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吴颖 《武汉职业技术学院学报》2011,10(3):63-65
现代企业网络为用户提供个性化的服务和精细化的控制,依赖于准确的用户识别与MAC地址绑定,而三层环境下网关无法准确获取用户MAC地址,文章研究了网关设备中跨三层MAC地址绑定技术,并在实际系统中实现此功能。 相似文献
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刘雪娟 《南京广播电视大学学报》2006,(2):86-88
Web挖掘的预处理是生成用户模式和进行信息推荐的基础。文章研究了Web挖掘预处理的三个主要步骤:数据清洗、用户识别和会话识别,给出了各个步骤的关键算法,并提出了一种基于注册用户和Cookies技术、用户IP等综合因素来改进用户识别的算法。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2021,(6)
结合用户兴趣与新闻时效性的特点,对传统推荐算法和标准LDA主题模型进行思考,提出一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)的文档-主题-词的三层贝叶斯概率模型结合时间函数的推荐算法,采用Gibbs Sampling进行超参数推导,提升推荐效果。实验结果表明,该算法在适当参数设定下的推荐结果比协同过滤及标准的基于改进LDA模型的算法有更小的预测误差,向用户推荐偏好新闻更有效率。 相似文献
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基于算法逻辑的个性化新闻生产与推送,大大提高了信息生产率、传播率,改变了用户体验。但同时,媒体算法背后多元的价值标准、平台逐利、流量至上和技术黑箱问题,也影响着人们接收信息的质量和价值观;标题党、假新闻、民意伪造现象频发,算法偏见、信息茧房、社群区隔等问题影响着网络信息传播生态。基于系统论引入熵定律研究网络信息传播治理,聚焦媒体算法带给信息系统“熵增”风险及其原因,通过价值负熵、技术负熵、用户负熵建立信息系统的“耗散结构”以实现“熵控”,以人为本、将法律伦理植入算法、让用户参与算法优化,去粗取精,去伪存真,对信息进行结构化处理,以保护新闻舆论环境的有序、准确、正能量,并以此提供一种信息生态治理的新方法论。 相似文献
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局域网IP地址冲突在危及网络安全的同时也造成了用户使用的不便及管理员维护的难度。本文在简单介绍基于静态地址分配机制的“MAC查找法”的基础上,提出了更为安全、合理的“动静结合”IP地址分配方案,从而有效降低局域网中发生IP地址冲突的可能性。 相似文献
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针对海量在线资源带来的“信息迷航”情况,本文提出基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型.首先对深度学习的特点进行分析,再运用其对数字图书馆用户进行画像建模,根据用户特征、行为与偏好等信息,构建用户画像,再根据提取到的用户画像特征,结合深度学习算法,引入用户特征与时间关系参数,提高用户与资源间的匹配度,以此实现数字图... 相似文献
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web2.0的出现使得互联网中的数据以几何级数的形式增长,如何在浩如烟海的信息海洋中找到自己需要的内容是当前人们面临的一个挑战性问题,信息推荐系统便是为解决这个问题而出现的,而协同过滤算法是推荐系统中用途最广的一种算法.本文对基于用户的协同过滤算法和基于项目的协同过滤算法进行了介绍,然后利用Movielens中的影片数据对这两种算法的性能进行了比较,结果发现基于项目的协同过滤算法在影片信息推荐中要优于基于用户的协同过滤算法. 相似文献
