基于动态矩阵分解模型的电影推荐系统研究

推荐系统已成为电子商务企业吸引客户、实现盈利的有效技术支持,它能够根据用户的网络点击数据预测其偏好,做出个性化推荐。研究了一个基于动态矩阵分解模型的NETFLIX电影推荐系统。该系统通过训练一个来自NETFLIX平台、包含9000部电影历史评分的数据集进行预测评分。核心算法包括运用矩阵分解(Matrix Factorization,MF)建立有效的数据处理模型,以及使用随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD)训练该模型。数据集采用稀疏矩阵存储,以节省空间。在训练过程中,对预测评分增加了特定的偏向值。该系统与市场同类产品相比拥有更高的预测准确度,并向电影观众推荐符合他们喜好的电影,能极大地提高电影观看票房值。

基于霍夫变换的QPSK信号盲处理结果可信性评估

为了有效评估QPSK信号盲处理结果可信与否,提出了一种基于霍夫(Hough)变换的评估算法。该方法在缺乏信号先验知识的条件下,根据调制识别结果及相应参数估计结果构造辅助信号,将辅助信号与观测信号作相关累加。以相关累加模值曲线特征为依据,将QPSK信号处理结果的可信性评估问题转化为对Hough变换极值点聚类数是否为1的检验。计算机仿真结果表明,当信噪比大于等于-2 d B时,算法的平均校验正确率大于93%。

改进的HABE算法在基于雾计算的PHR系统中的研究

私人健康记录(PHR)系统基于云计算提供个性化的私人健康服务。利用雾计算技术可使PHR系统获得更好的移动化支持,但海量的雾设备对病人隐私也造成了巨大的威胁,因此急需一套严格的数据保护与访问权限控制方案。结合密文定长机制和外包解密机制,提出了一种支持外包解密的等级化属性加密(OHABE-CC)算法。首先采用等级化的属性权威提高方案可扩展性,使之适用于雾计算的动态环境,其次任何PHR明文经过加密都会转换成固定长度的密文。通过外包解密机制,用户仅需通过极少的计算就可以解密PHR密文。基于q-DBDH困难假设,证明了该算法满足IND-RCCA2安全性。功能与解密效率分析表明,该算法相比其他现有算法更加适用于基于雾计算的PHR系统。

用CPLD实现TP3067的长帧同步和短帧同步

介绍了PCM编码芯片TP3067的基本特性及其在程控交换实验系统中的应用,并详细分析了它的长帧同步和短帧同步,最后用CPLD实现。实验结果验证了该方法的有效性。

基于DSP Builder的回波抵消器设计与实现

针对通信中的回波问题,基于自适应滤波的LMS算法,设计了自适应回波抵消器。并基于利用FPGA芯片,在DSP Builder平台上,有效结合MatLab/Simulink和Quartus II设计工具,根据模块化设计思想实现了LMS算法自适应回波抵消器硬件电路设计。软件仿真和系统FPGA硬件实测结果表明,该设计方法使回波抵消器的FPGA硬件实现更加简便快捷。

基于DSP Builder的回波抵消器设计与实现

针对通信中的回波问题,基于自适应滤波的最小均方(LMS)算法,设计了一个自适应回波抵消器。基于FPGA芯片,在DSP Builder平台上,有效结合MATLAB/Simulink和Quartus Ⅱ设计工具,根据模块化设计思想实现了LMS算法自适应回波抵消器硬件电路设计。软件仿真和系统FPGA硬件实测结果表明,该设计方法使回波抵消器的FPGA硬件实现更加简便快捷。