海量用户评论在APP更新设计中的参与作用挖掘

APP市场上用户发表的评论包含着对APP软件研发团队的有用信息,尤其是软件功能请求以及具有特定应用的用户体验内容,可以应用到APP软件的版本更新设计中.为了研究海量用户评论在APP软件更新和重新设计中的参与作用,本文提出一种基于词向量表征的句向量相似性计算模型,它可以用于度量来自更新日志文本和用户评论文本中的句子的相似性.然后,本文提出了APP产品的“更新日志-用户评论”匹配算法将不同语义匹配结果划分到不同的数据集.基于真实的APP市场上采集的海量APP软件升级日志数据和用户评论数据的实验证明了本文提出方法的有效性.研究结果还发现:APP开发团队对于用户评论内容的采纳不到20%,而且采纳的内容主要集中在APP软件功能方面.用户评论中众多内容指向企业的营销活动问题,这部分内容由于研发团队在企业运营中的管理角色所限,很少能够顾及.     

一个实用的支持认证契据的匿名认证方案

认证契据方案允许一方在不泄漏身份的情况下,通过第三方来向认证方证明自己身份的合法性.多次认证之间的关系可分为相关性和非相关性.本文设计了一种支持认证契据和可控相关性的匿名认证方案,使得用户可以控制多次认证之间的相关性.如果他使自己的所有认证都是不相关的,那么他就获得认证的非相关性.     

分布式环境下基于属性证书的RBAC模型

基于角色的访问控制(RBAC)将角色概念引入到访问控制中,极大地方便了用户对资源的访问,同时也减轻了系统保存大量用户信息的压力.在分析RBAC模型的基础上,结合RBAC系统的特点以及SPKI/SDSI证书的优越性,提出了一种分布式环境下的基于属性证书的RBAC模型,定义了属性证书的结构以及描述了用户访问资源的工作流程,对模型的特点进行了总结.分析表明,该模型具有简洁的证书格式、支持匿名访问、单点登录等优点.     

移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型--MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.     

可重构视频阵列处理器测试平台设计与实现

针对可重构视频阵列处理器的设计要求及传统测试方法测试视频编解码系统时速度慢、精度低和可观测性不强的问题。开发了基于Qt的用户界面,设计实现了以现场可编程门阵列(Field programmable gate-array,FPGA)为核心的软硬件协同测试平台。在PC端实现以软件仿真为基础的数据传输与图像重现,在FPGA端实现以可重构视频阵列处理器为基础的视频编解码算法并行映射。实验结果表明,在工作频率为100 MHz时,FPGA与PC之间可正确传输数据并满足算法测试时不同测试用例的更换需求,具有较好的可观测性。     

一种实用的VOWLAN认证计费系统

文章提出一种基于VOWLAN的简明认证计费系统。该系统是用GKGUI从网守获取通话详细记录并传输给后台的数据库,增强了服务器端的直观性和操作简单性;由于在网络服务器中Java Applet又将详细的计费信息以一种友好的界面形式随主页发布到网络中去,因此,不论服务器端还是客户端都能够享受到图形用户界面带来的操作简单、直观的好处。     

基于RSA体制的数字移动通信系统用户认证方案

设计了一种基于RSA体制的数字移动通信系统的用户身份认证方案.其安全性基于大整数的分解难题,能抵抗包括网内攻击的多种攻击.用户请求采用预计算的方式,有效减少了实时计算量,满足移动通信系统中用户请求的实时性要求.与基于离散对数的方案相比,本方案用户端和网络中心的计算量与存储量少,能高效实现连续请求.理论分析表明:本方案安全性高,计算复杂性和通信量低,网络中心存储量低,符合数字移动通信系统要求.     

基于TACACS协议的身份认证技术分析与研究

随着网络经济时代的到来,网络将会成为一个无处不在、无所不用的工具。网络安全问题越来越成为人们关注的焦点。本文针对网络安全中的身份认证技术,探讨了TACACS协议,并结合实例分析和研究了认证系统的建立。     

弹性需求用户平衡分配模型及其应用

对具有弹性需求的交通网络随机用户平衡分配问题进行了分析研究,将其描述为一个等价的变分不等式。最后将模型应用于拥护公交网络系统的平衡分配问题,并针对公交网络系统的特殊性,提出相应的求解算法 法。实例表明了模型的合理性和算法的有效性。     

基于水军信任惩罚的多维用户影响力度量模型

社交网络用户影响力度量是意见领袖识别的必要前提,然而目前的度量模型忽略了多维影响因素以及水军群体对度量模型真实性的影响.为此本文从网络结构、交互行为和交互信息三个维度来分析整合相关的影响因素,基于LeaderRank模型构建多维用户影响力度量-MUI模型,并在水军识别的基础上构建信任惩罚模型,以修正MUI模型建立MUISTP模型,实现社交网络用户影响力的真实性度量.以新浪微博平台大规模实际数据进行实验分析结果表明,与FBI,LeaderRank和Generative Graphical模型相比,MUI模型识别出的意见领袖更为准确,且可以实现更为有效的信息扩散.此外,经过水军信任惩罚后MUISTP模型较MUI能够实现更为有效的意见领袖识别.