分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对现有的位置社交网络研究工作对兴趣点相关的用户语义位置信息挖掘不够充分，且大多推荐算法忽略了兴趣点所在区域对推荐结果的影响，提出了一种新型兴趣点推荐模型(USTTGD)。首先采用分割时间的潜在狄利克雷分配主题模型(latent Dirichlet allocation，LDA)，基于签到记录中的语义位置信息挖掘时间主题下的用户时间偏好，然后将兴趣点所处区域划分为网格，以评估区域影响;接着应用边缘加权的个性化PageRank (Edge-weighted Personalized PageRank，EwPPR)来建模兴趣点之间的连续过渡;最后将用户时间偏好、区域偏好和连续过渡偏好融合为一个统一的推荐框架。通过在真实数据集上实验验证，与其他传统推荐模型相比，USTTGD模型在准确率和召回率上有了显著的提升。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 网络流量具有实时突变性和依赖性，传统网络流量预测模型存在泛化能力弱和预测准确度低等缺点。为解决此问题，提出一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的网络流量预测模型。首先，用距离比较和优化组合策略改进粒子滤波算法（PF）的重采样过程；然后搭建PF-LSTM网络的网络流量预测模型，将改进的PF算法用于模型训练，提高其训练速率，克服传统的LSTM网络中收敛于局部最优的缺点；最后将提出模型用于网络流量预测。实验结果表明，相比于传统的LSTM模型，提出的PF-LSTM模型具有较好的预测精度和收敛效率，能够更好地描述网络流量的变化趋势。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-20 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对现有的最大频繁项集挖掘算法挖掘时间过长、内存消耗较大的问题，提出了一种基于构造链表B-list的最大频繁项集挖掘算法BMFI，该算法利用B-list数据结构来挖掘频繁项集并采用全序搜索树作为搜索空间，然后采用父等价剪枝技术来缩小搜索空间，最后再结合基于MFI-tree的投影策略实现超集检测来提高算法的效率。实验结果表明，BMFI算法在时间效率与空间效率方面均优于FPMAX算法与MFIN算法。该算法在稠密数据集与稀疏数据集中进行最大频繁项集挖掘时均有良好的效果。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-05-18 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 在5G系统中，毫米波（mmWave）与终端直通技术（device-to-device，D2D）有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰，首先提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制；其次利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户；最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量（QoS）的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配，以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-04-24 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 增强型小区间干扰协调（enhanced inter cell interference coordination，eICIC)引入几乎空白子帧(almost black subframes，ABS)来降低异构网络中小区间的干扰，然而过多的ABS会损失宏蜂窝用户性能。为了提高异构网络的性能，联合考虑ABS和低功率几乎空白子帧(low power-ABS，LP-ABS)，提出了一种基于混合保护子帧(Hybrid Protected Subframes，HPS)的干扰协调方案。该方案综合考虑用户资源分配、HPS密度、HPS混合比例以及用户接入策略，以最大化系统比例公平效用为目标。仿真结果显示，所提方案在系统负载均衡、用户吞吐量以及用户公平性等指标上都优于传统增强型小区间干扰协调方案。
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