基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

基于大数据画像的精准扶贫服务研究

《促进大数据发展行动纲要》是巩固当前脱贫攻坚站的重要指导纲要,脱贫大数据的建立是进一步提升脱贫成效的基础和前提,但依靠传统的问卷调研和深度访谈等形式获得的数据可靠性略低,可能会导致基于调研数据的分析结果失真。因此,文章通过对贫困人口的行为痕迹数据进行搜集、整理、分析,形成贫困对象大数据画像,为提升脱贫成效提供数据支撑。     

基于深度学习的IPTV视频用户行为分析方法研究

IPTV视频业务的复杂性和多样性使其难以充分发挥运营商技术优势。借助深度神经网络DNN模型对IPTV视频用户进行用户行为分析。利用深度学习算法对用户点播视频活跃度实施精确分类,从而帮助IPTV服务提供商合理配置资源,同时为终端用户提供更高效优质的服务。实验结果表明,与现有的方法相比,该方法收敛快,分类准确率达93%。     

虚假商品评论识别的研究与进展

受经济利益驱使,大量恶意用户发布包含不实内容的虚假评论以影响用户的购买决策,从而提高自身商品的销售业绩并打压竞争对手,严重扰乱电子商务运营秩序。为此,介绍虚假评论识别的研究成果,包括虚假评论内容、发布者及虚假评论者群组的识别,对识别过程所使用的特征及检测方法进行对比分析,并给出虚假评论识别效果的评价方式和指标。在此基础上,对未来虚假评论识别研究工作进行探讨和展望。     

基于使用体验研究的闸机设计

文章通过案例研究全面了解闸机产品,再进行设计调研,从用户需求出发,基于现有的使用体验理论知识,分析现有闸机存在的问题和痛点,并总结问题背后的原因,提出相应的设计方向,形成满足高通行效率与高安全度的闸机通道产品设计思路和设计原则,最后结合设计思路与原则进行通道闸机创新设计。创新设计从满足易用性和保证识别性两个角度出发,使得闸机的整体通行效率有了较为明显的提升,提高通行效率、提升易用性的同时也保证了高安全性,避免了拥堵的发生,减少了危险状况的出现几率,使通过闸机这一行为变得更加流畅,有效提升了用户的使用体验。     

以用户为中心的可见光通信协作传输中训练资源分配算法

以用户为中心的可见光通信协作传输是近年来出现的新架构,这导致虚拟小区之间出现重叠。为避免导频污染问题,每个虚拟小区中的光接入点(AP)或者虚拟小区中选择相同AP的用户发送的训练序列应该是正交的。针对可见光通信中以用户为中心的协作网络,研究训练资源的正交分配问题,提出了一种新的导频分配算法,联合导频分配和用户选择问题,以期最大限度地增加虚拟小区内可被接入的用户数。分析和仿真结果表明,该导频分配方案可以有效改善导频污染问题,提高训练资源利用率,并且相比已有的导频分配方案,性能有所改进。     

船木家具用户族群现状分析

船木家具本身的特殊性使得其用户群体具有小众性和高端性。为提高船木家具设计制作的针对性，满足客户的个性化需求，根据问卷调查情况进行数据分析，并基于分群的形态特征进行用户群分类，船木家具用户可分为“稳健求进型”“事业理性型”“时尚潮流型”“勤俭持家型”“传统生活型”“品质生活型”六个族群。“时尚潮流型”和“品质生活型”用户是船木家具的主要使用用户，而“事业理性型”用户和“传统生活型”用户可发掘为船木家具使用用户，这为船木家具设计与制作改进提供了依据。