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随着互联网信息的发展,网络数据量大幅增长,极大提高了用户的有效信息筛选难度。推荐系统根据用户的历史行为和偏好信息而产生相应的推荐,协同过滤算法是推荐系统中的一种常用算法。传统的协同过滤算法仅使用相似度作为推荐依据时,仍然面临推荐精确率不高问题,本文在相似度基础上添加用户之间的信任度,对用户之间不对等的信任关系建模,再添加对热门项目的惩罚机制,从而弱化热门项目的推荐。通过对MovieLens数据集的实验结果进行验证可知,融合信任度的协同过滤算法的精确率、覆盖率和F1值均比传统的基于用户的协同过滤算法性能有所提高。 相似文献
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针对协同过滤算法中存在数据稀疏的问题,提出一种基于融合用户标签和蚁群的协同过滤微博推荐算法。将表示用户兴趣的标签引入推荐模型中,利用标签和用户以及标签和微博的关联度,建立用户对微博的兴趣度模型。另外结合蚁群聚类和协同过滤为目标用户进行用户聚类,计算出对目标用户的待推荐微博集。最后利用用户对微博的兴趣度模型从待推荐微博集中选出Top-N为目标用户进行推荐。实验引入标签和蚁群算法的有效性,将测试结果与传统协同过滤推荐算法和纯基于标签的微博推荐算法进行比较,该算法不仅改善了协同过滤算法中数据稀疏和冷启动的问题,而且推荐准确度有明显提高。 相似文献
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基于情境感知的移动图书馆信息与服务推荐,主要在用户情境、移动情境、资源情境、服务情境四个维度下进行算法模型构建和感知技术设备应用,它是一个“情境-需求-服务”的自适应过程。在研究它泛在的普适化推荐服务和个性化推荐服务过程中,可以发现感知技术设备、算法和推理引擎的不同应用,主要是满足用户信息需求的以下特征,即情境信息的时效性、情境信息的准确性和完整性、情境信息的多种表达形式以及情境信息的互联与共享。 相似文献
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胡三宁 《三门峡职业技术学院学报》2015,(2):140-144
提出了一种基于用户兴趣及标签相似度的混合推荐算法,构建基于标签的用户兴趣模型,通过计算与资源相似度完成推荐,同时融合时间因素研究用户兴趣变化,提高了基于内容的推荐中相似度计算的准确率;根据用户兴趣相似度聚类用户,通过兴趣协同推荐减少对评分矩阵的依赖,一定程度上解决了协同过滤中推荐数据缺失问题;同时,结合用户基本信息有望缓解冷启动问题。实验表明该算法具有一定的有效性及可行性。 相似文献
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针对当前文献推荐中个性化程度不高等问题,提出一种对用户行为重新分配权重的度量算法。运用用户行为数据按照时间顺序重新分配权重,突出近期用户兴趣构建用户兴趣模型。通过LDA主题分布、关键词分布等方法构建学术资源模型,实现两模型间匹配,完成推荐。通过实验验证,该算法准确性达到80%,比传统等权重算法提高近20%,召回率与F值分别提升了7%和5%。研究表明,基于时间因素的用户兴趣度量算法相较于传统等权重算法具有更高的准确性,未来可进一步优化用户兴趣度量以实现精准推荐服务。 相似文献
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一、更改MAC地址 一般来说,一个网卡都有一个全球唯一的固定MAC地址.MAC(Media Access Control,介质访问控制)地址是识别LAN(局域网)节点的标识.网卡的物理地址通常是由网卡生产厂家烧入网卡的EPROM(一种闪存芯片,通常可以通过程序擦写),它存储的是传输数据时真正赖以标识发出数据的电脑和接收数据的主机地址.因此在网络管理中,时常以MAC地址来识别网卡,进而达到识别电脑主机的目的. 相似文献
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算法推荐具有收集、筛选、推送信息和记录的“权力”,具有技术属性,同时因智能传播时代下算法决策取代了人工决策,算法推荐技术又充当着传统媒介中的人工价值判断角色,具备了价值负荷属性。算法推荐的双重属性不仅形成信息茧房及衍生回音室效应,加剧社会价值观的分化,且催生了圈层区隔,导致群体极化滋生和信息操纵风险蔓延,扰乱网络信息的生态场域。摆脱算法推荐在智能传播时代的负面效应,必须构建多元主体共同治理算法推荐模式：智能媒体平台应强化社会责任,加强算法的“自我规制”;政府需加强算法监管,形成算法安全治理格局;用户应享有算法解释权,塑造“算法协治者”形象。 相似文献