检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2014年第3期25卷 439-456页

作者：孟祥武王凡史艳翠张玉洁智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

近年来,移动用户需求获取技术已成为移动个性化服务研究领域的热点之一.如何利用移动上下文信息进一步提高移动个性化服务的精确性和实时性,成为移动用户需求获取技术的主要任务.对移动用户需求获取技术研究进展进行综述,并对其关键技... 详细信息

近年来,移动用户需求获取技术已成为移动个性化服务研究领域的热点之一.如何利用移动上下文信息进一步提高移动个性化服务的精确性和实时性,成为移动用户需求获取技术的主要任务.对移动用户需求获取技术研究进展进行综述,并对其关键技术、效用评价、应用实践进行前沿概括、比较和分析,最后,对移动用户需求获取技术有待深入的研究难点和发展趋势进行了展望.

关键词：移动个性化服务移动用户需求获取技术移动上下文效用评价

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社会化推荐系统研究

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软件学报 2015年第6期26卷 1356-1372页

作者：孟祥武刘树栋张玉洁胡勋智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

近年来,社会化推荐系统已成为推荐系统研究领域较为活跃的研究方向之一.如何利用用户社会属性信息缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题、提高推荐系统的性能,成为社会化推荐系统的主要任务.对最近几年社会化推荐系统的研究进展进行综... 详细信息

近年来,社会化推荐系统已成为推荐系统研究领域较为活跃的研究方向之一.如何利用用户社会属性信息缓解推荐系统中数据稀疏性和冷启动问题、提高推荐系统的性能,成为社会化推荐系统的主要任务.对最近几年社会化推荐系统的研究进展进行综述,对信任推理算法、推荐关键技术及其应用进展进行前沿概括、比较和分析.最后,对社会化推荐系统中有待深入研究的难点、热点及发展趋势进行展望.

关键词：推荐系统协同过滤信任推理矩阵分解因子分解机

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容灾信息系统的建模与仿真

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北京邮电大学学报 2015年第3期38卷 50-54,60页

作者：姚文斌赵玲王真姚翔韩司北京邮电大学计算机学院北京100876 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876

针对容灾信息系统难以量化和评价的问题,提出了一种通用的容灾信息系统建模方法,设计并实现了容灾仿真系统.基于网络3层架构模型构建了系统仿真模型,采用故障注入技术实现了灾难事件仿真,并基于脚本编程实现了容灾信息系统运行过程仿真... 详细信息

针对容灾信息系统难以量化和评价的问题,提出了一种通用的容灾信息系统建模方法,设计并实现了容灾仿真系统.基于网络3层架构模型构建了系统仿真模型,采用故障注入技术实现了灾难事件仿真,并基于脚本编程实现了容灾信息系统运行过程仿真.设计了仿真一致性、恢复时间目标、恢复点目标和可用存储量指标实现对仿真系统的评价.实验结果表明,容灾仿真系统满足设计目标,能够为信息系统灾备建设、容灾信息系统灾难恢复能力评价和系统维护提供数据支撑.

关键词：系统仿真系统容灾灾难备份故障注入

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基于用户需求的内容分发点对点网络系统研究

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软件学报 2014年第1期25卷 98-117页

作者：张玉洁何明孟祥武智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京邮电大学北京100876 北京邮电大学计算机学院.北京100876

点对点内容分发网络技术已成为近年来研究热点领域之一.为用户推荐有价值的资源,提高用户资源定位的准确率和分发效率,是CDN-P2P技术面临的巨大挑战.从用户需求的角度出发,综述了近年来CDN-P2P领域的研究状况:讨论了用户需求并介绍了需... 详细信息

点对点内容分发网络技术已成为近年来研究热点领域之一.为用户推荐有价值的资源,提高用户资源定位的准确率和分发效率,是CDN-P2P技术面临的巨大挑战.从用户需求的角度出发,综述了近年来CDN-P2P领域的研究状况:讨论了用户需求并介绍了需求获取方法;对基于用户需求的CDN-P2P系统模型、节点特征及用户相似性、用户之间的相互关系、节点安全性和搜索机制等进行了对比讨论和概括总结;对基于用户需求CDN-P2P领域存在的难点和热点问题作了深入的剖析;最后给出了基于用户需求的CDN-P2P系统的发展趋势及其展望.

