高新技术企业项目可行性分析报告
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[10-15 18:32:55] 来源:http://www.dxs56.com 申报材料 阅读:8173次
概要: 其二,Automated Collaborative Filtering 和Feature Guided Automated Collaborative Filtering。从效率和精度的角度多方分析的结果上看,Feature Guided Automated Collaborative Filtering遥遥领先。因为本次开发准备採用FGACF。 其三,Content-Based Collaborative Filtering。这次准备分阶段实现。首先是以文章情报为对象,然后再考虑其它的媒介。 其次,对算法中使用的数学模型进行了分析。 在Cluster诸算法之中,Wood法和群平均法的精度较好。 分组计算方面,基本上是利用类似算法。分组所使用的类似算法中Jaccard’s Coefficient法,平均最小二乘距离法,改良二值距离法的精度比较理想。Clustering方法和分组算法的目的是相同的。Clustering的特点是精度高,但处理速度较慢。分组算法则恰恰相反。可以靠系统控制参数来平衡这两种方法的使用,根据
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其二,Automated Collaborative Filtering 和Feature Guided Automated Collaborative Filtering。从效率和精度的角度多方分析的结果上看,Feature Guided Automated Collaborative Filtering遥遥领先。因为本次开发准备採用FGACF。
其三,Content-Based Collaborative Filtering。这次准备分阶段实现。首先是以文章情报为对象,然后再考虑其它的媒介。
其次,对算法中使用的数学模型进行了分析。
在Cluster诸算法之中,Wood法和群平均法的精度较好。
分组计算方面,基本上是利用类似算法。分组所使用的类似算法中Jaccard’s Coefficient
法,平均最小二乘距离法,改良二值距离法的精度比较理想。
Clustering方法和分组算法的目的是相同的。Clustering的特点是精度高,但处理速度较慢。分组算法则恰恰相反。可以靠系统控制参数来平衡这两种方法的使用,根据系统的规模灵活调整。 www.dxs56.com
判别类似的对象有4种,即用户(属性)对用户(属性)的类似,文章(属性)对文章(属性)的类似,用户(属性)对文章(属性)的类似及关键字的类似。判断的对象不同,评价结果也各不相同。对于用户间的类似和文章间的类似来说,按Jaccard’s Coefficient法,平均最小二乘距离法,改良二值距离法距离法,皮尔森相关法的顺序,计算精度比较理想。而对用户和文章的类似来说,则按改良二值距离法,Jaccard’s Coefficient法,平均最小二乘距离法,皮尔森相关法的顺序,为计算精度的顺次。关键字的类似考虑用统计学的方法去实现。另外,由于必须确定提供范围的域值,所以同距离算法相比,相关算法要适合得多。如果将上面几种方法组合起来使用,相信还会进一步提高推荐精度。
② 关于提供的服务
对一般用户主要提供以下服务:
・ 推荐服务:寻找和对象用户的相似用户,把对象用户未访问过的文章向其推荐;
・ 提供类似文章服务:提供和对象文章类似的文章的一览;
・ 检索结果的过滤服务:在检索结果的基础上,根据实施检索的用户的爱好,对结果进行挑选。
・ 新到情报的推荐服务:根据各个用户的不同要求,在一定的时期内,把新到情报提供给用户;
・ 用户特征指定服务:允许用户将其关注的单词/文章等在系统里登记或删除;
・ 类似关键字的提供服务:系统可提供与检索用关键字相类似的关键字一览表;
・ 热门网页的提供服务:提供受欢迎的网页的地址;
・ 个性广告的提供服务:对互联网服务商(ISP)来说,可根据用户的特点、爱好而主动提供恰到好处的广告;
为管理操作的方便,同时也向系统管理员提供机能丰富的服务。
③ 关于体系结构
・ 采用适合于互联网WWW服务系统开发的Java语言,以Servlet的形式开发;
・ 协调过滤系统属于Multi-Agent系统的一种,所以必须具有其分散处理的特性。本系统将采用计算机分散技术的标准-CORBA(Common Object Request Broker Architecture),来实现分散化处理;
・ 采用DBMS对情报进行管理。并利用JDBC与本系统其它部分相连;
・ 自然语言的解析处理会占用系统相当多的时间,将尽可能采用C++语言,以库函数(LIB)的形式提供。与本系统其它部分的连接准备使用JNI;
・ 本系统允许事先设定用户的特征情报,同时如即使不作任何设定,可根据用户操作处理的轨迹,系统将自动推测出用户的爱好及其迁移。但同时不准备以单纯的访问操作或检索关键字影响用户爱好的迁移,为此计划提供控制情报和相应的控制处理。另一方面,也将考虑系统的规模及负荷;
・ 管理者可同时进行大批量文章的收集、保存处理,抽取文章的属性并对其管理。亦可从检索结果中,通过一般用户的访问操作来实现上述处理。但保存与否,可通过访问次数来控制;
④ 关于其它
本系统在参考2.1.3所介绍的协调过滤的特点和2.1.4所介绍的世界中使用现状(技术发展趋势,各种制品的优缺点)的基础上,将实现自己独特的调整手段。
2.1.2.2 检索服务的个性化
(1)背景
至今为止检索服务的用户接口对所有的用户都是一视同仁的。提供检索服务的互联网服务商有各种各样的特点,比如对技术情报擅长,或对新闻情报擅长等。而本系统开发的一个目标就是提供一个满足用户个性要求的接口。
(2)本系统在实现个性化方面的特征
主要特点如下所述。
