基于时空循环神经网络的下一个兴趣点推荐方法

下一个兴趣点推荐已经成为基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSNs)中一个重要任务。现有的模型没有深入考虑相邻签到兴趣点之间的转移时空信息,无法对用户访问下一个兴趣点的长短时间偏好和远近距离偏好进行有效建模。本文通过对循环神经网络(recurrent neural network, RNN)进行扩展,提出一个新的基于会话的时空循环神经网络模型(sesson-based spatial-temporal recurrent neural network, SST-RNN)用于下一个兴趣点推荐。该模型通过设置时间转移矩阵和空间转移矩阵分别对用户的时间和空间偏好信息进行建模,综合考虑连续签到兴趣点的序列信息、时空信息以及用户偏好进行下一个兴趣点推荐。通过在2个真实公开的数据集上进行实验,结果显示本文提出的SST-RNN模型的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。在Foursquare和CA数据集上,ACC@5评价指标分别提升了36.38%和13.81%,MAP评价指标分别提升了30.72%和17.26%。     

基于条件偏好的XML查询结果排序方法

摘要为了解决XML查询的信息过载问题,提出了基于条件偏好的XML多查询结果排序方法。该方法把用户指定的内容查询谓词作为上下文条件,然后在原始XML数据和查询历史上利用概率信息检索模型推测当前用户偏好,评估结果元素中被查询指定的属性单元值与未指定的属性单元值之间的关联关系以及未指定的属性单元值与用户偏好之间的相关程度,进而构建查询结果元素打分函数;在此基础上,利用打分函数计算结果元素的排序分值,并以此对查询结果进行排序。实验结果表明,提出的排序方法具有较高的排序准确性,能够较好地满足用户需求和偏好。     

空间关键字个性化语义近似查询方法

现有的空间关键字查询处理模式大都仅支持位置相近和文本相似匹配,但不能将语义相近但形式上不匹配的对象提供给用户;并且,当前的空间-文本索引结构也不能对空间对象中的数值属性进行处理。针对上述问题,本文提出了一种支持语义近似查询的空间关键字查询方法。首先,利用词嵌入技术对用户原始查询进行扩展,生成一系列与原始查询关键字语义相关的查询关键字;然后,提出了一种能够同时支持文本和语义匹配,并利用Skyline方法对数值属性进行处理的混合索引结构AIR-Tree;最后,利用AIR-Tree进行查询匹配,返回top-k个与查询条件最为相关的有序空间对象。实验分析和结果表明,与现有同类方法相比,本文方法具有较高的执行效率和较好的用户满意度;基于AIR-Tree索引的查询效率较IRS-Tree索引提高了3.6%,在查询结果准确率上较IR-Tree和IRS-Tree索引分别提高了10.14%和16.15%。     

面向最大使用效益的充电站网络优化方法

我国政府目前已建成一定规模的充电站网络.针对充电站网络利用率低,存在大量冗余站点和电动汽车充电难等问题,提出了一种数据驱动的充电站网络优化方法.首先,该方法模拟电动汽车充电行为,对不同时间戳内的充电站分别建立队列系统,进而估计充电站间的到达率情况.在此基础上,分析城市电动汽车的充电行为空间特征,用于挖掘城市电动汽车的充...     

基于耦合相关度的空间数据查询结果自动分类方法

由于空间数据库通常蕴含海量数据,因此一个普通的空间查询很可能会导致多查询结果问题。为了解决上述问题,提出了一种空间查询结果自动分类方法。在离线阶段,根据空间对象之间的位置相近度和语义相关度来评估空间对象之间的耦合关系,在此基础上利用概率密度评估方法对空间对象进行聚类,每个聚类代表一种类型的用户需求;在在线查询处理阶段,对于一个给定的空间查询,在查询结果集上利用改进的C4.5决策树算法动态生成一棵查询结果分类树,用户可通过检查分类树分支的标签来逐步定位到其感兴趣的空间对象。实验结果表明,提出的空间对象聚类方法能够有效地体现空间对象在语义和位置上的相近性,查询结果分类方法具有较好的分类效果和较低的搜索代价。     

