基于k-medoids项目聚类和局部兴趣融合的用户协同过滤推荐方法

    公开(公告)号:CN105373597A

    公开(公告)日:2016-03-02

    申请号:CN201510705659.1

    申请日:2015-10-27

    Applicant: 华侨大学

    CPC classification number: G06F17/30867 G06K9/6218

    Abstract: 本发明涉及一种基于k-medoids项目聚类和局部兴趣融合的用户协同过滤推荐方法,采用如下步骤:A、采用最小化最大相似度准则确定K个初始聚类中心;B、根据相似度和最大的k-medoids聚类算法对项目进行聚类;C、在聚类基础上,寻找用户局部最近邻;D、将用户全局最近邻与局部最近邻以相似度和之比作为权值进行融合,根据用户全局最近邻与局部最近邻对项目的评分预测用户对项目的评分。本发明同现有技术相比,更大限度地利用了已有的数据,缓解了数据极端稀疏性对推荐的影响,同时提高了评分预测的精度,为用户提供更好的推荐结果。

    一种基于最佳相似度匹配的IP语音隐写方法

    公开(公告)号:CN104269175A

    公开(公告)日:2015-01-07

    申请号:CN201410431440.2

    申请日:2014-08-28

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 一种基于最佳相似度匹配的IP语音隐写方法,属于安全通信领域,适用于以IP语音(Voice over IP,VoIP)作为载体的隐蔽通信,本发明包括:(1)预先约定步骤;(2)嵌入隐秘信息步骤;(3)提取隐秘信息步骤。本发明依据“嵌入的隐秘信息与载体的相似度越大则隐写过程带来的失真越小”这一基本原理,通过以增加相似度为导向对隐秘信息预先进行多重启发式调制,并最终选取与载体具有最佳相似度的隐秘信息形式进行信息隐藏,极大地降低了对载体的改变量,从而有效地维护了IP语音的感官质量。此外,本发明公开的方法与具体的语音编码器无关,适用于所有可应用于IP语音的编码器,具有很好的普适性。

    一种面向IP语音的最低有效位隐写方法

    公开(公告)号:CN103986721A

    公开(公告)日:2014-08-13

    申请号:CN201410227422.2

    申请日:2014-05-27

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 一种面向IP语音的最低有效位隐写方法,属于安全通信领域,适用于以IP语音(Voice over IP,VoIP)为载体的隐蔽通信,其目的是降低隐写过程对载体语音质量的影响从而提高隐蔽通信的不可感知性。本发明包括(1)LSB分级步骤;(2)嵌入隐秘信息步骤;(3)提取隐秘信息步骤。本发明能够充分且有效地利用各LSB的冗余性,通过对LSB进行分级,使得在嵌入过程中可优先选取冗余性高的LSB位,从而尽最大可能减少了嵌入操作对载体语音质量的影响。此外,本发明中的最低有效位隐写方法,与语音流具体采用的语音编码无关,因而,适用于所有参数编码语音,具有很好的普适性。

    藏。隐藏过程对于载体语音流的内容未做任何修一种基于速率调制的IP语音隐写方法 改,因而有效地维护了IP语音的感官质量。此外,

    公开(公告)号:CN104091597B

    公开(公告)日:2017-03-01

    申请号:CN201410295357.7

    申请日:2014-06-26

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开的方法与具体的语音编码器无关,适一种基于速率调制的IP语音隐写方法,属于 用于任何具有变速率编码功能的语音编码器,具安全通信领域,适用于以IP语音(Voice over  有很好的普适性。IP,VoIP)为载体的隐蔽通信,其目的是在对语音流的内容不做任何修改的前提下,将隐秘信息隐藏到速率动态调整的语音流中以实现高透明性的隐蔽通信。本发明包括(1)预先约定步骤;(2)嵌入隐秘信息步骤;(3)提取隐秘信息步骤。本发明利用IP语音通信中变速率语音编码器可在任何帧边界依据实际需求动态切换速率这一特性,通过对语音帧速率的调制来实现隐秘信息的隐(56)对比文件郭舒婷 等.一种基于G.729a语音的信息隐藏方法《.华侨大学学报(自然科学版)》.2014,第35卷(第3期),第277-282页.Tingting Xu et al..Simple andeffective speech steganography in G.723.1low-rate codes《.Wireless Communications &Signal Processing, 2009. WCSP 2009.International Conference on》.2009,第1-4页.

