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在机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务。然而常用的序列推荐系统受限于序列信息的提取困难等问题,难以得到广泛应用。为了解决这一问题,构建一种基于Inception的卷积序列推荐模型,把时间和潜在空间中的用户行为序列信息嵌入进一幅“图像”中,并通过动态和静态2种不同的卷积层提取其中的局部特征,全面地提取用户的短期兴趣偏好,同时将用户嵌入矩阵作为用户的长期兴趣偏好嵌入到卷积层的输出中,共同构建完整的用户兴趣偏好,提升推荐性能。通过在3种公开数据集MovieLens 1M、Gowalla、Steam上分别进行实验,验证了基于Inception的卷积序列推荐模型的性能优于最新的序列推荐模型,在Top-N序列推荐的3种评价指标中(精确率、召回率、平均AP值),平均提升幅度在10%左右,单个指标上的最大提升幅度为14%。 相似文献
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针对人工韧带在膝关节腔内复杂力学环境作用下出现移植失效的问题,研制了一种人工韧带疲劳测试装置,由拉伸运动模块、扭转运动模块、屈曲运动模块和恒温液体回流系统组成。通过筛选人体正常行走过程中拉伸位移、扭转角度及屈曲角度等参数对人工韧带试样进行疲劳测试以及耐疲劳性能评价。结果表明:纤维和纱线之间的相互摩擦损伤是人工韧带试样的主要疲劳损伤模式,其拉伸断裂性能在疲劳测试后有一定的损失,归一化的拉伸模量随时间以指数函数形式下降;试样中各条大分子链在疲劳测试过程中会受到拉、压、扭、弯等一系列多个方向载荷的共同破坏作用,最终导致结晶度下降。 相似文献
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