浙江省自然科学基金(Y1100314)
- 作品数：5 被引量：18H指数：2
- 相关作者：孙玉强朱强吕廷杰吴联仁马志宏更多>>
- 相关机构：浙江传媒学院常州大学中国科学技术大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论电子电信更多>>
- 一种基于信任度的协同过滤推荐方法被引量：13
- 2014年
- 提出了一种基于朋友网数据的推荐方法,包括好友推荐和应用服务推荐。通过分析朋友网中用户之间的好友关系、互动行为等来计算用户之间的信任度,可以获取更真实的社会关系;根据计算得到的信任度构建用户社会网络,并根据凝聚子群和朋友网中已有的分组信息对构建的社会网络进行社区划分,可以获得更细的社会关系;根据已获得的社区和用户使用的应用服务,提出了一种朋友网中好友和应用服务的推荐计算方法,在计算应用服务推荐时区分了社区内和社区外的用户与目标用户相似度计算方法的不同,提高了寻找近似邻居的准确率以及服务推荐的准确率。
- 朱强孙玉强
- 关键词：信任度协同过滤
- 社交网络用户隐私量化研究:建模与实证分析被引量：5
- 2014年
- 社交网络的流行对用户的隐私保护提出了新的挑战。该文通过使用人类动力学和统计物理的方法,研究用户的网络行为与用户隐私量值的关系。以当前国内流行的社交网络——人人网和新浪微博——为研究对象,获取用户的真实数据,提出隐私量化模型。研究结果表明:用户的网络行为对隐私量值具有重要的影响,如在人人网中用户的地理位置分享行为对隐私量值影响较大,而在新浪微博中发私信行为对隐私量值的影响最大。研究的结果对社交网络隐私关注下的用户行为规律探讨具有理论与实际意义。
- 朱涵钰吴联仁吕廷杰
- 关键词：隐私保护人类动力学社交网络网络用户行为
- 高通信效率的分布式流数据聚类算法
- 2014年
- 传感器节点的资源是有限的,高的通信开销会消耗大量的电量。为了减小分布式流数据分类算法的通信开销,提出一种高效的分布式流数据聚类算法。该算法包含在线局部聚类和离线全局协同聚类两个阶段。在线局部聚类算法将每个流数据源进行局部聚类,并将聚类后的结果通过序列化技术发往协同节点;协同节点得到来自不同流数据源的局部聚类信息后进行全局聚类。从实验中可以看出,当不断增加窗口的大小时,算法用于数据发送的时间恒定不变,算法的聚类时间和总的时间呈线性增长,即所提出算法的执行时间不受滑动窗口宽度和聚类个数的影响;同时该算法与集中式算法的准确性接近,并且通信开销远远小于相关的分布式算法。实验结果表明,该算法具有很好的可扩展性,可应用于对大规模分布式流数据源进行聚类分析。
- 朱强孙玉强
- 关键词：数据通信数据挖掘聚类算法流数据分布式系统
- 无线网络融合的QoS研究分析
- 2013年
- 随着无线通信技术的发展,不同网络之间通信的要求也越来越高,无线网络的融合使得网络之间优劣互补,其中需要解决的关键技术很多,而要满足不同业务类型用户的需求,QoS保障尤为重要,本文分析了不同网络的QoS保障机制,研究了关键的QoS相关算法,并对资源管理算法进行扩展探讨旨在适应无线网络融合的特点,进一步提高无线通信的服务质量,更好地满足用户的需求。
- 乔玉兰乔小萍孙玉强马志宏
- 关键词：无线网络融合服务质量保障无线资源管理网络选择
- 基于改进自适应降雪模型的随机游走图像分割
- 2013年
- 为了提高图像分割的准确度,尽可能降低分割边缘噪声对图像分割的影响,提出了一种基于降雪模型的图像分割方法。对降雪模型及积雪表面效应做了详细分析,得出降雪模型运用于图像分割具有较强的适应性;接着在传统的随机游走图像分割算法中加入了自适应降雪模型的特性,生成新的算法;运用虚拟图像和真实图像进行算法性能实例仿真,结果表明,该算法的图像分割性能优于常见的NCut和传统随机游走图像分割算法,具有一定的研究价值。
- 朱强
- 关键词：图像分割随机游走高斯核函数
