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云计算中的信息系统生存性量化分析研究
被引量：
1
1
作者
赵淦森
汤庸
+2 位作者
王维栋
虞海
周尚勤
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2013年第6期34-41,共8页
关注于分布式信息系统的生存性的评估和优化,提出了一种部署于IaaS云环境的分布式信息系统的生存性量化分析框架:提出了一种量化评估部署于IaaS云环境的分布式信息系统的生存性的框架;在该框架下,提供了分析计算近似最优生存性的部署方...
关注于分布式信息系统的生存性的评估和优化,提出了一种部署于IaaS云环境的分布式信息系统的生存性量化分析框架:提出了一种量化评估部署于IaaS云环境的分布式信息系统的生存性的框架;在该框架下,提供了分析计算近似最优生存性的部署方案的方法;应用多种算法进行了实验,验证了生存性量化分析框架的有效性和应用到实际场景中的效果.
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关键词
生存性
分布式信息系统
IaaS云环境
量化分析
部署方案
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职称材料
融合社交网络信息的协同过滤方法
被引量：
4
2
作者
贺超波
汤庸
+2 位作者
傅城州
沈玉利
石玉强
《暨南大学学报（自然科学与医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期243-248,252,共7页
针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系...
针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.
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关键词
协同过滤
社交网络
矩阵分解
梯度下降法
推荐系统
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职称材料
应用非负值矩阵分解模型的社区挖掘方法
被引量：
4
3
作者
贺超波
汤庸
+1 位作者
沈玉利
石玉强
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第6期1275-1280,共6页
在线社交网络增长迅速,对其进行社区挖掘对于了解网络结构特征具有重要意义.提出一种基于非负值矩阵分解的社区挖掘方法,能够将社交网络矩阵分解为适合于发现用户与社区所属关系以及社区之间重叠关系的矩阵组合形式.该方法应用迭代更新...
在线社交网络增长迅速,对其进行社区挖掘对于了解网络结构特征具有重要意义.提出一种基于非负值矩阵分解的社区挖掘方法,能够将社交网络矩阵分解为适合于发现用户与社区所属关系以及社区之间重叠关系的矩阵组合形式.该方法应用迭代更新规则对分解矩阵进行了优化求解,并证明了更新规则的收敛性.另外针对社交网络存在的无标度特性,通过利用用户节点属性信息计算用户间的相似性,对大量孤立用户建立隐式联系,可以将孤立用户纳入统一的挖掘框架进行社区划分,从而解决了孤立用户无法准确划分社区的问题.相关实验以及实际应用表明该方法可以有效对现实中的在线社交网络进行社区挖掘.
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关键词
社交网络
社区挖掘
非负值矩阵分解
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职称材料
题名
云计算中的信息系统生存性量化分析研究
被引量：
1
1
作者
赵淦森
汤庸
王维栋
虞海
周尚勤
机构
华南师范大学
计算
机学院
广东省
服务
计算
工程技术
研究
开发
中心
广州市云
计算
安全与测评
技术
重点实验室
网易公司
出处
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2013年第6期34-41,共8页
基金
国家科技支撑计划项目(2012BAH27F05)
教育部-中国移动科研基金项目(MCM20121051)
+4 种基金
广东省自然科学基金项目(S2012030006242)
广东省省院合作产学研重大专项项目(2011A090100003)
广东省战略新兴产业核心技术攻关项目(2011A010801007)
广州市科研条件建设项目(2012224-12)
广州珠江科技新星项目(2011J2200089)
文摘
关注于分布式信息系统的生存性的评估和优化,提出了一种部署于IaaS云环境的分布式信息系统的生存性量化分析框架:提出了一种量化评估部署于IaaS云环境的分布式信息系统的生存性的框架;在该框架下,提供了分析计算近似最优生存性的部署方案的方法;应用多种算法进行了实验,验证了生存性量化分析框架的有效性和应用到实际场景中的效果.
关键词
生存性
分布式信息系统
IaaS云环境
量化分析
部署方案
Keywords
survivability
distributed information systems
IaaS cloud environment
quantitative analysis
deploy-ment plan
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合社交网络信息的协同过滤方法
被引量：
4
2
作者
贺超波
汤庸
傅城州
沈玉利
石玉强
机构
仲恺农业
工程
学院信息科学与
技术
学院
广东省服务计算工程技术研究中心
华南师范大学
计算
机学院
出处
《暨南大学学报（自然科学与医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期243-248,252,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61272067)
国家科技支撑计划项目(SQ2011GX07E01500)
+2 种基金
广东省自然科学基金团队研究项目(S2012030006242)
广东省重大科技专项计划项目(2012A080104019)
广东省高校优秀青年创新人才培养计划项目(2012LYM_0077)
文摘
针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.
关键词
协同过滤
社交网络
矩阵分解
梯度下降法
推荐系统
Keywords
collaborative filtering
social network
matrix factorization
gradient descend meth-od
recommendation system
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
应用非负值矩阵分解模型的社区挖掘方法
被引量：
4
3
作者
贺超波
汤庸
沈玉利
石玉强
机构
仲恺农业
工程
学院信息科学与
技术
学院
广东省服务计算工程技术研究中心
华南师范大学
计算
机学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第6期1275-1280,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61272067)资助
国家科技支撑计划项目(SQ2011GX07E01500)资助
+2 种基金
广东省自然科学基金团队研究项目(S2012030006242)资助
广东省重大科技专项计划项目(2012A080104019)资助
广东省高校优秀青年创新人才培养计划项目(2012LYM_0077)资助
文摘
在线社交网络增长迅速,对其进行社区挖掘对于了解网络结构特征具有重要意义.提出一种基于非负值矩阵分解的社区挖掘方法,能够将社交网络矩阵分解为适合于发现用户与社区所属关系以及社区之间重叠关系的矩阵组合形式.该方法应用迭代更新规则对分解矩阵进行了优化求解,并证明了更新规则的收敛性.另外针对社交网络存在的无标度特性,通过利用用户节点属性信息计算用户间的相似性,对大量孤立用户建立隐式联系,可以将孤立用户纳入统一的挖掘框架进行社区划分,从而解决了孤立用户无法准确划分社区的问题.相关实验以及实际应用表明该方法可以有效对现实中的在线社交网络进行社区挖掘.
关键词
社交网络
社区挖掘
非负值矩阵分解
Keywords
social network
community mining
nonnegative matrix factorization
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
云计算中的信息系统生存性量化分析研究
赵淦森
汤庸
王维栋
虞海
周尚勤
《华南师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2013
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合社交网络信息的协同过滤方法
贺超波
汤庸
傅城州
沈玉利
石玉强
《暨南大学学报（自然科学与医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2013
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
应用非负值矩阵分解模型的社区挖掘方法
贺超波
汤庸
沈玉利
石玉强
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014
4
在线阅读
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职称材料
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