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1.
随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
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4.
裂解炉炉管基于风险的检验 总被引:4,自引:2,他引:2
管式裂解炉炉管受炉内高温及管内介质压力的共同作用,易发生蠕变等现象,因此,对裂解炉炉管进行风险评价尤为重要。应用API 581基于风险的检验规范对炉管的失效可能性及失效后果分别进行定量计算,并由此得到裂解炉炉管的定量风险结果和基于风险的检验周期,为裂解炉的风险控制与管理提供依据。 相似文献
5.
迷宫螺旋泵和密封工作特性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了一种实测迷宫螺旋泵和密封工作特性的实验方法,通过该方法可以测得迷宫螺旋泵的泵送特性曲线、迷宫螺旋端面组合密封的最大密封压力以及端面开启的开始转速,具有一定的实用价值。 相似文献
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9.
SUNShou-qun ZHAOSan-xing ZHANGWei CHANGXin-long 《国际设备工程与管理》2003,8(2):80-87
The multi-fault phenomena are common in the turbo-rotor system of a liquid rocket engine.As it has many excellent qualities,the neural network might be used to solve the problems of multi-fault diagnasis of a turbo-rotor system.First,the feature expression of a common turbo-rotor fault was studied in order to build up the standard fault pattern and satisfy the need of neural network studying and diagnosing.Then.the turbo-rotor fault identification and diagnosis problems were investigated by using a BP(back-propaga-tion)neural network.According to the BP neural network problems,the parallel BP neural network method of multi-fault diagnosis and classification was presented and investigated.The results indicated that the parallel Bp neural network method could solve the turbo-rotor multi-fault diagnosis problems. 相似文献
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