基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤推荐算法通常针对整个评分矩阵进行计算,存在效率不高的问题,提出一种基于K-medoids项目聚类的协同过滤推荐算法.该算法根据项目的类别属性对项目进行聚类,构建用户的偏好领域,使用用户偏好领域内的评分矩阵进行用户间相似度的计算,得到目标用户的最近邻居集,并生成推荐结果.与常用的K-means聚类方法相比,采用K-medoids方法对项目类别属性进行聚类,不仅克服了评分聚类可靠性不高的问题,而且算法还具有更好的鲁棒性.实验结果表明,该算法能有效提高推荐质量.     

基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量 过滤算法研究

为解决当前物联网部署过程中存在的流量过滤效率低、传输受限等难题,提出了一种基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量过滤算法。首先,基于能量最优原则,并针对sink节点与准分区节点之间的应答响应关系,构建一种网络初始化方案,使用分组问答-响应方式建立节点拓扑初始化关系并进行能量排序,实现网络快速建立及拓扑收敛。随后,综合考虑能量冗余、距离等超级特征并进行区域匹配,通过设计更新周期方法实现对区域节点稳态化控制,稳定区域传输质量,提高算法在超宽带传输条件下的适应能力。最后,采取扫描方式进行分区节点二次筛选,选取转发代价最小的分区节点进行组网,降低分区节点因能量受限而出现瘫痪的概率,进一步稳定算法对流量的过滤及传输质量。仿真实验表明:与当前常用的超宽带一体化传输过滤稳定算法(Ultra Wideband Integrated Transmission Filter Stabilization Algorithms,UWITFS算法)及分区流量综合过滤算法(Partition Flow Comprehensive Filtering Algorithms,PFCF算法)相比,所提算法具有流量过滤强度高、超宽带传输能力强的特性,实际部署价值较高。     

基于XSS框架机制的Web应用程序语境安全性研究

分析了XSS过滤抽象框架提供的安全性和应用程序语境相关性,也分析了Web浏览器的新模式、特点及XSS语境过滤.优化了Web框架模型,Web浏览器详细描述内部组织的模式来解释XSS清除的方法及其内部结构的相互作用.研究了服务器端执行的威胁过滤通过浏览器的内容解析到DOM过程而被有效地撤消的XSS漏洞.提出了非信任性数据需要以不同的方式根据其语境在HTML文档中被过滤,自动清除可以安全地在一个语境中使用的威胁清除功能而在另一个语境中使用是不安全的,自动过滤必须与语境相关的.     

IFF算法求解顺序依赖的单机总权重拖期调度问题

转换(启动)时间是工业中带有清洗、更换物料工序的生产过程所需要的, 该时间一般很大程度上依赖于紧接工序. 这种环境下的调度问题都是工件顺序依赖的. 本文研究顺序依赖的单机总权重拖期调度问题, 为NP难的组合优化问题. 针对该问题, 提出了一种迭代的过滤-扇出算法(IFF), 算法以分支树的结构形式在解空间中搜索. 在算法中, 当分支移动不能改进根节点时, 重新产生有继承性的根节点, 使得算法继续进行. 根据问题特性, 提出了带序列片段重组和参考局部搜索的分支移动策略, 获得分支节点. 对文献中的120组数据的算法测试结果表明: 对大多数实例, IFF算法的计算结果优于或不劣于DE算法和DPSO算法的计算结果, 同时改进了42个实例的最好解.     

垃圾邮件过滤研究与实现

系统以垃圾邮件过滤为目标,设计并实现了一个垃圾邮件过滤系统SpamBlocker.该系统整合规则过滤、贝叶斯分类、病毒检测和黑/白名单等垃圾邮件检测技术,采用评分方法判断邮件的垃圾性,并利用规则过滤给贝叶斯分类提供学习样本,提高了系统对新垃圾邮件的适应性.     

沪深两市股权关联网络的社团结构及其稳健性

建立了上市公司与其主要股东的关联网络, 利用实际数据分析了中国股市2001到2010年的总体走势, 证明了该网络属于典型的无标度网络, 无标度指数的变化显示出从2006年开始上市公司中出现少数度值极大的in-hub节点, 而上市公司的主要股东中出现了相对较多的out-hub节点. 同时采用加权派系过滤算法分析了网络中3-派系(3-clique)下的社团结构, 证实了从2006年开始一些大型国有企业上市后迅速地成为了网络中的核心节点, 造成了网络资源重组现象. 这同时解释了无标度指数的变化原因. 然后通过研究近年来大公司之间的大额投资关系发现: 这些大公司不但经历住了全球经济危机的考验, 而且上市公司与大型控股公司之间的关系变得更加紧密. 分别分析了该网络遇到随机故障和蓄意攻击时的稳健性. 其中2008年中国受国际经济危机的影响正好与网络出现随机故障的情况类似, 分析表明此时中国股市表现出强健的鲁棒性;但若对整个网络进行蓄意攻击, 网络则明显表现出极强的脆弱性.     

融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法

针对绝大多数用户消费习惯对地理位置的敏感性,以及推荐过程中的"长尾效应",提出融合位置信息和物品流行度的协同过滤算法。对传统的协同过滤算法作出2点改进:第一,将用户兴趣偏好与位置偏好相结合,提出一种新的基于地理位置的用户相似度计算方法;第二,在预测评分时,引入物品流行度权重,合理地调整流行物品和长尾物品的推荐期望值。使用Foursquare数据集作为实验数据集,与相关算法进行对比实验。结果表明,改进算法能有效提高推荐的精度和推荐结果的多样性。     

基于多Agent的邮件过滤系统

基于多Agent的思想设计出一个邮件过滤系统(Multi—Agent—Based Mail Filtration System，简写MABMFS)，它能根据用户的需求，自动地对用户邮件进行有选择性的接收，并通过其学习机制进一步地了解用户喜好，从而更有效地提高邮件过滤系统的性能。     

钢管混凝土抛物线空腹拱平面内轴压稳定性能研究

开发一套基于B-S架构的自主学习交流平台,为用户创造一个友好的学习交流环境。平台采用Java语言开发,通过MySql5.7对数据进行存储,依托Tomcat7.0服务器发布,最终通过浏览器展现给用户。开发过程中引入了KNN算法,可对乱填信息注册平台的用户有效拦截过滤,自主预测平台中用户的年龄结构、热门话题等信息,收集热门话题创建学习兴趣小组,并通过用户对学习资源的评价等行为的分析,对表现较好的用户给予更优质的服务与优惠,从而更好地提高平台的质量。     

分布式虚拟现实仿真环境中的数据过滤技术研究

减少网络通讯负载一直是分布式交互仿真环境致力解决的问题。本文针对分布式虚拟现实仿真环境ＤＶＳＥ２０００遇到的拔号网络通讯瓶颈问题,讨论了基于数据转发器的实体状态数据包压缩技术及静态实体数据包传送技术。另外本文还基于大规模分布交互仿真环境介绍了兴趣管理技术,并提出了多阈值ＤＲ技术的思想。多阈值ＤＲ技术为解决大规模分布交互仿真环境的通讯负载提供了新思路。