基于主题学习的学习伙伴推荐算法

学习伙伴是开放虚拟学习社区的重要资源,学习伙伴中的助学者可以帮助普通学习者克服学习障碍,相互提高沟通交流能力。在构建出基于本体的知识库后,综合学习者的兴趣、认知和热心度特征,提出了一种基于主题学习的学习伙伴推荐算法。实验结果表明,学习者在提供学习经历后,算法可以计算出它与其他学习者之间的伙伴评分,评分差异较好反映了真实学习环境中的最佳学习伙伴经验,有效地提高了开放虚拟学习社区构建的个性化和智能化,从而提升开放学习社区中学习者的学习效率和效果。     

一种自组织的虚拟学习社区构建算法

远程教育已趋向于网络化,而学习者之间如何进行协作式学习已成为一个关键问题。本文提出一种自组织的学习社区构建算法。该算法是基于学习者的兴趣,将具有相似兴趣的学生自动组成学习社区,以进行协作式学习。实验证明,本算法具有较高的效率和良好的扩展性。     

基于虚拟学习社区的智能学习算法研究

随着信息技术和互联网技术的发展,虚拟学习社区为学习者提供一个开放的学习环境,是满足时代教育要求的强有力的平台,成为学习者网络交流、网络学习的重要手段。如何利用虚拟学习社区来提高学习者的学习效率成为当前研究的热点和重点。本文基于虚拟学习社区,提出一种智能的个性化推荐学习算法,使学习者能够方便、有效、智能、反思性学习,为构建虚拟学习社区提供理论技术支撑,以便更好地指导虚拟学习社区的学习实践。     

个性化课程学习模型的设计与实现

针对目前远程教育环境中,学习者缺乏个性化指导、学习效率低下的问题,提出了一种基于自组织社区的以CELTS为参考的个性化课程学习模型.该模型利用同伴之问的相似性,授课教师的权威性以及算法的针对性,通过推荐学习对象、学习路径和学习策略来引导学习者学习.该模型缩减了授课教师的工作量,实验结果表明,该模型能有效地提高学习者的学习质量和学习兴趣.     

基于JADE的学习网络构建系统研究与实现

针对远程教育环境中,学习者分散、缺乏个性化学习指导等问题,构建了一个基于JADE的学习网络与个性化学习系统.系统为每个学习者创建一个JADE代理,用以动态监控学习行为并实现感兴趣资源的共享、推荐和评估,同时基于其他学习者代理对不同资源的感兴趣程度,通过发现相似性、更新信任权值和调整潜在邻居等方法,动态调整学习者之间的信任关系,构建学习网络,为远程学习者提供更准确地学习资源推荐.实验结果表明系统可以非常迅速的将具有相同兴趣的学习者聚合在一起,并很好的满足他们的查询、推荐需求.     

融合学习者时序行为和认知水平的个性化学习资源推荐算法

个性化服务是构建智慧学习环境的内在要求和建设要点.为学习环境中的主体（学习者）推送个性化学习资源可以提高学习资源的利用概率,解决在线学习容易产生的迷航问题.通过本体知识库的统一性语义建立学习者和学习资源内部结构特征,设计出一个有效计算两者相关性的推荐算法.算法中引入时间衰减函数来描述学习者学习时的时序特征,导入计算学习者认知水平与学习资源难度的匹配算子以体现学习的循序渐进原则.实验结果表明：所构建的时间函数和匹配算子达到了预期目标,更好地提升了所推荐学习资源的质量和适应性,且算法的时间复杂度能满足实时计算要求.     

基于Hebbian法则的P2P学习网络构建算法

针对远程教育环境中信息量过大,学习者分散、难于组织的问题,提出了一种E-Learning学习网络构建算法.该算法采用P2P的网络结构组织节点之间的通信,利用Hebbian学习法则来修改网络节点之间的信任权值,通过不断调整节点的联系人来实现学习网络的构建.学习网络能够对学习者关于学习资源的查询做出符合学习者学习兴趣的反馈,从而最大限度地满足学习者的需求,提高学习者的学习满意度.实验结果表明,算法相比于传统算法,具有较快的网络建设速度、较高的网络建设质量以及较高的鲁棒性,因而能够更好地适用于大规模的E-Learning学习这种开放的分布式环境.     

