基于Spark的商品推荐系统的设计与实现

随着电商平台的普及,商品推荐系统实现了用户的个性化推荐,帮助用户过滤掉无用的信息,提供更感兴趣的商品,既提升了用户体验,也增加了平台收益,实现了用户和平台的双赢。文章归纳了推荐算法和推荐系统研究中的关键技术,并利用Spark技术完成推荐系统的设计。该推荐系统包括离线推荐和实时推荐两大部分。离线推荐为用户提供离线推荐、最近热门商品、历史热门商品和相似商品的推荐结果;实时推荐根据用户的实时评分行为给出实时的推荐结果。系统推荐结果表现良好。

基于细菌觅食的FCM聚类算法

针对FCM聚类算法对初始聚类中心敏感和易陷入局部最优解的缺点,提出一种基于细菌觅食的细菌觅食聚类算法。将细菌觅食算法与FCM算法相结合,并以反向学习来初始化细菌种群,增加种群的多样性和代表性,求得的最优解作为FCM算法的初始聚类中心,使FCM算法对初始聚类中心的依赖性降低,同时也降低了陷入局部最优解的可能性,提高了算法的稳定性。实验结果表明,该算法克服了FCM算法稳定性差的缺点,收敛速度更快,具有良好的性能和聚类效果。

浅谈大数据环境中的数据库安全技术

随着计算机技术的发展,产生的信息数据呈现几何式的增长,大数据的定义随之出现并为越来越多的人熟知。在今天的信息爆炸中,人们可以在不离开家的情况下从网上获取他们想要的信息,数据信息的安全性越来越重要。目前对数据库的安全性的研究和探索仍然是数据库开发的一个重要方面,具有深远的研究价值和指导意义。

基于S2SH框架的混燃安装管理平台

为了方便企业高效管理混燃设备的安装,设计了基于S2SH框架的混燃安装管理平台。该平台由Struts2+Spring+Hibernate三种轻量级框架组成。基于此框架开发安装管理平台,能够提高安装效率、规范安装流程、降低企业的总成本。该框架层次清晰,降低了系统的耦合性,提高了代码的复用性及系统的可靠性、安全性和可维护性;界面交互性良好,操作简单,应用前景广阔。

密集场景下头盔佩戴智能检测研究

在很多施工现场等密集场景下,头盔佩戴是否符合规范直接关系到工作人员的生命安全,因此要求头盔佩戴必须符合标准。本文研究一种头盔佩戴智能检测方法,运用人工神经网络算法对采集到的头盔佩戴图像进行预处理,包括图像灰度化、图像滤波、图像增强、图像背景分割等四部分,利用方向梯度直方图(HOG)进行头盔佩戴图像特征提取,构建随机森林分类器,对头盔佩戴状态智能检测。结果表明:利用该方法检测正确率达到预期目标。

浅谈大数据时代机器学习的新趋势

当前,大数据的新技术和产业应用已经吸引了众多的行业关注,大数据就是对种类结构繁多的数据需要进行海量分析,这样可以很轻松获得相关知识,在大数据时代更需要我们基于机器人工学习的一些相关科学技术和研究成果。论文主要深入讨论了未来大数据技术时代基于机器人工学习的技术发展新动态趋势和技术研究发展重点,并对与未来大数据时代相关性大的几个关键技术领域进行了深入分析以及介绍。

基于属性加密的网间数据安全交换技术优化

为提高数据交换的安全性,提出基于属性加密的网间数据安全交换技术优化研究,首先以访问树结构属性为基础,构建加密方案,并以此为验证依据,对接收到的信息交换请求进行验证,以此提高网间数据交换的安全性,并进行了仿真试验,试验结果表明,所提方法在信息交换过程中丢包率基本稳定在25%以内,并且验证耗时始终稳定在15s以内,有效提高了信息交换的安全性和效率,对于信息安全保障具有一定价值。