基于元路径注意力机制的MOOC视频推荐方法

MOOC平台上,一个课程可能存在多个版本的视频,为向学生推荐一个满足学习兴趣的MOOC视频就需要分析学生兴趣与视频内容的关系,为此,提出一种基于元路径注意力机制的视频推荐方法Mrec。一方面,利用异构信息网（HIN）描述学习者和MOOC资源之间的关系,进而使用元路径表达学生和视频之间的交互关系;另一方面,利用注意力机制捕捉学生、视频、元路径的特征对学习兴趣的影响情况。具体来说,Mrec方法包括两层注意力机制：第一层是节点注意力层,通过邻居的特征加权联合节点自身的特征,利用多头注意力得到实体在不同元路径下的特征表示;第二层是路径注意力层,通过融合在不同元路径的指导下学习到的实体的特征表示来捕捉实体在不同兴趣下的特征表示,并将学习到的用户与视频实体输入到多层感知机（MLP）中得到预测分数来进行top-K推荐。在MOOCCube和MOOCdata数据集上进行实验的结果表明,Mrec的点击率、归一化折损累积收益（NDCG）、平均倒数排名（MRR）与受试者工作特征曲线下面积（AUC）均优于对比方法。     

基于改进哈夫曼编码的大规模动态图可达查询方法

随着社交网络分析、生物信息网络分析等新兴应用的涌现和计算机技术的飞速发展,图的规模迅速增长,并且频繁更新,使得对大规模动态图数据的处理需求愈加迫切.现有的面向大规模动态图的可达查询研究成果较少,尚存在索引压缩困难以及图结构待优化等问题.本文提出了一种支持大规模动态图的基于改进哈夫曼编码的可达查询处理方法（Huffman-based Label Reachability,HuffLR）.该方法首先对预处理图进行结构上的两次压缩,得到双压缩图;其次,基于双压缩图提出一种前缀label索引,该索引能够有效表达节点间的可达关系;最后,提出双压缩图的演进和可达查询处理及优化算法,主要包括边的插入与删除、节点的插入与删除.实验表明,本文提出的基于改进哈夫曼编码的大规模动态图可达查询处理方法具有良好的可行性和有效性.     

数据流中一种适应性查询优化方法

对数据流中的查询处理机制进行了深入的研究,从内存使用量和查询的实时性两方面进行综合考虑,提出了一种基于多因素的动态查询优化及调度策略MultiFactor,它根据各操作符消耗系统中元组数量的快慢来动态调整操作符调度次序,按查询的截止时间来确定各操作符调度时间,同时提出了多流连接查询的调度方法。给出了Multi-Factor适应性优化的时机以及调整策略。     

基于Gram矩阵的T-CNN时间序列分类方法

时间序列分类是流式数据事件分析和数据挖掘的基础.针对现有方法损失时间属性、分类准确率低、效率低等问题，提出基于Gram矩阵的T-CNN时间序列分类方法.该方法对时间序列进行小波阈值去噪，过滤正态曲线噪声，提出基于Gram矩阵的无损时间域图像转换方法，保留事件全部信息.改进时间序列CNN分类方法，在卷积层计算引入Toeplitz卷积核矩阵，实现矩阵乘积替换卷积运算.引入Triplet网络思想，构建T-CNN分类模型，通过计算同类事件与不同类事件间的相似度优化CNN的平方损失函数，提高T-CNN模型梯度下降的收敛速率及分类准确性.实验表明，相比现有方法，T-CNN时间序列分类方法能够提高35%的分类准确率、35%的分类精确率及40%的分类效率.     

MMOG中的一种负载均衡算法

目前，MMOG中主要采用局部和全局两种负载均衡算法，其性能存在不足．本文提出了一种介于局部和全局的动态负载均衡算法，包括轻栽服务器寻找和图论分割区域算法，弥补了局部负载均衡性能差和全局开销大的缺点，大大降低了系统代价，提高了系统的响应速度和吞吐量．     

无线传感器网络中一种有效支持连续窗口查询的方法

提出一种有效支持连续窗口查询的处理方法FCWQE,包括延迟可计算的四色着色法FCDC对查询窗口内的传感器节点进行着色、划分逻辑簇以及建立路由;能量有效性的逻辑簇头选择策略以及路由维护算法,以减少传感器节点的能量消耗,延长其使用寿命;在数据收集时,提出一种基于路由的数据聚集方法DAR对簇间的数据进行收集返回结果.在收集簇内数据时,仅传输差异度满足用户定义的数据,从而减少了传输量,节省了能量的消耗,延长了网络的使用寿命.     

基于伪事件的RFID数据清洗方法

传统的基于事件驱动的滑动窗口清洗方法只能处理理想的匀速RFID数据流,然而在实际应用中处理非匀速数据流时却会产生较大的输出延迟.为了解决滑动窗口清洗方法的输出延迟和海量中间数据,提出了一种基于伪事件的数据清洗方法PSCleaning.该方法通过在滑动窗口中增加伪事件处理机制,有效地减小了数据的输出延迟;通过对错读和重复读进行的一次性处理,明显缩减了数据量,提高了数据清洗的效率.     

一个基于CORBA的工作流管理系统的体系结构

由于目前的工作流产品缺少对异构、自治、分布（HAD）应用的支持、缺少足够的强壮性、可用性和扩展性,所以难以满足复杂应用环境（如 CIMS）对工作流管理系统的要求。网络计算和分布式对象管理的出现为我们研究、开发适应于CIMS环境中的工作流管理系统（WFMSs）提供了有力的技术支持。ScopeWork就是基于CORBA软件总线的支持企业HAD环境的新一代工作流管理系统。本文主要讨论ScopeWork系统的体系结构,包括工作流建模工具、工作流使动环境和应用接口三大部分。     

融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧

实体消歧作为自然语言处理的关键问题,旨在将文本中出现的歧义实体指称映射到知识库中的目标实体。针对现有方法存在仅实现单实体指称消歧、忽略了实体影响力及候选实体间相似度对消歧结果的影响以及冗余图节点增加图计算复杂性等问题,提出了一种融合多特征图及实体影响力的领域实体消歧方法,以金融领域为例,提取CN-Dbpedia中金融类别相关关键词三元组,构建金融领域知识库;针对金融活动类文本,提取待消歧实体指称,融合字符串及语义的相似特征,筛选出候选实体,利用知识库三元组信息获取候选实体间2-hop内的关系,同时计算候选实体间相似度作为边权值,进而将多特征信息充分融合到图模型当中,完成多特征图构建;采用动态决策策略,利用PageRank算法,并结合实体影响力计算多特征图中候选实体的综合评分,进而获得可信度较高的消歧结果。实验结果验证了提出方法在特定领域实体消歧的精确度及效率。     

基于滑动窗口的支持泛在应用的流聚类挖掘算法

近年来,泛在数据流挖掘逐渐成为数据挖掘发展的新热点,它具有在有限的资源上去挖掘无限的数据流,并可随时随地返回挖掘结果的特点,对此,本文提出一种基于滑动窗口的流聚类算法;该方法将一个滑动窗口分成n个大小相等的窗口单元,基于窗口单元进行增量式的知识相关性的挖掘,提高了流挖掘的效率;当窗口滑动时,通过衰变函数衰减当前滑动窗口内的第一个窗口单元的挖掘结果,并在当前滑动窗口挖掘结果中将其剔除,实现下一滑动窗口的增量式挖掘.