LBSN中结合相遇和拓扑结构的朋友推荐算法

利用基于位置的社交网络(LBSN)中的共享位置信息,提出一种结合相遇和拓扑结构的朋友推荐算法.该方法定义用户关系为相遇模型,通过考虑朋友间时间和空间的相遇特征,基于随机路点模型计算轨迹间在相同时间下的相遇频率作为用户相似度,结合拓扑相似度作为最终的推荐依据.实验结果表明,所提出的方法较传统基于拓扑的好友推荐算法准确率更高.     

基于分类算法的潜在好友推荐系统

提出了一种基于分类算法的潜在好友推荐系统. 该系统采用两步特征方法处理原始数据集,去除不相关特征项和冗余特征项,为分类器提供精简的特征集合;把学者潜在好友推荐问题转化为二分类问题,对比4个常用分类器在两步特征选择方法上的分类效果,并找出推荐效果最佳的分类器(决策树分类器),同时得出学术社交网络中区分度最大的6个用户特征信息. 使用来自学术社交网络学者网（SCHOLAT）的社交网络信息作为实验原始数据集进行测试,实验结果显示,相比传统方法,基于分类的推荐方法在准确率和F1值均有显著提升,体现了基于分类算法的潜在好友推荐系统的准确性和实用价值.     

应用非负矩阵分解的社交网络好友推荐

现有好友推荐方法只利用用户关系或内容信息进行推荐,难以获得较好的推荐质量． 针对该问题,在利用非负矩阵分解模型适合数据聚类以及数据约简的基础上,提出一种基于非负矩阵分解的好友推荐方法：FRNMF． 该方法采用基于非负矩阵分解的用户聚类为核心的好友推荐框架,利用用户好友关系网络信息和内容信息分别进行用户聚类,然后基于聚类结果计算用户间的综合相似度并进行好友推荐;不仅可以综合集成利用用户关系和内容两类信息,而且具有线性时间复杂度,还可以解决数据稀疏引起的推荐质量下降问题． 实验开发了FRNMF的原型系统,并在真实的新浪微博和学者网社交网络数据集进行对比实验,结果表明FRNMF比传统的好友推荐方法具有更好的推荐质量． 此外,对用户关系和内容两类信息的权重参数设置进行实验分析,分析表明适当提高用户关系信息的权重对于提高好友推荐质量具有促进作用．     

面向大规模社交网络的潜在好友推荐方法

有效的潜在好友推荐是促进社交网络不断增长的重要途径,对于大规模社交网络环境下的复杂计算问题,文章提出了一种适用于大规模社交网络的潜在好友推荐方法,该方法首先将用户的潜在好友划分为"可能认识的"和"可能感兴趣的"2类,然后分别基于用户共同好友关系拓扑图和Profile文本相似性计算模型进行描述,最后基于MapReduce云计算模型对相关方法进行了设计实现。探讨了云计算环境下的潜在好友推荐系统框架设计、大规模用户共同好友关系拓扑图以及Profile文本相似性计算的方法,并通过实验以及应用实例验证了该方法的有效性以及可扩展性。     

基于语义行为和社交关联的好友推荐模型

现今社交媒体是建立社交联系的重要媒介,好友推荐对于扩展人们的关系网络起到至关重要的作用,准确的用户特征提取和分析是社交网络中好友推荐的关键.传统的好友推荐方法一般都是根据部分用户属性信息或行为信息进行推荐,所以对用户特征的描述不完整,推荐的效率和准确率远非预期.提出基于用户语义行为和社交关联的推荐模型应用于社交媒体平台上的好友推荐.为了获得准确的预测,使用LDA(Latent Dirichlet Allocation)对语义信息进行主题建模,得到基于主题的用户语义行为特征表达;使用DeepWalk算法对用户社交关联网络图进行特征提取,得到准确的社交关联特征表达;使用反向传播神经网络来预测用户潜在的社交关联,为用户精准推荐好友.该模型实现了利用用户语义行为和社交关联预测用户潜在的社交关联,可以根据潜在社交关联进行精准的好友推荐.     

