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题名一种基于历史信息反馈的动态服务资源选择模型
被引量：1
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作者
许兰
朱巧明
李培峰
贡正仙
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2007年第9期2284-2286,共3页
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基金
国家自然基金资助项目(60673041)
国家863计划项目(2006AA01Z147)
江苏省高技术研究项目(BG2005020)
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文摘
针对真实服务网格环境中资源的不确定性,如CPU、网络的负载、安全性和动态性,提出了一种动态选择网格资源的技术——基于历史反馈的动态资源选择模型。该模型利用服务的历史执行信息自适应调整预测模型,并在考虑了网格环境中资源的实时性、安全性和不确定性的基础上,进行资源的反馈选择,最后将服务请求提交到整体性能较优的节点上。
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关键词
自适应
动态资源选择
不定因素
历史信息反馈
资源可靠性
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Keywords
adaptabihty
dynamic resource selection
uncertainty
historical information feedback
security of resources
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种利用综合评分的相关反馈图像检索方法
- 2
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作者
陈士胃
黄元元
刘宁钟
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机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第12期2481-2486,共6页
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基金
青年科创基金项目(1004-56v1098)资助
国家自然科学基金项目(60903104)资助
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文摘
提出一种利用综合评分的相关反馈检索方法.该方法将用户对检索的满意度信息连同反馈记录一起存于反馈日志数据库中,在进行新的检索时,将当前反馈样本集合与通过分析历史反馈信息得到的扩充样本集合一起作为软标签SVM的输入,训练出分类器,并用三种评分的加权和作为图像库图像最终的评分值.对1000幅图像数据库的实验表明,与现有相关反馈方法相比,该文方法在提高反馈效率,充分利用历史反馈信息,克服反馈噪声方面都有明显改善.
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关键词
基于内容的图像检索
长期学习
历史反馈信息
相关反馈
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Keywords
content based image retrieval
long-term learning
historical feedback information
relevance feedback
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于用户谱聚类的Top-N协同过滤推荐算法
被引量：11
- 3
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作者
肖文强
姚世军
吴善明
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机构
解放军信息工程大学理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第7期138-143,共6页
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文摘
传统的协同过滤推荐算法为目标用户推荐时,考虑了所有用户的历史反馈信息对物品相似度的影响,同时相似度的度量仅依靠用户评分信息矩阵,导致了推荐效果不佳。为解决上述问题,提出了基于用户谱聚类的Top-N协同过滤推荐算法(SC-CF),即应用谱聚类将兴趣相似的用户分成一类,具有相似兴趣爱好的用户比其他用户具有更高的推荐参考价值,然后在类中为目标用户推荐。SC-CF+算法在SC-CF算法的基础上,在相似度度量方法中分别引入了物品时间差因素、用户共同评分权重、流行物品权重。实验结果表明,提出的两种算法提高了推荐结果的召回率。
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关键词
协同过滤
相似度
历史反馈信息
谱聚类
召回率
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Keywords
collaborative filtering
similarity
historical feedback information
spectral clustering
recall
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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