检索结果-南通市图书馆

计算机工程与应用 2008年第32期44卷 232-236,239页

作者：王丽平李多全南京航空航天大学理学院南京210016 深圳现代计算机博士后科研工作站广东深圳518057

AHP(Analytical Hierarchy Process)方法是一种定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法。AHP方法将决策者的经验判断给予量化,当目标结构复杂或者缺乏必要的数据情况下,采用此方法较为实用有效。针对电信行业这一特殊的应用背景... 详细信息

AHP(Analytical Hierarchy Process)方法是一种定性分析与定量分析相结合的多目标决策分析方法。AHP方法将决策者的经验判断给予量化,当目标结构复杂或者缺乏必要的数据情况下,采用此方法较为实用有效。针对电信行业这一特殊的应用背景,抽取用户相关信息,构建数学模型,进行信用度计算。基于AHP方法的技术特点,在实际计算过程中,合理地构造了判别矩阵并进行了一致性检验。最后给出相应的数值实验,验证了这种计算技巧的有效性。

关键词：电信用户信用度层次分析处理方法

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基于区块链和用户信用度的访问控制模型

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计算机应用 2020年第6期40卷 1674-1679页

作者：王海勇潘启青郭凯璇南京邮电大学计算机学院南京210003 南京邮电大学物联网学院南京210003

针对当前访问控制中用户权限不能随着时间动态变化和访问控制合约中存在的安全性问题,提出了一种以基于角色的访问控制(RBAC)模型为基础,同时基于区块链和用户信用度的访问控制模型。首先,角色发布组织分发角色给相关用户,并把访问控制... 详细信息

针对当前访问控制中用户权限不能随着时间动态变化和访问控制合约中存在的安全性问题,提出了一种以基于角色的访问控制(RBAC)模型为基础,同时基于区块链和用户信用度的访问控制模型。首先,角色发布组织分发角色给相关用户,并把访问控制策略通过智能合约的方式存储在区块链中,该合约设定了访问信用度阈值,合约信息对系统内任何服务提供组织都是可验证、可追溯且不可篡改的。其次,该模型根据用户的当前信用度、历史信用度和推荐信用度评估出最终信用度,并根据最终信用度获得对应角色的访问权限。最后,当用户信用度达到合约设定的信用度阈值时,用户就可以访问相应的服务组织。实验结果表明,该模型在安全访问控制上具有一定的细粒度、动态性和安全性。

关键词：区块链智能合约基于角色的访问控制模型访问控制用户信用度

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基于免疫算法的移动通信用户信用度评估研究

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电子测量与仪器学报 2009年第8期23卷 105-110页

作者：杨宗长徐继生孙洪湖南科技大学信息与电气工程学院湘潭411201 武汉大学电信学院武汉430072

针对移动通信中的欠费问题,依据移动用户行为属性,提出了基于人工免疫算法的用户信用度预测评估方法。该方法被应用于广东省移动通信一分公司两月全网近40万用户的信用度预测评估中,取得了全网预测评估精度为82.0%的良好结果。实验结果... 详细信息

针对移动通信中的欠费问题,依据移动用户行为属性,提出了基于人工免疫算法的用户信用度预测评估方法。该方法被应用于广东省移动通信一分公司两月全网近40万用户的信用度预测评估中,取得了全网预测评估精度为82.0%的良好结果。实验结果表明对于全网该两月的信用预测评估,提出的基于人工免疫算法的信用度预测评估方法整体上稍优于BP神经网络。同时基于决策树的期望受益分析表明,以信用度评估为基础的客户管理是一种可推广的措施或策略,并可为其他应用领域提供参考借鉴。

关键词：移动通信用户信用度人工免疫算法决策树期望受益分析

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基于Stacking模型融合的电信客户信用度模型研究与设计

