导读:本文包含了分发算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:算法型信息分发,边界调适,合法性,“今日头条”
分发算法论文文献综述
喻国明,杜楠楠[1]（2019）在《智能型算法分发的价值迭代：“边界调适”与合法性的提升——以“今日头条”的四次升级迭代为例》一文中研究指出算法型信息分发给传播领域带来权力结构的改变,同时也使算法面临人与机器争夺社会权力的质疑。传统媒体掌握社会信息结构控制权的时代已经过去,以算法为代表的大数据技术形塑着信息的社会传播效果。但这并不意味着技术控制了社会的信息传播结构,"算法推荐导致视野变窄"这样简单因果关系从未被实证研究的结果证明过。算法是人写的,有着多种类型与价值取向。技术、人和社会信息结构展现出了更加复杂的图景。今日头条的信息推荐算法,被认为是国内、乃至全球最具代表性的信息推荐算法,从2012年9月第一版开发运行至今,已经经过四次大的调整和修改。研究表明,算法推荐不是一成不变的,算法型信息分发在不断迭代中提升着"有边界的调适",并增强了其社会的适应度与合法性。(本文来源于《新闻》期刊2019年11期）
龙浩,张书奎,张洋,张力[2]（2019）在《移动群智感知中基于社区的任务分发算法》一文中研究指出针对移动群智感知(MCS)任务分发的有效性和精准性问题,提出了基于社区的任务分发算法。为了解决所提问题,该方法首先通过计算移动节点间的最小生成树、连接参量、社区融合度,抽象和识别出节点的行为模式,将用户合理划分成不同的社区,然后计算感知任务与社区行为模式特征值的匹配度,根据匹配度由社区的中心节点完成任务的分发。仿真结果表明,与其他算法相比,所提方法有效地提高了任务分发的精确性和任务完成率,节约了任务完成的时间成本。(本文来源于《通信学报》期刊2019年10期）
杨晨[3]（2019）在《浅析算法分发的伦理问题及对策》一文中研究指出从今日头条、一点资讯的崛起,再到算法占领人的日常信息分发渠道。算法分发在新闻界掀起了一场革命,打破了传统信息采集、生产、分发的路径,重新塑造了新闻传播的机制与规则。但当人们为算法分发感到惊喜时,也应该为其所带来的伦理问题感到焦虑。只有正确认识算法,实现人与算法的机动组合,才能扬长避短,让算法更加充分地发挥社会价值。(本文来源于《西部广播电视》期刊2019年16期）
陶冶,张书奎,张力,龙浩,王进[4]（2019）在《移动感知器网络中基于随机游走和协作关系的任务分发算法》一文中研究指出关于移动感知器网络中感知任务的分发问题,目前学术界已经有了诸多相关研究.然而,这些研究很少涉及到多个智能体协作完成复杂感知任务问题.针对这种情况,首先,通过分析移动感知器网络的结构特征、智能体相互之间、以及智能体和感知任务之间的关系,本文提出了智能体之间协作关系强度和智能体对感知任务适应度两个概念,并讨论了二者对于移动感知器网络中感知任务动态分发的作用.其次,在上述概念的基础上,将二者融合为偏好因子,提出了基于随机游走和协作关系的任务分发算法(TDCR,Task Distribution With Cooperative Relationship),通过该算法达到提高任务分发效率的目的.最后,将TDCR与Personal Rank算法(PR)、HITS算法对比分析,表明所提出的算法TDCR在任务分发效率和准确度等性能指标上有较好的提升.(本文来源于《电子学报》期刊2019年08期）
张强[5]（2019）在《算法分发的效应与忧思》一文中研究指出算法分发又称为智能推荐,是相对人工推荐而言的一种信息推送模式。信息推送有用户非许可的强制推送、用户许可的订阅推送和基于用户画像的算法分发叁种类型。算法分发缘起于今日头条客户端,目前为众多新闻客户端仿效并应用,成为一种潮流和时尚。应该承认,算法分发在一定程度上解决了内容过剩、信息噪音的问题,帮助用户提高了阅读效率,降低了时间成本。但是,机械的算法分发会产生一系列问题,并(本文来源于《青年》期刊2019年18期）
