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浙江省科技计划项目(2013C31097)

作品数:6 被引量:10H指数:2
相关作者:马小龙刘兰娟胡文军王培良王士同更多>>
相关机构:湖州师范学院上海财经大学江南大学更多>>
发文基金:浙江省科技计划项目浙江省教育厅科研计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术文化科学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学

主题

  • 2篇资源分配
  • 1篇大样本
  • 1篇电子商务
  • 1篇信任
  • 1篇虚拟科研团队
  • 1篇用户
  • 1篇用户兴趣
  • 1篇用户兴趣模型
  • 1篇云计算
  • 1篇商务
  • 1篇私有
  • 1篇私有云
  • 1篇梯度下降
  • 1篇梯度下降法
  • 1篇团队
  • 1篇推荐系统
  • 1篇下降法
  • 1篇纳什均衡
  • 1篇径向基
  • 1篇径向基函数

机构

  • 6篇湖州师范学院
  • 5篇上海财经大学
  • 1篇江南大学

作者

  • 5篇马小龙
  • 3篇刘兰娟
  • 1篇王娟
  • 1篇王士同
  • 1篇王培良
  • 1篇胡文军

传媒

  • 2篇微型机与应用
  • 1篇数学的实践与...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇科学技术与工...

年份

  • 3篇2015
  • 3篇2014
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于组合双向拍卖与信任的多云计算资源分配与定价研究被引量:1
2015年
随着云计算市场规模的急剧增长,云计算资源的分配和定价成为了云计算市场的一个重要问题。针对当前云计算资源分配中将定价和信任相结合研究的不足,研究基于组合双向拍卖和信任的多云计算资源分配与定价算法,从价格和信任两方面来衡量云计算资源提供商的"综合竞争力",激励综合竞争力高的云资源提供商获得更多的效用。实验仿真表明该算法满足激励兼容性和交易效用可激励云计算资源提供商提高综合竞争力。
马小龙刘兰娟
关键词:云计算资源分配信任
基于协作过滤算法的电子商务个性化推荐系统的研究被引量:5
2014年
针对目前电子商务个性化推荐研究的不足,提出准确全面地获取用户独特兴趣爱好、满足用户差异化需求的推荐服务,同时构建了具体的个性化推荐系统模型,给出了基于协作过滤算法的电子商务个性化推荐的流程、系统设计和系统实现,从而有利于推动电子商务的发展。
马小龙
关键词:个性化推荐用户兴趣模型
基于泛函分析的高校虚拟科研团队距离管理研究
2014年
随着通信和互联网技术的高速发展,在面对科研目标越来越复杂,学科划分越来越精细的背景下,组建跨时空、跨专业的虚拟科研团队将成为未来高校科研方式的主要发展方向.以某高校A虚拟科研团队为例,从行为距离这一新的视角分析虚拟科研团队管理中的行为难题,构建了虚拟科研团队的行为距离综合评价指标体系,采用了模糊评价原理来对行为距离进行度量.最后根据度量结果,提出了解决高校虚拟科研团队的距离难题的基本思路.
马小龙刘兰娟
关键词:虚拟科研团队
混合云用户计算工作量分解的博弈分析研究
2015年
在混合云计算环境下,如何合理地划分工作量是每个理性的用户所需要考虑的问题。构建了混合云计算工作量分解博弈模型,在用户通常考虑响应时间的情况下把花费也纳入考虑,即将以响应时间和花费为变量的函数作为效用函数,通过求解纳什均衡的方法分析用户的策略行为,从而决定用户的最优策略。通过仿真给出了不同响应时间和花费比率对用户均衡策略的影响并做出了比较分析。
马小龙
关键词:混合云博弈纳什均衡
基于在线机制设计的私有云资源分配研究被引量:3
2015年
针对企业内部处于随时来也可以随时走(coming on-the-fly)的动态环境中的私有云用户资源分配问题,首先构建了一个在线私有云拍卖框架,支持能够随来随走的不同用户的工作任务要求;其次提出了一个能保证参与用户能够报真实类型的在线机制,理论分析证明了该机制的占优策略激励兼容性质(DSIC),计算了该机制的竞争比;最后通过实验仿真表明了本机制的有效性。
马小龙刘兰娟
关键词:私有云资源分配
适合大样本的线性SVMs快速集成模型被引量:1
2014年
线性SVM具有算法简单、训练和测试速度快等优点,但不能用于解决线性不可分问题。为此,将样本数据集划分为多个集合并分别构造它们的LSVM,然后运用径向基函数的非线性组合来拟合非线性的决策函数,从而解决线性不可分问题。鉴于此,提出了一种适合非线性大样本分类的LSVM快速集成模型FMELSVM。该模型利用径向基函数RBF改善了LSVM的非线性输出能力,同时引进了优化权来提升LSVM的集成效果。UCI数据集的实验结果表明,FMELSVM在处理大样本方面具有较好的性能优势。
胡文军王娟王培良王士同
关键词:径向基函数梯度下降法
共1页<1>
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