社交网络用户影响力分析ABP算法研究与应用

社交网络作为一种交往方式,已经深入人心。其用户数据在这个大数据时代蕴藏着大量的价值。随着Twitter API的开放,社交网络Twitter俨然成为一个深受欢迎的研究对象,而用户影响力更是其中的研究热点。PageRank算法计算用户影响力已经由来已久,但是它太依赖于用户之间的关注关系,排名不具备时效性。引入用户活跃度的改进PageRank算法,具备一定的时效性,但是不具有足够的说服力和准确性。研究了一种新的基于时间分布用户活跃度的ABP算法,并为不同时段的活跃度加以相应的时效权重因子。最后,以Twitter为研究对象,结合社交关系网,通过实例分析说明ABP算法更具时效性和说服力,可以比较准确地提高活跃用户的排名,降低非活跃用户排名。     

基于排序学习的微博用户推荐

该文在分析总结影响微博用户推荐的四大类信息,包括用户的内容信息、个人信息、交互信息和社交拓扑信息的基础上,提出一个基于排序学习的微博用户推荐框架,排序学习的本质是用机器学习中的分类或回归方法解决排序问题,该框架可以综合各类信息特征进行用户推荐。实验结果表明 (1)融合多个特征综合推荐通常可以取得更好的推荐效果;(2)基于用户个人信息、交互信息、社交拓扑信息的推荐效果均好于基于用户内容的推荐效果。     

Behavioral Analysis of E-commerce Acceptance in Micro-enterprises简

E-commerce present opportunities and challenges for businesses, especially for micro-enterprises. This paper proposed a theoretical framework that in line with the unique characteristics of E-commerce acceptance in micro-enterprises in Chengdu, which is based on the unified theory of acceptance and use of technology （UTAUT） model. The extending UTAUT model includes key constructs of performance expectation, perceived behavioral control and the characteristics of owner-managers.     

A comparative evaluation of foreground/background sketch-based mesh segmentation algorithms

This paper presents an extensive comparative evaluation of five popular foreground/background sketch-based interactive mesh segmentation algorithms, addressing the quantitative assessment of the accuracy, efficiency, and stability of each algorithm. To facilitate the comparison, we have developed a complete framework with an intuitive and simple sketch-based interface to enable interactive mesh segmentation by marking strokes to specify the foreground and background with the mouse buttons, allowing us to quantify the algorithms in a unified manner. The evaluation has been performed via extensive user experiments in which each participant was assigned to segment models with the evaluated algorithms and the corresponding update of each segmentation was recorded as a new refinement when additional interactions were added. We then collected the segmentations from participants and evaluated them against the ground-truth corpus constructed from the Princeton segmentation database. To investigate how well the interactive segmentations match the ground-truth, five metrics were used to measure the boundary and region accuracy of segmentations. By studying the experimental results, we have analyzed the performance of the evaluated algorithms and provided valuable insights into their characteristics.     

一种基于码本聚类的低复杂度用户选择算法

现有块对角化(BD)预编码系统用户选择算法较少考虑利用已选用户与剩余用户之间的关系来排除不可选用户.针对这点不足,给出了一种采用码本聚类的低复杂度用户选择算法( CodeGreedy算法).该算法采用弦距离刻画用户信道的相关性,以此为依据将用户划分到不同码本空间中,聚集在同一码本空间的用户信道具有较强的相关性,形成互斥...     

实时监控下的动态远程证明模型*

针对现有远程证明技术仅对远程平台进行接入网络前的静态信息验证的局限性,本文提出了实时监控下的动态远程证明模型（DRAM-RTM）,该模型从平台行为和实时监控两个方面提升远程平台接入网络后的可信性。它将平台行为分为系统访问控制策略的变化行为和用户的应用行为,并将对行为的完整性度量和对动作执行情况的验证联合起来以提高证明的可信性;考虑到实时监控的负载开销,模型根据远程证明的历史验证结果动态调整监控力度,提高了模型的性能;最后给出该模型的协议并进行了分析。     

多通道用户界面中的目标选择技术

1 引言国内外近年来兴起的多通道用户界面研究强调:(1)多个通道以并行、协作的方式工作;(2)以充分性代替精确性,通常允许不精确的输入信息。其中,允许不精确输入进入人机交互过程是多通道用户界面的显著特征之一,它意味着可以消除不必要的精确性,从而大大降低用户的认知负担。然而,目前国内外提出的多通道整合算法在处理手段和算法实现方面基本上沿用传统的精确方式,使得问题和方法配合方面存在一些不足。本文提出利用模糊数学理论解决多通道用户界面整合中目标指称这一关键问题,可以更好地实现对不精确信息进行整合。     

BIOS下系统保护卡的构造

提出在开放计算机网络实验室中遇到的问题 ,如何在 BIOS下进行网络用户注册和系统保护卡的构造 ,最终保护计算机网络系统。     

一个基于Web浏览器的多通道网上购物界面NetShop

介绍了一个基于Web浏览器的多通道网上购物界面NetShop原型系统的系统结构及设计特点,这一系统是在对通用Web浏览器的多通道扩充的基础上,以网上购物为背景设计的多通道交互系统,系统通过采取基于上下文的查询,基于主通道的整合策略,语音反馈及补偿性输入等手段,为网上购物提供了一个自然的交互环境,在系统结构上采用了软插件技术,使得设计更为灵活,并为第三方的开发提供了一个开发性的接口。     

中文文本过滤的信息分流机制

在文本过滤中信息分流是提高过滤效率的有力的手段,为此,提出了一种新的中文文本过滤的信息分流机制．其基本思路是在概念扩充基础上,将不同用户的信息需求组织为树状结构,使其共同的部分成为共享分支,依据提出的侧面相似度和侧面匹配率来实现文本与模板的定量匹配,减弱传统的布尔模型对文本与模板匹配的严格限制,也弥补向量空间模型单纯数量化的不足,更加全面地反映用户的信息需求,试验表明该机制能够明显地提高过滤效率。