基于地理标签的LBSN链接预测模型

为更深入挖掘用户位置信息,本文从位置语义相似性角度挖掘用户特征.利用LDA算法对用户签到信息进行位置主题建模,采用Gibbs采样算法计算LDA模型中的分布函数,并根据这些分布提出了基于签到地点语义的用户相似性特征向量.利用有监督的机器学习算法,综合LBSN的网络结构信息、签到地点信息、地点语义信息得到多维相似性特征向量来进行链接预测.在Gowalla数据集上的实验结果表明,相较于传统的链接预测算法,将基于签到信息的多个相似性特征作为辅助信息的链接预测算法显著提高了LBSN链接预测的性能.     

基于位置的社交网络中基于时空关系的超网络链接预测方法

针对基于位置的社交网络（LBSN）中因现有方法未能有效融合社会因素、位置因素以及时间因素的综合影响而导致链接预测准确度低的问题,提出了一种LBSN中基于时空关系的超网络链接预测方法。首先,针对LBSN中网络的异构性以及用户间的时空关系特性,将网络划分成"时空-用户-位置-类别"四层超网络,降低影响因素间的耦合性;其次,考虑到边权值对网络的影响,通过挖掘用户影响力、隐关联关系、用户偏好以及节点度信息,对子网的边权值进行定义和量化,构建四层加权超网络模型;最后,在加权超网络模型的基础上,定义超边及加权超边结构,挖掘用户之间的多元关联关系进行预测。实验结果表明,所提方法较基于同构和异构的链接预测方法在准确率、召回率、F1值以及AUC上具有一定的提升,其中AUC指标较基于异构的链接预测方法提升了4.69%。     

基于网络拓扑和地理特征融合的朋友关系预测模型

朋友关系预测已成为基于位置的社交网络(LBSN)的主要研究方向之一。提出一种基于网络拓扑特征和地理融合的面向LBSN的朋友关系预测方法。首先,利用信息增益评估不同特征对朋友关系的影响,最终选取3种重要特征:用户社交拓扑、用户签到地点类型和用户签到地点。然后,提出基于这3种特征融合的朋友关系预测方法,分别采用随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯3种分类算法建模实现朋友关系推理。最后通过Foursquare和街旁的实际签到数据验证了特征选取的有效性和朋友关系预测的准确性。     

基于LBSN的商业选址推荐系统的研究与实现

随着智能移动设备的发展和普及,空间定位技术不断成熟,基于位置的社交网络(Location-based Social Network,LBSN)得到了广泛应用。大量用户在LBSN签到,以及针对签到进行的评论不仅记录了用户的时空行为轨迹,也为研究用户行为模式和特征偏好提供了巨大的机会。提出一种基于LBSN签到数据的商业店铺选址推荐系统,首先分析用户在LBSN上的签到时间、签到地点、签到商铺类型3个方面的特征;然后提出4个影响商铺选址的因素:多样性、竞争性、相关性和客流性;最后实现商业选址推荐系统,并根据选址因素生成最优候选。并以此为基础进行相关实验来验证推荐结果,结果符合相关预期。     

基于位置的社交网络用户签到及相关行为研究

Web2.0时代,空间定位技术不断成熟,使得基于位置的社交网络(LBSN)快速发展.LBSN用户的典型行为是签到以及针对签到地进行评论等.探索用户签到及相关行为的规律及背后动机,可以更好地了解用户的需求,发现系统设计与用户需求的不匹配之处,这对LBSN类应用的设计和开发具有一定的指导意义.利用在线数据抓取工具GooSeeker抽样国内典型的LBSN嘀咕网的用户数据.通过对获取的数据进行处理、分析,获知用户签到行为特点.同时关注用户发布的签到地评论的内容,并且使用分类工具SVMCLS将用户对麦当劳的评论划分为不同的倾向级别,从而得到用户对麦当劳的主观情感倾向性.结果发现嘀咕网用户签到的时间和地点存在规律性特征.用户趋向于在签到地做出正面的评论,并且评论的内容比较简短.这些发现有助于LBSN类系统设计和开发人员更好地了解用户,获知用户的需求,最终完善自己的设计,为用户提供更好的应用服务.     

