基于最短路径信任关系的推荐项目计算方法

针对社交网络中协同过滤推荐算法的推荐速度计算问题,提出了一种基于最近邻方法的改进计算方法,并对算法有效性进行了分析。该算法对用户的相似性度量采用基于最短路径的信任关系,用分层图和动态规划的方法进行计算,并在社交网络的应用中对关系链的深度进行限制。对该算法基于KDD Cup 2012 Track 1的数据进行了仿真,并与其他方法做了性能比较。实验表明,改进算法可以很好地平衡推荐效率和准确率指标。     

分布式对象调试中的事件模型(英文)

针对事件的分布式程序调试过程中,需处理大量的事件消息,如果处理不当,则会影响分布式程序的执行,提出了一种分布式对象中的事件模型,采用这种模型,可以大大简化事件消息的收集和处理,解决了分布式实时计算中的不确定性等问题,并降低了分布式调试过程本身给程序执行的影响。