在线社交网络好友推荐方法的研究——基于非对称相似性方法

考虑用户间影响的差异,从用户关注的兴趣点出发,及其他用户的消息或行为通过最短路径影响该用户的最大可能性,提出了基于非对称相似性的半局部拓扑指标,并将其应用于在线社交网络好友推荐。通过Facebook数据集验证了该方法,实验结果证明,考虑了非对称相似性的好友推荐算法在准确率与召回率上都明显优于其他方法,从而证实了该方法的有效性。     

基于核心用户对发现的微博好友推荐算法

现有的微博好友推荐算法没有充分考虑网络关系结构,导致发现的邻居群合理性较差。针对这个问题,围绕微博用户群聚规律和社交网络特点展开研究,提出一种基于核心用户对发现的微博好友推荐算法;该算法首先将任意两个具有相互关注关系的用户封装成用户对的形式并计算各用户对之间的交互行为相似度,然后通过密度和距离两个参数发现核心用户对以及划分合理的邻居类簇,最后根据制定的推荐规则向用户进行好友推荐。结果表明,相比传统的协同过滤方法,该算法明显提高了微博好友推荐的精度,核心用户对发现、类簇的合理划分以及推荐规则的制定能够缓解数据稀疏和冷启动带来的问题。     

在线社交网络用户分析研究综述

在对国内外在线社交网络用户分析相关研究归纳总结的基础上,综述了在线社交网络用户分析的最新进展,主要包括通过用户影响力和用户偏好进行用户行为分析、采用隐式和显式的分类方法对用户属性预测算法进行综述,简述了基于用户属性特征或(和)用户关系拓扑结构的用户分类研究进展,并分析了动态社交网络、并行算法及社交用户语义信息给在线社交网络用户分析所带来的机遇和挑战,对该研究方向上的发展趋势进行了展望.     

基于异质图神经网络的推荐算法研究

基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识,提高了推荐的可解释性.然而随着推荐系统网络数据规模的不断扩大,用户-项目评分矩阵呈现出稀疏性问题,图神经网络难以学习到高质量的网络节点特征,导致推荐质量下降.本文将图神经网络与异质信息网络相结合,提出一种基于异质图神经网络的推荐算法.该算法使用异质信息网络对多源异质数据进行联合解码,将注意力机制引入用户-项目交互网络和用户社交网络的用户、项目聚合表示过程,从而实现用户-项目交互和用户社交两类网络间的节点及拓扑结构特征的有效融合.两个公开数据集上的对比实验结果表明,本文提出的算法在不断稀疏化的数据集上的推荐误差比基线方法少40％.     

基于关联规则的社交网络好友推荐算法简

提出了一种基于关联规则的社交网络好友推荐算法,在进行好友推荐时,考虑现实社交活动中“志趣相投”的好友常常会关注相同的人和事,网络社交中的好友也常常会关注相同的“人”和“事”,将“关注”看成一条交易记录,把关注的用户看成交易项,所有交易项的集合看成交易数据库,生成二阶候选项集,并按支持数降序排序,推荐前犖个用户作为好友。以新浪微博993950条用户关注数据及552600条微博关注数据作为实验的对象,实验结果表明,算法具有良好的性能,可实现较高的召回率与准确率。     

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.     

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.     

Research on Telecommunication Based on JAVA

This paper discusses how a network communication isimplemented on the basis of java language under pro-gramming interface of network operating system whichrealizes TCP/IP network protocol.The design and appli-cation of java is successfully combined with Internet.In-ternet protocols such as Telnet,FTP,WWW etc.are sup-ported by Java with network classes in which there arevarious methods.While these methods are called fiexible,a telecommunication is implemented.Furthermore,us-ing telnet protocol for the network communication is alsodiscussed in this paper.     

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。     

月季的系统分类研究

本文论述了月季的形态习性、栽培技术，重点对月季的系统分类作了进一步的探讨。