共查询到20条相似文献，搜索用时 109 毫秒
1.
针对移动云计算环境中不同终端用户对带宽的不同需求以及移动云环境中移动终端的动态性和多样化等问题,提出一种移动云计算中基于SLA的动态带宽分配方法。该方法通过将用户请求带宽与SLA规定的带宽进行相似度匹配和等级映射,提出移动代理机制,并根据用户等级划分结果对各等级终端用户进行相应的带宽分配。实验结果表明,该动态带宽分配方法在降低请求时延的同时,提高了带宽资源的利用率。 相似文献
2.
通过研究5G网络传送单位比特信息所需要的能量与调度器所分配给用户的调制编码方式之间的关系,把研究成果与现实5G网络中进行干扰优化,结合现实5G网络一天之内的负载变化规律相结合,提出一种运用于5G网络干扰最小化资源分配算法,该算法通过资源分配实现5G网络干扰最小化。在系统负载较轻时,通过最大化无线资源分配,降低用户频谱效率,进而减低业务发送功率和网络的干扰总水平;在网络负载较重时,系统的无线资源受限,该算法退化到普通资源分配算法。最后对新提出的算法进行系统仿真验证,仿真结果证明了新算法在动态业务负载的5G网络中能够很好地降低网络的干扰水平和并进而提升移动终端的电池使用寿命。 相似文献
3.
协同过滤算法是最常用、最经典的个性化推荐算法之一。在算法计算中相似度计算是影响算法质量的关键因素,该算法中相似度计算根据用户评分差值作为距离来衡量,忽略了项目自身特征属性对相似性计算的制约。因此提出一种基于项目特征的协同过滤推荐算法(IFCF),结合项目评分相似度,利用Logistic二分类算法思想将用户对项目的偏好分为喜爱与不喜爱两类,再利用贝叶斯概率原理将用户对各项目特征的喜爱程度差值作为相似度调整度,以达到提高项目相似性度量准确度的目的。实验结果表明,该算法能够有效提高推荐算法的精度。 相似文献
4.
5.
为了弥补基于网络结构的推荐算法存在的新用户和新产品问题,提出了一种考虑项目特征属性的项目网络结构图的推荐算法,根据项目的特征属性矩阵得到任何两个项目的相似性,然后采用一种考虑项目相似性的资源配额度量方法计算目标用户的最终资源分配向量,将目标用户没选择过的排序靠前的项目进行推荐。该算法可以有效解决新项目的冷启动问题,提高系统推荐质量。 相似文献
6.
针对服装推荐方法推荐精度不高、覆盖率低,不能充分挖掘用户潜在兴趣的问题,提出一种基于用户图像内容属性偏好与时间因子的服装推荐（UIACF）算法。通过构建深度卷积神经网络,提取服装图像中的服装属性,并据此形成用户属性向量,将基于用户属性偏好的相似度与基于时间因子的用户兴趣偏好相似度融合,构建用户偏好模型。将其与基于用户的协同过滤（UCF）算法、基于项目的协同过滤（ICF）算法及基于项目偏好的协同过滤（UCSVD）算法进行比较,结果显示,UIACF 算法准确率提高 14%。该算法为基于用户的服装协同过滤个性化推荐提供了一种新思路,用户潜在兴趣挖掘效率更高。 相似文献
7.
采用本体概念映射方法,研究概念间相似度计算问题并提出本体图驱动的概念相似度算法。该算法将概念映射到本体结构图上,通过计算概念的语义、结构及属性相似度得到综合相似度。其中,结构相似度通过语义辐射圆计算模型得到,属性相似度通过概念重心向量夹角余弦得到。通过实验对比证明,该算法在一定程度上提高了相似度准确性,为数据挖掘提供了一定依据。 相似文献
8.
胡三宁 《三门峡职业技术学院学报》2015,(2):140-144
提出了一种基于用户兴趣及标签相似度的混合推荐算法,构建基于标签的用户兴趣模型,通过计算与资源相似度完成推荐,同时融合时间因素研究用户兴趣变化,提高了基于内容的推荐中相似度计算的准确率;根据用户兴趣相似度聚类用户,通过兴趣协同推荐减少对评分矩阵的依赖,一定程度上解决了协同过滤中推荐数据缺失问题;同时,结合用户基本信息有望缓解冷启动问题。实验表明该算法具有一定的有效性及可行性。 相似文献
9.
基于移动终端的多元立体资源包突破了传统学习资源的诸多局限,其具有共享性和动态性等特征,成为当前热门的移动学习资源。基于移动终端设计多元立体资源包：移动终端信息采集模块,可实现移动终端的参数信息采集,为多元立体资源包同移动终端的信息交互提供服务;移动学习资源采集模块对学习人员待访问的资源网页进行访问;移动学习资源预操作模块对不同格式的文档进行规范化操作;移动学习资源重构模块按照移动终端的属性,将学习资源页面变换成更适合在移动终端呈现的内容,提升了资源包的友好性。给出了多元立体资源包中移动学习资源重构模块的实现过程。实验结果说明,该资源包资源传输量大、友好性强。 相似文献
10.
