一种基于用户偏好自动分类的社会媒体共享和推荐方法

社会媒体应用已成为Web应用的主流,以用户为中心并且海量媒体数据由用户自生成是社会媒体Web应用的重要特征.应对目前社会媒体环境中信息过载的问题,信息的共享和推荐机制发挥着重要的作用.文中分析了目前主流社会媒体网站基于用户自建组的信息共享机制所存在的问题以及传统推荐技术在效率上的问题,提出了一种新的基于用户偏好自动分类的社会媒体数据共享和推荐方法.直观上讲,该方法的本质是把用户对具体媒体对象的偏好转化成用户对媒体对象所蕴含兴趣元素的偏好,然后把具有相同偏好的用户,即对若干兴趣元素上的兴趣度都相同,自动聚合成为一个"共同偏好组(CPG)".文中提出了基于CPG的社会媒体信息共享和推荐的架构,设计实现了CPG的自动生成算法,通过随机生成模拟数据集实验详细分析了算法性能的影响因素,并与现有类似功能算法进行了效率对比,实验结果表明算法可适用于具有海量用户的社会媒体应用.

基于热度矩阵的微博热点话题发现

现有微博热点话题发现模型对微博数量规模较敏感,发现速度较慢。为此,提出一种基于热度矩阵的主题模型。通过热度矩阵获取各潜在主题的热度和主题-词概率分布,并以词间的共有热度来挖掘其语义关系,进而准确识别数据中的热点话题及热点词汇。在真实微博数据上的实验结果表明,与潜在狄利克雷分布模型相比,该模型的效率和准确率较高,发现的热点话题与实时事件保持一致,具有较好的热点识别效果。

一种面向大规模网页去重的三层分布式架构

去除重复网页是网页爬取过程中必要的步骤,目前人们对网页去重方法的研究集中在基于网页内容相似的去重算法本身的准确性和算法复杂度上。论文提出一种面向大规模网页去重的三层分布式架构,其利用本地缓存、分布式缓存及分布式索引高效地判断重复网页,特别适用于网页内容更新频繁需要反复爬取的应用场景。实验分析结果表明论文提出的三层分布式架构可以支持分布式网络爬虫环境下大规模的网页去重需求,并且具有较好的可扩展性。

多云同构云平台安全管理新模式探索

2019年,国家互联网信息办公室、国家发展改革委、工信部、财政部等四部委联合发布了《云计算服务安全评估办法》,建立了云计算服务安全评估(以下称“云评估”)制度。秉承着高标准、严要求的宗旨,云评估工作为保障我国党政机关、关键信息基础设施运营者采购安全可控的云计算服务发挥了重要作用,但实施中发现诸如同一云服务商各地运营的政务云安全水平参差不齐、通过评估的云平台安全能力回退、云评估安全评价周期较长等问题。