基于Stacking模型融合的电信客户信用度模型研究与设计

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作者：周子程华南理工大学

学位级别：硕士

近几年来,随着移动设备的普及以及通信行业的不断发展,电信客户的需求变得越来越精细以及复杂。目前,电信运营商的数据库中存在大量的用户信息记录,然而这些数据信息数量庞大且种类复杂,通过人工分析的方法不能很好的处理并利用其中的... 详细信息

近几年来,随着移动设备的普及以及通信行业的不断发展,电信客户的需求变得越来越精细以及复杂。目前,电信运营商的数据库中存在大量的用户信息记录,然而这些数据信息数量庞大且种类复杂,通过人工分析的方法不能很好的处理并利用其中的有效数据,没有发挥到数据库中有效数据应有的数据价值。通过本文的工作研究,电信运营商可以初始化用户的信用度等级,建立起信用度体系,减少用户信用度研究工作的开销,提升电信运营商的品牌形象及利润。本文的工作成果及研究成果如下:1.对电信行业数据库中的大量数据进行处理电信行业提供的数据库数据表格数目十分庞大,约一千张左右数据库表。首先,通过用户身份识别码对有效表格进行选择且合并。然后,对数据缺失的行进行默认值补充或数据删除,同时使自然语言特征转换为可用于分类的数值标签。此外,对数据进行训练,根据特征值的贡献度筛选出模型使用的特征值。最后,通过基于难例挖掘的思路进行训练样本选择。2.构建了基于Stacking模型融合的电信用户信用度模型将随机森林、梯度提升树及有向无环图SVM作为次级分类器,对样本进行分类。然后,通过Stacking方法,将三个次级分类器的预测结果转换为元特征向量,用于构造元分类器。最后,获得上述三种算法进行模型融合后的融合分类算法,构成完整的电信用户信用度模型,用于评估用户初始信用度。3.对模型效果进行评估模型构建完成后,将其与其他集成学习方法进行分析对比。除此以外,模型还会与投票法、权重法等模型融合方法进行效果对比。

关键词：电信行业用户信用度集成学习模型融合

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电子商务个性化推荐系统的研究

电子商务个性化推荐系统的研究

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作者：晋瑞梅东北大学

学位级别：硕士

随着互联网的高速发展,电子商务网站用户和商品项目数量的爆炸性增长,普通用户搜寻自己感兴趣的内容的成本和难度都提高了很多,在这种情况下,推荐系统应然而生。推荐系统不仅使用户在面对海量的商品信息时得到有价值的购买建议,同时也... 详细信息

随着互联网的高速发展,电子商务网站用户和商品项目数量的爆炸性增长,普通用户搜寻自己感兴趣的内容的成本和难度都提高了很多,在这种情况下,推荐系统应然而生。推荐系统不仅使用户在面对海量的商品信息时得到有价值的购买建议,同时也提高了网站的销售业绩,成为了电子商务网站的一种重要的营销工具。伴随着电子商务规模的不断扩大,推荐系统也面临着一系列挑战。本文对电子商务推荐系统及其相关技术进行了深入的探讨和研究,并详细分析了协同过滤推荐算法在应用过程中存在的问题及现有的解决方法,在此基础上提出了基于用户信用度的CPIP协同过滤。基于用户信用度的CPIP协同过滤的推荐思想是：首先本文对传统相似性度量方法的局限性进行了详细分析,在此基础上提出在用户评分数量大于30的情况下,把相似性分为用户对某类项目感兴趣的相似性和对某类项目不感兴趣的相似性,从而有利于形成准确的邻居用户;其次在推荐产生阶段,提出了用户信用度向量模型,并使其参与推荐产生,可以减少恶意评分的影响,提高推荐系统的预测质量。论文对提出的算法进行了详细的理论分析,并验证了推荐算法的合理性和有效性。最后,论文对研究内容进行了全面的总结,并展望了未来进一步的研究方向。

关键词：电子商务推荐系统协同过滤用户信用度 PIP CPIP

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