多头自注意力在双曲空间下的点击率预测

在推荐系统中,了解用户行为背后的复杂功能交互,对预测用户点击广告或商品的概率至关重要.人们一直努力寻找稀疏和高维原始特征的低维表示形式及有意义的组合.其中深度交叉网络可以显式地在每一层进行特征交叉,但其"一视同仁"地对待所有交叉特征,未考虑不同特征对结果的影响,造成一些有用信息被消除.因此提出了多头自注意力神经网络在双曲空间下的点击率预测模型.在双曲空间下,模型不再使用内积而使用洛伦兹距离违背三角不等式程度来度量特征之间的相似性与相关性,从而避免了维度灾难.实验表明,就模型准确性而言,其在点击率预测数据集上均优于深度交叉网络.     

基于矩阵分解和评论嵌入表示的推荐模型研究

协同过滤是目前最为成功的推荐技术之一,但它只利用了评分数据,忽视了大量可以利用的用户评论。针对该问题提出了一种基于概率图的深度神经网络推荐模型,即共享表示模型(Shared representation model,SRM),并在SRM的基础上提出一种基于多任务学习思想的改进模型,即隐因子共同学习模型(Joint learning model with latent factor,LF-JLM)。LF-JLM结合了基于矩阵分解的隐因子推荐算法和doc2vec语言模型,它在doc2vec和隐因子模型的映射层使用共享的用户、商品、评论文档的向量表示,因此能够学习到具有跨任务不变性的底层特征。在Amazon数据集上对提出的两种模型与作为基线的隐因子模型和HFT模型进行了对比实验,实验结果表明:LF-JLM能够有效地抽取出评论中隐含的语义信息;与隐因子模型和HFT模型相比,该算法评分预测的均方误差分别减小了7.85%和1.19%。     

融合注意力机制和用户信任机制的深度推荐算法

针对现有推荐方法未能挖掘项目深层的历史交互信息、难以获取用户信任朋友的影响力大小的问题,提出了一种新的融合注意力机制和用户信任机制的深度推荐算法DRAAT。首先,利用注意力机制定义了新项目的属性偏好向量和项目的交互偏好向量,确定各自的权重系数后计算得项目综合特征;然后,构建用户信任机制并通过注意力机制融合用户信任关系和用户特征向量,获得用户综合特征;最后,利用多层感知机将用户的综合特征、项目的综合特征、用户和项目的原始信息三者融合,得到融入丰富信息的评分预测。在数据集Film Trust和数据集Ciao上的大量实验表明,该算法拥有较为优越的推荐性能。     

基于用户兴趣模型的个性化查询

为了更好地解决用户查询词的准确性,研究了如何从用户搜索的上下文所提供的个人信息和其使用过程中的隐式反馈来推断出用户的兴趣。开发了智能客户端Web搜索代理,可以进行相应的隐式反馈。实验表明,Web搜索代理可以提高搜索的准确率。     

基于评论文本情感注意力的推荐方法研究

基于评论文本的深度学习推荐方法主要利用评论文本刻画用户和项目的特征信息,学习用户对项目的评分关系,提升推荐的性能.现有研究工作在提高推荐系统精度质量的同时,忽略了情感特征在评分预测中的可解释性贡献.针对此问题,考虑了评论文本以及情感倾向分别在用户和项目嵌入中的作用,提出了一种基于评论文本情感注意力的推荐方法(Incor...     

满足差分隐私的逻辑回归矩阵分解推荐算法

为了提高隐私保护下的推荐算法准确性，提出了一种满足差分隐私保护的逻辑回归矩阵分解推荐算法。该算法首先将隐式数据的矩阵分解转换为分类问题并以概率方式对其建模；然后采用sigmoid函数对预测评分进行非线性变换，将原始的矩阵分解问题转换成用户隐因子和项目隐因子的优化问题，并对目标函数添加随机噪音进行扰动，使算法满足差分隐私保护。在Movielens100K,Movielens1M和YahooMusic数据集上进行实验，并与现有算法进行对比，该算法在F1值指标上分别提升了9.29%,7.40%和3.61%。理论分析和实验结果表明，所提算法在实现用户隐式反馈数据保护的同时还能有效地保证推荐结果的准确性，具有良好的应用价值。     

智能用电非侵入式负荷监测系统研究

能源互联网对智能电网的数据交互与信息挖掘提出了更高的要求。非侵入式负荷监测技术能够挖掘用户用电负荷状态信息,在智能用电领域受到日益广泛的重视。针对现有非侵入式负荷监测系统只能解决用户端负荷数据挖掘,难以实现电网与用户的双向交互及用户信息深度挖掘等问题,提出智能用电非侵入式负荷监测系统及其技术架构设计,并从信息通信、负荷识别和数据挖掘等方面分析论述该系统的实现与应用技术方案。     

在监督线性特征映射（SLFM）网络及刀具磨损量实时估计

提出了有监督线性特征映射网络，并应用于刀具磨损量实时估计，研究了网络参数对学习速度和网络性能的影响，并与误差反馈式我层前向网络进行对比。研究表明，ＳＬＦＭ网络具有学习快，精度高的优点，具有广泛的应用前景。     

融合深度特征提取和注意力机制的跨域推荐模型

为缓解跨域推荐中目标域数据稀疏和冷启动问题，综合增强嵌入、嵌入迁移、注意力机制调整和跨域推荐技术，提出一种融合深度特征提取和注意力机制的跨域推荐模型（cross-domain recommendation model of deep feature extraction and attention mechanism, CRDFEAM）．利用潜在因子模型将类型相似度合并到矩阵分解过程，挖掘项目类型的隐性偏好．相比评分这一显性偏好，项目类型能更充分获取用户特征．在跨域迁移时，用分布对齐方式使域间差异最小化，以减少两个领域特征之间的数据分布差异．相对于直接迁移，分布对齐方式具有更强的可解释性．在特征调整过程中，引入多层感知机（multilayer perceptron, MLP）映射，并使用注意力机制进一步调整用户特征，使源域中没有出现过的目标域用户注意到源域用户的特征信息，同时也使源域中出现过的目标域用户注意到目标域中的项目特征信息．在真实数据集Movielens(M)、Netflix(N)和Douban(D)上的实验验证结果表明，引入MLP映射嵌入的CRDFEAM+模型的均方根误差（r...     

有监督线性特征映射(SLFM)网络及刀具磨损量实时估计

提出了有监督线性特征映射网络（ＳＬＦＭ），并应用于刀具磨损量实时估计，研究了网络参数对学习速度和网络性能的影响，并与误差反馈式多层前向网络（ＢＰ网络）进行对比。研究表明，ＳＬＦＭ网络具有学习快、精度高的优点，具有广泛的应用前景     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

标底刍议

"标底"在工程招投标中很重要,这是由于国内目前工程建设部门的工程招投标,不论是通过公开招标,或是邀请招标,还是议标的方式,在其评标过程中标底占有很大的分量.这种以底标为基准对投标商的报价进行打分评判的招标方式,我们通常叫它为标底法.这种方法目前还没有一个统一标准对报价进行评分(或评判),但不外乎以下几个标准,各有千秋.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．