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王维

作品数:5 被引量:29H指数:3
供职机构:东南大学更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...

主题

  • 3篇无线
  • 2篇信任
  • 2篇信任度
  • 2篇射频
  • 2篇时延
  • 2篇时延优化
  • 2篇组播
  • 2篇网络
  • 2篇无线MESH
  • 2篇稀疏性
  • 2篇相似度
  • 1篇端到端
  • 1篇端到端时延
  • 1篇多径
  • 1篇多径路由
  • 1篇信任传播
  • 1篇随机游走
  • 1篇网关
  • 1篇网关部署
  • 1篇网络编码

机构

  • 5篇东南大学

作者

  • 5篇王维
  • 3篇罗军舟
  • 3篇杨明
  • 2篇吴清烈
  • 2篇吴文甲
  • 1篇刘波
  • 1篇杨宇

传媒

  • 2篇计算机学报
  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇工业工程

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 3篇2012
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
结合信任和相似度的随机游走推荐算法
2016年
针对稀疏性和冷启动问题,提出一种结合信任和相似度的随机游走算法,利用两者的综合权重TS,应用于随机游走算法。实验结果表明,在全用户数据集和冷启动数据集中,算法比其他参照算法在准确率和覆盖率等方面均有提高,时间复杂度也有改善。本文的信任度采用数据集内用户评价的信任度,并没有采用信任度公式计算用户对其他用户的信任度。提出的算法改善了推荐精确度、覆盖率,优化了推荐质量。
王维杨宇吴清烈
关键词:信任度相似度随机游走稀疏性冷启动
基于网络编码的多射频Mesh网组播时延建模与分析
2012年
网络编码在提高多射频无线Mesh网组播吞吐量的同时也增加了组播传输时延.针对该问题,在建模分析基于网络编码的多射频无线Mesh网组播传输时延特征的基础上,设计了平均组播传输时延(AMTD)的计算方法并给出时延整体优化方案.首先提出1个由双排队系统串联构成的多射频组播模型.其次,运用该模型对组播传输时延特征进行分析,通过计算每个排队系统平均等待时间之和给出AMTD计算公式,得到时延与各网络参数之间的量化关系.最后通过理论分析和仿真实验指明如何调整多个网络参数以优化平均组播传输时延.结果表明,网络状态确定时,同样的射频比例在不同网络编码体积下未必总是最优,应用提出的AMTD公式恰当调整射频用于收?发的比值,可以最优化平均组播传输时延.
王维杨明罗军舟吴文甲
关键词:组播时延优化网络编码
多射频无线Mesh网络组播端到端时延建模与优化被引量:8
2012年
针对802.11多射频无线Mesh网络(MR-WMN)不能有效支持端到端低时延组播的问题,首先围绕MAC层传输时延和Mesh层排队时延建模分析,并提出低时延组播路由模型MR-MED(Multi-Radio Multicast End-to-End Delay).其次证明全局流干扰最小化问题是一个NP完全问题且全局流干扰和网络密度的数学关系符合dPlN分布,在此基础上提出有效减小MAC层流内和流间干扰的DCA算法.最后提出流量自适应的组播多径路由方案MMRA,有效减小Mesh层排队时延.仿真与常见算法的比较表明,提出的模型准确刻画了MR-WMN的组播时延,且联合运用DCA和MMRA有效降低了端到端时延.
王维杨明罗军舟刘波
关键词:时延优化多径路由
干扰约束和负载均衡的无线Mesh网络网关部署策略被引量:13
2012年
网关部署是无线Mesh网络规划面临的重要挑战之一.在Mesh路由器(MR)已完成部署的前提下,如何计算同时满足网络性能要求和用户流量需求的最小网关(GW)集合,已经被证明是一个NP-hard问题.文中提出了一种满足干扰约束和支持负载均衡的网关部署策略ICLB-GPS,在部署网关时消减链路干扰并实现网关负载均衡.ICLB-GPS策略综合网关选择、转发树构建和转发树间的节点迁移来完成负载均衡的网关部署,主要包含覆盖重叠和干扰消减的网关选择、基于树间节点迁移的网关负载均衡两个算法.仿真实验将ICLB-GPS算法与其它算法在网关数量、MR-GW路径长度、链路干扰程度及负载均衡指数方面进行比较,其结果表明该算法在不增加部署成本,不提高MR-GW路径长度的情况下,消减了链路干扰,实现了网关负载均衡.
吴文甲杨明罗军舟王维
关键词:无线MESH网络网关部署负载均衡
基于信任传播的协同过滤算法被引量:8
2015年
电子商务环境下为用户提供高效的推荐是一个非常有意义的课题,然而稀疏性问题严重影响了推荐系统的推荐质量。为了有效解决这个问题,提出了一种基于信任传播的TSRCF协同过滤算法,在信任传播的基础上,提出了信任度,相似度,关系度的混合权重TSR,取代了传统的协同过滤算法的相似度,作为寻找邻居用户的标准。TSRCF算法在一定程度上缓解了稀疏性问题,帮助用户在信息过载的情境下得到高质量的推荐。在Epinions数据集和Film Trust数据集上的仿真实验也验证了TSRCF算法比传统CF算法有更高的推荐精确度。
王维吴清烈
关键词:信任传播稀疏性协同过滤信任度相似度
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