【摘 要】
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会话推荐的任务是根据用户近期的点击行为预测下一个点击。该领域之前的模型主要关注到会话推荐中的时序模式(序列特征),但是由于用户兴趣迁移以及商品多属性等因素,物品之间的交互关系可能比呈现出来的时序模式更为复杂。为了解决该问题,受Page Rank算法的启发,把会话点击和网页跳转联系起来,提出了一个会话推荐中的影响力扩散模型。具体地说,该模型在会话序列的显式时序结构之上构建了会话图,刻画出更加丰富的转
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会话推荐的任务是根据用户近期的点击行为预测下一个点击。该领域之前的模型主要关注到会话推荐中的时序模式(序列特征),但是由于用户兴趣迁移以及商品多属性等因素,物品之间的交互关系可能比呈现出来的时序模式更为复杂。为了解决该问题,受Page Rank算法的启发,把会话点击和网页跳转联系起来,提出了一个会话推荐中的影响力扩散模型。具体地说,该模型在会话序列的显式时序结构之上构建了会话图,刻画出更加丰富的转移路径,并通过图扩散模型捕获到物品之间的潜在交互关系。在会话表示阶段,该模型提出了一种新颖的位置编码方式
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最小费用最大流问题是一种组合优化问题,在经济、工业等领域具有重要研究意义和应用价值。针对部分最小费用最大流问题求解算法效率较低的情况,依据最小费用最大流问题的线性规划方程,将问题模型映射为对应因子图模型,改进描述函数,给出迭代方程,设计了求解最小费用最大流问题的信念传播算法。利用迭代方程优先对最大可行流特征值进行收敛计算,得到最大流,设置最大流阈值,在此基础上进行最小费用计算,从而求得问题最优解。
针对大规模网络高效布局和递进式结构分析的需求,提出基于社区发现的多层级力导向布局算法。首先,该算法采用Louvain算法对网络进行多层级社团结构划分,根据划分结果压缩网络并进行骨架布局,确定网络整体架构;然后,采用自适应的力导向变体算法对各个社团内部的原始节点并行布局,细化社区内部网络结构,并引入补偿力减少社区划分带来的网络结构信息缺失;最后,设计了初始布局算法、改良了振颤模型来减少布局所需的迭代
针对用户终端数据卸载过程中难以同时实现高隐私安全和低时间消耗的目标,提出了一种具有隐私保护的边缘计算高效数据卸载方法。首先,利用时间计算模型和隐私熵值分别将用户终端时间消耗和数据隐私安全程度进行量化,并建立一个多目标优化问题模型;其次,利用改进强度帕累托进化算法对时间消耗和隐私熵值进行联合优化;最后,利用基于熵权法的多属性决策方法选取最优的时间消耗和隐私熵组合策略。在多终端用户多计算任务的边缘计算
针对蝗虫算法(GOA)存在位置更新易陷于局部最优和收敛精度低等问题,提出一种基于鸽群算法的Fuch混沌蝗虫算法(PFGOA)。首先用Fuch混沌映射初始化种群;然后将正弦余弦算子嵌入到位置更新公式,同时将鸽子搜索算子加入优化过程,并且通过改变惯性权重c来改善和平衡该算法的探索和开发能力;最后对最优个体引入非线性惯性权重,增加算法全局搜索能力,跳出局部最优。通过对11个测试函数进行仿真测试以及用Wi
为了满足硬件工程师对高精度和高带宽测频仪器的需求,设计一种基于FPGA的高精度频率计。频率计包括外围的电压跟随电路和串口通信电路以及FPGA上的分频器模块、频率计量模块和串口通信模块,并使用Altera公司的CycloneⅣ芯片作为控制核心。首先待测信号经过电压跟随器的稳压和隔离,然后将稳压信号接入分频器模块,分频器模块会把频率信号以1 kHz为界限分为低频和高频信号,并对低频信号和高频信号分别采用周期测频法和脉冲计数法测频。测量的频率数据可实时通过串口上传至上位机。经过测试,频率计能够实现1 Hz的精度
针对实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)共识算法运用在联盟链中达到O(n2)的通信复杂度难以支持大规模网络的问题,提出一种聚合签名的拜占庭容错算法(aggregate-signature byzantine fault tolerance,ABFT)。首先,改进PBFT共识算法中节点的信息交互方式,在prepare阶段各个副本节点单点发
针对属性值为概率语言术语、属性权重完全未知的多属性决策问题,提出一种基于概率语言术语信息的前景决策方法。首先,为解决语言决策信息的群集结问题,通过power语言集结算子把一组语言术语集集结为概率语言术语,最大程度保留决策信息;其次,考虑概率语言术语集现有距离公式分辨率不高,定义一种新的距离公式;再次,鉴于决策者主观风险态度,引入前景理论至概率语言环境中,结合新的距离公式,构建前景决策矩阵;进而,综
针对拟态裁决器多数一致性表决算法的优化方法,提出用异常检测的方法直接量化数据可靠性来提升表决正确率。基于异常值的表决算法,通过构建拟态系统异构执行体输出数据集和训练深度学习异常检测模型量化了执行体输出数据异常值;使用权值优化算法优化加权分配,在表决时选择最优加权结果作为表决输出结果。实验结果表明,该方法能够提升拟态裁决器的表决输出正确率,具有一定共模逃逸检测能力,提升了系统的安全性和可靠性。
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从保护三维模型数据的版权信息为出发点,提出一种基于Logistic混沌加密的三维模型盲水印方法。该算法首先采用点阵字体生成的二值图像作为水印信息,对水印图像进行置乱加密处理,然后利用网格简化的方法对三维网格模型进行多分层显示,计算中层每个顶点的局部集面积,再修改中层面积较小且密集的顶点进行水印信息嵌入,最后根据该顶点的邻域的曲率自适应地嵌入水印强度。水印的检测是水印嵌入的逆过程。实验结果表明,该算法对仿射变换、简化、平滑等攻击具有鲁棒性,不仅达到了保护三维模型版权的目的,而且提高了水印系统的安全性。