线看漫画但又不受广告的“骚扰”呢？答案是肯定的,借助于Comic Shelf这款绿色免费软件帮忙就行啦。不但可以轻松在线看漫画,还可以自动过滤页面上的无关广告信息,当然如果你想批量下载回来慢慢看也不是问题,而且就算是上班看漫画也不是问题哦!     

道魔相争孰消长——网络垃圾信息与过滤（下）

在上一期的文章中,我们介绍了目前网络上最常见的垃圾信息传播方式之一邮件垃圾的追踪、防范与反击。但是随着网络通讯交流方式的发展,网络垃圾信息也是无孔不入,在这本期的文章中,我们将向大家继续介绍其他常见的网络垃圾信息过滤防范技术。     

基于TCP/IP协议的网络教学系统设计

通过对高校网络教学现状的调查与分析,提出了总体设计目标及设计方案,包括系统运行环境以及系统展现内容。系统采用C/S模式,通过主机与客户机发送数据包,利用网络包截获的相应技术以及包过滤等策略,对特定的数据包进行分析,将各类协议首部用的二进制代码展现,可更直观看到网络传输的具体方式,同时可将二进制代码转换为十进制,使系统具有更强的可视性。     

基于径向基神经网络的新型协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法对目标用户的评分预测过于依赖邻近用户,而忽略目标用户自身评分特性的问题,提出一种改进的基于径向基RBF(Radial Basis Function)神经网络的预测方法。该方法首先使用RBF神经网络对邻近用户的项目评分数据进行模型训练,得到基于该用户的网络评分模型;然后结合目标用户自身的评分进行计算,得到一个基于该模型的评分;最后结合所有邻近用户的模型评分预测出目标用户对目标项目的最终评分。改进后的算法既借鉴了用户之间的相似性,也考虑了目标用户自身的评分特性。实验结果表明,改进后的协同过滤推荐算法可以获得比传统算法更好的推荐效果。     

一种结合评分时间特性的协同过滤推荐算法

用户评分是协同推荐算法实现未知评分预测的主要依据,传统协同推荐算法一般只利用评分的数值,而忽视评分产生时间对推荐的作用,但是评分时间特性对推荐系统准确性的影响不容小觑。本文针对这个问题,以传统协同过滤推荐算法为基础,从评分时间角度对推荐算法的相似度计算和评分预测过程进行改进,提出了一种结合评分时间特性的协同过滤推荐算法。算法依据用户对项目的评分及时间计算出一个时间因子,并将时间因子融入到相似度的计算中,使推荐给目标用户的项目更加合理。通过实验进行该算法与现有协同推荐算法的对比,验证了该算法在提高推荐准确性方面的有效性。