    一种归一化PSO随机优化算法及协同过滤推荐方法

    公开(公告)号:CN106096718A

    公开(公告)日:2016-11-09

    申请号:CN201610395724.X

    申请日:2016-06-06

    Applicant: 华侨大学

    CPC classification number: G06N3/006

    Abstract: 本发明公开了一种归一化粒子群随机优化算法(PSO)以及6种归一化加权协同过滤推荐方法。本发明公开的归一化PSO随机优化算法通过吸引子和空间缩放,确定单个粒子的最优位置和群体的最优位置。用于求解最优化问题时,其解满足归一化约束,吸引子是算法的稳定点,算法在围绕该点做螺旋运动,故使用吸引子作为缩放中心使得算法避免粒子越界和早熟的缺点,更容易寻找到全局最优点。本发明公开的6种归一化加权协同过滤推荐方法通过对用户或项目进行归一化加权,并以平均绝对误差(MAE)最小为优化目标和适应度函数,使用归一化PSO随机优化算法求解用户和项目的最优归一化权值,从而达到减少预测评分误差,提高预测评分精度的目的。

    基于XML的通用数据交换装置

    公开(公告)号:CN102521318A

    公开(公告)日:2012-06-27

    申请号:CN201110396026.9

    申请日:2011-12-02

    Applicant: 华侨大学

    Inventor: 洪欣 陈维斌

    Abstract: 本发明公开一种基于XML的通用数据交换装置,其特征在于,包括以下组件:DB2XML模块:负责将旧系统中的数据导入并生成XML文档;XML2DB模块:负责将上述DB2XML模块生成的XML文档导入新系统的数据库中;DB2XML模块与XML2DB模块依次连接。本发明的一种基于XML的通用数据交换装置,当系统升级或更换中新系统的数据库表接口与旧系统的数据库接口不相兼容时,利用XML是网络中被广泛使用的数据描述语言,把XML数据作为中间数据,提供了XML与数据库的数据导入、导出接口,有效解决了源数据库接口与目的数据库接口不相兼容的问题,实现了系统间各数据库的无缝迁移。

    一种基于图像集的目标跟踪算法

    公开(公告)号:CN104008397B

    公开(公告)日:2017-05-03

    申请号:CN201410251910.7

    申请日:2014-06-09

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像集的目标跟踪算法,包括初始化阶段,用于建立目标模型的训练阶段,用于根据所建立的目标模型测试出指定目标物体的中心位置的测试阶段,和更新阶段。本发明采用图像集作为目标跟踪过程中训练样本和测试样本的基本单位,并在核偏最小二乘法的框架下,将目标跟踪问题视为一个多类别的分类问题,从而能够有效缓解跟踪器的“漂移”问题。

    基于k‑medoids项目聚类和局部兴趣融合的用户协同过滤推荐方法

    公开(公告)号:CN105373597B

    公开(公告)日:2016-11-09

    申请号:CN201510705659.1

    申请日:2015-10-27

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于k‑medoids项目聚类和局部兴趣融合的用户协同过滤推荐方法,采用如下步骤:A、采用最小化最大相似度准则确定K个初始聚类中心;B、根据相似度和最大的k‑medoids聚类算法对项目进行聚类;C、在聚类基础上,寻找用户局部最近邻;D、将用户全局最近邻与局部最近邻以相似度和之比作为权值进行融合,根据用户全局最近邻与局部最近邻对项目的评分预测用户对项目的评分。本发明同现有技术相比,更大限度地利用了已有的数据,缓解了数据极端稀疏性对推荐的影响,同时提高了评分预测的精度,为用户提供更好的推荐结果。

    一种基于图像集的目标跟踪算法

    公开(公告)号:CN104008397A

    公开(公告)日:2014-08-27

    申请号:CN201410251910.7

    申请日:2014-06-09

    Applicant: 华侨大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于图像集的目标跟踪算法,包括初始化阶段,用于建立目标模型的训练阶段,用于根据所建立的目标模型测试出指定目标物体的中心位置的测试阶段,和更新阶段。本发明采用图像集作为目标跟踪过程中训练样本和测试样本的基本单位,并在核偏最小二乘法的框架下,将目标跟踪问题视为一个多类别的分类问题,从而能够有效缓解跟踪器的“漂移”问题。

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