LBSN协作式个性化链接预测算法

在基于位置的社交网络中用户链接与位置链接之间具有一定的内在关联,而且不同的用户在社交网络中的表现也存在差异,因此对于以上问题提出一种协作式个性化链接预测算法。针对用户的个性化特征,采用核密度估计方式对用户在时间和空间维度建模,基于兴趣组对用户进行重叠社团划分,并通过社团、好友以及签到关系进行个性化用户链接预测;基于个性化用户链接预测结果,利用从社团重启的随机游走预测用户的个性化位置链接;协作式个性化链接预测算法通过用户链接预测和位置链接预测的迭代使得两者性能相互提升。实验结果表明,所提算法相比于现有算法具有更好的预测性能。     

基于位置的社交网络商户数据语义分析

近年来,"移动"和"社交"成为了推动互联网发展的两项关键技术。在这两项技术的共同推动下,基于位置的社交网络LBSN得到了快速发展,在全球范围内吸引了海量的用户,不论是学术界还是工业界都在大力投入对LBSN的研究。LBSN网站都是以位置为中心的,也就是说任何用户原创内容,例如签到或评论,都必须与一个具体位置相关联。尽管位置信息在LBSN中扮演着重要的角色,但是目前国内外针对LBSN的研究基本上都是从用户角度出发的,缺少从位置角度的研究。同时,目前对LBSN中用户原创内容的分析缺少对文本信息的分析,在对目前中国最大的在线点评类社交网络——大众点评上的商家评论内容进行了大规模的数据采集,并针对获取的大量用户评论文本开展了语义分析。     

LBSN中基于活动区域划分的元路径兴趣点推荐

基于位置的社交网络(Location Based Social Networks,LBSN)的相关服务推荐越来越多,而兴趣点(Point Of Interest,POI)推荐作为LBSN相关服务中的一项个性化推荐也备受关注,越来越多的学者投入研究。目前,各种基于位置的推荐算法层出不穷,但由于LBSN中的数据极度稀疏的原因,导致许多算法推荐精度不高,本文提出了一种基于用户活动区域划分的元路径推荐算法。首先,根据用户签到以及点评的地点呈现区域性,将用户活动区域分为频繁活动区域和不经常活动区域,根据LBSN结构特征构建用户-活动区域和活动区域-兴趣点之间的二分图模型,其次引入元路径,计算从用户到兴趣点的实例路径的关联度,最后根据关联度大小生成推荐列表。结果表明,该算法较传统的LBSN推荐算法有更好的推荐效果。     

基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

时间感知的兴趣点推荐方法

在基于位置的社交网络(Location-based Social Networks,LBSN)中,用户共享位置和与位置信息相关的内容.兴趣点推荐是LBSN的重要应用,根据用户历史访问签到记录推荐其可能感兴趣的位置.与其他推荐问题(如产品推荐或电影推荐)相比,用户对兴趣点的偏好在时间感知特征上尤为凸显.文中探索了时间感知特征对兴趣点推荐任务的影响,提出了时间感知的兴趣点推荐方法TAPR(Time Aware POI Recommendation).该算法基于不同的时间尺度构建不同的关系矩阵,并且利用张量分解将构建出的多个关系矩阵分解从而得到用户与兴趣点的表示.最后,该算法利用余弦相似性计算用户与未访问POIs的相似性得分,并结合用户偏好建模的算法得到最终推荐分数.在两个公开数据集上的实验结果表明,TAPR算法比其他基于兴趣点推荐算法表现更好.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

面向弹载计算机的BIT技术研究

机内测试（Built-In-Test,BIT）技术是改善系统或设备测试性和维修性的重要途径。在对弹载计算机BIT技术特征进行研究的基础上,提出了弹载计算机BIT设计的基本准则,提供了一种典型的弹载计算机BIT设计方法,经实践验证该设计方法适用于多种类型的弹载计算机设备,故障检测率不低于90%,故障虚警率不超过2%,显著地提高了弹载计算机的可靠性、可测试性及可维护性。     

基于BiLSTM-Attention唇语识别的研究

为了解决唇语识别中唇部特征提取和时序关系识别存在的问题,提出了一种双向长短时记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention Mechanism)相结合的深度学习模型。首先将唇部20个关键点得到的唇部不同位置的高度和宽度作为唇部的特征,使用BiLSTM对唇部特征序列进行时序编码,然后利用注意力机制来发掘不同时刻唇部时序特征对于整体唇语识别的不同权重,最后利用Softmax进行分类。在公开的唇语识别数据集GRID和MIRACL-VC上与传统的唇语识别模型进行实验对比。在GRID数据集上准确率至少提高了13.4%,在MIRACL-VC单词数据集上准确率至少提高了15.3%,短语数据集上准确率至少提高了9.2%。同时还与其他编码模型进行了实验对比,实验结果表明该模型能有效地提高唇语识别的准确率。     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

Problems on mathematical safes on graphs

For given two sets of locks, the corresponding problems on mathematical safes are formulated on graphs. In the first set, all the locks have the same number of sates and, in the second set, any pair of locks can consist of different numbers of sates. A number of conditions are obtained under which there exist solutions to these problems for safes specified on directed or undirected single graphs such as a path, a chain, a cycle, and a star. __________ Translated from Kibernetika i Sistemnyi Analiz, No. 5, pp. 14–21, September–October 2006.