用WebClass与SQL Server开发网上新书报导系统

根据图书馆网上新书报导的需求,分析了目前国内网上新书报导的不足,提出了网上新书报导应该实现的功能及目标,并用WebClass与SQLServer实现网上新书报导系统的设计和开发。     

ITU-T G.728语音压缩算法的实时实现

ITU－TG．728建议是国际电信联盟于1992年制定比特率为16kb/s的低延时CELP类语音编码器。在扼要介绍G．728编码码算法原理基础上，详细讨论了G．728的LD－CELP算法在TMS320C6211上实时实现的硬件设计和软件开发及系统设计中的一些关键技术。     

基于Web日志的因特网协作推荐系统的研究

针对当前推荐系统研究中存在的问题，提出了一个基于Web日志的Internet协作推荐系统。它在用户浏览兴趣度量时综合考虑了页面访问次数、浏览时间的长度和页面的大小，然后将具有相似用户浏览兴趣的页面进行推荐。算法过程如下：先对Web日志进行预处理后得到用户事务，然后对这些用户事务进行各个页面的浏览兴趣矢量表示，最后通过推荐引擎生成实时推荐。经实验表明，该系统比其他方法推荐的网页点击率高。     

对证券分析师荐股评级调整价值的经验研究

以我国12家主要券商研究机构的证券分析师推荐报告为样本，基于2000-2004年的沪深A股市场的全部股票价格与交易量数据库，采用三种不同的市场超额收益率模型和事件研究法，研究了我国证券分析师评级调整前后累积超额收益率、股票价格和交易量之间的经验关系，发现证券分析师增加到买人、增加到卖出、从买人中剔除评级调整对于投资者来说具有参考价值，但从卖出中剔除对于投资者不具备参考价值，证券分析师在作出从卖出中剔除评级调整时，对公司未来的盈利能力存在系统性乐观主义，研究结果为我国投资者正确使用证券分析师推荐报告提供了参考依据．     

基于POI的JSP动态报表生成技术

JSP是一种web技术，动态生成报表是其弱项．本文介绍了POI组件的基本用法。提出使用POI组件在服务器端动态生成Excel报表文件，再传输给客户端打印的web报表解决方案，并给出了实验样例．     

论“燕许”对后进文士的荐引之功

苏颋、张说并称“燕许”，他们身居相位而好尚文学，对后进文士多有荐引、奖拔之举。苏颋之于李白、郑虔，张说之于张九龄、王翰等，二人的延引与提携多有其功而值得关注。在文学由初唐向盛唐过渡之际，起到了积极的推动作用。同时这一问题又不宜过于夸大。贺知章、李泌等非张说所提携者。     

基于软集理论驱动的毕业生推荐系统研究

网络技术的发展为毕业生与企业之间的顺利沟通提供了支持,但大多数招聘或推荐平台依然是各自"表演"的模式,缺乏有效对接.面向毕业生与企业的直接需求、核心需求,在软集理论驱动的基础上,构建一个智能的、支持决策的毕业生推荐平台.该平台允许用户自主设置属性及属性排序,对推荐结果进行优劣排序,使得推荐结果更加客观全面,符合大学生及企业的需求.最后实验表明该方法具有较高的性能.     

面向探索式搜索过程的查询推荐

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要工具,但是传统的推荐方法对于探索式搜索的推荐效果不好.针对此问题提出了一种新的面向探索式搜索过程的查询推荐方法,即根据用户搜索的行为模式,通过试探性查询重构和确认性查询重构两个过程,对探索式搜索过程进行建模,并根据影响探索式搜索过程的三种因素提出了一种排序算法,将确认性子查询中的查询推荐给用户.通过与传统推荐方法的对比实验验证了本模型及其推荐方法的有效性.     

P2P环境下考虑信任的协同过滤推荐模型研究

在P2P环境下,节点面临丰富的可用资源,因此很难快速定位自己感兴趣的文件。提出了一种考虑信任的协同过滤文件推荐模型,不仅提高了推荐准确度,还提高了节点的满意度,并有效地控制了由于信任问题导致的交易失败。     

基于评论分析的评分预测与推荐

推荐系统广泛地应用在网络平台中,推荐模型需要预测用户的喜好,帮助用户找到适合的电影、书籍、音乐等商品.通过对用户评分和评论信息的分析,可以发现用户关注的商品特征,并根据商品的特征,推测用户对该商品的喜好程度.本文提出将评论中隐含的语义内容与评分相结合,设计并实现了一种新颖的商品推荐模型.首先利用主题模型挖掘评论文本中隐含的主题分布,用主题分布刻画用户偏好和商品画像,在逻辑回归模型上训练主题与打分的关系,最终评分可以被视为是对用户偏好和商品画像的相似程度的量化表示.最后,本文在真实数据上进行了大量对比实验,结果证明该模型比对比系统性能优越且稳定.