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1.
针对用户兴趣偏好多变问题,提出一种兴趣特征权重随时间而变化的迭代计算方法。构造了用户兴趣特征与主题类间的二部图关系,并在此基础上提出了一种基于主题的用户兴趣聚类算法(TBC),改变了聚类对象"非此即彼"的硬划分方式。该算法所形成的基于主题的用户兴趣域结构,不仅充分表达了用户的多域兴趣特征和域间主题的联系,还能适应用户兴趣变化。实验表明,TBC算法比传统的K-Means算法以及属于软划分方式的FCM聚类具有更好的用户兴趣划分效果,并且在个性化推荐服务中表现出更高的推荐质量和效率。  相似文献   
2.
面向时空数据流的移动对象空间索引构建   总被引:1,自引:0,他引:1  
杨良怀  沈东海  范玉雷  高楠 《电子学报》2021,49(5):992-1000
本文针对时空数据流提出了一种基于时间窗口数据排序和批量装载的移动对象空间索引构建方法HSTRCL.该方法用固定长度的时间窗口将连续的时空数据流进行切分,每当一个时间窗口完成数据缓存,采用优化的索引批量装载技术,从传统的构建流程中尽可能分离出耗时的数据划分和排序操作,将数据流的接收及其他构建操作并行执行,避免不必要的加锁...  相似文献   
3.
XML数据处理中一个基本问题是树形数据排序.本文针对已有算法的不足提出了一种XML文档多核并行外存排序算法——XPSort.XPSort扫描XML文档产生相互独立的排序任务,利用多核CPU对任务进行并行处理;同时,利用数据压缩、单临时文件以及避免子树匹配等策略,有效地减少磁盘I/O,提高排序性能;它克服了NEXSORT算法没能有效利用内存空间、存在大量随机I/O的问题以及难以处理"右深树"的缺陷,也克服了HERMES的数据冗余、大量磁盘开销等缺点.文章对不同特性的XML文档开展了大量比较实验,结果表明XPSort优于已有算法,所提优化方法是有效可行的.  相似文献   
4.
现有信任网络研究大多侧重于信任的推理及聚合计算,缺乏对实体重要性及其关联性分析,为此该文提出一种多维信任序列模式(Multi-dimensional Trust Sequential Patterns, MTSP)挖掘算法。该算法包括频繁信任序列挖掘和多维模式筛选两个处理过程,综合考虑信任强度、路径长度和实体可信度等多维度因素,有效地挖掘出信任网络中的频繁多维信任序列所包含的重要实体及其关联结构。仿真实验表明该文所提MTSP算法的挖掘结果全面、准确地反映了信任网络中重要信任实体关联性及其序列结构特征。  相似文献   
5.
针对当前社会网络的匿名化隐私保护方法存在信息损失量巨大、网络关系结构被改变严重等问题,提出一种保持网络结构稳定的k-度匿名隐私保护模型SimilarGraph,运用动态规划方法对社会网络按照节点度序列进行最优簇划分,然后采用移动边操作方式重构网络图以实现图的k-度匿名化。区别于传统的数值扰乱或图修改如随机增加、删除节点或边等方法,该模型的优势在于既不增加网络边数和节点数,也不破坏网络原有连通性和关系结构。实验结果表明,SimilarGraph匿名化方法不仅能有效提高网络抵御度属性攻击的能力,并且还能保持网络结构稳定,同时具有较理想的信息损失代价。  相似文献   
6.
峰值功率是影响数据中心能效的一个重要因素.本文提出一种功率感知数据库系统中连接算法的峰值功率估算方法,非运行时峰值功率的估算的挑战在于没有运行时的系统信息作为模型的输入.为克服估算困难,提出使用CPU密集度作为CPU功耗指示量,理论上分析了异步I/O连接算法在峰值功率发生阶段的特性,通过模拟连接算法峰值功率发生阶段算法行为来估算该阶段最大CPU密集度,通过CPU密集度与CPU功率的内在联系建立异步I/O连接算法的峰值功率预测模型.实验对数据库系统中采用异步I/O机制的四个连接算法时模型准确性进行了验证,结果表明所提预测方法具有较好的预测准确性,平均相对误差低于7%.  相似文献   
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