改进的E-learning社区自组织算法

为了解决E-learning过程中缺乏对学习者有针对性指导的难题,该文提出一种构建E-learning社区的改进算法。该算法采用P2P的架构,通过改进的Hebbian学习法则不断加强具有类似兴趣的学习者之间的联系,从而自动调整社区结构,最终将具有类似兴趣的学习者组织在一起。实验结果证明,与传统的P2P架构的Hebbian学习算法相比,该算法达到了更好的社区建设质量和更高的社区建设速度。     

互惠社区构建及个性化推荐算法仿真研究

社区构建对于降低个性化推荐的计算复杂度、提高推荐预测准确度具有重要的意义.该文提出了一种基于组代理的互惠社区构建及个性化推荐算法并进行了仿真实现,着重对分布式环境下的用户数据管理、相似用户查找和社区自组织的问题进行了研究.首先对基于组代理的互惠社区的仿真模型进行了描述,然后引入向量空间模型,并综合不同资源的特征频度向量和用户对该资源的评估值构成用户偏好特征向量（IFV,Interest Feature Vector）,作为衡量用户兴趣一致性和相似用户的匹配的标准,并在此基础上提出组隶属度和推荐认可等机制来实现社区结构的动态调整,试验证明该算法具有较高的社区构建效率和推荐准确度,并具有良好的可扩展性.     

基于多Agent的网络学习智能推荐模型

针对网络学习者面临海量信息选择的困扰,提出了一个基于多Agent的网络学习智能推荐模型.运用界面Agent采实现与学习者的交互,利用基于知识推荐的Agent提供与学习者兴趣相关的推荐,以及基于相似学习者推荐的Agent向特定学习者推荐新的知识,并对模型中推荐的相似度算法进行了阐述.通过多Agent技术的运用,较好的解决了网络学习推荐的智能化,个性化以及灵活性的问题,使网络学习者能在一种交互式的学习环境中得到更人性化的学习推荐服务.     

深度计算的同辈群体股市态势预测算法*

针对同辈群体的同辈群体算法(PG)的不足,提出深度计算的同辈群体生成算法.首先计算目标股票和候选股票之间的波段相似性,然后通过对亲密度、相关性和活跃度的深度计算,生成目标股票的同辈群体,并证明深度计算生成的同辈群体质量优于PG算法.针对PG算法不具有预测功能,通过结合自回归(AR)模型与同辈群体算法,提出基于同辈群体的自回归股价态势预测算法(DPG-AR).DPG-AR利用深度计算生成同辈群体,实现同辈群体权重的动态更新,并利用AR模型预测目标股票态势.上海证券综合指数及对应个股的对比实验证明DPG-AR的优越性.     

基于对等网的流媒体数据分配算法

提出一种基于对等网的流媒体数据分配算法(DA2SMp2p),可根据网络环境的变化动态调整数据分配,在提供节点中途失效时,可以比MBDAp2p算法、OTSp2p算法和Algorithm_1算法保持更好的流媒体连续性,提供节点没有失效时,所取得的段缓冲延迟与MBDAp2p算法相同,比OTSp2p算法和Algorithm_1算法小。DA2SMp2p算法、MBDAp2p算法和OTSp2p算法保持连续播放的最小缓冲延迟相同,都比Algorithm_1算法小。     

基于节点兴趣的非结构化P2P搜索机制

针对P2P系统缺乏有效信息搜索机制的问题,提出一种基于节点兴趣的非结构化P2P搜索机制。通过挖掘每个节点的兴趣,将节点按照其相关性组成网络,使相关性高的节点在网络中距离较近。在P2P网络中进行信息搜索时,只将查询消息路由到相关兴趣的节点上,以改善搜索效率。     

