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随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融... 相似文献
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介绍了信任管理系统的概念,阐述了KeyNote信任管理系统模型,并对KeyNote在分布式防火墙中的应用进行了研究,给出了一个分布式防火墙中信任管理系统模型,最后提出了进一步的研究方向。 相似文献
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利用人机工程学原理,提出机械设计中应考虑机器的适应性设置,介绍了机器的适应性设置的作用及设计方法。 相似文献
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EMX—500交换机有一条维护命令:Audit:TRNKST!用以检测本机的不良中继,在维护中,必须先执行此条命令来显示所有的不良中继,再用恢复命令逐条恢复。如何将这两个过程联系在一起,执行一条命令,交换机在检测出不良中继后,自动恢复,是本文讨论的主要问题。 相似文献