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基于动态QoS的Web服务选取方法被引量：5: 2017年; 针对动态环境中Web服务QoS属性值波动的问题,提出一种基于动态QoS的服务选取方法。该方法首先建立区间QoS模型来表示QoS属性值的动态变化,然后用区间相似度衡量候选服务提供的QoS属性与用户需求值的接近程度。基于相似度的概念,采用逼近理想点的多属性决策方法计算出每个基本服务的QoS指标客观权重,并结合用户主观偏好得出QoS指标综合权重,最终基于推荐度对候选服务进行排序。仿真实验表明,此服务选取方法既充分考虑了用户的主观偏好,又克服了Web服务QoS属性值的波动影响,提高了服务选取的准确性。; 方晨王晋东于智勇; 关键词：相似度区间数

基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法被引量：9: 2018年; 针对传统服务推荐算法由于数据稀疏性而导致推荐准确性不高,以及推荐结果缺乏多样性等缺陷,提出基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法(PRWDR).在分析直接相似关系稀疏性的基础上提出带权重的随机游走模型,通过在用户网络上进行随机游走来挖掘更多的相似关系;基于所有相似用户预测服务的Qo S值,并给出服务图模型构建方法,以过滤大量性能过低的候选服务;提出最优节点集合选取策略,利用贪婪算法得到兼具推荐准确性和功能多样性的服务推荐列表.在公开发布的数据集上进行实验,并与多个经典算法进行比较,验证了本算法的有效性.; 方晨张恒巍张恒巍王晋东; 关键词：数据稀疏性多样性随机游走模型

云环境下基于动态博弈的资源调度方法: 本发明属于基于云计算的资源调度技术领域，具体涉及一种云环境下基于动态博弈的资源调度方法，包括以下步骤：构建云环境下基于动态博弈的资源调度模型；基于动态博弈的资源调度模型，根据各用户任务的属性高低分配选择资源的优先权；对任...; 张恒巍王娜韩继红郭松辉孙磊李作辉方晨熊选东李瑞峰; 文献传递

基于生成对抗网络的差分隐私数据发布方法被引量：4: 2020年; 机器学习的飞速发展使其成为数据挖掘领域最有效的工具之一,但算法的训练过程往往需要大量的用户数据,给用户带来了极大的隐私泄漏风险.由于数据统计特征的复杂性及语义丰富性,传统隐私数据发布方法往往需要对原始数据进行过度清洗,导致数据可用性低而难以再适用于数据挖掘任务.为此,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的差分隐私数据发布方法,通过在GAN模型训练的梯度上添加精心设计的噪声来实现差分隐私,确保GAN可无限量生成符合源数据统计特性且不泄露隐私的合成数据.针对现有同类方法合成数据质量低、模型收敛缓慢等问题,设计多种优化策略来灵活调整隐私预算分配并减小总体噪声规模,同时从理论上证明了合成数据严格满足差分隐私特性.在公开数据集上与现有方法进行实验对比,结果表明本方法能够更高效地生成质量更高的隐私保护数据,适用于多种数据分析任务.; 方晨郭渊博王娜甄帅辉唐国栋; 关键词：数据挖掘

基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法: 本发明涉及一种基于随机游走和多样性图排序的个性化服务推荐方法，首先分析传统Pearson相关系数计算用户相似度存在的缺陷，然后通过WRW模型将用户间的相似关系进行多次传递，从而为目标用户找到更多的相似邻居，有效克服数据稀...; 王娜张恒巍方晨王衡军王晋东

基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置: 本发明涉及一种基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置，该方法包含：根据用户QoS需求的模糊性和候选服务QoS值的波动范围，建立区间QoS模型；计算每个基本服务下的候选服务的相似度；结合用户主观偏好计算Qo...; 张恒巍韩继红王晋东王娜方晨孙磊赵琨郭松戴乐育; 文献传递

基于全局QoS分解的多约束服务选取方法及其装置: 本发明涉及一种基于全局QoS分解的多约束服务选取方法及其装置，通过建立带有多种约束条件的单目标优化模型实现，该方法包含：根据服务依赖关系传递特性为每一个候选服务建立相应的依赖集合和冲突集合；将全局QoS约束分解为对应每一...; 方晨徐开勇王晋东王娜孙磊韩继红张恒巍户家福赵琨

基于全局QoS分解的多约束服务选取方法被引量：1: 2018年; 随着云计算环境下Web服务数量的快速增长,用户对动态的服务组合提出了新的要求,即在较短的时间内获取满足多约束条件下的高质量组合服务。针对上述要求,提出了基于全局QoS(QualityofService)分解的多约束服务选取方法,使用文化遗传算法对全局QoS约束进行最优分解,同时结合候选服务之间的功能性约束对服务进行过滤,从而缩小候选服务空间。设计自适应替换策略用来动态调整QoS约束边界,从而确保能够通过局部最优获得高质量的组合服务。仿真实验证明该方法能够用较短时间获取接近全局最优的组合服务,满足服务选取的动态性和实时性。; 方晨王晋东张恒巍王娜

云模型属性加权聚类服务推荐信任度算法被引量：2: 2018年; 云环境下存在不同质量的服务,如何选择可信度较高的服务是服务选择的关键问题.针对现有服务信任评估方法的不足,提出一种基于云模型服务属性加权的聚类方法,通过基于服务聚类的加权Pearson相关系数法计算用户信任评价相似度,结合用户服务选择指标权重进一步计算出用户相似度,从而选取最近邻居,通过服务推荐信任度算法,计算得到服务对于目标用户的推荐信任度。仿真实验表明,该算法能更加准确地计算出服务推荐信任度,有效满足用户在服务信任方面需求,为用户选取高质量可信服务提供有力的决策支持。; 王晋东于智勇于智勇方晨; 关键词：云模型服务聚类

基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置: 本发明涉及一种基于动态QoS和主客观权重的Web服务选取方法及其装置，该方法包含：根据用户QoS需求的模糊性和候选服务QoS值的波动范围，建立区间QoS模型；计算每个基本服务下的候选服务的相似度；结合用户主观偏好计算Qo...; 张恒巍韩继红王晋东王娜方晨孙磊赵琨郭松戴乐育

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方晨