简介:本文首先介绍了BitTorrent类型流媒体系统的概念,然后在分析BitTorrent类型流媒体系统和具有代表性的多源流媒体系统模型-基于CollectCast协议的PROMISE的基础上,针对BitTorrent类型流媒体系统缺乏发送节点智能选择算法提出了一种采用CollectCast协议改进的BitTorrent流媒体系统模型,仿真实验证明该模型的性能优于普通的BitTorrent类型流媒体系统。
简介:LDA主题模型是文本挖掘领域的重要算法,同时在推荐系统当中也有不错的表现.通过LDA主题模型挖掘用户感兴趣的主题,是目前最常用的用户兴趣主题挖掘方法之一.为了提高LDA主题模型应用在推荐系统时的推荐质量,我们提出了一种基于负样本进行学习的方法negLDA.通过创造出负样本来学习用户对物品的负面预测评分,同时结合正样本学习得到的正面预测评分,从正反两个方面进行综合评测,从而更加精确地衡量出用户对物品的预测评分.通过在MoviesLens-100k、MovieLens-1M、FilmTrust这三个数据集上的实验,表明所提出的算法在精确率、召回率、AUC三个指标上相比传统算法均有一定改进.
简介:图像拼接的实质是将针对同一场景的相互有部分重叠的一系列图片拼结成大幅的、宽视角的、与原始图像接近且失真小、没有明显的缝合线的高分辨率图像。本文首先概述了图像拼接方法中四类典型的方法,并分析各自的特性;介绍了传统视觉关注模型,并进行了改进,利用改进的视觉关注模型算法获取图像的具有重复的显著区域;利用图像配准算法对重复的显著区域进行匹配,并确定源克隆域和目标克隆域;利用均值无缝克隆(MVSC)算法对源克隆域和目标克隆域进行融合;最后,利用基于改进的视觉关注模型和MVSC的图像拼接算法完成图像拼接。实验结果表明:该算法不仅自动准确地获取显著区域,而且降低了图像配准的复杂性,提高了图像拼接的质量。