周云倩,胡江伟[6]（2018）在《新闻算法分发的多维审思》一文中研究指出智媒技术的发展推动着新闻业的算法转向,算法分发成为网络新闻的主要分发方式。然而价值观的弱化导致内容导向问题频发,个性化推送中"主观性"的无限满足也放大了主体选择偏向,带来了单面人的加速出现。通过对上述问题的批判性反思,本文认为:应采用个性化、场景化的融合推送弥合社会图景、共性化的推送传导主流价值;建立人工、技术、法规叁位一体的监管体系;此外,消费什么样的内容,本身也是用户的素养问题,应多措并举提升用户普遍的媒介素养。(本文来源于《新媒体与社会》期刊2018年03期）
王翔宇[7]（2019）在《极低信噪比下的连续变量量子密钥分发后处理算法研究》一文中研究指出量子密钥分发能够提供无条件安全的密钥,其安全性是由量子物理的基本原理保证的。基于量子不可克隆定理、量子测不准原理,任何对量子密钥分发进行窃听的行为都会产生扰动,都能被合法通信双方检测出来,从而保证了量子密钥的无条件安全性。量子密钥分发技术可分为离散变量和连续变量两大类。基于单光子的离散变量类协议,在单光子态的制备、传输和检测方面,付出的成本较高。而基于高斯调制相干态的连续变量类协议可以利用经典相干光通信中的器件,大大降低了量子态制备与测量的难度和成本,吸引了广大学者的研究。近年来,连续变量类协议不仅在理论上取得了重大的突破,在实验上也获得了快速的发展。和单光子技术相比,当前的连续变量量子密钥分发技术的传输距离相对较短,密钥产生实时性较差。后处理对上述连续变量量子密钥分发系统中存在的问题具有重要的影响。本文针对上述问题,对后处理进行深入研究。主要工作如下:1.高协调效率后处理算法研究与实现。协调效率对系统传输距离具有重要的影响,本文提出两种高效的后处理数据协调算法。一种基于polar码的slice协商算法,研究了slice协商算法,包括连续变量的量化,各级互信息计算等,并基于polar码实现多级编译码算法,协调效率达到了92%以上。另一种基于多边类型低密度奇偶校验码(LDPC)的多维协商算法,首先研究了多维协商算法,然后利用LDPC码密度进化算法设计度数分布,并构造纠错性能接近香农极限的多边类型LDPC码校验矩阵,结合两者实现了极低信噪比下的高效纠错算法,协调效率达到了98.66%,支持超过200km的连续变量量子密钥分发系统。2.面向实际应用的后处理算法研究与实现。在实际通信环境中数据利用率较低,提出利用所有数据进行参数估计和密钥提取算法,提高了参数估计的精度和安全码率的准确度,结果表明,该算法有效提升了系统安全码率和传输距离。针对实际通信环境中量子信进波动的问题,提出了码率自适应算法,可以根据实际系统量子信道噪比灵活等效调整纠错码码率,以保证在一定信噪比范围内保持较高的协调效率。另外,考虑实际系统中有限码长效应,提出任意长度私钥放大算法,降低了实现复杂度,保证了实际系统在有限码长下的安全性。3.高速实时后处理算法研究与实现。简化多边类型LDPC迭代译码算法,改进校验矩阵存储结构,提出基于GPU的多码字并行译码算法,实现了30.39Mbps的译码速度。提出任意长度私钥放大的高速实现算法,利用快速傅里叶变换降低算法复杂度,基于GPU实现了 1.35Gbps的私钥放大速度。在后处理各个步骤获得高速实现后,基于多线程技术将各个步骤并行执行,实现了16.37M脉冲每秒的实时后处理,提高了密钥实时产生速率。4.综合考虑实际系统的特点,根据上述提高后处理效率与速率等的高性能算法,设计并开发了完整的后处理程序。程序中除实现算法功能外,还包括两端通信,程序总体控制,以及运行状态监控等。设计实现用户图形界面展示后处理并行工作流程及实验结果等。该后处理程序已应用于实际系统中,例如西安、广州和青岛等现场测试中均利用该程序实现了高速实时密钥产生,传输距离创造了新的商用光纤传输记录。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-05）
