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基于SNA的学术型网络社区用户关系研究——以“维普论坛”为例被引量：2: 2014年; 本文采用社会网络分析方法,对"维普学术论坛"中用户发帖与回帖数据进行分析。通过网络社群图、网络密度、点入点出度以及中心度等指标刻画了用户群体的基本特征,确立核心成员和意见领袖,勾勒出学术型网络社区中用户之间的关系,发现社区中存在的问题,为日后社区的改进提供依据。; 王涛李珊徐兰静满思雨; 关键词：学术网络社区社会网络分析用户关系

基于协同过滤的高考志愿推荐系统被引量：6: 2015年; 近年来信息过载问题的出现使得个性化推荐技术应运而生,其中协同过滤推荐技术通过在用户和信息之间建立联系,被广泛应用于电子商务各个领域.而在高考志愿填报领域考生也存在无法高效的从诸多高校中选取适合自己的高校这一"信息过载"问题.为此,可以将协同过滤思想应用到高考志愿填报这一新领域,将考生看作是推荐系统中的用户,高校看作是系统中的项目,通过分析历年的考生志愿填报相关数据,从构建用户属性矩阵,查找邻居用户和产生推荐三个过程进行详细描述,并对实验产生的推荐结果进行分析,说明了推荐系统的有效性,也为进一步的研究工作奠定基础.; 徐兰静李珊严钊; 关键词：协同过滤高考志愿推荐系统

基于改进TOPSIS法的物流云服务选择研究: 2017年; 针对传统TOPSIS法在物流云服务选择中主观指标权重的不确定性,以及不能完全反映出各方案优劣性的问题,提出基于熵值法和改进相对接近度算法的TOPSIS法.在分析传统TOPSIS法基本原理的基础上,构建出改进的TOPSIS法评价模型,并结合具体算例对此评价模型进行实验验证:A公司为了有效控制供应链成本、提高客户满意度,决定使传统TOPSIS法和改进TOPSIS法在服务质量(Qo S)指标参数相同的情况下,对相同物流云服务提供商选择进行比较.评价结果表明,改进的TOPSIS法可以消除主观因素对结果造成的影响,用于物流云服务提供商选择更具客观性与合理性,为物流云服务的选择提供了参考与借鉴.; 宋波李珊姚叶慧刘洁; 关键词：服务质量

基于主客观综合权重的云服务时间序列选择算法: 2016年; 目前已有的云服务时间序列选择算法没有很好地考虑用户的Qo S(quality of service)偏好信息,而传统的用户偏好算法只适用于Qo S指标值为单一数值的情况,在Qo S指标值为时间序列向量的情况下无法进行有效计算.因此,本文提出了一种基于主客观综合权重的云服务时间序列选择算法(Time series of cloud services selection algorithm employing subjective and objective weight,简称TCSOW).此算法从基于用户Qo S偏好层次的主观权重计算方法和基于Qo S指标相关性的客观权重计算方法这两个角度进行详细描述,通过结合时间序列Qo S模型进行云服务选择.实验分析表明,提出的TCSOW算法在有效解决用户Qo S偏好的同时又充分考虑云服务集的Qo S指标数据分布特性,使最终的度量结果具有较高的准确性与科学性.; 李珊俞瑛宋波; 关键词：时间序列

基于制造云服务QoS序列特性的缺失值估计算法被引量：2: 2016年; 针对目前采用的传统时间序列缺失值估计算法对制造云服务QoS中时间序列缺失数据填补效果不佳的现状,提出了一种新算法。该算法通过考虑制造云服务QoS序列的指标关联性与候选服务间的指标数据相似性,构建了基于服务内部QoS指标关联性的缺失值估计算法和基于候选服务之间指标数据相似性的缺失值估计算法,并将这两种算法通过折衷系数进行融合,得到QoS时间序列缺失值的最优估计值。与传统的时间序列缺失值估计算法进行分析比较,实验结果表明了所提算法的有效性。; 李珊俞瑛胡康华宋波姚叶慧; 关键词：服务质量时间序列缺失值

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国家教育部博士点基金(20123218120034)