一种面向个性化服务的无需反例集的用户建模方法

随着WWW信息的快速增长 ,查找用户感兴趣的信息变得越来越耗时耗力。个性化服务能为不同的用户提供有针对性的服务 ,日益受到研究者的重视。用户建模是实现个性化服务的关键技术。传统的需要正、反例集作为训练例集的用户建模方法容易干扰用户的正常浏览 ,或者由于推断失误而引入噪声。基于遗传算法和k近邻方法提出了一种无需反例集的用户建模方法 ,该方法被应用于个性化信息过滤中。实验结果表明 ,基于无需反例集的用户建模方法的信息过滤算法可以达到 73 91%的过滤率和 94 4 4 %的过滤精度。无需反例集的用户建模方法是一种可行、高效的用户建模方法     

基于分布式天线的认知无线电系统感知算法和信道容量分析

认知无线电概念的提出为频谱的共享提供了可能。文中提出一种基于分布式天线的认知无线电系统实现方法,该方法便于频谱的感知,能降低对首要用户的干扰,并且相对于中心式天线能为次要认知无线电用户的下行链路提供较大的信道容量增益。