关键词：用户需求 CDN-P2P 需求获取用户相似性用户信任度

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一种上下文移动用户偏好自适应学习方法

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软件学报 2012年第10期23卷 2533-2549页

作者：史艳翠孟祥武张玉洁王立才智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基... 详细信息

针对移动网络对个性化移动网络服务系统的性能提出了更高的要求,但现有研究难以自适应地修改上下文移动用户偏好以为移动用户提供实时、准确的个性化移动网络服务的问题,提出了一种上下文移动用户偏好自适应学习方法,在保证精确度的基础上缩短了学习的响应时间.首先,通过分析移动用户行为日志来判断移动用户行为是否受上下文影响,并在此基础上判断移动用户行为是否发生变化.然后,根据判断结果对上下文移动用户偏好进行修正.在对发生变化的上下文移动用户偏好进行学习时,将上下文引入到最小二乘支持向量机中,进一步提出了基于上下文最小二乘支持向量机(C-LSSVM)的上下文移动用户偏好学习方法.最后,实验结果表明,当综合考虑精确度和响应时间两方面因素时,所提出的方法优于其他学习方法,并且可应用于个性化移动网络服务系统中.

关键词：移动网络偏好学习上下文移动用户偏好上下文最小二乘支持向量机

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基于Spark的并行增量动态社团发现算法

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清华大学学报（自然科学版） 2017年第10期57卷 1030-1037页

作者：吴斌肖琰张云雷北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PI... 详细信息

动态社团发现是研究网络演化的关键步骤。在数据量迅猛增长的情况下,社团发现的单机算法效率较低。该文提出了一种基于Spark的并行增量动态社团发现算法(parallel incremental dynamic community detection algorithm based on Spark,PIDCDS),为了在GraphX并行图计算平台上通过最大化持久力发现社团,该算法对节点的持久力计算公式进行了有效修正。PIDCDS计算每个时间片中增量节点的持久力指标,更新其社团归属,在保证一定的社团划分准确性的基础上减少计算量。通过与FacetNet动态社团发现算法做比较,该算法能够获得更好的稳定性,同时能发现更真实的社团划分。对比不同规模网络在PIDCDS上的运行时间,发现该时间随着网络节点和边数的增加缓慢增长,性能较高,并且增加执行器核数将在一定程度上加速算法的执行。

关键词：并行动态社团发现持久力 Spark 增量计算

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一种融合项目特征和移动用户信任关系的推荐算法

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软件学报 2014年第8期25卷 1817-1830页

作者：胡勋孟祥武张玉洁史艳翠智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

协同过滤推荐系统中普遍存在评分数据稀疏问题.传统的协同过滤推荐系统中的余弦、Pearson等方法都是基于共同评分项目来计算用户间的相似度;而在稀疏的评分数据中,用户间共同评分的项目所占比重较小,不能准确地找到偏好相似的用户,从而... 详细信息

协同过滤推荐系统中普遍存在评分数据稀疏问题.传统的协同过滤推荐系统中的余弦、Pearson等方法都是基于共同评分项目来计算用户间的相似度;而在稀疏的评分数据中,用户间共同评分的项目所占比重较小,不能准确地找到偏好相似的用户,从而影响协同过滤推荐的准确度.为了改变基于共同评分项目的用户相似度计算,使用推土机距离(earth mover’s distance,简称EMD)实现跨项目的移动用户相似度计算,提出了一种融合项目特征和移动用户信任关系的协同过滤推荐算法.实验结果表明:与余弦、Pearson方法相比,融合项目特征的用户相似度计算方法能够缓解评分数据稀疏对协同过滤算法的影响.所提出的推荐算法能够提高移动推荐的准确度.

