基于互相关准则的电子物流信任渐进控制模型

通过对电子商务的物流信任度渐进控制模型设计,进行网络实体对象的信任度评级,提高对商家的定量评估性能。传统的电子物流信任度控制模型采用自相关函数分析的模型设计方法,由于自相关特征分析的主观性较大,评价效果不好。提出一种基于互相关准则的电子物流信任度渐进控制模型。首先构建电子物流的资源数据库结构模型,构建用户信任评估机制与网络控制模型。采用DOI(Degree of Interest)互相关准则描述用户对资源的信任度评价,基于互相关准则,两个用户共同作出对彼此信任值模型的归一化评价。仿真实验表明,采用该模型,对电子物流信任度具有较好的渐进控制性能,信任度评价准确,估计精度较高,实现了基于互相关准则的电子物流信任度渐进控制,提高对电子物流商家的监管能力。     

基于时滞相关负反馈的用户信任网络控制推荐模型

由于网络用户数据呈现稀疏状导致对用户信任值评价控制不准确,难以实现有效推荐。传统方法中使用语义Web结合协同过滤方法进行用户信任网络控制,在协同过滤中由于冷启动和不确定时延导致相似用户发现较为困难。提出一种基于Lyapunov稳定性理论的用户信任度评价渐进控制算法,完成用户信任网络控制器设计,并进行用户推荐模型构建,实现对用户信任度的准确评价。仿真实验表明,使用该算法和模型进行网络交易用户信任评价,能解决评价系统中存在的不确定误差、干扰和时滞等问题,用户推荐模型鲁棒性好。     

支持多模推荐的多层数据库优化访问技术

为解决数据库访问中的关联数据推荐问题,进行数据库的多层时态属性重构,提高数据库访问能力。传统的数据时态属性重构技术采用文本信息特征分类重构方法,无法有效满足多模数据推荐中的数据库访问环境。提出一种支持多模推荐的数据库多层时态属性重构优化访问技术。构建数据库的多层时态数据重构数据结构模型,在重构过程中进行实现自适应阈值寻优,计算各传输节点在数据分发中自身对对方的直接信任值和间接信任值,进行多模推荐关系图构造,采用平均互信息方法求解数据库多层时态属性的自适应阈值,对数据库访问节点的彼此行为进行监控,实现数据库访问优化。仿真结果表明,采用该方法能有效实现对数据库访问用户的多模推荐,提高数据库访问的性能,提高数据调度的普适性和准确性。     

基于Lyapunov协同权重的信任度评价渐进控制模型

由于网络用户数据呈现渐进性非线性特征分离,导致对网络用户的信任度评价控制不准,无法有效实现对用户的准确推荐。提出一种基于Lyapunov协同权重控制的电子商务用户信任度评价渐进控制模型,将未知扰动和语义建模误差转化为满足给定信任评价的约束矩阵,完成用户信任网络控制器设计,采用Lyapunov指数系统感知策略,对用户信任权重值进行自适应调整,构建用户推荐模型构建与网络信任度控制模型,设计用户信任权重值协同感知算法,基于Lyapunov协同权重的电子商务用户信任度评价渐进控制模型改进设计。实验结果表明,该算法实现电子商务用户信任度渐进控制,控制精度较高,地域的分布特性也更加均衡,真实反映电子商务用户信任度评价的动态性、自适应性和稳健性特征,展示了较好的应用性能。     

Web物流数据库GMS低样本偏差访问实现

为实现Web物流数据库GMS低样本偏差访问,提出的基于图模型采样过程的低样本偏差Web数据库访问查询方法。首先从一个任意的有效结果为起点开始访问,然后返回访问结果,从返回页面中抽取记录,以本地样本库中的样本数据库作为下次访问的起点进行下一次的查询,避免了对查询接口中属性表现形式的影响作用,GMS采样方法跨越查询接口的属性表达形式的限制性。仿真实验表明,模拟Web数据库中,样本偏差值总体结果值稳定,采用GMS采样模型,仿真实验和实测效果展示了模型算法的优越性能。     

多信息融合迭代恢复匹配的访问路径偏移修正

在CStor云数据库访问中,细粒度云存储数据的信息特征存在个体较大差异,访问路径产生多频偏移,数据访问调度性能受限。传统方法中采用PSO局部搜索方法进行访问路径修正,搜索效率低,个体更新较慢。提出一种基于细粒度云存储数据迭代恢复匹配的云数据库访问路径偏移修正算法,以PSO多信息融合Pareto支配集为指导,构建多信息融合细粒度数据的主特征模型,采用迭代恢复匹配方法增加了局部搜索提高搜索到全局最优解的几率,实现路径偏移修正。仿真实验采用3组测试集对CStor云数据库进行访问调度和路径偏移修正,结果表明采用该算法,实现对访问路径的动态实时修正,收敛距离较小,提高了CStor云数据库访问和数据挖掘性能。     

