基于用户评分一致性的协同过滤个性化推荐算法

在目前信息高速发展的时代,个性化推荐作为信息过滤的重要手段,是解决信息超载的最有效方法之一。协同过滤一直是解决个性化推荐比较热门的技术,其主要思想是计算用户之间的相似性或计算项目之间的相似性,然后根据用户或项目之间的相似性对目标用户进行推荐。文章基于协同过滤的思想,提出了一种结合用户评分一致性的单模投影算法,首先在用户与项目的关系二部图中计算用户之间的评分一致性,然后把一致性赋值作为压缩之后的单模投影权值,最后用K近邻找到相似用户并做出个性化推荐。在MovieLens、 FilmTrust和Jester等真实数据集上的实验表明,基于评分一致性的推荐算法达到了较好的效果。     

融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法

针对基于注意力机制的模型在方面级情感分类任务中忽略了单词词性信息的问题,提出一种融入词性自注意力机制的方面级情感分类方法.该方法首先基于自然语言处理词性标注工具获得词性标注序列,并随机初始化一个词性嵌入矩阵得到词性嵌入向量;然后用自注意力机制学习单词之间的句法依赖关系;最后计算出每个单词的情感分数,利用词情感的结合表示特定方面的情感极性.实验结果表明,在5个公共数据集上,该方法相比效果最好的基线模型,在准确率和宏观F₁分数上分别提升2%和4.83%.表明融入词性信息的注意力机制模型在方面级情感分类任务中性能更好.     

GL Studio中OpenGL嵌入技术的研究与实践

讨论了在GL Studio中嵌入OpenGL技术的一般过程、书写格式和注意事项,介绍了复杂虚拟仪表中动态曲线和复杂图形的构建方法、多功能显示器的构建实例。     

基于最小哈希的网络单信道重复数据剔除算法

剔除重复数据是保证网络高效运行不可缺少的步骤,但该过程易受信号强度、网络装置、路由器性能等问题的干扰。为此,提出基于最小哈希的网络单信道重复数据剔除算法。首先利用哈希算法中的散列函数对网络单信道数据实行聚类处理,然后采用带有监督判别的投影算法对聚类后的数据进行降维处理,最后采用代数签名预估数据,保证数据之间的计算开销最小,再构造最小哈希树生成校验值,在更新去重标签的同时,通过双层剔除机制完全剔除单信道中的重复数据。实验结果表明,该算法的执行时间短,且计算和存储开销较小。     

嵌入定理和一类微分算子谱的离散性判定方法

讨论了加权Sobolev空间Hnp在空间Ls,r中的嵌入问题,其中Ls,r是以r(x)为权函数的Ls空间;给出了权函数在满足一定条件时,Hnp嵌入到Ls,r以及这种嵌入是紧的充分必要条件.并运用此结果得到了一类2n阶微分算子谱离散的判别准则.     

一种具有自我恢复功能的脆弱性水印技术

脆弱性数字水印技术主要用于检测图像内容的完整性，即检测是否被篡改，并对其进行定位，它是解决数字产品内容保护的有效方法，而自嵌入水印技术不但具有检测篡改的能力，而且能够对被篡改区域进行修复，作者在对现有的自嵌入脆弱性水印进行分析的基础上，提出了一种改进的具有修复功能的自嵌入水印算法，大量的实验结果表明该方法的有效性与实用性。     

可分解4-循环系的嵌入

设RC4S（v,λ）为一个v阶且指数为λ的可分解4-循环系．任一个RC4S（v,λ）都可以嵌入到一个RC4S（u,λ）之中的充分与必要条件为u≡v≡0（mod 4）,λ≡（mod 2）且u≥2v。     

视频异常行为识别与分级预警系统

参考格灵深瞳分级评价体系并引入迟滞比较器相关思想,结合最近邻与SVM双层分类器学习,建立了针对目标入侵、目标高速运动、目标遗留物与人群聚集逃离、人群打架斗殴、人群骚乱六种常见目标异常行为的自动分类与分级预警系统。1提出并实现了一套较完备的异常行为分级预警系统;2在行为分析之前以人群密度与能量为特征引入最近邻分类器实现个体行为与群体行为的预分类;3通过引入迟滞比较器实现高速运动行为的稳定预警;且该方法具有一定普及意义。分别在标准库和自行拍摄的视频上进行实验验证。实验证明,该系统能够稳定实现对上述六种普遍异常行为的分类分级预警,实现了群体分析与个体分析、检测与识别、分类与预警的一体化。     

基于遗传算法优化随机森林模型的机械钻速分类预测方法

为准确预测东部某油田机械钻速,在针对该油田某井机械钻速影响因素分析的基础上,根据现场经验对不同直径PDC钻头的机械钻速进行分级,运用随机森林算法、K近邻算法、支持向量机算法建立机械钻速分类预测模型,并运用遗传算法优化模型参数,得到了满足施工设计及现场作业需要的机械钻速分类预测方法。结果表明,运用遗传算法优化后的随机森林模型预测机械钻速分类准确率为82.1%,明显高于K近邻算法和支持向量机算法,该方法可指导该区块钻井施工参数优化,以提高钻井施工效益。     

基于改进的LLE和FSVM方法在人脸识别中的应用

针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法首先用gabor小波对人脸图像进行特征提取。然后采用LLE算法进行降维。最后用FSVM和三叉决策树相结合设计识别分类器进行人脸识别。在降维的过程中,针对高维空间相似性度量函数和自适应参数选取方法上,对LLE算法进行了改进。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。