您好,欢迎光临本网站![请登录][注册会员]  

搜索资源列表

  1. 用户偏好提取算法(论文)

  2. 摘要将用户的需求抽象为可表示、可量化、可感知的特征是未来移动业务的重要特点,用户偏好提取算法是探索这 一问题的关键。分析了用户偏好提取算法的数学结构、技术特点、算法类型及研究面临的挑战。针对异构网络环境下移动用 户的业务需求特点,提出将传统用户偏好提取技术与马尔可夫决策过程建模方法相结合,创建用户偏好评估模型。解决动态 判决环境下基于不完整信息的智能判决问题。对研究用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的思路。 关键词偏好提取;马尔可夫决策过程;效用理论;智能学习
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-09-02
    • 文件大小:113kb
    • 提供者:bdcm123
  1. TCP拦截和网络地址转换

  2. TCP拦截和网络地址转换 本书将讨论与访问表相关的技术,而非访问表本身。这些技术提供了控制网络中数据流 量的附加功能。这些功能特性会使读者能够加强进出网络报文的附加功能。通过智能地对数 据本身进行操作,例如,可以操纵 I P报文中的源和目的地址,或者给某种通信报文分配较多 的带宽,读者就能够进一步加强进出网络的报文的安全性和控制能力。本章将讨论两种特性: T C P拦截和网络地址转换(Network Address Tr a n s l a t i o n,N AT),它们可以大大加强对网络中
  3. 所属分类:C

    • 发布日期:2009-12-21
    • 文件大小:773kb
    • 提供者:hexiang221
  1. 用户偏好提取算法-User Preference Extraction Algorithm

  2.   将用户的需求抽象为可表示、 可量化、 可感知的特征是未来移动业务的重要特点, 用户偏好提取算法是探索这一问题的关键。分析了用户偏好提取算法的数学结构、 技术特点、 算法类型及研究面临的挑战。针对异构网络环境下移动用户的业务需求特点, 提出将传统用户偏好提取技术与马尔可夫决策过程建模方法相结合, 创建用户偏好评估模型。解决动态判决环境下基于不完整信息的智能判决问题。对研究用户体验的评价问题和业务与业务环境的适配问题提供了新的思路。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-05-15
    • 文件大小:113kb
    • 提供者:colrainny
  1. 基于多Agent的信息搜索引擎技术研究与应用

  2. 搜索引擎就提供了这样一个导航工具.而随着多Agent技术的发展,为了满足用户日益增长的需要,基于多Agent的搜索引擎也被广泛研究.本论文在对Intemet信息收集处理及多Agent技术的研究基础上,设计开发了一个用于Web信息搜索的基于多Agent的搜索引擎试验系统SEBMA(Search Engine Based on Multi-Agent),它使用基于多Agent的体系结构来实现信息收集过程的并行、分布式处理,较好地解决了大规模Internet信息收集和提高信息检索准确率的问题.文中首
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2008-03-07
    • 文件大小:5mb
    • 提供者:ansonla
  1. Web Data Mining (英文)

  2. 目录回到顶部↑ 第一部分 数据挖掘基础. 第1章 概述3 1.1 什么是万维网3 1.2 万维网和互联网的历史简述4 1.3 web数据挖掘5 1.3.1 什么是数据挖掘6 1.3.2 什么是web数据挖掘7 1.4 各章概要8 1.5 如何阅读本书10 文献评注10 第2章 关联规则和序列模式12 2.1 关联规则的基本概念12 2.2 apriori算法14 2.2.1 频繁项目集生成14 2.2.2 关联规则生成17 2.3 关联规则挖掘的数据格式19 2.4 多最小支持度的关联规则挖掘
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-05-02
    • 文件大小:8mb
    • 提供者:chen_767
  1. ios人机界面知道手册

