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2014年2月26日上午，由中国人民大学社会转型与社会管理协同创新中心主办的开放政府数据研讨会在明德主楼211会议室举行。陈雨露校长会见了出席研讨会的中国计算机学会大数据专家委员会主任李国杰院士等专家学者。会议由中国人民大学原常务副校长、社会转型与社会管理协同创新中心主任冯惠玲教授主持。
针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性及恶意评分等问题，提出了一种融合信任度与矩阵分解技术实现社会网络推荐的方法。首先通过计算节点的声望值与偏见值发现网络中的不可信节点，并将其评分权重进行弱化。然后将用户－评分矩阵与信任度矩阵相结合，实现社会网络环境下的协同推荐。实验表明，相对于传统的协同过滤算法，该算法可以消减虚假评分或恶意评分给推荐系统带来的负面影响，有效地缓解数据稀疏性与冷启动问题，显著提高推...
针对传统的基于用户的协同过滤(UCF)模型在相似性度量过程中没有充分考虑项目属性的问题，提出了两种考虑项目属性的协同过滤推荐模型。模型首先对用户评分相似性进行优化；然后从项目属性的角度统计用户关于不同项目的评价次数，获得优化的基于项目属性的用户相似性；最后通过自适应平衡因子协调处理两方面的相似性结果进行项目预测与推荐。实验结果表明，在不同的数据集中，新提出的模型不仅时间花费较为合理，而且评分预测准...
中山大学数据库系统与技术（2）课件 协同数据库及综合应用
中山大学 数据库系统与技术 课件 协同数据库
2009/12/25
中山大学数据库系统与技术（2）课件 协同数据库及综合应用。
协同与分布式数据库技术在高通量组学研究中的应用
系统生物学 代谢组学 分布式数据库 协同注释
2009/11/27
本文通过已开展或正在开展的应用实例来着重说明协同与分布式数据库技术在组学研究领域中的重点应用， 具体阐述了在远程跨地域实验室信息管理、组学数据的协同注释和分布式计算分析、分布式数据整合和挖掘等方面的应用，向读者展示了信息化技术可以为生物学研究提供的各种便利和必不可少的分析工具。
基于相关均值的协同过滤推荐算法
相似性度量 相关均值 平均绝对偏差
2009/11/26
针对在用户评分数据极端稀疏环境下传统协同过滤推荐算法存在的弊端，从提高邻居用户识别准确性出发，对传统相似性度量方法进行改进，在此基础上提出一种基于相关均值的推荐算法。实验结果表明，该算法能增强邻居用户在推荐中的影响力，有效提高推荐精度，改善推荐质量。
对等式协同设计系统数据一致性研究
分布式协同设计 对等锁 分布式哈希表
2009/7/31
为解决分布式协同设计系统中的异地编辑一致性及多副本同步等问题，提出基于分布式哈希表(DHT)的分布式互斥算法，给出该算法的实现方法。通过采用DHT化的优先队列解决了异地编辑一致性操作问题。将传统的“锁”算法扩展为“对等锁”，解决了多副本同步问题。实验结果表明，该算法的复杂度远低于其他算法，从而验证了该方法的有效性。
协同设计中层次访问控制模型的研究
协同设计 基于角色的访问控制模型 层次权限模型
2009/7/30
访问控制是系统安全的重要技术，但在协同设计中应用较少。该文提出一个基于零件层次建模的多层访问控制框架用于协同设计，其中的层次权限模型为3D图形设计提供了部件层和特征层的多级访问许可，通过结合层次权限概念和传统的角色访问控制，实现基于角色的扩展层次访问控制模型。
基于二维有序状态向量的协同操作转换算法
协同编辑 并发控制 操作转换
2009/4/14
针对分布式协同编辑系统中基于操作转换的并发控制算法的性能问题，提出并实现了基于二维有序状态向量的操作转换算法，较好地解决了并发控制的效率问题。设计了LateComer协调机制，扩展了原有的算法，增强了协同编辑过程的连续性。
减小数据库事务中的写操作开销对于分布式数据库系统的性能而言很关键。该文提出了一种基于协同缓存技术的分布式数据库更新机制，通过在分布式数据库服务器节点物理内存之上构建全局协同缓冲池，并利用其缓存写入记录，减小了数据库事务中的磁盘访问开销，研究了基于协同缓存的分布式数据库更新机制与其在该机制下事务性能改进。
基于多Agent系统的协同任务求解算法研究
多Agent 任务分解 任务分配
2009/2/6
为提高系统解决问题和完成特定任务的效率，通常情况下除了改进系统运行的硬件环境外，可通过软件方式对系统需要完成的任务进行分解来协同完成。提出了一种启发式的任务分解与分配算法，并对该算法的性能进行了分析与评价。分析结果表明,该算法能够有效地提高任务的执行效率，符合复合泊松分布规律。
基于时间加权的协同过滤算法
协同过滤 个性化推荐 邻居用户
2009/1/19
协同过滤是个性化推荐系统中采用最广泛的推荐技术，但已有的方法是将用户不同时间的兴趣等同考虑，时效性不足。针对此问题，提出了一种改进的协同过滤算法，使得越接近采集时间的点击兴趣，在推荐过程中具有更大的权值，从而提高了推荐的准确性。
时效性不足。针对此问题，提出了一种改进的协同过滤算法，使得越接近采集时间的点击兴趣，在推荐过程中具有更大的权值，从而提
线性逐步遗忘协同过滤算法的研究
协同过滤 兴趣变化 线性逐步遗忘
2008/12/30
协同过滤系统是目前最成功的一种推荐系统，但是传统的协同过滤算法没有考虑用户兴趣变化问题，导致用户兴趣发生变化时的推荐质量较差。该文借鉴心理学遗忘规律，提出了线性逐步遗忘协同过滤算法。该算法依据评价时间线性逐步减小每项评分的重要性。基于MovieLens数据集的实验结果表明，该算法在准确性方面优于传统的协同过滤算法。
基于协同式移动Agent的分布式数据库系统
协同 数据库系统 移动Agent
2008/9/8
该项目提出了一个新型的分布式协同移动代理工作模式，设计开发了一个技术先进的基于移动代理的Web数据库开发平台，提出了一种双层次协同模型，其对分布计算下通信和安全机制的可靠性研究具有较好的实用性。该项目在分布式数据库移动代理构成模型和二次开发平台方面，达到国际先进水平。