“十一五”国家科技攻关计划(2006BAH02A24-6)
- 作品数：9 被引量：41H指数：4
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- 相关机构：重庆大学西北工业大学北京大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向数据网格的动态复制选址策略及其应用
- 2008年
- 动态复制技术对于提高数据网格的性能非常重要。鉴于目前效果较好的动态复制策略均为单选址算法,对于延迟较大、分布较广的网格存在很大局限性,提出3种多选址的动态复制策略,将其转化为经典的数学问题求解。并给出了多选址动态复制策略在远程教育资源管理中的应用。
- 冯永李志国钟将叶春晓邓伟
- 关键词：数据网格远程教育
- 基于资源类的时间加权协作过滤算法被引量：2
- 2009年
- 当前e-Learning作为一种重要的教学方式,对其个性化的要求正在日益提高。针对协作过滤推荐是当今应用最为普遍的个性化推荐算法,而数据的稀疏性和算法的可扩展性一直是协作过滤算法所面临的两大问题,提出基于资源类的时间加权协作过滤算法。该算法不仅降低了数据的稀疏性和维度,缩小了目标用户最近邻的查找范围;而且避免了传统推荐算法中推荐值与用户相似度不密切相关的弊端,提高了最近邻的准确度,推荐精度较以往传统算法有明显提高。
- 章炯李华
- 关键词：个性化推荐协同过滤相似度
- 基于本体和粗糙集理论的网格服务发现算法被引量：6
- 2008年
- 针对网格服务发现的查全率、查准率效率较低的现状,基于本体技术和粗糙集理论,设计了一个服务发现算法OGSDA-RS,在服务匹配之前先进行3步预处理操作：规范化请求服务,根据请求服务对发布服务进行不相关属性约减和依赖属性约减。实验结果表明,与UDDI和OWL-S相比,服务发现的查全率、查准率要高出50%-75%,而且当发布服务的规模较小时,效率比OWL-S最高能高出2.7倍。
- 朱郑州吴中福邓伟
- 关键词：本体粗糙集理论网格服务发现
- 网格环境下基于语义关联的信息检索被引量：4
- 2009年
- 为了满足网格环境中资源信息的大幅度增加对信息检索的性能越来越高的要求,对网格环境中的信息服务系统(MDS)进行了分析并指出其局限性,设计了网格环境下资源信息检索匹配算法,在MDS的发现系统中应用基于元数据语义关联的信息检索。实验实现了网格环境下基于所设计算法的信息检索,对目录式检索和语义关联检索进行了比较,证明了这种方法可以有效提高资源信息的检索效率。
- 张小娟李华
- 关键词：网格语义关联信息检索元数据
- 一种基于情景感知的学习服务发现算法被引量：3
- 2012年
- 针对学习者对e-Learning服务发现系统提供的学习服务不满意或者满意程度不稳定的问题,引入了情景因子,设计了一个学习服务发现算法———eLSDACA。该算法感知学习者的学习情景,形成学习者情景本体,参与服务发现的过程。情景因子有两个作用:一是作为输入和学习者输入同时输入学习服务发现系统;二是作为学习服务发现系统的修正因素,利用修正函数对已发现的发布服务的综合匹配度进行更新,并给出相应的输出。仿真实验表明,在学习者进行学习服务发现的次数超过10时,该算法的查全率和查准率均达到90%以上,优于传统的学习服务发现算法。
- 朱郑州
- 关键词：领域本体服务发现算法情景感知
- 一种支持QoS约束的语义Web服务发现框架被引量：8
- 2009年
- 针对当前语义Web服务发现缺乏OoS约束的问题,构建一个支持QoS约束的语义Web服务发现框架。使用QoS认证中心确保QoS信息的动态更新。基于该框架提出一种支持QoS约束的语义Web服务匹配算法,通过实验证明该框架的有效性和可用性。
- 朱碧岑夏清国朱郑州
- 关键词：服务质量语义WEB本体
- 基于知识点本体的个性化课程组织方法被引量：9
- 2009年
- 基于本体技术和知识管理理论,提出了组织知识的5层结构和使用知识的4层结构。设计开发了知识点本体、学习者本体和学习策略本体,并基于这3个本体查找、选择合适的知识点,生成个性化课程推荐给学习者。实验结果表明:学习者使用该方法自动生成的个性化课程,能够提高自身的学习积极性,用户满意度达到84%以上。
- 朱郑州吴开贵吴中福陈乙雄高旻
- 关键词：个性化课程知识管理智能教学系统
- 基于WS-Notifications的网格服务开发模型被引量：6
- 2008年
- 针对轮询模型效率低下的特点,研究Web服务通知模型(WSN)的3个标准接口,根据WSN的特点,设计一个基于WSN的网格应用模型。结合实例,以网格服务中通知模型的方法在Globus Toolkit4.0中具体实现了该模型。实验证明,使用该模型建立网格服务具有灵活高效的优点。
- 朱碧岑夏清国朱郑州
- 关键词：WEB服务资源框架网格服务
- 基于用户满意度的学习服务发现算法被引量：4
- 2008年
- 针对用户对e-Learning服务发现系统提供的服务不满意或者满意程度不稳定的问题,引入了用户满意度因子,设计了一个学习服务发现算法——eLSDAUS.该算法允许用户参与服务发现的过程,对服务发现的效果进行评价.学习服务发现系统把用户的评价反馈到学习服务发现算法,利用修正函数修正更新发布服务各属性的匹配度权值,优化反馈给用户的综合匹配度的计算.实验表明,在发布的学习服务数量超过1万时,该算法能够提高服务发现的查准率3%,而且随着发布服务数量的增多,效果会更好.经过127天的学习,用户对服务发现结果的总体满意比率可超过93%.
- 朱郑州吴中福吴开贵
- 关键词：领域本体服务发现算法用户满意度
