社交网络下基于列表级排序学习的推荐算法

将列表级排序学习和推荐算法相结合,能够有效提高传统推荐系统返回结果的准确性。针对社交网络环境,提出一种基于列表级排序学习的推荐算法L2 R2SN (list-wise learning to rank for recommendation for social networks)。从社交网络中挖掘出用户好友潜在的影响特征,以及物品潜在的隐性特征,融入列表级排序学习的推荐模型中,通过梯度下降方法迭代训练模型参数获得模型的最优解,将物品列表中排序较前的top-k个物品推送给用户。多组实验结果表明,L2 R2SN算法能够有效提高推荐结果的准确性,更为有效地反映用户的偏好。

基于J2ME的WebService掌上系统的设计与实现

基于WebService嵌入式技术掌上应用系统,采用先进的WebService技术,经过测试完善、准确、智能、自动学习的算法,开发与设计的评教系统运行十分稳定,对教学有很大的促进作用.

基于市场机制的网格资源调价算法

本文提出一种适用于网格资源调度的分布分组调价算法,即根据资源价格的相关性将资源分成若干资源组,分别对各资源组根据供需均衡调整价格。同时,描述了实现资源调价的系统框架:资源域Agent;资源组调价器。通过仿真实验比较了WALRAS算法和分布分组算法的性能。

网格资源管理系统模型的研究

针对已有模型不能实现更多范围内获取所需要的资源,提出了一个改进的通用抽象体系结构模型、通过接口向网格资源管理系统发布、获取自己所需要的资源．实现用户在更大范围内获取所需要的资源。创建了该模型的原型系统的网格,并在该网格上进行了一些算法研究。实验结果证实了该模型在实践中的可行性和优越性。

软件技术专业技能型人才培养的方法与途径研究

本文以烟台职业学院这一高职高专类院校的软件技术技能型人才培养方法与途径研究为实例,系统地介绍了软件技术专业人才培养优秀的方法与科学的途径,并介绍了软件技术专业的项目实训与学生培养良好效果。

基于扩展隐层BP网络的信息可视化聚类的研究

信息可视化是图形学的分枝,是一个新兴领域。为了展现海量信息,可视化技术需要对数据进行预先聚类操作。常用的聚类方法一般基于欧氏距离,这种方法计算量较大,特别是对于海量的多维信息。为了加快聚类速度,辅助可视化技术,本文将扩展BP网络用于可视化的聚类。该算法将多维信息当作BP网络的输入节点,其类别当作输出节点,通过对少量样本信息的学习,使BP网络具有分类能力,最终用于海量信息的分类。本文最后设计了一组实验,用实验结果证明算法的可行性。

基于工作过程的软件技术专业课程体系的构建

本文以烟台职业学院这一高职高专类院校的"软件技术"课程体系建设为实例,系统地介绍了基于工作过程的软件技术课程体系,并介绍了基于工作过程的项目实训与教学效果,给出了基于工作过程软件技术课程体系一些详细介绍。

计算机应用辅助在建筑设计中的作用

自进入21世纪以来,计算机技术的发展也越来越迅速,随着数字化进程的加快,计算机与各行各业都有深度的融合。建筑工程当然也毫不例外,从某种意义上说,建筑工程技术的提高与计算机技术的广泛应用直接相关。尤其是在建筑工程的施工过程中,计算机技术在为建筑业提供更方便的服务的同时,也已经成为其重要的一部分。在建筑工程中应用计算机技术,不仅可以让施工数据的采集以及数据分析等变得更加便捷,还可以合理处理好施工中存在的问题,对建筑工程发展具有很大的促进作用。