香港中文大学关于单队列单服务器的队列模型代码

英国一所高校单队列单服务器模型用java写的代码

为改善用户的Ｗｅｂ页面访问行为、提高访问效率，设计了一种基于贝叶斯网络的网页推荐模型及推荐算 法。通过收集和分析服务器中的描述文件和日志文件，利用Ｂａｙｅｓｉａｎ网络分析页面间的依赖关系，构建了基于贝 叶斯网络的网页推荐模型并产生推荐集。通过在Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ公司提供的网络日志数据集上做的实验，可以获得超 过８０％的准确率和覆盖率。理论分析和实验结果表明：算法能够在线实时向用户做出个性化的推荐，与已有的推 荐算法相比，算法能较快地给出推荐集，并且可以获得更高的准确率和覆盖率-T

基于CRF++-0.53的改良版，修正了模型输入时多行空行导致的线程错误，优化了多线程操作，除LBFGS无法优化外，其余迭代操作全部多线程化，66MB模型在16线程服务器上运行，内存占用5.35GB，CPU利用率一般100 ，只有运行LBFGS时为7 。仅支持64位Windows操作系统，使用VC2008编译，不支持32位操作系统或Linux（Windows线程模型）。-Optimized CRF++-0.53. Fixed multi-empty line input bug. Optimiz