一种基于用户偏好的学习推荐方法

传统的推荐算法一定程度上为学习者提供了自适应的学习服务,但忽略了用户的学习兴趣偏好,难以提供学习者满意的推荐服务.为了提高学习推荐的效率,对用户的偏好进行进算,根据兴趣偏好对基本用户进行聚类,然后根据用户之间的兴趣相似性初步预测目标用户的兴趣度,进而给用户推荐兴趣度较高的学习服务.实验结果表明,该方法可显著地提高推荐质量.     

基于用户偏好的IIFS-SEA服务评估方法

提出了一种基于区间直觉模糊集的服务评估方法 (IIFS-SEA),使用区间直觉模糊数解决用户偏好的模糊性和不确定性问题.通过残缺区间直觉判断矩阵解决用户偏好的不完整性问题,利用平均年龄法及不确定动态直觉模糊加权平均算子解决用户偏好发生动态变化的问题,基于得分函数计算出服务非功能属性的权值,以实现服务评估.仿真实验表明该方法能够提高服务评估的准确性与有效性.     

基于产品属性及用户偏好的个性化产品推荐方法

个性化推荐系统中应用得最广泛的是协同过滤算法,而相似度的计算是协同过滤算法的核心。针对传统相似性度量方法中将用户对单个产品与单类产品的喜好未加以区分的不足,提出了一种基于用户兴趣与喜好的相似性计算方法。该方法根据用户兴趣与喜好,将对某个产品与某类产品的喜好程度区分开来,再通过加权的方式形成最终计算同类产品不同用户间的相似性。最后,采用Movie Lens数据集进行算法测试,测试实验结果表明,该计算方法的计算质量有明显提高。     

基于用户偏好的图书馆个性化门户研究

文章概述Web3.0的产生背景和主要特征,分析Web3.0环境下图书馆门户的用户偏好,阐述图书馆门户用户偏好的行为趋向。最后,指出图书馆门户用户偏好的控制策略。     

基于用户安全属性偏好的Web服务评估

以基于用户安全属性偏好的Web服务安全综合评估为研究目标,在传统Web服务体系架构基础上进行功能扩展,设计出了一个Web服务安全评估模型,研究并提出了一种服务安全评估方法.使用标准值策略结合多属性决策Topsis算法进行综合评估;采用对候选服务进行协议分析、漏洞检测等方式收集数据,并把Web服务提前进行过滤筛选,按数据的类型进行量化,计算用户的安全属性偏好权重,将经过量化后的服务安全属性值按照Topsis算法进行选择.对该方法进行了相关实验验证,结果表明该方法能较好选择出满足用户安全属性偏好需求的Web服务.     

基于用户偏好的地方公共数字文化云服务

公共数字文化是人类精神文明建设的重要组成部分,也是推动生产力发展的重要因素。本文通过对所掌握的文献资料整理,了解我国当前公共数字文化服务的研究现状,在此基础上,阐述地方公共数字文化服务引入云计算的动因和用户偏好分析,提出地方公共数字文化服务云的建设构想,以期为全面推进地方公共数字文化服务能力提供经验借鉴,或为相关机构输出更适合用户需求的数字文化产品提供参考。     

基于局部序列比对相似度的用户会话聚类新方法

随着网络环境的愈加复杂,用户数量和种类显著增加,网络信息更新频繁.针对文本数据自身较稀疏、不规范等特点,提出了基于改进的局部序列比对算法的用户会话聚类新方法.首先通过计算用户会话集成距离方法衡量会话的相似度;然后,采用改进的基于用户会话距离的序列比对算法对话题进行聚类,该算法改善了传统用户聚类算法的不足.实验表明,该算...     

支持偏好度动态适应的Skyline服务选择方法

提出了一种基于相对熵的Skyline服务排序方法,根据用户偏好信息定义理想服务,给出一种偏好支配关系,筛选出最符合用户偏好的Skyline服务集,引入相对熵方法来计算理想服务和各个Skyline服务之间的差距,为用户选择出Skyline服务集中Top-k个排序结果.在此基础上提出一种用户偏好度动态修正算法,根据用户对服务的选择计算偏好度调整函数,快速修正用户对不同QoS属性的偏好度.仿真实验与结果表明:本方法能够有效实现有序的Skyline服务集,解决用户对不同属性可能存在的偏好差异,具有更高的用户满意度和良好的扩展性.     