面向高维数据环境的个性化推荐质量控制模型研究

[目的/意义] 在高维数据环境下,推荐的精准度和实时性存在相互制约的现象。如何在精准度与实时性之间取得平衡,实现对推荐质量的有效控制是值得研究的问题。[方法/过程] 本文首先分析了高维数据环境的成因及其对推荐质量的影响,在此基础上构建了一种个性化推荐质量控制模型,该模型先评估推荐质量在精准度和实时性两个方面的损失,再结合应用环境,得到相应的质量控制策略。[结果/结论] 实验分析的结果证明该模型可以在高维数据环境下实现对推荐质量的有效控制,让推荐系统可以更好地适应不同的应用环境。     

基于Web服务的物流数据库安全访问设计与实现

访问安全是数据系统设计中的一个重要内容,针对物流管理数据库的访问特点,在分析了物流管理数据库的结构体系的基础上,提出一种基于Web服务的物流数据库安全访问模型。首先将模型划分为视图层、业务逻辑层、对象/关系映射层和数据层,然后针对每层访问机制设计相应的安全策略,最后对该模型进行仿真测试。测试结果表明,该物流数据库安全访问模型具有较好高安全性,较好的满足了数据库系统的安全性要求。     

江苏海产品大规模滞销中的物流因素分析

江苏海产品市场需求时间与物流运输时间之间存在跨度,导致物流运输无法满足海产品市场的需求,是造成江苏海产品大规模滞销的影响因素之一。传统的江苏海产品滞销中物流因素分析模型是根据海产品需求时间与物流运输时间进行物流因素分析的,二者之间的冲突导致该模型出现逆向偏差,造成分析的结果准确性降低。提出了一种基于时间域冲突融合权重评价的江苏海产品滞销中物流因素分析方法。计算时间域冲突融合规则和物流因素影响指标的融合区间,计算物理因素指标控制函数的权重,根据时间域冲突融合相关原理,获取物流因素分析结果,从而使不同的滞销因素之间的冲突达到极小值。实验结果表明,利用该算法进行物理因素分析,能够提高江苏海产品滞销中物流因素分析的准确性,取得了令人满意的结果。     

GPS大数据库分区访问特征分割算法

研究GPS全球定位系统大数据库的分区方位特征分割问题,提高GPS大数据访问的抗干扰能力。传统方法采用基于块匹配的GPS大数据定位信号调度方法实现数据访问,在弱信号强干扰环境下干扰抑制能力差,算法稳健性不好。为解决这一问题,提出一种基于模式匹配的GPS大数据库分区访问特征分割算法,构建GPS大数据库数据访问模型,数据块按可靠性需求划分为若干个等级,得到储节点模块匹配模型,设计GPS大数据信息流集合划分机制,对流量信息占用概率进行特征匹配,实现GPS大数据库分区访问特征分割,通过计算数据访问的精确度和抗干扰能力等指标进行性能测试分析,仿真结果表明,采用该算法能较好地反映GPS大数据信息流的分区特征,特征分割效果较好,数据访问中抗干扰能力强,实时性好,GPS大数据定位信息访问精度较高,具有优越性。     

基于.NET的通用数据访问模型的研究与实现

常用的应用程序对数据库的访问只限于一种特定的数据库,降低了应用程序的可扩展性和灵活性。提出了一种基于.NET的通用数据访问模型,详细阐述了基于ADO.NET技术和简单工厂模式实现通用数据访问模型的设计与实现。该模型可以使应用程序在不修改代码的情况下更换后台数据库,是一种能够应用于当今主流数据库管理系统的数据访问模型。     

非对称补偿粒子滤波可逆隐藏数据访问算法

针对级联数据库中可逆隐藏数据定位不准,访问恢复困难的问题,提出一种基于非对称补偿粒子滤波的可逆隐藏数据访问算法,实现对数据库中可逆隐藏数据准确访问。算法使用非对称粒子滤波对数据库中可逆隐藏数据的目标位置和访问信道衰减参数进行同时估计,提高可逆隐藏数据定位精度。设计非对称补偿滤波器,抑制数据访问中相干数据干扰,采用迭代方式对隐藏数据访问进程进行更新。最后采用取对数能量求倒谱的方法对数据进行恢复处理,实现对可逆隐藏数据的精准定位访问。仿真实验表明,采用该算法对大型级联数据库进行访问,能准确定位可逆隐藏数据,抗干扰能力强,无损可逆性好,数据库访问识别率和鲁棒性均有明显提高。     

Deep Web数据库的语义高斯边缘化索引路径优选

数据库的索引路径优化选择是实现对Deep Web数据库的深度访问和安全访问的关键。传统方法中对Deep Web数据库的路径选择采用关键字搜索方法,根据关键字罗列出所有可能复合信息的数据,当出现歧义特征时,数据索引准确度不高。提出一种基于语义高斯边缘化的数据库索引路径选择方法。构建Deep Web数据库的特征模型,计算节点与关键词的匹配度,得到高斯边缘化路径控制目标函数,把语义相似度分解为用户查询意图的相关性指向函数,实现高斯边缘化路径控制。将数据库的预测控制指令输入序列进行变量耦合加权,与邻阶跨层链路进行均衡处理,设置语义高斯边缘化索引复激活函数,提高对数据库的索引性能,实现路径优选。仿真结果表明,该算法能提高数据库的查准率,减少查询时间,实现对Deep Web数据库高效安全访问。     

