融合社交关系与代价敏感的兴趣点推荐算法

在基于位置的社交网络中,用户签到矩阵极其稀疏,采用排序学习技术进行兴趣点推荐是目前的热门研究方向.针对基于排序学习的兴趣点推荐模型存在精度不高、推荐列表忽略兴趣点的位置等问题,提出一种基于ListMLE的兴趣点推荐算法.基于推荐列表中兴趣点位置的关注度差异,将改进ListMLE算法应用到兴趣点推荐中;用户社交关系影响融...     

结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐

随着互联网和全球定位技术的高速发展,基于位置的社交网络(location-based social network)不断涌现,鼓励用户通过签到的形式发布个人动态并实时分享地理位置。海量的签到数据为挖掘用户偏好提供了机会,有利于提供基于位置的服务,如兴趣点(point of interest)推荐。兴趣点推荐旨在通过分析用户历史出行记录来得到用户的位置偏好,从而在未来为用户推荐新的地点,同时也能帮助广告商精准地投放用户感兴趣的广告。地点类别往往能够精准地提炼出位置的上下文语义,而现有的兴趣点研究大多都直接去计算用户对地点的偏好,没有有效地结合类别信息。通过对社交网站Yelp的公开数据集进行分析,发现相比访问共同的地点,朋友之间更容易访问相同的类别。因此,考虑朋友间地点类别偏好关系比直接考虑用户间项目偏好的关系更为合适。文中提出一种结合地点类别和社交网络的兴趣点推荐算法CSRS,先从用户历史签到记录获取用户地点类别偏好,然后考虑朋友间的类别偏好差异性。在Yelp数据集上的实验结果表明,与其他算法相比,文中提出的算法在准确率和召回率指标上都取得了更好的结果。     

融合多种影响因子的兴趣点推荐算法

为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量,提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模,并联合时间信息和地理信息进行时空影响力建模,然后以加权求和的方式整合3种影响力评分得到用户偏好分数,根据用户偏好分数为每个用户提供1个包含Top-N[WT]个兴趣点的推荐列表。实验结果显示,在2个公开数据集上,融合多种影响因子的兴趣点推荐模型的性能优于对比模型。地理-社会-时空影响是兴趣点推荐任务中的关键,对这3种影响建模可为融合关键信息的兴趣点推荐研究提供参考。     

融合动态兴趣偏好与特征信息的序列推荐

传统的序列推荐通常忽略用户和项目特征信息的重要性,且无法有效对动态的兴趣偏好进行建模.因此,提出融合动态兴趣与特征信息的序列推荐算法.该算法通过对目标项目进行动态兴趣建模,克服兴趣转移带来的影响;同时融合用户和项目特征信息模拟真实的用户行为以提高推荐的性能.首先,针对动态兴趣建模,采用辅助函数应用下一个行为监督上一个隐藏兴趣状态的学习,并采用带注意力机制的门控循环单元为不同的兴趣状态对目标影响程度赋予不同的权重;然后,针对用户和项目特征信息特征融合,采用平凡注意力机制为影响目标项目的特征赋予不同的权重,并通过多头注意力机制进行深层次的特征提取;最后,融合用户动态兴趣表示和用户项目特征表示输入到多层感知机.在Yelp和MovieLens-1M数据集上进行仿真实验,结果表明提出模型的性能比一些基线模型有较好的提升.     

社交网络中基于用户投票的推荐机制

为了改善目前社交网络中热点信息推荐与个性化好友推荐的不足,提出基于用户投票的推荐机制.首先,根据众多用户对某条信息的投票情况评估信息的热度与价值,将用户对信息的浏览、评论、转发等操作以及时间因素与用户主动性投票相结合,提出基于用户投票的热点信息推荐算法.然后,根据某个用户对众多信息的投票情况评估用户的兴趣,从用户对网络信息的投票以及浏览情况中提取出用户的兴趣度特征,进而提出基于用户投票的个性化好友推荐算法.最后,针对2个算法进行仿真实验,评估各因素对推荐算法的影响和推荐的有效性.实验结果表明,基于用户投票的推荐机制可以有效地进行热点信息与个性化好友的推荐.     

