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...     

基于TensorFlow的交通标志识别系统研究

在经济快速发展、人们生活水平逐渐提高的同时,社会上行驶的车辆数目迅速增多,交通拥堵现象成为常态,并且交通事故也频频出现,对社会造成了巨大损失。基于此种形势,无人驾驶领域的智能交通系统受到很多人的关注。TensorFlow是近年来比较流行的深度学习框架,本文将基于TensorFlow实现卷积神经网络模型,并解决交通标志识别的实际应用。     

支持复杂结构的混成过程挖掘方法

为解决传统过程挖掘算法在处理蕴含复杂结构的海量日志时的低效低质问题,提出一种支持复杂结构的混成过程挖掘方法。该方法首先将事件日志转化为具有发生次数的直接后继图,以支持活动间基本关系的判定;通过过程树对已发现的两两活动间的基本关系进行抽象与合并,进而对日志进行更新,反复迭代直到整个日志中的所有具有基本关系的活动被全部发现。若待发现模型由基本块组成,则挖掘结果为基于块的过程模型;若待发现模型包含复杂结构,则通过混成使用基于区域的方法对复杂结构进行发现。最终利用活动重构操作对挖掘结果中已抽象为过程树的部分进行细化,从而获得最终结果。为了进一步提升挖掘效率,还提出并行化的发现与重构方法。大量基于真实数据的实验结果表明,该方法的挖掘效率和挖掘精确度达到了较好的水平。     

软件演化环境下基于节点介数的构件重要性度量方法

在软件演化中,构件的重要性度量可以为软件演化的控制和监测提供依据。以软件体系结构为蓝图和支撑,提出软件体系结构有向图模型,引入节点介数对构件的重要性进行度量。并对构件的请求依赖、服务依赖进行分析和研究,通过使用Pearson相关系数进行分析,找出与节点介数最相关的因素。对大量开源软件源代码进行实验,实验结果表明,用节点介数度量构件的重要性是有效的,并且构件的请求依赖和服务依赖的总和与构件的节点介数最为相关。这也为下一步利用依赖关系衡量构件重要性指明了另一个研究方向。     

基于SE-CDIO专业英语写作课程教学改革

通过分析目前教学中存在的问题,探讨将SE-CDIO教学模式引入专业英语写作课程的教学,提出在新的SE-CDIO教学理念下的教学构想和课程考核方式,将"做中学"的理念渗透到双语教学中,以推动国际化人才的培养。     

(3+1)维孤子方程的周期孤波解

扩展了Hirota法,即将Hirota法中的测试函数用新的测试函数来替代,并利用扩展了的方法来构造(3+1)维孤子方程的新的周期孤波解、周期双孤波解、双周期双孤波解.显然扩展的Hirota方法也可以解其他一些非线性发展方程.     

基于内容的图像检索

提出基于内容的图像检索,即CBIR（Content-based image retrieval）,是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的CBIR系统,允许用户输入一张图片,以查找具有相同或相似内容的其他图片。     

模糊PID技术在水电站计算机监控系统中的应用

在诸多的发电形式中,水力发电因环保、节能等特点成为电力工业的一个重要组成部分。水电站是依靠大坝的来水量进行发电的,这使其具有极大的不确定性,导致水轮发电机运行的不平稳,这不仅会影响发电机寿命,还会破坏电网的稳定,影响电能质量。为了解决以上问题,在机组控制程序中加入了模糊PID控制器,为水轮发电机提供了良好的动态和静态性能。