基于前后端日志记录的个性化推荐系统

为了有效地吸引和留住用户,提高网站服务的质量,在原有个性化实现技术基础上,提出了一种前后端日志相结合的方式存取用户浏览信息,对用户浏览站点的行为进行跟踪,为Web日志挖掘提供更精确有效的信息。结合前后端日志记录相结合的策略,提出了一个可伸缩的,独立于具体Web站点的页面推荐系统架构。实验分析结果表明,该方式能更准确全面的收集用户数据,同时个性化模块以一种非侵入的方式与系统集成,提高了系统的灵活性,方便系统重用。

一种新的病毒家族聚类系统的设计方法研究

随着互联网的快速发展,计算机病毒的数量也迅猛上升,给用户造成了巨大的威胁和财产损失。实际上,有很多病毒同属于一个家族,如果找到同一病毒家族的共有特征,就可以针对此特征编写清除脚本推送给安全软件终端,从而能够实时地清除客户端检测到的病毒,保护用户财产不受侵害。本文从分析病毒的种类入手,并提出了一种可伸缩的聚类方法,既快速又准确地完成聚类工作。

基于虚拟不定长的语音库裁剪方法

语音库裁剪或语音库去冗余,是大语料库语音合成技术的一个重要问题.提出了虚拟不定长替换的概念,以弥补不定长的损失.结合合成使用变体的频度,构建了语音库裁剪算法StaRp-VPA.该算法能够以任意比例裁剪语音库.实验表明:当裁剪率小于50%时,合成自然度几乎没有下降;当裁剪率大于50%时,合成自然度也不会严重降低.

语音库裁剪的一种不定长递阶聚类方法

大量使用不定长是大语料库语音合成质量的一个重要保证,而语音库裁剪方法通常会导致不定长的损失.针对这一关键性问题,该文构建了NuClustering-VPA算法:对不同粒度的不定长变体进行聚类,根据高阶聚类结果调整低阶变体的聚类,使得低阶聚类中心有所偏向.NuClustering-VPA算法保留了最重要的不定长,从而有效减小了裁剪对不定长的破坏.测听实验表明,利用NuClustering-VPA算法,即使在语音库裁减率为39.63%时,合成自然度下降较小,仍然保持在较高的水平.这一技术已被应用在科大讯飞公司的实际语音产品中.

数据驱动方法的语音库裁剪研究

为解决语音库裁剪会造成不定长损失的问题,首先提出了 NuClustering-VPA 算法,该算法对不同粒度的不定长变体进行递阶聚类,根据高阶聚类结果调整低阶变体的聚类,从而保留在声韵上最为重要的变体。接着提出了虚拟不定长替换的概念,意图弥补不定长的损失,并结合合成使用变体的频度,给出了可以任意比例裁剪语音库的 StaRp-VPA算法。大规模测听表明,两种算法在裁剪率小于50%时,合成自然度几乎没有下降;当裁剪率大于50%时,StaRp-VPA 给出的音库合成自然度也不会严重降低。两种裁剪在合成系统的移植中得到了很好的应用。