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Improving the JSP Application''s Response Performance and Stability with OSCache
使用OSCache提高JSP系统的响应性能和稳定性

覃华,
计算机系统应用 , 2005,
Abstract: JSP是一种主流的B/S开发技术,但它也存在着二层架构的种种缺点。本文提出了使用OSCache高速缓冲器优化JSP应用系统的方案,解决JSP系统在高并发网络访问下系统响应慢、稳定性差等问题,最后通过实验证明方案是可行的。
Double-Layer Reduction Method Optimizes The Large Scale SVM Social Spam Detection Model
用双层减样法优化大规模SVM垃圾标签检测模型*

覃希,
计算机应用研究 , 2011,
Abstract: 针对支持向量机在训练大规模数据集时出现的速度瓶颈问题,提出一种新的减样方法,称双层减样法。数据减样时,双层减样法从粗、细粒度两个层次削减样本。粗粒度约减时,利用核空间距离聚类法,以簇为单位削减冗余子集。细粒度约减时,以点为单位挑选剩余点集中的支持向量。实验表明,双层减样法能有效的压缩样本数据,同时还能放大数据集的分类特征,提高分类器的分类精度。将此法应用于大规模SVM垃圾标签检测模型的训练集优化上,能明显提高检测模型的训练速度。双层减样法是将“粒度”和“层次”的概念引入减样法中,在约减时适时改变约减幅度。这比传统减样法更具有优势。
核k-means聚类在folksonomy标签模糊和冗余中的应用
张新伦,,惠刚刚
计算机应用 , 2011,
Abstract: ?现有的folksonomy标签推荐系统中,标签模糊会导致系统推荐不准确,并且影响用户建模的准确性,而标签冗余妨碍了对系统的评估。利用k-means聚类结果抽取模糊和冗余标签时,聚类效果较差导致抽取不准确。提出使用核k-means聚类处理标签模糊和冗余,通过非线性映射能够较好地分辨、提取并放大样本中有用的特征,提高抽取模糊标签和冗余标签的准确度。实验结果表明:核k-means聚类对标签和资源的聚类效果更好,抽取的模糊标签和冗余标签也更准确。
商空间框架下的大规模svm数据集约减法
覃希?,,张雯?
计算机科学 , 2013,
Abstract: 借助商空间框架下的粒度分析理论及其计算方法,提出将“粒度”的概念用于大规模svm数据集的约减来建立商空间框架下的约减模型。该约减模型的约减方向是由远及近地向分类超平面削减,其削减幅度也伴随集合的缩小而由粗到细逐渐变化。同时,给出该模型的一种实现。实验证明,商空间框架下的svm约减模型比普通svm约减模型的压缩效果更好。
基于概率无向图模型的近邻传播聚类算法
覃华,詹娟娟,
- , 2017, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2016.0861
Abstract: 针对近邻传播聚类算法偏向参数难选定、生成的簇数目偏多等问题,提出一种概率无向图模型的近邻传播聚类算法.首先为样本数据构建概率无向图模型,利用极大团和势函数计算无向图中数据样本的概率密度,将此概率密度作为一种聚类先验知识注入近邻传播算法的偏向参数中,提高算法的聚类效率;并用高斯降噪和簇归并方法进一步提升算法的聚类精度.在UCI数据集上的实验结果表明,所提出算法的聚类效率和精度均优于相比较的同类算法.
Nas-base Storage Solution for Small and Medium Enterprise Network
基于NAS的中小型企业网络存储解决方案

,李桂,顾新
计算机系统应用 , 2003,
Abstract: 本文详细论述了NAS的技术特性和基于NAS的中小型企业存储系统集成方案,并分析了NAS技术存在的问题及发展趋势.
基于独特型人工免疫网络的并行推荐算法的研究
,王育才,顾新
计算机应用 , 2008,
Abstract: ?讨论了协同过滤最近邻居用户集缺乏多样性而导致推荐质量降低的问题,提出了并行免疫推荐算法(pinr),该算法能在保持邻居用户最大多样性的基础上进一步提高算法实时响应速度,实验结果证明了算法的可行性、正确性和并行计算的优势。
Efficient K-medoids clustering algorithm
一种高效的K-medoids聚类算法

夏宁霞,,覃希
计算机应用研究 , 2010,
Abstract: Due to the disadvantages of sensitivity to the initial selection of the medoids and poor performance in large data set processing in the K-medoids clustering algorithm, this paper proposed an improved K-medoids algorithm based on a fine-tuned of initial medoids and an incremental candidate set of medoids. The proposed algorithm optimized initial medoids by fine-tu-ning and reduced computational complexity of medoids substitution through expanding medoids candidate set gradually. Expenrimental results demonstrate the effectiveness of this algorithm,which can improve clustering quality and significantly shorten the time in calculation compared with the traditional K-medoids algorithm.
社会化标签系统中个性化的用户建模方法
夏宁霞,,覃华,张敏
计算机应用 , 2011,
Abstract: ?针对社会化标签系统中现有用户兴趣模型建立的缺陷,即:使用一些零散标签的集合来表示用户兴趣,而忽略标签的联合使用现象。提出一种将共现技术引入自然法的用户建模方法,该方法以自然法为基础,向用户模型中添加适量的标签对,较好地体现了标签之间的联系,又同时考虑了体现用户兴趣的标签自身的权重。在pkdd2009数据集上测试实验结果表明,该模型较之已提出的自然法和共现法,取得了更高的准确率和召回率。
属性基加密机制
金树?,,王小峰?,品?,胡乔林?
软件学报 , 2011, DOI: 10.3724/SP.J.1001.2011.03993
Abstract: 由于属性基加密(attribute-basedencryption,简称abe)机制以属性为公钥,将密文和用户私钥与属性关联,能够灵活地表示访问控制策略,从而极大地降低了数据共享细粒度访问控制带来的网络带宽和发送结点的处理开销.因此,abe在细粒度访问控制领域具有广阔的应用前景.在对基本abe机制及其两种扩展:密钥-策略abe(kp-abe)和密文-策略abe(cp-abe)进行深入研究、分析后,针对abe中的cp-abe机制访问结构的设计、属性密钥撤销、abe的密钥滥用、多授权机构等难点问题进行了深入探讨和综合分析,对比了现有研究工作的功能及开销.最后讨论了abe未来需进一步研究的问题和主要研究方向.
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