一种笛卡尔积压缩的负表约束上表缩减算法

利用笛卡尔积压缩方法可有效减小负表约束规模的原理, 提出一种在压缩负表上维持广义弧相容的高效算法STRC-N, 以解决负表约束维持弧相容过程中遍历所有元组导致效率低的问题. 实验结果表明, 当压缩负表上压缩率较大时, 得益于表规模的减小, 新算法相对于主流的负表约束处理算法效率更高, 性能更好, 从而实现了对负表约束处理算法的改进.     

基于评论的影片个性化推荐方法

针对影片数量较大, 观众选择喜欢的影片较难的问题, 提出一种基于评论的影片个性化推荐方法. 该方法先把电影标签作为主题对观众评论进行分类, 再根据主题评估函数计算主题的满意度, 然后根据观众喜好为主题设定权重, 获得关于影片的个性化评价, 最后根据评估结果, 为观众提供一个可供选择的影片序列. 实验结果表明, 该基于评论的影片分析方法有效.