基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法

协同过滤推荐算法以没有限定推荐对象类型、无需用户反馈信息等优势在众多个性化推荐算法中脱颖而出。但是现有算法缺乏对用户之间的差异和用户自身的兴趣考虑,对用户和项目之间的潜在关联考虑不充分,这些问题均会影响推荐精度。该文提出一种基于用户兴趣和项目周期的协同过滤推荐算法,该算法在计算相似度时引入用户兴趣权重UI、项目时间等因素,并采用融合因子将改进后所得用户和项目信息进行综合,获得推荐列表。对比实验得出:该算法在推荐精确度上提高了11.034%,研究结果表明:该算法可有效提高推荐精确度。     

一种基于位置和时间信息的兴趣点推荐方法

在社交网络中,人们往往会访问自己比较感兴趣和离自己比较近的地方,而兴趣点推荐就是根据用户的兴趣偏好能够有效地帮助用户选择自己比较感兴趣的地点。笔者提出一种基于位置和时间信息的兴趣点推荐方法。该方法从兴趣点的角度出发分为3个步骤,首先使用用户历史访问的兴趣点的位置信息计算用户历史访问兴趣点和用户未曾访问过的兴趣点的相似度;然后使用时间信息,将一天划分为不同的时间段,统计所有兴趣点在一天中不同时间段被签到的次数,计算用户历史访问兴趣点和用户未曾访问过的兴趣点的相似度;最后根据兴趣点的位置和时间信息综合计算用户历史访问兴趣点与用户未曾访问兴趣点的相似度,根据Top-N策略向用户推荐用户未曾访问过的兴趣点。在现实社会中的真实数据集上进行实验验证,实验结果表明笔者提出的方法是有效的。     

MOOC社区中基于移动情境感知的学伴推荐方法研究

在大规模学员参与的MOOC社区中智能推荐适配的学习伙伴,对促进学习投入和提升课程完成率具有重要意义.基于探究社区理论模型分析MOOC社区知识地图结构,梳理影响学伴推荐的用户情境(学习投入、评分、时间及位置)和社会情境(交互行为、强度及时效),相应地构建用户情境信任度和社会情境信任度;在社会情境信任度构建中,引入信任奖励因子和时间衰减因子,反映MOOC社交信任的动态性;最后融合用户情境和社会情境计算动态综合信任度,通过信任传播构建MOOC社区复杂信任网络,基于此为学员生成Top-N推荐列表.实验表明,融合用户情境和社会情境的学伴推荐方法,能充分挖掘学员兴趣偏好及交互行为变化所反映的动态信任关系,在高动态性和移动性的MOOC社区中具有较好的推荐效果;同时,可以通过调整多维情境的权重值实现在不同推荐场景的灵活应用.     

基于排序学习的连续兴趣点推荐

针对位置社交网络中连续兴趣点推荐系统面临的个性化偏好、数据稀疏性和签到行为的隐式反馈属性等挑战,提出一种基于排序学习的连续兴趣点推荐模型.本文使用三阶张量模型对用户的连续签到行为进行建模,并利用LBSNs中的地理信息定义用户访问兴趣点的地理距离偏好,最后使用基于排序学习的优化标准优化求解模型参数.在两个真实的LBSNs...     

运用上下文增强和分层注意力机制的社交推荐

针对现有方法在建模用户、项目及其上下文特征上与社交网络耦合程度低,且没有充分挖掘社交信息中其他细粒度特征的问题,提出一种基于上下文增强和分层注意力机制的社交推荐模型(context enhancement and hierarchical attention mechanism social recommendation, CEHA-SR)。针对社交网络用户间关系所具有的图结构性质,该模型以图神经网络为框架,对社交信息、用户-项目-类别信息使用分层的注意力机制从不同层面的特征进行充分建模,并自适应得到不同特征之间的关系权重。在Ciao-28和Epinions-27两个真实数据集上的验证表明,该模型的均方根误差和平均绝对误差比经典的图神经网络社交推荐模型(GraphRec)分别降低了约3.63%、4.13%和4.33%、4.12%。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.