基于多特征融合的电影推荐系统

协同过滤算法（CF）根据用户-物品的评分矩阵做推荐，未考虑物品自身属性。本文将MovieLens数据集上的电影属性，作为影响推荐结果的因素，融合电影的简介、评论、评分、导演和演员等多种因素，进行推荐。使用CNN（卷积神经网络）和Word2Vec（Word to Vector,词向量模型）处理电影简介；使用AFINN（Finn rup Nielsen情感词典）处理评论，并对结果进行映射；对导演和演员数据进行建模，得到该因素下的预测评分，最后将各因素下的结果进行加权融合，通过调整权重，得到最佳效果。经验证，该方法的推荐性能优于传统的CF算法。     

基于多基表示的滑动窗口椭圆曲线多标量乘算法

标量乘运算从整体上决定了椭圆曲线密码体制的快速实现效率，在一些椭圆曲线公钥密码体制中需要计算多标量乘。多基数链的标量表示长度更短、非零比特数目更少，较好地适用于椭圆曲线标量乘的快速计算。为了提高椭圆曲线密码的效率，在已有的二进制域和素域的标量乘算法的基础上，结合滑动窗口技术、多基算法，提出新的更高效的多标量乘算法。实验结果表明，新算法与传统Shamir算法和交错NAF算法相比，其所需的运算量更少，能有效地提高椭圆曲线多标量乘算法的效率，使多标量乘的运算更高效。相比于其他算法，新算法的计算效率比已有的多标量乘算法提高了约7.9%~20.6%。     

基于云计算和IRS的在线课程推荐算法研究

为了提高MOOC在线课程的推荐效果和推荐效率,结合学习用户的偏好和IRS课程评价方法,提出一种基于云计算和IRS的在线课程推荐算法。将学习交互度I、评价率R和评分S和用户偏好结合,提出一种更加适合学习者用户的个性化推荐算法。研究结果表明,文中IRS推荐算法具有更高的命中率和评分差,其推荐的课程令学习者更加满意,更加适合学习者的个性化需求,可以提高推荐效率和运行速度,为在线课程推荐提供新的方法和途径。     

网络舆情监测的数据采集与文本分类技术分析

在这个信息爆炸的网络时代,基于网络与社会舆论而诞生的网络舆情,成为社会、国家关注的研究重点之一,构建互联网时代的舆情监控体系成了当前信息化时代的迫切需求。文章从网络舆情分析与监管的意义入手,介绍了国内外关于网络舆情监测的研究,围绕舆情采集、数据预处理、文本分类技术大致介绍了网络舆情研究的关键技术与步骤。     

考虑区域协调性的城际列车开行方案优化

针对城际列车开行方案没有有效匹配城市轨道交通运能的问题，提出一种考虑区域协调性的城际列车开行方案优化方法。首先，以旅客出行费用最小和铁路运输效益最大为优化目标，考虑城际列车载客能力、出发地目的地（Original Destination，OD）客流需求和通过能力等约束；然后，在此基础上增加运能匹配度的限制，构建了考虑区域协调性的城际列车开行方案多目标非线性规划模型，并设计改进的模拟退火算法求解模型；最后，以广深城际铁路为例并进行两组对比分析。实验结果表明:考虑区域协调性的列车开行方案可以使旅客出行总广义费用降低约4.06%，铁路部门的效益提高约9.58%，旅客和铁路的系统总成本降低约23.27%；与遗传算法相比，改进的模拟退火算法在求解质量与收敛速度上均有较大提高。所提模型和算法可充分兼顾旅客和铁路双方利益，能够为城际列车开行方案优化问题提供有效解决方法。     

新型消费类电子光互连应用

介绍了光互连在新型消费类电子市场,如高清多媒体接口(HDMI)、通用串行总线(USB)、Display Port、专业音视频以及分体式电视领域的新应用。采用板上芯片封装(COB)方案为基础的新型消费类电子市场有源光缆(AOC),以其低成本生产技术、小体积、支持多路光通道集成的特点,自2018年以来迅速得到了市场的认可。进一步介绍了具有代表性的HDMI、USB以及分体式电视AOC的性能特性以及市场应用。认为大量的新型光电产品将会出现在消费类电子市场。