陈振岳[8]（2019）在《移动边缘计算中的任务分发算法研究》一文中研究指出随着物联网的发展,越来越多的移动设备通过无线连接到互联网,传统的集中式云计算无法满足爆炸式的数据增长,移动边缘计算(MEC)应运而生,同时5G通信技术的发展也大大方便了迁移计算。在MEC系统中,优化目标大多是最小化系统的能耗,而任务分发算法就起了很重要的作用,所以本课题主要研究MEC系统中的任务分发算法,并且针对已有的任务分发算法的缺点和不足,进行了补充和完善。在原有的MEC系统中增加了数据共享的概念,并在此基础上对于几类任务的分发问题进行了研究。首先,本文分析了在MEC系统中数据共享的意义,并在此基础上对不可分任务的分发问题进行了探讨,在分析了此类问题的难度后提出了一个基于线性规划的近似算法,并且不仅通过理论分析证明了该算法的近似比,而且设计了多组实验验证了算法的性能,数学分析和实验结果都表明了本课题所提出的算法可以很好的解决不可分任务的分发问题。其次,为了补充对MEC系统中任务的定义,本文分析了可分任务的存在性以及意义,研究了可分任务在MEC系统中的调度问题,并且根据不同的优化目标将此类问题形式化为两个特殊的集合覆盖问题,提出了对应的启发式算法来求解此类问题。最终设计了几组对照实验,实验结果不仅体现出可分任务相对不可分任务的优点,也体现了本文针对此类问题提出的两个算法能够适用于不同的应用场景。最后,将任务间的偏序关系也纳入研究范围,讨论了有序任务的分发问题。在借鉴了已有的异构任务分发算法的基础上,针对本文提出的MEC系统进行了创新,并且给出了合理的理论分析作为算法正确性的保障。通过大量的对照实验验证了本文所提出算法的高效性。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2019-06-01）
郭洁[9]（2019）在《算法分发机制下平台媒体对新闻业态重塑的反思研究》一文中研究指出近年来平台媒体的迅速发展引发了新闻业巨大变革,而算法分发技术则是平台媒体背后的技术支撑,新技术注人新闻业对新闻媒体来说是机遇也是挑战。随着科技的不断进步,新闻业还将历经何种变化我们无法预估,但我们可以对现阶段算法分发技术对新闻业实现的改变与重塑进行总结归纳,反思其存在的问题,以使平台媒体实现更好的发展。论文将平台媒体置于新闻业态的视角下,分析平台媒体向新闻业的进军而实现的业态重塑。共分为四章节,分别为绪论、算法分发机制及平台媒体概述、多方权力重塑下的平台媒体新闻业、反思新闻业:虚拟的符号世界与现实的原子世界。在绪论中,主要介绍了本论文的研究背景与意义,研究思路和可行性分析,研究综述和创新之处,为后叁章的论述做铺垫。第一章节为概念的介绍、特点分析、优势分析,探讨作为技术的算法是否适合与新闻业结合,并认为新闻的属性适合并也需同新技术的发展紧密结合以更好地服务于使用者。本论文着重分析的第二章是关于平台媒体依靠算法分发技术对新闻业态实现的重塑,归纳算法分发机制的引入在新闻的生产、分发与接受、传播效果叁个层面所实现的新闻业态的新变化。在第一节中,对新闻算法生产从空间生产理论、权力资本分析、新闻内容主导权的移交和“深后台”理论人手进行分析,试图梳理新闻算法生产背后的权力体系,指出在新闻生产方面新闻业实现的权力重塑;在第二节中,分析以群落和个人作为新闻分发和接受为对象的算法分发机制带来的正面与负面影响,更多地从批判视角分析分发机制所建构的新闻世界带来的负面效果;在第叁节中,分析平台媒体的新闻传播效果带来的新变化以及由此引发的涵化效应所带来的影响,同时从新闻生产传播的交流反馈环节分析了新闻的交流与反馈背后的话语权力问题;第四节从通过传统媒体与平台媒体的对比,从受众、经济、口碑叁个角度分析新闻业产生的变化及挑战。