  2. 第 1 章 简介 要旨概览: 伟大的 iOS 程序应遵守平台和交互设计原则 伟大的程序起源于简明的定义 伟大的用户体验来源于关注细节 用户期待能在程序中使用苹果的技术 所有的程序都需要进行部分定制 平台特点 无论尺寸如何,屏幕都是最重要的 屏幕的方向是会变的8 程序响应手势,而非点击 每次只在使用一个程序 可以在“设置”中修改偏好 屏幕上“帮助”的效果有限 一个程序只有一个窗口 有两类程序运行在 iOS 上 Safari 提供网页界面 第 3 章 人机界面设计原则 美(Aesthetic In
  3. 所属分类:iOS

    • 发布日期:2013-09-25
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:yinxianwei88
  1. 基于移动互联网行为分析的用户画像系统设计.pdf

  2. 随着大数据时代的到来,能够牢牢的抓住老客户、吸引新客户、读懂用户的偏好兴趣以及挖掘用户的潜在价值,这些对于运营商的的发展至关重要。而达成这一目标需要对用户市场进行细分实现精细化营销,应用数据挖掘技术对用户进行画像,实现用户细分,其研究和发展在实现运营商精确营销、提高工作效率、减少经营成本方面具有重要的指导意义和实用价值。本文以移动互联网用户行为作为研究对象,以用户画像理论作为理论依据,提出了用户画像系统的建设思路,采用标签化方法对用户行为以及用户偏好特征进行描述。本文首先对用户画像系统进行整体的
  3. 所属分类:spark

  1. 我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报.pdf

  2. 我国大数据产业前景趋势与投资规划分析简报.pdf●中国大数据产业发展现状与前景预测 1.中国大数据产业发展现状分析 大数据产业链建设情况 大数据产业市场规模分析 目前,「产业在发展过程中已经形成了一些层次分据贵阳大数据交易所发布的《2016年中国大数据交 布,有做服务器和底层系统的,有做软件的,有做易产业白皮书》数据显示,2014年,中国大数据产 应用的,大数据也需要在原有的架构上加以发展。业规模大约为1038亿元,2015年产业整体规模达 原来做基础设施的企业,如联想、华为,也要向大到169
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2019-07-03
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:qq_34543438
  1. 用于安全相关应用的VANET的综合性能评估

  2. 在车辆自组织网络(VANET)中,广播通信是一种传播安全相关消息以通知附近车辆的有效方法。但是,广播环境的特征导致消息的可靠性较差。本文着重于对安全相关应用程序的性能进行综合评估,从而获得最佳性能并确保VANET的服务质量。拟议的综合评估方案包括三个部分,第一部分应用层次分析法(AHP)根据用户的偏好(即与安全相关的应用)确定访问类别的相对权重。第二种方法是使用熵及其与AHP的组合来确定绩效指标的权重;第三,采用灰色关联度分析法对备选方案进行排序。分析结果表明,所提出的综合评估方案可以获得最佳性
  3. 所属分类:其它

  1. 基于社会相似度的模糊熵联合理论的D2D中继选择

  2. 使用具有社会相似性(SS)的设备到设备(D2D)用户设备(UE)到网络(UE-NW)中继有助于提高系统容量和UE对演进型节点B(eNB)的可访问性,关键方面是中继助手UE(HUE)选择过程的设计。 但是,很少有现有研究共同考虑各种设计标准对HUE选择性能的不同影响。 在本文中,我们在几个条件的约束下,将支持SS的D2D UE-NW中继选择(RS)问题公式化为多目标二进制整数线性规划(MOBILP)问题。 然后,我们提出了一种新的两阶段D2D UE-NW选择方案。 具体而言,为第一阶段设计了一种利
  3. 所属分类:其它

  1. 跨云环境中用于可信服务组合的服务挖掘

  2. 如今,凭借云的超凡魅力的存储和计算能力,越来越多的传统服务(社交,网络服务,基于位置的服务等)正在迁移到云平台上。 可以使用different.cloud平台上的这些云服务来形成移动网络物理系统(CPS)的跨云移动应用程序。 但是,云服务可能具有在不同的移动CPS应用程序中显示的各种版本的服务质量(QoS)信息,这些信息通常被宣传为弹性计算能力。 由于服务组合解决方案可能具有由各种QoS属性引发的各种评估值,因此该特性使得从大规模候选云服务中挖掘合格的云服务来开发移动CPS应用程序的成本高昂且费
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:822kb
    • 提供者:weixin_38612437
  1. 分析网络用户偏好的方法

