基于贝叶斯网络的移动环境推荐方法研究

针对移动推荐环境特点提出基于贝叶斯网络的推荐方法,该方法能够有效利用移动环境中提供的上下文信息,降低决策的复杂度.并以实际移动环境推荐案例说明,该方法能够将决策属性互相影响的复杂关系转化为节点及其父节点之间的关系, 有利于处理移动推荐环境中推荐精度与计算复杂度之间的平衡.     

建筑管理信息系统中访问控制模型研究

在建筑管理信息系统中 ,对基础数据的访问权限控制是一个重要的内容。综合比较了三种主流的访问控制模型 ,说明了基于角色的访问控制模型是目前建筑管理信息系统中实现权限控制的首选模型     

基于相关系数加权朴素信念分类模型

针对目前大多数分类器简单抛弃缺失数据的问题,基于朴素信念分类提出了一种有缺失值实例的加权保守推理规则的分类算法.以数据集特征属性与决策属性之间的相关系数作为权值,根据有缺失值实例加权保守推理规则对有非随机缺失属性的待分类实例所有可能的类别进行选择.实验结果表明,提出的基于有缺失值实例的加权保守推理规则分类算法有效地提高了分类性能,是一种有效的缺失数据集分类算法.     

移动商务信誉系统风险评估模型

针对移动商务信誉系统风险评估这一复杂系统问题,在分析以往信息系统风险评估指标和移动商务信誉系统特点的基础上,提出3类核心评估指标,构建一种移动商务信誉系统风险评估模型。该模型简单、灵活,具有较强实用性。以某移动商务信誉系统为例,说明该评估模型的实用性和可靠性。