用于社交推荐的增强影响扩散模型

随着网络上创建连接、协作、共享的全新变革方式的出现,互联网上丰富的社交行为现象引起了研究者和实践者的关注.近年来,随着社交网络平台的普及与推广,基于社交网络的推荐系统也成为了个性化推荐领域的研究热点之一,社交推荐系统可以利用社交网络来缓解传统的推荐算法中数据稀疏性问题.在社交网络中,社交关系影响起着重要作用,而用户信任是社交关系形成的基础,每一个用户会受到其信任的用户影响,这些被信任的用户也会被自己的社交关系所影响,这就表明了联系在一起的用户会相互影响,导致社交联系之间的用户偏好具有相似性.用户的信任关系影响着用户偏好的推断,同时用户受到其信任用户的社交关系影响,而这些社交关系影响在社交网络中递归传播和扩散.因此,基于社交推荐算法研究的关键就在于信任信息的挖掘和利用.在基于社交网络的推荐领域中,比较有代表性的模型为Diff Net,该模型未充分考虑到信任问题,同时,在递归计算长距离的社交关系时,有额外的噪声,影响推荐预测的质量.本文提出了基于Diff Net改进的社交推荐模型-EIDNet.首先,该模型在模拟社交关系影响扩散过程时,通过用户对物品的历史交互记录建立用户间的信任关系,并融...     

电商平台产品共同购买网络的影响因素研究

共同购买网络的推荐系统应用越加广泛，仅基于网络内生结构变量研究其共同购买链接的经济意义已有局限，故加入网络口碑这一外生变量，进行更全面的分析。采用了社会网络方法中指数随机图模型进行建模，主要围绕产品销售量、产品入度、差评率和评论数4个方面因素，探究其对共同购买网络中共同购买链接形成的影响。结果显示，销售量、产品入度和评论数对共同购买链接形成的影响呈正比关系，而差评率则会显著地降低产品共同购买的几率。该指数随机图构建出的共同购买网络为在线电商平台管理网络口碑和推荐系统优化设计提供有益参考。     

《塑料工业》编辑部关于启用在线投稿系统的提示

我刊为了进一步提高采编工作效率以及增加稿件处理透明度和网络化水平,于2021年11月正式开通网上投稿、查稿系统,网址:www. iplast. cn。登录以后点击"作者投稿",注册后按照要求投稿,也可对已投稿件进行查询。请作者在投稿时认真阅读"投稿须知",以免影响后续稿件处理流程。     

智能电网的非侵入式负荷监测系统设计

为进一步提高智能电网的信息分析挖掘能力以及数据共享交互能力，设计一款功能完善、实用性强的非侵入式负荷监测系统。在结合系统需求分析的基础上，完成对系统技术架构和系统总体方案的设计；从数据采集模块设计、主控模块设计、通信模块设计等方面入手，完成系统核心功能模块的设计；对系统的运行性能以及云平台在线监测功能进行测试。结果表明：所设计的非侵入式负荷监测系统运行正常、可靠、稳定，各个功能模块实现满足设计相关要求。