基于位置-文本关系的空间对象top-k查询与排序方法

针对普通的空间关键字查询通常会导致多查询结果的问题。本文提出了一种基于空间对象位置-文本相关度的top- k 查询与排序方法,用于获取与给定空间关键字查询在文本上相关且位置上相近的典型空间对象。该方法分为离线处理和在线查询处理2个阶段。在离线阶段,根据空间对象之间的位置相近性和文本相似性,度量任意一对空间对象之间的位置-文本关系紧密度。在此基础上,提出了基于概率密度的代表性空间对象选取算法,根据空间对象之间的位置-文本关系为每个代表性空间对象构建相应的空间对象序列。在线查询处理阶段,对于一个给定的空间关键字查询,利用Cosine相似度评估方法计算查询条件与代表性空间对象之间的相关度,然后使用阈值算法（threshold algorithm,TA）在预先创建的空间对象序列上快速选出top- k 个满足查询需求的典型空间对象。实验结果表明:提出的空间对象top- k 查询与排序方法能够有效地满足用户查询需求,并且具有较高的准确性、典型性和执行效率。     

用户-兴趣点耦合关系的兴趣点推荐方法

在基于位置的社交网络(LBSNs)中,如何利用用户和兴趣点的属性(或特征)之间的耦合关系,为用户做出准确的兴趣点推荐是当前的研究热点.现有的矩阵分解推荐方法利用用户对兴趣点的评分进行推荐,但评级矩阵通常非常稀疏,并且没有考虑用户和兴趣点在各自属性方面的耦合关系.本文提出了一种基于深度神经网络的兴趣点推荐框架,首先采用K...     

使用动态时空神经网络的市区交通流量预测

准确的市区交通流量预测对交通管理、城市规划和公共安全等领域具有重要意义.现有城区交通流量预测方法主要采用CNN等深度学习模型,但存在以下问题：一方面由于捕获全局空间依赖需要堆砌很多层增加网络的接受域,导致学习全局空间依赖关系的效率低下,另一方面忽略了城市区域交通流量的动态性.针对上述问题,本文提出了一种基于注意力的动态时空神经网络市区交通流量预测模型(Spatio-Temporal 3D Convolution Global Depth Residual Network, ST-3DGN).首先,该模型使用多层三维卷积捕捉城市区域交通流动性;然后,采用改进的残差结构结合空间注意力机制对远距离区域间流的空间依赖性进行建模;最后,使用了一种早期融合机制稳定了训练过程,从而进一步提高了模型ST-3DGN的性能.在两个真实公开的数据集上进行了大量实验,实验结果表明本文提出的ST-3DGN模型在预测准确性方面明显优于现有的主流交通预测模型.     

基于改进决策树算法的Web数据库查询结果自动分类方法

为了解决Web数据库多查询结果问题,提出了一种基于改进决策树算法的Web数据库查询结果自动分类方法.该方法在离线阶段分析系统中所有用户的查询历史并聚合语义上相似的查询,根据聚合的查询将原始数据划分成多个元组聚类,每个元组聚类对应一种类型的用户偏好.当查询到来时,基于离线阶段划分的元组聚类,利用改进的决策树算法在查询结果集上自动构建一个带标签的分层分类树,使得用户能够通过检查标签的方式快速选择和定位其所需信息.实验结果表明,提出的分类方法具有较低的搜索代价和较好的分类效果,能够有效地满足不同类型用户的个性化查询需求.     

一种基于领域知识的XML数据模糊查询

为了解决普通用户对XML数据的模糊查询问题,提出了一种基于领域知识的XML数据模糊查询方法.以模糊集理论为基础,首先介绍了XML数据模糊查询的构成形式;然后提出了将领域知识和模糊集的隶属函数相结合的方法实现XML数据的模糊查询条件转换,转换过程考虑了查询谓词的重要程度和用户偏好;最后按结果元素对模糊查询的满足程度对模糊查询结果进行排序.该方法无需改变传统的XML查询语言和XDBMS就能够实现模糊查询,从而提高了用户与系统之间的交互能力.实验结果表明,提出的模糊查询方法具有较高的查全率和准确率.