对接收多播业务的移动终端而言,有效的能耗管理显得尤为重要。以单频网方式实现多播广播是一种有效的多播广播方式,如何在单频网中更好的调度业务,降低终端能耗值得探讨。针对用户同时接收多路多播业务的场景,我们已提出基于流行度、相似度的调度算法,可以更好的降低终端能耗。但这两种算法没有考虑逻辑广播信道剩余时隙分配,以及逻辑信道的占用情况,本文将考虑二者,对算法改进,设计适用于单频网的多播业务调度算法,并仿真分析。 相似文献
11.
《西安文理学院学报》2016,(3)
设计一种面向移动终端的在线MOOC课程资源推荐系统,系统构建了一种用户兴趣采集模型,实现了根据用户兴趣进行MOOC课程资源推荐.在移动终端与服务器终端间的数据交换上,进行了异构终端间MOCC资源的轻量级数据交互技术研究.运行实例表明该系统有很好的使用效果. 相似文献
12.
13.
14.
有效检测程序设计类课程作业抄袭现象具有重要的现实意义。传统的代码相似度检测方法主要利用代码属性或结构信息判定代码之间的相似性。基于已有的属性度量与最长公共子序列算法,提出一种代码相似度检测算法,算法将属性度量的结构无关性与最长公共子序列算法的结构依赖性有机结合。实验结果表明,该算法可以有效降低程序源代码的评测难度,得到较为可信的综合相似度值,增强了评测人员对抄袭现象的监测力度。 相似文献
15.
胡青 《湖北第二师范学院学报》2011,(2):62-65
本文基于语义桌面技术,提出类XPath的语义目录技术。首先将个人电脑的桌面资源转化成通过RDF(S)统一描述的语义资源。接着借助词汇-概念相似度计算及语义映射技术,将用户的类XPath的资源请求操作映射到RDF图。最后,形成语义级的类XPath的资源请求形式。通过类XPath的语义目录机制,一方面保持了用户传统分类目录结构的资源管理方式,另一方面,增强了本地资源的资源语义关联度,实现了本地资源的语义级分类和语义级资源定位,满足了个人电脑用户高效管理资源的要求。 相似文献
16.
提出一种基于相似度特征匹配和自适应资源调度的工业生产物流供应链大数据资源融合技术。首先构建了工业生产物流供应链大数据资源调度数据处理平台,进行物流供应链的大数据特征采样,对采样的数据流进行相似度特征匹配。采用自适应资源调度方法进行数据滤波和特征融合,以此为基础进行物流供应链的优化调度,以提高大数据的并行处理效率。仿真结果表明,利用该算法进行大数据资源融合效率较高,配准性能较好,执行时间短,性能优于传统算法。 相似文献
17.
徐莉 《安徽科技学院学报》2007,21(2):40-44
本文提出了一种结合人口分类特征计算用户相似度的协同过滤算法.实验结果表明,该算法可以改进相似用户的选取精度,从而提高推荐质量.最后,指出该算法可以解决网站刚启动用户数量不足时的"冷启动"问题. 相似文献
18.
高校各类教学资源素材呈几何级数爆炸增长,而资源的管理或传统落后,或性能不佳使用不便。教学资源检索系统参照现有Web教学资源管理平台和管理经验,构建了检索子系统。系统引入智能分词、内容相似度算法等技术,并结合Ajax技术引导用户检索,提高了教学资源检索的准确度与效率。分析了该系统的技术核心及应用价值。 相似文献
19.
郑辉 《常熟理工学院学报》2021,35(5):75-80
为了提高个性化推荐的准确度,提出一种基于全局相似度的在线资源个性化推荐算法.首先分别基于用户和在线资源对其各自相似性进行计算,运用K-means聚类方法根据对用户偏好和在线资源属性及评分的相似性计算结果对其进行划簇,实现用户与在线资源聚类划分,以此实现精准的个性化在线资源推送.实验结果显示,本文方法推荐的最小平均绝对误差为0.77,查准率随着数据覆盖率的增加可达到60％以上,推荐耗时基本稳定在20 s以内.在推荐准确度、查全率以及效率方面均有良好表现. 相似文献
20.
针对传统协同过滤推荐算法在大数据环境下存在数据稀疏性及计算复杂性等问题,提出一种双向聚类协同过滤推荐算法。该算法首先从用户维度和项目维度两个方向分别进行属性聚类,然后在目标用户和目标项目所在类簇中分别使用改进后的相似度计算方法进行协同过滤推荐,最后通过平衡因子综合预测评分并形成最终推荐列表。在 MovieLens 公开数据集上进行实验,结果表明,该算法（DCF）相比传统协同过滤推荐算法（TCF）、基于用户聚类的协同过滤推荐算法（UCF）以及基于项目聚类的协同过滤推荐算法（ICF）,在平均绝对误差上分别降低了 16%、8.1%、7.5%,有效提高了推荐精度。 相似文献