一种基于用户浏览路径的Web用户聚类方法

在Web用户聚类中,针对具有相似浏览路径和兴趣的用户聚类问题,提出一种新的相似度计算方法.该方法将事务路径看作有序时间序列,以代替用户的兴趣路径;同时结合用户事务路径的停留时间来计算相似度.通过这种方法计算出的用户相似度更接近真实,达到提高web用户聚类的效果,为用户提供更优质的个性化服务.对比实验证明该方法的有效性.     

基于兴趣相似性的Web用户聚类

按照访问兴趣对用户进行聚类分析是Web挖掘的一项重要内容. 在用户访问兴趣度量中综合考虑网页内容和浏览路径因素;在聚类分析中,依据访问兴趣定义提出新的相似度计算方法. 利用传递闭包法对用户进行聚类. 算法可以提高用户聚类的准确性,试验结果验证此算法是有效的.     

基于用户需求的QoS网格服务选取方法

网格环境中,用户不仅要求服务提供者的功能满足需求,而更多的要求网格服务的价格、响应时间、可用性、可靠性,信誉度等非功能因素也需要满足需求。针对这种情况,通过对用户QoS需求的分析,给出了一个基于用户需求的QoS网格服务选取方法。     

基于QoS本体的语义Web服务选择算法

引入QoS本体,提出了一种基于QoS本体的语义Web服务选择算法.该算法通过构造Web服务的QoS本体模型以支持异构QoS参数的语义描述和度量,并将QoS语义匹配和数值匹配相结合,从而更准确地为用户选择满足其个性化需求的Web服务.仿真实验表明,基于QoS本体的语义Web服务选择算法能够充分利用QoS语义和数值信息,为用户选择更合适的服务,实现用户对Web服务的个性化需求.     

乎叫中心系统在ARP用户服务中的应用

健全的运维体系和优质的用户服务,是大型信息管理系统能稳定运行、持续优化和深入应用的重要保障。本文对中国科学院资源规划系统（Academia Resource Planning,简称ARP）自实施上线以来的用户服务模式进行介绍,重点阐述了ARP呼叫中心系统在用户服务中的应用,并对当前用户服务工作中存在的问题以及如何进一步提升用户服务能力、提高用户满意度进行了探讨。     

一种求解有状态服务选取问题的遗传算法

基于QoS的Web服务选取问题,通常认为应用工作流中的任务是相互独立的,而在很多实际应用中,工作流的某些任务之间往往需要共享状态信息,由此增加了任务绑定约束,使得求解复杂度提高,影响了选取效率.针对现有方法的不足,提出了一种面向有状态服务选取的遗传算法,其中重新定义了交叉操作和变异操作,使得所有个体均满足任务状态关联绑定约束,同时在个体评价策略中引入罚函数,并进行个体相似性判断以防止过早收敛.实验表明,提出的算法在有状态服务选取问题中,可求得质量良好的解,且收敛速度快,选取效率亦优于现有算法.     

用户期望质量驱动的Web服务优化选取

提出了一种基于用户期望的服务质量评价方法。该评价方法仅考虑具有相似期望的用户,允许期望相似的评价影响服务的信誉度评价,以利于得到客观、准确的服务质量评估。在此基础上,提出一种基于用户期望的QoS驱动的服务选取算法。该算法实现了在满足用户偏好和期望的前提下Web服务的最优选取。电子购物的实例展示了该方法的可行性。     

业务选择网关带宽管理模型的研究

通过对Linux下Netfiher相关模块和技术的分析研究,给出了一种针对业务选择网关带宽管理的结构模型和解决思路、方法,并对内核空间下实现数据包采集捕获及分类模块进行了模拟实验验证。     

基于用户体验的图书情报服务

从用户体验与图书情报关系入手,分析了图书情报服务中用户体验的要素,并提出了建立基于用户体验的图书情报服务体系的策略。     

一种基于类的交互式UI的设计

交互设计是用户界面设计的重点,针对VisualFoxPro的数据库管理系统的用户界面,重点介绍了一种采用类的技术设计交互式用户界面的实现方法。     

基于用户需求的数字图书馆信息服务探析

阐述了近年来数字图书馆发展过程中用户需求的变化,包括用户信息需求的多元化、个性化、高效性和知识性,并针对这些用户需求所体现出的新特点提出了数字图书馆在今后发展中的服务策略。