摘要：为了解决个性化网站中很少考虑用户检索意图,检索效果较差的问题,提出了一种有效的增量协同过滤推荐方法。该增量协同过滤推荐模型改进了最流行的推荐算法之一的协同过滤算法,并应用到个性化网站中。通过分析Web日志提取用户的浏览行为,将其归一化为用户对项目的评分值,并利用改进的相似度计算方法得到用户之间的相似度值,从中选择能够表现用户偏好的最近邻集合进行评分预测后对结果排序,将排序后的结果作为推荐列表返回给用户。最后设计增量更新算法实时有效地更新用户的历史偏好数据。实验表明,增量协同过滤推荐模型适用于个性化网站,利用该方法可以使推荐结果更加符合用户意图。

摘要：有损字符复原技术传统上以低通滤波为主,在平滑字符的同时,使得字符边缘更加模糊,甚至互相干涉.利用基于各向异性扩散的偏微分方程(PDEs)来对字符图像进行复原,使得字符图像的平滑过程在垂直于边缘的方向减弱,在平行于边缘的方向增强。基于每个像素点取8邻域,设计了这种新方法的离散算法,并对离散参数作了讨论.实验表明这种新的有损字符复原方法和传统的低通滤波方法相比,具有更好的复原效果,从而为后期的字符重建打下更好的基础.另外还针对这种算法的计算复杂度进行了讨论。

摘要：对于形状区别不大的目标,传统的矩不变量、傅里叶描述子等方法的描述能力受到一些限制。利用曲率信息来表达曲面的固有特征,引入纹理识别中共生矩阵的思想,将共生矩阵的定义从灰度延伸到曲率,构造出曲率共生矩阵。通过对曲率共生矩阵的归一化,设计了一类与平移、尺度和旋转变换无关的不变量。实验表明,基于曲率共生矩阵的三维目标识别方法,和传统方法相比,在不增加运算时间的情况下,能够更好地对形状丰富的目标进行分类。

摘要：网络虚拟化研究中的一个重要问题是网络资源分配。目前,网络资源分配的研究集中在如何将虚拟网络请求映射到基础网络,较少关注在一个动态的基础网络环境中进行资源重配置以最大化基础网络资源利用。文章提出了一个动态的分布式自主资源管理框架,在该框架中,每个基础网络节点上都有一个智能代理运行,通过代理协同工作动态管理基础网络资源,此机制能够显著提升基础网络的资源利用率。

摘要：针对程序设计复杂知识点教学过程中遇到的问题,提出将任务驱动式教学方法应用到教学过程中,以JavaWeb程序设计中几个复杂知识点的讲解为任务,阐述如何在教学过程中应用任务驱动式教学法并探讨该方法的适用范围。

摘要：大量有关教学方法的书籍和论文对于教师的教学有很大的指导和帮助意义。高校教育有自己的特点,有效的高校教学应针对高等教育的特点,做到有的放矢,尤其是在教学的不同环节,如教学设计、教学课件、现场教学、教学评价上均应该结合高等教育的特点。本文以“数据库技术与应用”课程为例,理论联系实际,结合高校教学的特点、重点对课堂教学方法中的教学设计进行探讨,为课程教学设计提供思路。