基于PRank算法的主动排序学习算法

针对排序学习中如何选择最值得标注的样本和通过尽可能少的已标注样本训练出较好的排序模型的问题,将主动学习的思想引入排序学习中,提出一种基于排序感知机的主动排序学习算法——Active PRank。基于真实数据集的实验结果表明,该算法在保证排序模型性能的前提下,减少样本的标注量,在同等标注量的条件下,提高排序结果的正确率。

基于Prank算法的推荐技术研究与应用

随着互联网的普及与发展,网络上信息与日俱增,但用户却越来越难以在有限时间内找寻到想要的信息。推荐系统是解决这一问题的重要方法之一,推荐系统可以根据用户历史行为分析出用户需求来进行推荐,使用户快速的、准确的做出选择。研究在推荐系统上应用Prank算法,Prank算法是信息检索领域经典的排序学习算法。它可以快速地训练一组特征与排序的关系,做出准确的预测。本文将Prank算法改进以适应Top-N推荐问题,与推荐系统上著名的Item-based,User-based,SVDmodel算法进行横向比较,通过大量实验给出各算法的优缺点。Prank算法在推荐准确度,推荐多样性问题上取得了较为不错的实验结果。

基于云安全的骚扰电话过滤系统研究

智能手机用户对通信安全的需求日益增加,本文研究目前骚扰电话过滤系统现状,提出一种基于云安全技术的设计方案,对其中的技术做了深入的研究。该系统将过滤服务器集群和大量手机整合到一个云安全体系中,实现对骚扰电话的快速和有效过滤。

Anthrax Prank Against Teacher Backfires

911事件在美国人心中投下的巨大阴影尚未消失,炭疽热(anthrax)恐怖接踵而至!我国的有关部门已经发布行政命令:禁止邮寄白色粉末。值此“杯弓蛇影”之际,美国佛罗里达州的一位中学生居然“顶风行事”:上课前在讲台上撒了白色粉末……