分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 传统的协同过滤根据用户的行为去预测可能喜欢的产品,是当前应用最广泛的推荐算法之一。但随着用户规模的急剧扩大,有价值的信息占比较少,存在稀疏性等问题,导致推荐质量不高。针对这一问题,提出了一种基于标签分类的协同过滤推荐算法。将不完整的数据样本根据标签进行分类,使分解的矩阵依赖于类,随后使用迭代投影寻踪的方法计算类依赖矩阵的线性组合及其对应的权重。开放数据集实验表明,该方法在保持一定分类准确率的前提下,平均降低了35.23%的插补误差,优于传统协同过滤推荐算法。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-17 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 传统网络资源的分布式特性使得管理员较难实现网络的集中管控,在分布式拒绝服务攻击发生时难以快速准确地检出攻击并溯源。针对这一问题,结合软件定义网络集中管控、动态管理的优势和分布式拒绝服务攻击特点,首先引入双向流量概念,提出了攻击检测四元组特征,并利用增长型分层自组织映射算法对网络流中提取的四元组特征向量快速准确地分析并分类,同时提出了一种通过自适应改变监控流表粒度以定位潜在受害者的检测方法。仿真实验结果表明,提出的四元组特征及下发适量监控流表项的检测算法能以近似96%的准确率检出攻击并定位受害者,且对控制器造成的计算开销较小。