・ 做为缺省,提供分组化的检索引擎类(检索服务商);
・ 自动追加新的检索服务商及删除消亡的检索服务商;
・ 检索目的类型(例新闻,技术等)的登录/删除机能;
・ 检索服务商的组合指定机能;
其二,Automated Collaborative Filtering 和Feature Guided Automated Collaborative Filtering。从效率和精度的角度多方分析的结果上看,Feature Guided Automated Collaborative Filtering遥遥领先。因为本次开发准备採用FGACF。
其三,Content-Based Collaborative Filtering。这次准备分阶段实现。首先是以文章情报为对象,然后再考虑其它的媒介。
其次,对算法中使用的数学模型进行了分析。
在Cluster诸算法之中,Wood法和群平均法的精度较好。
分组计算方面,基本上是利用类似算法。分组所使用的类似算法中Jaccard’s Coefficient
法,平均最小二乘距离法,改良二值距离法的精度比较理想。
Clustering方法和分组算法的目的是相同的。Clustering的特点是精度高,但处理速度较慢。分组算法则恰恰相反。可以靠系统控制参数来平衡这两种方法的使用,根据系统的规模灵活调整。 www.dxs56.com
判别类似的对象有4种,即用户(属性)对用户(属性)的类似,文章(属性)对文章(属性)的类似,用户(属性)对文章(属性)的类似及关键字的类似。判断的对象不同,评价结果也各不相同。对于用户间的类似和文章间的类似来说,按Jaccard’s Coefficient法,平均最小二乘距离法,改良二值距离法距离法,皮尔森相关法的顺序,计算精度比较理想。而对用户和文章的类似来说,则按改良二值距离法,Jaccard’s Coefficient法,平均最小二乘距离法,皮尔森相关法的顺序,为计算精度的顺次。关键字的类似考虑用统计学的方法去实现。另外,由于必须确定提供范围的域值,所以同距离算法相比,相关算法要适合得多。如果将上面几种方法组合起来使用,相信还会进一步提高推荐精度。
② 关于提供的服务
对一般用户主要提供以下服务:
・ 推荐服务:寻找和对象用户的相似用户,把对象用户未访问过的文章向其推荐;
・ 提供类似文章服务:提供和对象文章类似的文章的一览;
・ 检索结果的过滤服务:在检索结果的基础上,根据实施检索的用户的爱好,对结果进行挑选。
・ 新到情报的推荐服务:根据各个用户的不同要求,在一定的时期内,把新到情报提供给用户;
・ 用户特征指定服务:允许用户将其关注的单词/文章等在系统里登记或删除;
・ 类似关键字的提供服务:系统可提供与检索用关键字相类似的关键字一览表;
・ 热门网页的提供服务:提供受欢迎的网页的地址;
・ 个性广告的提供服务:对互联网服务商(ISP)来说,可根据用户的特点、爱好而主动提供恰到好处的广告;
为管理操作的方便,同时也向系统管理员提供机能丰富的服务。
③ 关于体系结构
・ 采用适合于互联网WWW服务系统开发的Java语言,以Servlet的形式开发;
・ 协调过滤系统属于Multi-Agent系统的一种,所以必须具有其分散处理的特性。本系统将采用计算机分散技术的标准-CORBA(Common Object Request Broker Architecture),来实现分散化处理;
・ 采用DBMS对情报进行管理。并利用JDBC与本系统其它部分相连;
・ 自然语言的解析处理会占用系统相当多的时间,将尽可能采用C++语言,以库函数(LIB)的形式提供。与本系统其它部分的连接准备使用JNI;
・ 本系统允许事先设定用户的特征情报,同时如即使不作任何设定,可根据用户操作处理的轨迹,系统将自动推测出用户的爱好及其迁移。但同时不准备以单纯的访问操作或检索关键字影响用户爱好的迁移,为此计划提供控制情报和相应的控制处理。另一方面,也将考虑系统的规模及负荷;
・ 管理者可同时进行大批量文章的收集、保存处理,抽取文章的属性并对其管理。亦可从检索结果中,通过一般用户的访问操作来实现上述处理。但保存与否,可通过访问次数来控制;
④ 关于其它
本系统在参考2.1.3所介绍的协调过滤的特点和2.1.4所介绍的世界中使用现状(技术发展趋势,各种制品的优缺点)的基础上,将实现自己独特的调整手段。
2.1.2.2 检索服务的个性化
(1)背景
至今为止检索服务的用户接口对所有的用户都是一视同仁的。提供检索服务的互联网服务商有各种各样的特点,比如对技术情报擅长,或对新闻情报擅长等。而本系统开发的一个目标就是提供一个满足用户个性要求的接口。
(2)本系统在实现个性化方面的特征
主要特点如下所述。
・ 做为缺省,提供分组化的检索引擎类(检索服务商);
・ 自动追加新的检索服务商及删除消亡的检索服务商;
・ 检索目的类型(例新闻,技术等)的登录/删除机能;
・ 检索服务商的组合指定机能;
2.1.2.3 自动收集技术
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(1)背景
现行的各种浏览器的收集机能基本上是以文件为单位,不能作灵活的调整。如能在指定时间指定的网站,对所关心的文章的类型进行自动收集,将会给用户带来很大的方便。
(2)本系统在自动收集方面的特征
主要特点如下所述。
・ 可指定网站的位置,支持登录及删除功能;
・ 收集对象的类型的指定;
・ 收集时间的指定;
・ 保存场所的指定;
2.1.2.4 自动定点观测技术
(1)背景
假设某个用户,对所关心的网站的不同位置的情报很感兴趣,并进行了访问,收集了所需情报,但是情报源在不断地更新,如果能有观测机能将会给用户提供很大的方便。
(2)本系统在自动定点观测方面的特征
主要特点如下所述。
・ 可指定被监视网站的不同位置,并可登录/删除;
・ 指定被监视对象的类型;
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