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随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
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建立了一种快速、高效的QuEChERS-高效液相色谱-质谱联用法(QuEChERS-HPLC-MS/MS)测定谷类杂粮制品中脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON)、3-乙酰脱氧雪腐镰刀菌烯醇(3-ADON)、15-乙酰脱氧雪腐镰刀菌烯醇(15-ADON)和玉米赤霉烯酮(ZON)共4种真菌毒素。样品前处理采用乙腈-水溶剂提取,经Florisil+C18+无水硫酸镁净化后检测。以0.10%甲酸-乙腈作为流动相,在质谱检测器的多反应监测模式下进行分析。结果表明,4种真菌毒素在各自的线性范围内线性关系良好,相关系数R2均大于0.999,回收率在85.1%~102.0%,相对标准偏差(RSD)为2.11%~6.22%。该方法具有前处理简单、净化效果好、灵敏度高和检测速度快的优点,适用于谷类杂粮制品中DON、3-ADON、15-ADON 和ZON的分析和定量检测。 相似文献
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如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度,在大数据背景下,同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此,本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法(UWEFP),首先,为了同时兼顾数据项的概率和权重,计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝;然后,为了减少对数据集的多次扫描,结合Spark框架的优点,设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘;最后在Spark环境下,以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时,提高了效率. 相似文献
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基于对比折射法的三维静校正技术及其应用 总被引:7,自引:0,他引:7
在地形起伏剧烈、速度和厚度横向变化大的地区,折射静校正技术的应用受到诸多限制,主要表现在不能准确地识别和拾取来自于地下连续地质界面的折射波,使得精确求取的长波长静校正量困难。为此,提出了一种基于对比折射法的三维静校正技术。介绍了这种静校正技术的方法原理和特点,基于对比折射法的折射波至拾取实质上是一个折射层的对比分析解释过程,因此能准确地拾取折射波至,精确地求解低速带的绝对延迟时;然后利用延迟时和近地表速度模型(等效,时深,空变)反演表层模型,最终一次性完成基准面静校正(包含低速带校正和高程校正)。在黄土塬、沙漠以及沙漠和山地的接合部等地区,利用基于对比折射法的三维静校正技术进行静校正处理,使资料的品质得到了明显改善,反射同相轴连续性好,信噪比和分辨率高,构造形态清晰可靠,提高了勘探精度。 相似文献
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USB数据传输中CRC校验码的并行算法实现 总被引:8,自引:2,他引:6
文章介绍了用于USB总线数据传输的CRC校验的原理和算法,并且采用并行电路实现USB2.0中的CRC产生和CRC校验,与传统的串行电路实现相比,并行电路实现方法虽然在芯片面积上大于串行电路实现,但由于降低了时钟频率,电路更容易综合实现,并且大大降低了功耗,有利于低功耗电路设计。 相似文献