这一章节主要是从批判角度人手,使我们在拥抱新技术、沉浸于平台媒体带来的新闻体验的同时警惕其背后的问题。第叁章从反思的角度出发分析新闻虚拟性与现实性的双重属性,警醒自身要理性看待平台媒体带来的新型新闻体验,避免过度沉溺于算法新闻世界。第一节从符号理论人手分析新闻作为符号呈现的虚拟性与复杂性;第二节分析指出新闻内容生产与新闻信息反馈在“图像转向”的背景下,其符号的意指意涵更加复杂,我们更应谨慎地对待现阶段新闻业出现的变化以及可能引发的问题;第叁节分析新闻具有的虚拟与现实的两重属性,并指出二者存在统一和对立两种性质;最后一节讨论算法的技术性和新闻的人文性之间存在的逻辑差异,认为算法技术在平台媒体中的运用应更加注重人文内涵,进一步优化算法运行的内在逻辑,实现工具理性和价值理性的统一。作为新技术的算法分发在新闻领域的应用已经产生了巨大影响,改变了人们接受新闻的方式,为人们带来了全新的新闻接受体验。本文在肯定平台媒体为新闻业带来的革新的同时,主要以批判性视角作为切入点,反思现状以期待新闻业未来更好的发展。(本文来源于《山东大学》期刊2019-05-22）
靖鸣,管舒婷[10]（2019）在《智能时代算法型内容分发的问题与对策》一文中研究指出人工智能的开发让算法推荐强势崛起成为当下最流行的内容分发方式。在给传播领域带来革命性改变的同时,算法背后存在的隐患也逐渐凸显。文章从问题角度出发,分析算法型内容分发所导致的信息茧房、假新闻泛滥、算法偏见、把关权力迁移等现象。这些问题将导致受众孤独倍增和新的"知识鸿沟"出现的风险。针对算法型分发存在的问题,在优化算法内容分发模式的同时建立网络世界人行道,展望互联网向智联网发展的未来走向,以期算法推荐在内容分发2.0时代更好地服务人类。(本文来源于《新闻爱好者》期刊2019年05期）
分发算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对移动群智感知(MCS)任务分发的有效性和精准性问题,提出了基于社区的任务分发算法。为了解决所提问题,该方法首先通过计算移动节点间的最小生成树、连接参量、社区融合度,抽象和识别出节点的行为模式,将用户合理划分成不同的社区,然后计算感知任务与社区行为模式特征值的匹配度,根据匹配度由社区的中心节点完成任务的分发。仿真结果表明,与其他算法相比,所提方法有效地提高了任务分发的精确性和任务完成率,节约了任务完成的时间成本。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
分发算法论文参考文献
[1].喻国明,杜楠楠.智能型算法分发的价值迭代：“边界调适”与合法性的提升——以“今日头条”的四次升级迭代为例[J].新闻.2019
[2].龙浩,张书奎,张洋,张力.移动群智感知中基于社区的任务分发算法[J].通信学报.2019
[3].杨晨.浅析算法分发的伦理问题及对策[J].西部广播电视.2019
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[5].张强.算法分发的效应与忧思[J].青年.2019
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[7].王翔宇.极低信噪比下的连续变量量子密钥分发后处理算法研究[D].北京邮电大学.2019
[8].陈振岳.移动边缘计算中的任务分发算法研究[D].哈尔滨工业大学.2019
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