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杨兴耀: 作品数：57 被引量：272H指数：10; 供职机构：新疆大学软件学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金新疆维吾尔自治区自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信交通运输工程更多>>

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基于聚类层次模型的视频推荐算法被引量：2: 2017年; 目前推荐系统存在评论数据稀疏、冷启动和用户体验度低等问题,为了提高推荐系统的性能和进一步改善用户体验,提出基于聚类层次模型的视频推荐算法。首先,从相关用户方面着手,通过近邻传播(AP)聚类分析得到相似用户,从而收集相似用户中的历史网络视频数据,进而形成视频推荐集合;其次,利用用户行为的历史数据计算出用户对视频的喜好值,再把视频的喜好值转换成视频的标签权重;最后,通过层次分析模型算出视频推荐集合中用户喜好视频的排序,产生推荐列表。基于Movie Lens Latest Dataset和You Tube视频评论文本数据集,实验结果表明所提算法在均方根误差和决策精度方面均表现出良好的性能。; 金亮于炯杨兴耀鲁亮王跃飞国冰磊廖彬; 关键词：稀疏性冷启动聚类分析

考虑用户间消极相似性的排序推荐算法被引量：1: 2017年; 由于用户评分标准存在差异,基于打分的协同过滤推荐算法在近邻选择过程中存在误差。针对以上问题,提出考虑用户间消极相似性的排序推荐算法(NS-TauRank),该算法不经过对拟推荐项目的预测评分过程。定义DP函数表示项目对相关属性,充分利用用户间的消极相似性,即相似性为负的用户之间的爱好相反,改进目标用户的近邻选择过程,采用舒尔茨方法进行偏好融合,优化目标用户拟推荐项目的排序。在Eachmovie和movielens数据集上对改进算法进行验证,以NDCG作为评价函数,验证结果表明,该算法在两个数据集上的NDCG@1-2值较对比算法有4%-7%的提高,产生了更可靠的拟推荐序列。; 陈嘉颖于炯杨兴耀国冰磊; 关键词：偏好协同过滤

基于可用性度量的分布式文件系统节点失效恢复算法被引量：8: 2013年; 现有分布式文件系统中处理节点失效时采用的恢复策略耗费较多的带宽与磁盘空间资源,且影响系统的稳定性。通过研究分布式文件系统HDFS集群结构、数据块存储机制、节点与数据块状态之间的关系,定义了集群节点矩阵、节点状态矩阵、文件分块矩阵、数据块存储矩阵与数据块状态矩阵为度量数据块可用性建立了基础数据模型。在实现数据块可用性度量基础上,设计了基于可用性度量的节点失效恢复算法并分析了算法的性能。实验结果表明:新算法在保证系统中所有数据块可用性的前提下比原恢复策略减少了恢复所需带宽与磁盘资源,缩短了节点恢复时间,提高了系统稳定性。; 廖彬于炯钱育蓉杨兴耀; 关键词：云计算分布式文件系统

评分可信度条件下的协同过滤模型: 2013年; 通过对用户信任度进行量化,再从项目的角度进行调整,最终获得了较为准确的评分可信度度量.在此基础上,建立了评分可信度矩阵,并对提出的四种可信度相似性模型进行了优化.实验比较结果表明,基于不同的数据集,新提出的相似性模型在合理的时间开销下,相对于传统模型在项目预测准确性方面拥有出色的表现.; 杨兴耀于炯吐尔根.依布拉音英昌甜闫歌; 关键词：推荐系统协同过滤

基于对象特征组合联合知识图谱的推荐系统被引量：2: 2022年; 目前主流的推荐系统模型需要在获取到足够多的数据时才有良好的表现,当获取的数据稀疏时推荐结果精确度较差;同时,把新加入推荐系统的项目推送给潜在用户以及获取新用户的兴趣点也都需要更好的解决方案.提出了一种基于对象特征组合联合知识图谱的推荐系统模型OCKG(Recommender System based on Object Feature Combination Embedded and Knowledge Graph).该模型以用户和项目为对立对象,通过用户和项目多维信息分别嵌入获取到相关性标签,加以训练得到同类共通性;同时,对嵌入后的的标签进行权重处理,将不同属性特征传播到知识图谱中以增强模型学习迁移能力,对推荐结果按照相关性紧密进行横向和纵向排位,从而实现推荐结果的预测.使用两个不同的公开数据集进行了对比实验,证明了该模型在稀疏数据和冷启动下推荐的有效性.实验结果表明,合理的特征组合以及控制知识图谱上的传播强度提升了模型的推荐性能,增强了模型鲁棒性.; 胡皓禹杨兴耀于炯郑捷钱育蓉; 关键词：知识图谱推荐系统