P2P网络中基于增量学习的节点聚类

本文研究了p2p网络中基于内容的节点聚类。基于文件名关键词精确匹配的查询没有考虑文本语义及内容相似性。如果能够根据节点发布内容的相似性,建立节点聚类,信息查询在类内进行,必将提高查询效率。本文提出了一种基于增量学习的节点聚类方法,通过兴趣爬虫代理计算节点得分,据此判断一个节点是否可以加入节点簇。实验表明,节点簇的建立可以有效地提高 p2p 网络的查询效率。     

基于节点性能估算的应用层组播算法

提出一种基于节点性能估算的应用层组播树构建和维护算法(PPE)。综合考虑节点的性能及其在组播树中的位置,尽可能使高性能的节点接近源节点,使低性能的节点接近叶子节点,以此来提高组播树的效率,降低端到端的延迟,减小链路压力和控制开销。仿真结果表明,PPE在大规模节点环境中能有效改善组播树的性能。     

Peer Groups,Employment Status and Depressive Symptoms Among Older Adults in Ireland

Research has shown that employment status, such as being unemployed or retired, can be related to well-being. In addition, the direction and size of these relationships can be influenced by the employment status of one’s peer group. For example, it has been shown that the well-being of the unemployed tends to be higher for those living in high-unemployment areas compared to the unemployed living in low-unemployment areas. In this paper, we explore whether employment peer effects impact upon mental well-being among of older workers. We use depressive symptoms as an indicator of well-being and our interest is in how the non-employment of peers impact upon older people, where non-employment covers both retirement and unemployment. This is an important issue in the context of promoting longer working lives. If the well-being of older people in employment is lowered by low employment levels in their peer group, then sustaining high employment among older workers will be more difficult. We use data from the Irish Longitudinal Study on Ageing (TILDA) which is a nationally representative sample of people aged 50 and over and living in Ireland, collected between 2009 and 2011. Employment peer effects are proxied using the peer group non-employment rate where a peer is defined as someone in the same age-group and region and of the same gender. We find that for the employed, an increase in peer non-employment is associated with an increase in reported depressive symptoms, whereas for those not employed such an increase is associated with a decrease in reported depressive symptoms. However, these findings hold mainly for men.     

第二代P2P及其安全性研究

peer to peer中对等点的分布式思想正日益受到人们的普遍关注，资源共享是其重要应用之一。近来，研究者越来越关注于通过高效的查找算法构建复杂的虚拟网络来实现P2P分布式的思想，比如CAN，Chord，它们无一例外的采用了分布式哈希表，也就是所谓的第二代P2P。以下论述了第二代P2P的体系结构，并就其安全性进行了讨论。     

基于J2EE的对等单点登录系统研究

提出了一种基于J2EE技术的对等单点登录系统设计方案,并给出了对等跨域模型中的对等点信任机制算法.解决了传统单点登录系统跨域困难、兼容性和可移植性差的问题.     

一种基于Traceroute的Peer选择算法

在传统的Bittorrent协议中,tracker构建peer列表时,采用的是随机算法。这种算法没有考虑peer与peer之间的位置关系和连接状况。论文提出了一种基于traceroute的peer选择算法(Peer Selection Basedon Traceroute,PSBT)。其原理是利用traceroute结果对BT网络进行拓扑发现,在此基础上选择离请求者比较近的peer组成peer列表。仿真结果证明,PSBT算法不仅能够提高用户的下载速度,而且能够有效地减少核心域的流量。     

JXTA下P2P点组认证协议的设计和实现

JXTA是由SUN公司推出的一项旨在为P2P应用而建立的一个通用开发平台。虽然JXTA平台提供了成员协议来验证Peer加入点组，但它没有提供认证要求的修改，在申请过程中也没有组内成员的参与。该文扩展了一种基于投票的、灵活的点组认证协议，通过实例对点组认证协议的可行性、正确性进行了验证。