结合项目类别和动态时间加权的协同过滤算法

基于项目的协同过滤算法仅通过计算项目相似性产生推荐结果,忽略了项目类别信息对项目相似性的影响,且未考虑时间因素对推荐结果产生的影响。针对上述问题,引入项目类别相似性、用户兴趣度时间加权函数和项目流行度时间加权函数,提出结合项目类别相似性和动态时间加权的协同过滤推荐算法,包括将项目类别相似性引入到传统项目相似性计算中。分析用户兴趣度和项目受欢迎程度随时间动态变化对推荐结果产生的影响,构造基于时间的用户兴趣度加权函数和基于时间的项目流行度加权函数。实验结果表明,该算法的项目类别特征能够进一步提高项目相似性的精度,动态时间加权函数能够及时反映用户兴趣度和项目受欢迎程度的变化,提高推荐的准确度。     

基于样本缩减的支持向量机在流分类中的应用

网络流量分类对提高网络服务质量有着非常重要的作用.基于机器学习的网络流量分类中,海量的样本为训练带来了效率瓶颈.论文介绍了SVM算法原理,建立基于改进类别质心的样本缩减策略,并进行实验验证.结果表明,利用缩减样本的SVM训练时间仅为在原样本下训练时间的2％,且分类精度基本不变,证明了样本缩减策略的可行性和有效性.     

基于强类别特征近邻传播的半监督文本聚类

为处理高维稀疏的大规模文档数据,提出一种基于强类别特征近邻传播(SCFAP)的半监督文本聚类算法.聚类过程中,利用少量带类别标签的监督数据,提取具有强类别区分能力的特征项以构建更有效的样本间相似性测度.并在每轮迭代完成后将类别确定性程度最高的未标记样本转移到已标注集,使算法执行效率提高.实验结果表明,这种改进对于近邻传播算法的性能和准确度的提升有较大帮助,在Reuter-21578和20Newsgroups两个相异数据集上,SCFAP算法表现较好的适用性.综合考察聚类微平均Fμ指标和类簇纯度Pt指标,该算法在少量监督信息辅助下能快速获得较好的聚类结果.     

多语种网络文本快速新词抽取

从网络文本中提取新词是网络信息处理中的一个重要问题,在信息检索、文本挖掘、词典编纂、中文分词等领域中都有重要应用。本文提出了一种与语言无关的快速新词提取算法,首先针对后缀树的数据结构将多语言文本进行统一编码,然后使用改进的统计方法在双后缀树上以线性时间统计重复串与邻接类别,并计算字符串的整体度,同时通过剪枝大幅度减少计算量,在中、英文语料上较好地实现了新词的抽取及排序。     

基于wordNet的类别可拓展网页分类系统

基于文本写作常采用一个意思由多个不同写法的单词来表述,研究词义文本分类法被用来替代使用关键词分类算法以提高分类准确率.分析wordNet内Synset架构,认为一个兼顾词义以及词义间关系的词义文本分类系统可应用到网页分类中.该系统同时注意到固定的文本类别结构以及结构内不断增长的文件数目间的区别,加入了基于类别信息聚类方法的类别拓展的功能.仿真实验证明,该分类系统与现有的基于语义的分类系统相比,在分类准确度性能上能提高13%.基于类别信息类聚的文本拓展功能与采用基于相似度的类聚方法的系统相比获得了一个质量更高的新增类别.     

汉语语音文档检索中后验概率的索引方法

基于音节Lattice形式的语音识别结果来实现汉语语音文档检索,不但可以成功规避词表外词问题,而且Lattice这种多候选形式也能有效补偿识别错误对检索性能的影响.在基于音节Lattice的汉语语音文档检索研究中,针对已有索引方法的不足,提出了一种基于后验概率的索引方法,对向量空间模型进行改进,以音节和K步邻接音节对作为索引项,以它们在语音文档中的后验概率值作为索引项权重.检索实验表明,文中的方法更适用于基于音节Lattice的语音文档检索任务,各项改进都达到了预期效果.     

带控制结构的物流园区平面布置法

物流园区的规划是个世界范围的新课题,尤其在物流园区设施规划方面理论和经验更是欠缺。对系统化设计法（SLP）做了改进,提出了带控制结构的物流园区总平面布置法。该方法把选址区外部交通设施作为控制点或控制线,与内部功能分区一起进行关联分析,外部控制结构和内部关联关系同时作为布置搜索线进行内部功能区位置构建。该方法的优点是体现了园区内部平面布置和外部交通设施的互动,并通过扬州城北物流园区的应用实例,取得了较好的效果。     

一种基于Voronoi图求解车辆路径问题的混合启发式算法

针对由多个配送中心和多个客户点组成的物流网络中的车辆路径问题,提出了一种基于“集群第一,路线第二”的路径优化策略,即首先使用Voronoi分割对配送区域进行划分,然后引入综合插入算法和变邻域搜索算法的混合启发式算法求解配送区域内车辆路径问题。通过算例和应用系统的分析与验证表明,该混合算法既能获取质量较优解,同时也具有较好的实时性,能较好地满足实际应用需求。     

高端路由器CIDR表非关键字索引的B-Tree机制

不分类的互联网协议(IP)地址方式无类别域间路由(CIDR)可以解决高端路由器中路由匹配延
迟问题. 通过对CIDR表深入分析,在参考数据库的非关键字索引方法和分割索引算法的基础
上,提出了一种满足CIDR表要求的非关键字索引的B Tree算法. 该算法首先对CIDR表的全
部前缀地址集合进行分割索引,分割后,CIDR表被改变成一种B Tree索引结构;然后按照I
P地址的非关键字对CIDR表进行快速查找. 仿真结果表明,本文算法更好地满足了快速查找I
P地址的需求.     

基于代价敏感支持向量机的推荐系统托攻击检测方法

基于标准支持向量机的托攻击检测方法不能体现由于用户误分代价不同对分类效果带来的影响,提出了一种基于代价敏感支持向量机的托攻击检测新方法,该方法在代价敏感性学习机制下引入支持向量机作为分类工具,对支持向量机输出进行后验概率建模,建立了基于类别隶属度的动态代价函数,更准确地反映不同样本的分类代价,在此基础上设计了代价敏感支持向量机分类器。将该分类器应用在推荐系统托攻击检测中,并与标准的支持向量机方法、代价敏感支持向量机方法进行比较,实验结果表明,本方法可以更精确地控制代价敏感性,进一步提高对攻击用户的检测精度,降低总体的误分类代价。