关键词：推土机距离推荐系统协同过滤混合推荐

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一种基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法

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软件学报 2020年第2期31卷 421-438页

作者：赖奕安张玉洁杜雨露孟祥武智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

新兴的基于活动的社交网络以活动为核心,结合线上关系与线下活动促进用户真实、有效的社交关系的形成,但过多的活动信息会使用户难以分辨和选择.结合上下文进行个性化同城活动推荐,是解决活动信息过载问题的一种有效手段.然而大部分现... 详细信息

新兴的基于活动的社交网络以活动为核心,结合线上关系与线下活动促进用户真实、有效的社交关系的形成,但过多的活动信息会使用户难以分辨和选择.结合上下文进行个性化同城活动推荐,是解决活动信息过载问题的一种有效手段.然而大部分现有的同城活动推荐算法都是从用户参与活动记录中间接统计用户对上下文信息的偏好,忽略了两者之间潜在的交叉影响关系,从而影响了推荐结果的有效性.为了解决用户参与活动偏好与上下文信息潜在交叉影响关系利用不足的问题,提出了一种基于协同上下文关系学习的同城活动推荐算法(colletive contextual relation learning,简称CCRL).首先,对用户参与活动记录和活动主办方、活动内容、活动地点、举办时间等相关上下文信息进行关系建模;然后,采用多关系贝叶斯个性化排序学习方法进行协同上下文关系学习及同城活动推荐.Meetup数据集上的实验结果表明,该算法在多项指标上均优于现有的主流活动推荐算法.

关键词：活动推荐推荐算法上下文感知多关系学习个性化

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基于用户轨迹数据的移动推荐系统研究

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软件学报 2018年第10期29卷 3111-3133页

作者：孟祥武李瑞昌张玉洁纪威宇智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

近年来,随着移动智能设备的普及,移动社交网络方兴未艾,用户习惯和朋友分享自己的精彩经历,因此产生了大规模具有时空属性的用户轨迹数据.从狭义的角度来看,轨迹数据是指连续采样的GPS数据.从广义的角度来看,在时空域存在连续性的序列,... 详细信息

近年来,随着移动智能设备的普及,移动社交网络方兴未艾,用户习惯和朋友分享自己的精彩经历,因此产生了大规模具有时空属性的用户轨迹数据.从狭义的角度来看,轨迹数据是指连续采样的GPS数据.从广义的角度来看,在时空域存在连续性的序列,都可以称作轨迹.例如:在社交网络上的用户签到序列就可以认为是粗粒度的轨迹数据.广义轨迹数据具有时空异构性、连续与离散并存、时空项目的层次性不明显和分类不明确等特点,但是相比于GPS轨迹数据,广义轨迹数据来源广泛,蕴含丰富的信息,这给传统的移动推荐系统带来了巨大的机遇.与此同时,广义轨迹数据规模大、结构丰富,这也给传统的移动推荐系统带来了巨大的挑战.如何利用广义用户轨迹数据来提升移动推荐系统的性能,已成为学术界和产业界共同关注的重要课题.以轨迹数据特征作为切入点,对近年来基于广义用户轨迹数据的移动推荐系统的主要模型方法和推荐评价指标进行了系统综述,阐述了与传统移动推荐系统的联系和区别.最后,对基于广义用户轨迹数据的移动推荐系统有待深入研究的难点和发展趋势进行了分析和展望.

关键词：广义轨迹推荐系统应用综述

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基于位置的移动推荐系统效用评价研究

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计算机学报 2019年第12期42卷 2695-2721页

作者：孟祥武梁弼杜雨露张玉洁智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学) 北京100876 北京邮电大学计算机学院北京100876

近年来,基于位置的移动推荐系统已经成为个性化推荐服务研究领域的热门课题之一.如何在有限数据集和用户量的情况下,采用恰当的评价方法和指标来有效评估推荐系统性能,已成为移动推荐系统研究的关键任务.本文首先概括分析了基于位置的... 详细信息

近年来,基于位置的移动推荐系统已经成为个性化推荐服务研究领域的热门课题之一.如何在有限数据集和用户量的情况下,采用恰当的评价方法和指标来有效评估推荐系统性能,已成为移动推荐系统研究的关键任务.本文首先概括分析了基于位置的移动推荐系统效用评价在国内外的研究进展,并与传统推荐系统效用评价进行比较;然后重点从数据集、评价方法、评价指标三方面来对基于位置的移动推荐系统进行详细分析、比较和总结,并发现一些特殊的评价方法和评价指标;同时提出一种基于位置的移动推荐系统四层评价体系,它合理地将模型、数据集、评价方法、评价指标等有机地结合起来,并恰当呈现出这些评价要素之间的相互关系;最后对基于位置的移动推荐系统效用评价的有待深入研究的问题及发展趋势进行展望,并得出一些相关结论.

关键词：地理位置移动推荐系统数据集评价方法评价指标评价体系

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