基于信任的本体评价模型研究

简要介绍本体评价问题及信任的内涵与特性,分析基于信任的开放式评价系统的关系模型,探讨信任声明的发布、信任推导规则及信任值的计算过程,研究其实现方法,并提出存在的问题。     

问诊类移动医疗APP用户信任的影响因素分析——基于过程、制度和特征的多维研究视角

[目的/意义] 旨在探究问诊类医疗APP用户信任的影响因素,提炼出对运营和管理具有积极意义的意见和建议。[方法/过程] 在整合信任建立模型和声誉二维评估模型的基础上,从过程、制度和特征的多维视角出发,分析影响问诊类移动医疗APP用户信任的因素,提出研究假设并构建研究模型。实证研究部分,采用"日志追踪+调查问卷"的规范性实验方法,选取"春雨医生"移动医疗APP的用户为实验者,收集了280份有效数据并利用SmartPLS2.0对模型进行检验。[结果/结论] 医生认知声誉和医院认知声誉正向影响患者对医生的信任;APP认知声誉显著促进患者对医疗APP的信任。感知医生认证正向影响医生信任;感知APP监管正向影响患者对医生和APP的信任;患者对医生的信任促进对移动医疗APP的信任。信息质量显著促进患者对APP的信任。     

数据挖掘技术在教学评价系统中的应用

实现教育教学过程中对教师教学水平公正、准确、快速地评价,是学校实施现代化教学管理的重要前提,传统的教学评价方法存在着主观性大、精准度差以操作复杂等问题。本文提出了基于支持向量机的数据挖掘算法与学校教师的评价指标相结合的改进方案,利用SVM对样本数据进行分类,通过在评价系统中对样本数据的训练形成训练模型,并进一步利用该模型完成对预测数据的职能分析和评测。实验证明,同传统方法相比,方案具有综合性能优势及应用价值。     

基于最优化网格分配的资源数据库访问控制

对网络资源数据库的优化调度和访问控制是实现大型数据库管理和构建的关键技术,传统方法中采用非对称补偿的单模态资源数据库网络控制算法,受到网格分配不均衡的限制,访问控制性能不好。提出一种基于最优化网格分配的资源数据库访问控制方法,构建网格分配下的网络资源数据库结构模型,提取数据信息的最大熵,表征信号含有有用信息饱和量的有效特征,有效反映资源数据的特征信息,通过网格分配,求得的资源数据库的功率谱优化分配概率密度函数,通过概率分析生成具有反应数据显著特征的特定随机数产生序列,满足之前的概率密度的随机调配需求,实现最优化网格分配,实现资源数据库访问控制改进。仿真实验表明,该算法具有较好的资源数据库访问性能,控制精度较传统方法提升,控制的鲁棒性较好,在数据库访问和调度中应用价值高。     

关系规范、信任与第三方物流机会主义行为

探讨关系规范对第三方物流机会主义行为的治理作用,并讨论信任和环境不确定性是否在关系规范的治理中分别充当中介变量和调节变量。通过对广东省12家物流龙头企业的119个客户的相关问题进行问卷调查来收集数据,并采用结构方程模型的方法对概念模型和假设进行验证。结果表明,(1)关系规范能有效抑制第三方物流的机会主义行为;(2)信任也是第三方物流机会主义行为的有效治理机制;(3)尽管信任与关系规范正相关,但是关系规范对机会主义行为的治理作用并不需要通过信任来实现,也不受到环境不确定性的影响。     

基于移动互联网科技论文共享平台数据的安全策略研究

科技论文共享平台的数据具有数据来源多样、数据增量大和非法访问潜在性增加等特点,为了解决平台运行中数据访问与数据操作存在的安全问题,通过从数据库设计与代码设计层面解决了数据访问层面的安全问题;从信息加密、数据库服务器、Web服务器层面解决了数据操作层面安全问题,使系统的数据访问限定在设定权限范围内,并通过参数操作数据,避免了数据被非法操作。通过合理的安全策略控制,有效地保障移动互联网科技论文共享平台实际投入使用后的安全。     

基于小波包分解正态谐振数据库优化访问控制

<正>态谐振数据库多用于构建物理数据层,实现数据集中控制,研究正态谐振数据库的优化访问技术,提高数据库的数据分析处理能力。传统方法采用数据库整体逻辑映射方法进行数据库访问,导致数据召回性能不好。提出一种基于小波包分解的正态谐振数据库优化访问算法。构建数据库的信息模型,构建双曲调频母小波,对数据访问特征进行双曲调频特征分解,得到物理层的数据特征通过小波包分解匹配滤波后的输出。仿真结果表明,采用该算法能有效提高数据召回率,优化数据库访问控制性能。