基于链路预测的有向互动影响力和用户信任的推荐算法

针对传统推荐算法存在忽视社交网络结构紧密强度对用户信任传递的影响和缺乏社交心理解释等问题,提出基于链路预测的有向性互动影响力和用户信任的推荐算法。首先利用融合用户偏好行为和社交圈的综合相似度识别出目标用户的相似朋友圈;其次通过结合节点引力指数和有向性影响因子获得目标用户之间的有向性互动影响力,再利用由有向性互动影响力和用户评分信任得出的综合用户信任值在目标用户的相似朋友圈中寻找出值得信任的相似用户集合,有效提高了推荐的精确性,最后产生推荐。结果表明,所提推荐方法较之前的社会网络推荐算法在性能上具有显著提高。

基于云计算的超级BOM设计与实现

信息时代,及时掌握企业内部制造资源信息情况尤为重要。根据管理信息系统(MIS)设计方法,以云计算为基础,结合JavaWeb技术,对超级BOM系统进行了系统性分析,利用系统开发理论、虚拟化技术,结合E-R图和数据库设计模型,搭建了超级BOM系统云架构平台,设计了一个基于云计算的超级BOM系统。基于云计算的超级BOM系统开发,帮助企业实现了基本的BOM管理功能,缩短了产品BOM的设计周期,从而提高了企业竞争力。