  2. 分析网络用户偏好的方法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:231kb
    • 提供者:weixin_38620741
  1. 融入音乐子人格特质和社交网络行为分析的音乐推荐方法

  2. 为了可以实时推荐符合人们情感状态的音乐,提出了一种融入音乐子人格特质的社交网络行为分析的音乐推荐算法,该算法通过分析用户发表在微博等社交媒体上的状态,计算用户在该情感状态下对音乐的偏好程度;选择在该情感状态下音乐偏好相似的最近邻用户,最后融入音乐子人格特质进行偏好度计算,为用户推荐最适合其情感状态的音乐。实验结果表明,该算法可以缓解用户数据稀疏性对推荐结果的影响,能够提高推荐系统的推荐质量。
  3. 所属分类:其它

  1. 融入词汇共现的社交网络用户情感Biterm主题模型

  2. 近年社交网络用户数量不断增加,基于文本的用户情感分析技术得到普遍关注和应用。但数据稀疏性、精度较低等问题往往会降低情感识别方法的精度和速度,提出了用户情感Biterm主题模型(US-BTM),从特定场所的文本中发现用户偏好及情感倾向,有效利用Biterm进行主题建模,并使用聚合策略形成伪文档,为整个文本集创建词汇配对以解决数据稀疏性和短文本等问题。通过词汇共现算法对主题进行研究,推断文本集级别信息的主题,并通过分析特定场景下的评论文本集中的词汇配对集及其相应主题的情感,达到准确预测用户对特定场景
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-19
    • 文件大小:802kb
    • 提供者:weixin_38571449
  1. 用户对移动网络服务偏好学习技术综述

  2. 摘 要:为了缓解日益严重的“移动信息过载问题”,移动用户偏好学习已成为个性化服务领域的首要问题。对最近几年移动网络服务中用户偏好学习技术的研究进展进行综述,对移动用户偏好的表示方法、获取技术、自适应学习方法、评价方法等进行前沿概括、比较和分析。最后对移动网络服务中用户偏好学习技术的发展方向和趋势进行展望。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-15
    • 文件大小:104kb
    • 提供者:weixin_38623442
  1. 基于信任扩展和列表级排序学习的服务推荐方法

  2. 针对传统基于信任网络的服务推荐算法中信任关系稀疏以及通过QoS预测值排序得到的服务推荐列表不一定最符合用户偏好等问题,提出基于信任扩展和列表级排序学习的服务推荐方法(TELSR)。在分析服务排序位置信息的重要性后给出概率型用户相似度计算方法,进一步提高相似度计算的准确性;利用信任扩展模型解决用户信任关系稀疏性问题,并结合用户相似度给出可信邻居集合构建方法;基于可信邻居集合,利用列表级排序学习方法训练出最优排序模型。仿真实验表明,与已有算法相比,TELSR在具有较高推荐精度的同时,还可有效抵抗恶意
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:766kb
    • 提供者:weixin_38710524
  1. 基于上下文量化的移动用户偏好在线学习模型

  2. 在移动网络中,移动用户对访问信息的性能有严格的要求。 为了及时,准确地为移动用户提供个性化服务,提出了一种基于上下文量化的移动用户偏好在线学习模型。 该模型提出了一种上下文量化方法,可以提高学习到的移动用户偏好的准确性。 介绍了滑动窗口和在线极限学习机(O-ELM)来实现在线学习。 首先,需要通过分析移动用户的行为来判断移动用户的偏好是否受到上下文的影响。 其次,根据上下文相关性和上下文相似度对上下文进行量化。 然后,使用滑动窗口来选择在更新移动用户偏好时需要学习的样本。 最后,采用O-ELM来
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-27
    • 文件大小:593kb
    • 提供者:weixin_38651450