综合用户和项目预测的协同过滤模型被引量：4: 2013年; 针对基于用户和基于项目的协同过滤模型存在推荐质量不高等问题,提出一种综合用户和项目预测的协同过滤模型。该模型同时考虑用户和项目两方面,首先对性能优秀的相似性模型进行自适应的优化;然后根据相似性值分别选取相似用户和相似项目为目标对象构造近邻集合,并利用预测函数得到基于用户和基于项目的预测结果;最后通过自适应平衡因子的协调处理获得最终预测结果。比较实验在不同的评估标准下进行,结果表明,与目前典型的模型如RSCF、HCFR和UNCF相比,新提出的协同过滤模型不仅在项目预测准确性方面拥有出色的表现,而且在推荐准确性和全面性方面同样表现优秀。; 杨兴耀于炯吐尔根.依布拉音廖彬; 关键词：推荐系统协同过滤平均绝对偏差

云存储系统节能研究综述被引量：10: 2014年; 云存储系统作为云计算的重要组成部分，是各种云计算服务的基础。但随云存储系统规模的不断扩大和在设计时对能耗因素的忽略，使其日益暴露出高能耗、低效率的问题。因为云存储系统占整个云计算中心能耗的27%～40%，所以无论从降低服务提供商的运营成本，还是从降低能耗以保护环境的角度出发，研究云存储系统中的节能技术都具有很大的现实意义与应用前景。将存储系统中的能耗优化问题分为基于硬件的节能方法与基于调度的节能方法两大类进行讨论；并将基于调度的节能方法分为基于节点调度、基于数据调度和基于缓存预取技术3类进行综合比较；最后，对适应节能的云存储体系结构、节能模式下的QoS保证、节能模式与计算模式的匹配以及纠删码容错技术下的节能研究4个方向进行了展望。; 于炯廖彬张陶孙华国冰磊杨兴耀; 关键词：云计算能耗效率

信任驱动机制下的网格负载调度算法被引量：1: 2011年; 利用网格信任模型与效益函数,结合资源当前负载状况,提出一种基于负载均衡的任务调度算法——Trust-Driven_Load(TD_Load),在满足最大信任效益值的条件下,采用预计最短完成时间对多个资源进行选择。实验结果表明,在相同的条件设置下,TD_Load算法在资源负载、makespan和任务平均等待时间上优于基于信任效益值的传统算法,而且算法时间花费小,当任务数量增多时,综合调度性能更优。; 杨兴耀于炯吕良干; 关键词：信任驱动信任模型负载均衡任务调度

云计算环境下能量感知的任务调度算法被引量：8: 2012年; 云计算环境下传统独立任务调度算法容易导致较高资源能耗或较大任务时间跨度.针对该问题,文中提出了两种能量感知的任务调度算法,并利用遗传算法并行化搜索合理调度方案.两种算法在搜索过程中,分别通过能耗时间归一和能耗时间双适应度方法定义适应度函数并进行个体选择.仿真结果表明,与单独考虑时间或能耗相比,这两种算法能够更有效地缩短任务执行时间跨度,降低资源能耗.; 英昌甜于炯杨兴耀; 关键词：云计算任务调度能量感知时间跨度

基于深度卷积神经网络的红细胞识别算法研究: 2020年; 针对深度研究的项目特点,文章对卷积神经网络结构的研究现状进行分析,总结卷积神经网络结构及优化算法。旨在通过对这些内容的分析,针对红细胞图像提取特征,设计群优化算法的卷积神经网络结构,以提高图像检测的科学性、准确性,展现深度卷积神经网络的识别算法技术的使用价值。; 钟彩彭春富杜微杨兴耀; 关键词：卷积神经网络

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