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.     

高层建筑物沉降监测数据综合分析的几种方法

目的探求桩基基础与灰土地基基础高层建筑物沉降监测数据分析的较优方法。方法应用线性回归模型、时间序列模型、灰色系统模型对桩基基础与灰土地基基础的高层建筑物沉降实测数据进行分析。结果3种方法对桩基基础高层建筑物的数据分析均取得了良好效果,而对灰土地基基础高层建筑物沉降监测数据分析中,时间系列模型要优于线性回归模型、灰色系统模型。结论桩基基础高层建筑物的监测数据分析可以采用线性回归模型、时间序列模型、灰色系统模型,而灰土地基基础高层建筑物监测数据分析更适合选用时间序列模型。     

基于无监督对抗学习的时间序列异常检测

时间序列异常检测是类别不均衡问题,异常现象少有发生,所以获取异常标签的成本高昂,因此基于无监督学习的时间序列异常检测方法更具有实用价值.然而,现有的时间序列异常检测方法存在三个缺陷:难以对复杂的时间序列进行建模、缺乏合理的缺失值处理机制和无法利用先验知识(例如少量的有标签异常).为了解决以上问题,提出一种基于生成对抗神...     

基于函数调用序列模式和函数调用图的程序缺陷检测方法

基于函数调用模式挖掘的程序缺陷检测方法通常挖掘出的模式较多,疑似缺陷数量大,人工确认疑似缺陷开销高,且易引入误判.为此,该文提出一种基于函数调用序列模式和函数调用图的程序缺陷检测方法.首先,挖掘函数调用序列模式;其次,通过分析待检测程序,生成函数调用图;第三,结合函数调用序列模式和函数调用图,检测程序中的疑似缺陷.实验结果表明,在不影响缺陷检测效果的前提下,本方法有效减少了疑似缺陷数量,降低了人工确认开销.     

不定方程x(x+1)(x+2)(x+3)=11y(y+1)(y+2)(y+3)

运用了一种初等的证明方法,对一个不定方程x(x 1)(x 2)(x 3)=11y(y 1)(y 2)(y 3)的正整数解进行了研究。证明过程中仅涉及到了初等的数论知识,就是采用了递归序列的方法,证明了不定方程x(x 1)(x 2)(x 3)=11y(y 1)(y 2)(y 3)无正整数解,同时这个证明过程也给出了这个不定方程组的全部整数解,它们是(x,y)=(-3,0),(-3,-1),(-3,-2),(-3,-3),(-2,0),(-2,-1),(-2,-2),(-2,-3),(-1,0),(-1,-1),(-1,-2),(-1,-3),(0,0),(0,-1),(0,-2),(0,-3)。     

基于Bayes准则的广义判别预报模式及其应用

根据Ｂａｙｅｓ准则,提出一种时间序列与多元分析相结合的广义判别模式．该模式既保留了时间序列线性模式的优点,同时又吸收了多元分析线性模式的长处．从气象状况演变的物理机制来看,这种综合考虑系统状况的方法比单纯考虑前期状态演变或单纯考虑某一时次的状态更有意义．     

E-拟凸函数的新性质及应用

对一类重要的广义凸函数--E-拟凸函数作了进一步研究.首先,用E-拟凸函数的1个例子来说明此类广义凸函数的存在性.然后,得到了E-拟凸函数的几个新的性质以及E-拟凸函数的2个重要的判别定理.最后,给出了E-拟凸函数在数学规划问题中的2个重要结果.     

KPCA-LSSVM方法在视频时间序列预测中应用

为提高时间序列预测精度及降低预测过程中的计算复杂度,提出一种基于核主成分分析(KPCA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的预测方法.首先,将输入数据通过核方法映射至高维特征空间;然后,在特征空间上提取有效非线性主元;最终,通过LSSVM建立时间序列模型.为验证KPCA-LSSVM方法的有效性,将其应用于交通流及视频流预测中,在同等条件下,与单一的LSSVM及神经网络等预测方法进行比较.实验结果表明:基于KPCA-LSSVM建立的模型具有较好的推广性及较高的辨识精度.     

一类非线性算子具混合误差项的Ishikawa迭代序列的强收敛定理

使用新的分析技巧，研究了Banach空间中强增生算子方程解的具有混合误差项的Ishikawa迭代序列的收敛性问题，改进和扩展了近期的许多相关结果。     

基于△调制复杂动力系统的图像加密应用研究

△调制复杂动力系统有其丰富的演化行为,在一定的参数范围内能产生混沌序列,其产生的混沌序列具有良好的伪随机性、遍历性和初值敏感性。基于该系统提出对图像的加密算法,实验结果表明,该算法密钥敏感且空间大,对图像加密有一定的安全性。