基于用户相似性的加权Slope One算法

针对因Slope One算法没有考虑相似性,而导致个性化推荐准确率不高的问题,提出了一种基于用户相似性的加权Slope One算法（BUS Weighted Slope One算法）,通过先评定用户活跃度,筛选出活跃用户,然后依据项目间相似性对部分未评分项目进行预测填充,再利用用户间的相似性得到用户的最近邻居集合,将用户间的相似性作为预测评分权重,最后根据最近邻居集合对样本进行预测分析。通过三组实验研究结果表明,与其他传统方法相比,本文提出的方法同时提高了评分预测的准确性和计算效率。     

远程教学中COD的组播实现

本文提出了一种集中式管理、点播服务器分布式放置的远程教学课件点播(Courseware On Demand-COD)系统。在这一体系结构下．采用了新的批处理信道调度策略，对用户实施多播流和补丁流相结合的组播服务。提高了网络带宽利用率，增加了可服务的点播并发流数，同时降低了课件播放延迟时间。     

基于SQL Server的演绎规则处理器

设计并实现了一种基于SQLServer的演绎规则处理器,其主要功能是把演绎规则转换为含有SQL语句的过程代码,利用该处理器用户可用一阶逻辑谓词定义和查询IDB关系。     

基于神经网络的柴油发动机故障预测研究

为了保证设备安全可靠地运行,需要对设备进行故障预测,及时消除故障;探讨了故障预测技术的应用及神经网络预测原理和建模的方法,给出了神经网络模型在预测过程中的学习算法和改进的神经网络的训练算法,并用于柴油发动机运行中的故障预测,经过多种柴油机的试验证明试验结果满意,对故障的实时检测有重要意义,具有良好的应用前景.     

豆浆机趋势浅析及概念设计

现磨豆浆起源于中国,常饮豆浆,对身体大有裨益。这种独特的饮品体现了一种健康生活理念及东方式养生哲学。在2008年的牛奶事件曝光以后,更多人重新关注这种传统的豆浆饮品。豆浆机随着这种潮流逐渐流行开来,走进寻常百姓家。豆浆机已成为制作豆浆必备工具之一。本论文分析并把握市场需求,提出产品新的创新点,以及产品的发展趋势,对其行业及产品进行前瞻性的分析和趋势预测。     

P2P VOD系统邻居节点查找算法

P2P流媒体点播系统中,由于用户的VCR操作存在不确定性,在查找合作节点时存在一定困难。针对该问题,提出了一种基于预测的邻居节点选择算法。描述了基于虚拟直播频道的点播系统覆盖网构建方式,将系统中的节点通过DHT协议的方式组织起来。提出了一种基于用户行为的学习预测策略模型,根据该模型预测结果提前查找所需邻居节点。仿真实验表明,该算法能改善用户跳转响应延时,促进节点协作。     

基于中介真值度量的模糊综合评判

中介逻辑是一种以清晰的和模糊的事物为研究对象的非经典逻辑系统。基于中介逻辑与距离测度,以中介真值程度函数为工具,建立了模糊评判矩阵,并综合评判因素中肯定信息与否定信息的真值程度确立评判指数,进而以评判指数作为总体评判的数量依据,对评判对象进行比较,从而建立了一种新的模糊评判模型;并讨论了它在一个具体的模糊评判实例中的应用。     

数据库的网站开发研究

本文分析了常用的网络计算模式和网站层次结构,提出了以数据库为中心的网站设计与开发思想;网站中表现出来的一切变化源于用户需求的变动,而用户需求的变动最终要抽象为数据的变化,通过网站层次结构中的中间程序处理了变化的数据,在表现层展现出来的就是用户变动了的需求,而不用去修改网站中的任何有关代码;解决了由于用户需求变动给开发及维护带来的巨大工作量问题。     

马尔科夫模型在商品房需求预测中的应用

随着我国经济的发展 ,房地产业正成为新的经济增长点 ,对于开发企业来说 ,取得较大的投资收益和投资风险性较小是他们迫切关心和急待解决的问题 ,本文针对我国房地产市场发育不很完善这一特点 ,利用马尔科夫模型对房产市场的需求进行了定量预测 ,对开发商的投资决策提供了理论上的支持。     

基于概率主题模型的标签预测

充分利用用户自定义标签信息,是理解Web资源语义,提高Web应用智能程度的重要途径。针对资源标签分派中大量存在的信息不完整、不一致的现象,建立基于用户标记行为特征的概率主题模型,利用概率主题模型实现对标记信息不完整资源的标签预测。根据每个资源所对应的标签的统计特征,可产生不同形式的标签文档,通过分析标签文档所生成主题的性能,确定适合于特定数据集的标签文档形式;利用同一主题内词汇间的高度相关性,设计合理的预测标签排序方法,从而实现对标记信息不完整资源的标签预测以及标签语义不一致现象的检测。在数据集DeliciousT 140和Wikilo+上的测试表明,所提方法能有效实现标签预测,并可提高信息检索的性能。