如何在西文下显示特大型彩色汉字

在应用程序的开头或结尾显示一些有实际意义的特大型彩色汉字,能给人以清新之感,若在显示的同时配上优美的音乐,效果更佳.本文以在VGA显示器上利用Quick BASIC4.0为例,介绍一种在西文下显示特大型彩色汉字的方法,并给出了程序实例.对程序稍     

基于扩展语义接口的Web服务动态组合方法

自动地根据用户请求进行服务的动态组合是目前Web服务领域的关键问题.针对该问题,提出了一种基于本体的服 务动态组合方法,设计并实现了一个服务动态组合原型.首先Web服务按照一定规则被抽象为本体模型,然后通过分析所 构造服务的模型来实现服务的匹配,最后利用BPEL4ws对匹配生成的服务组合序列来进行自动的组合.实验结果表明,该 方法细化了服务接口的语义,并且在发现结果上有更高的准确性.     

一种基于启发式搜索的论文元数据提取算法

随着大量的科研论文以电子文档的形式出现, 为了高效地检索这些科研文献资料,从中精确地抽取这些论文头部的元数据信息显得十分有必要.在条件随机场模型的基础上,提出了一种启发式搜索算法来对论文头部的元数据信息进行提取.该算法首先利用文本分块技术和特征提取规则来对文本进行预处理,然后结合条件随机场概率模型利用启发式搜索来进行元数据的提取.实验结果表明,在相同概率模型的基础上,该算法有着较好的性能,在精确度和召回率方面都有了明显的提高.     

基于QoS的Web服务发现方法

由于传统的基于关键字和简单分类的Web服务发现机制较少考虑服务质量(QoS),因此不能很好地满足用户的需求。针对该问题,提出一种基于QoS的Web服务发现模型,通过引入QoS代理机制以支持基于QoS的Web服务发布与发现。在此基础上,根据不同用户的QoS需求,提出一种基于QoS的Web服务发现算法。实验结果表明,该算法具有较高的准确率。     

基于目标项目识别的用户概貌攻击检测算法

为了准确检测协同过滤推荐系统中的用户概貌注入攻击,从攻击的目的性考虑,通过对攻击概貌中目标项目与填充项目之间的特征差异进行分析,提出一种项目评分背离度的计算方法;利用项目评分背离度来确定受攻击的目标项目,并在此基础上提出一种基于目标项目识别的用户概貌注入攻击检测算法.实验结果表明,该算法进一步提高了攻击检测的精度,确保了系统推荐的质量.     

一种基于移动Agent的数字图书馆互操作框架

互操作是实现数字图书馆（DLs)的集成（或联邦）需要解决的关键问题，其目的是将Web上广泛分布的，自治的，异构的DLs联合起来，利用统一的查询界面实现对多个DLs的透明访问，首先介绍了DLs互操作的实现方法，并指出了各自的优缺点：在此基础上，提出一种基于移动Agent的DLs互操作框架，并给出了基于该框架实现的一个原型系统。     

基于k-距离与重加权M-估计量的鲁棒协同推荐算法(英文)

The existing collaborative recommendation algorithms have lower robustness against shilling attacks.With this problem in mind,in this paper we propose a robust collaborative recommendation algorithm based on k-distance and Tukey M-estimator.Firstly,we propose a k-distancebased method to compute user suspicion degree(USD).The reliable neighbor model can be constructed through incorporating the user suspicion degree into user neighbor model.The influence of attack profiles on the recommendation results is reduced through adjusting similarities among users.Then,Tukey M-estimator is introduced to construct robust matrix factorization model,which can realize the robust estimation of user feature matrix and item feature matrix and reduce the influence of attack profiles on item feature matrix.Finally,a robust collaborative recommendation algorithm is devised by combining the reliable neighbor model and robust matrix factorization model.Experimental results show that the proposed algorithm outperforms the existing methods in terms of both recommendation accuracy and robustness.     

集成化录入方案在MIS中的应用探讨

数据录入是ＭＩＳ的主要功能之一，录入程序的质量直接影响整个ＭＩＳ的优劣。本文针对目前录入程序中普遍存在的问题，提出一种集多种功能为一体的集成化录入方案，并结合一个实例介绍了其实现。     

基于深度自动编码器的托攻击集成检测方法

在采用协同过滤技术的推荐系统中,恶意用户通过注入大量虚假概貌使系统的推荐结果产生偏离,达到其攻击目的。为了检测托攻击,根据用户的评分值或基于攻击时间的集中性假设,从不同视角提取攻击概貌的特征。但是,这些基于人工特征的检测方法严重依赖于特征工程的质量,而且人工提取的检测特征多限于特定类型的攻击,提取特征也需要较高的知识成本。针对这些问题,从用户评分项目的时间偏好信息入手,提出一种利用深度稀疏自动编码器自动提取检测特征的托攻击集成检测方法。利用小波变换将项目在不同时间间隔内的流行度设定为多个等级,对用户的评分数据预处理得到用户-项目时间流行度等级矩阵。然后,采用深度稀疏自动编码器对用户-项目时间流行度等级矩阵自动进行特征提取,得到用户评分模式的低层特征表达,消除了传统的人工特征工程。以SVM作为基分类器,在深度稀疏自动编码器的每层提取特征并进行攻击检测,生成最终的集成检测结果。在Netflix数据集上的实验表明,提出的检测方法对均值攻击、AoP攻击、偏移攻击、高级项目攻击、高级用户攻击具有较好的检测效果。