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为了研究Pearson负相关性信息对协同过滤算法的影响,提出了一种考虑负相关性信息的协同过滤算法。该算法选取正相关用户作为最近邻居,负相关用户作为最远邻居,使用参数调节最近邻居和最远邻居在推荐过程中的

一种区域相关性分析方法，可以部分区域随时间变化在整个区域中的重要性

本文对KDDCUP数据集有较详细的介绍，并详细讲解了数据相关性方面的知识。KDDCUP数据集在入侵检测方面的测试实验一直是比较成功的。

针对现有的多协议标签交换（MPLS）和IPv6融合方案存在建立标签交换路径（LSP）所需时延大、丢包率高和无错误恢复处理等问题,提出了一种新的方案。该方案通过定义预测信息表和预测式MPLS移交切换算法

为解决协同过滤推荐算法中的数据量过大和数据稀疏性的问题，提出了基于客户因子分析的协同推荐算法。该算法利用因子分析将客户向量进行降维处理，得到几个具有代表性的客户因子，然后用这些客户因子对目标客户进行回

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LSB匹配通过随机地修改像素值的LSB,打破了LSB替换的值对关系,使得安全性有了质的提高。针对灰度图像空间域LSB匹配算法,以8邻域内像素与中心像素的像素值差值定义区域内像素之间的相关性,分析嵌入信