基于增量图形模式匹配的动态冷启动推荐方法

针对忽视用户的社交关系变化可能得到不准确的推荐结果这一问题,为冷启动用户基于社交网络拓扑结构增量更新相似用户,并基于更新的相似用户给出准确的推荐.用户社交关系是动态变化的,然而现有基于社交网络的冷启动推荐却没有充分考虑社交关系的变更对推荐结果的影响.为了给冷启动用户实时准确的推荐,提出基于增量图形模式匹配的动态冷启动推荐方法(IGPMDCR),增量地更新冷启动用户的相似用户,为冷启动用户给出实时准确的推荐结果.在真实社交网站的数据集的实验结果表明,IGPMDCR可以在用户间社交关系变更的情况下,为冷启动用户给出实时准确的推荐结果.

一种基于卫星网络的虚拟网络功能快速映射算法

针对卫星网络中卫星载重有限,不允许大规模部署物理硬件,导致其网络功能欠缺且网络管理和配置不灵活的问题,文中提出了基于软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)/网络功能虚拟化(Network Function Virtualization,NFV)协同部署的卫星网络新架构。它通过SDN数控分离思想对网络进行动态管控,利用NFV技术在SDN的数字平面虚拟出网络功能,使网络功能能够从硬件设备中解耦出来,从而提高网络的灵活性。为了解决此框架中虚拟网络功能(Virtual Network Function,VNF)映射到底层物理网络上的时延过大且无法满足高动态卫星网络实时性的问题,进一步提出了Viterbi和图形模式匹配(Graph Pattern Matching,GPM)相结合的动态映射方法(Viterbi and GPM Dynamic Placement Approach,VG-DPA)。该算法将映射过程建模为隐马尔可夫服务链,采用Viterbi算法预计算满足软硬件限制的映射路径,然后根据预计算结果通过GPM来制定VNF编排策略。该算法解决了卫星网络中将所需的VNF映射到底层物理网络中时延过大的问题。实验结果表明,VG-DPA与传统的RAND和OMD算法相比能在很大程度上降低时延,减少资源消耗。

基于社交关系拓扑结构的冷启动推荐方法

针对冷启动用户仅有很少行为信息,很难为冷启动用户给出推荐的问题,提出基于比较社交网络中用户间社交关系拓扑结构的冷启动推荐方法.社交网络中包含多种可以反映用户偏好的社交关系,然而现有基于社交网络的冷启动推荐研究仅利用一种或者很少的社交关系,没有充分利用社交网络中的多种社交关系,很少考虑融合相异的社交关系,限制了在实际环境中对冷启动用户的推荐效果.由于社交关系在社交网络中的权重越大在推荐中的影响越大,为了给出准确的冷启动推荐,提出基于社交关系拓扑的相似用户发现方法(STSUM),基于最大熵原理融合社交网络中多种相异的社交关系,基于图形模式匹配为冷启动用户发现相似用户,给出推荐.在真实的网站中提取社交关系和用户数据,实验结果表明,STSUM可以有效地提高对冷启动用户的推荐效果且需要较少的训练集.