林中明
- 作品数：4 被引量：10H指数：2
- 供职机构：广西师范学院计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广西高校科学技术研究项目广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Hadoop的Web用户识别与新闻智能推荐算法研究被引量：7
- 2016年
- 为了解决大数据时代用户阅读时遇到的"信息过载"与"信息迷失"问题,提出了基于Hadoop平台的用户准确识别与新闻推荐算法。首先基于MAC地址识别用户,通过对用户浏览轨迹的离线和在线挖掘,建立用户兴趣模型。然后对新闻关键词进行聚类,结合协同过滤和启发式方法,基于关键词对用户进行新闻的智能推荐。实验结果表明,基于MAC地址的算法比基于IP地址的算法用户识别率提高了30%。
- 林中明李文敬
- 关键词：云计算WEB日志挖掘HADOOPMAC地址
- 基于多核机群的人工鱼群并行算法
- 针对人工鱼群算法在复杂多峰函数优化问题上寻优精度低、后期搜索能力减弱且运行时间长等问题,提出一种基于多核机群的人工鱼群并行算法(PDN-AFS).首先对人工鱼群算法的优势与不足进行分析,采用动态权衡因子策略并适时引入小生...
- 李双李文敬孙环龙林中明
- 关键词：人工鱼群算法并行编程模型多核机群
- 文献传递
- 基于GEP的流数据分类压缩并行算法研究
- 2013年
- 针对数据挖掘中流数据分类精度不高,数据压缩率低的问题,提出一种基于粒度分析与转存式GEP的流数据分类压缩并行算法,实现流数据的快速并行分类压缩。首先使用粒度分析技术对流数据的属性求得极小粒度集,根据划分规则得到近似粒度空间,然后根据不同类型流数据建立不同的G EP分类器模型,最后采用动态转存记录集形式,将数据送至GEP压缩模型实施压缩。再将串行算法扩展到M PI+OpenM P混合编程模型后得到其并行算法,采用UCI数据、通讯账单验证算法的性能。实验结果表明,分类压缩效果耗时较理想,压缩比效果明显,其中在校学生通讯账单耗时在96 s左右,压缩比达到1/3。
- 杨文李文敬李双李书举林中明
- 基于多核机群的人工鱼群并行算法被引量：3
- 2013年
- 针对人工鱼群算法在复杂多峰函数优化问题上寻优精度低、后期搜索能力减弱且运行时间长等问题,提出一种基于多核机群的人工鱼群并行算法(PDN-AFS)。首先对人工鱼群算法的优势与不足进行分析,采用动态权衡因子策略并适时引入小生境机制,提出一种新的人工鱼群(DN-AFS)算法;然后根据多核机群的并行编程模型(MPI+OpenMP),对DN-AFS算法进行并行设计与分析,提出基于多核机群的人工鱼群并行算法;最后在多核机群环境下进行仿真实验。实验结果表明:该算法有效地提高了复杂多峰函数优化问题的收敛速度和寻优性能,并获得了较高的加速比。
- 李双李文敬孙环龙林中明
- 关键词：人工鱼群算法小生境MPI+OPENMP
