双视图对比学习引导的多行为推荐方法

多行为推荐(MBR)通常利用多种类型的用户交互行为(例如,浏览、添加购物车和购买)来学习用户对目标行为(即购买)的偏好。受到稀疏监督信号的影响,现有的MBR方法推荐性能欠佳。最近,对比学习从原始数据本身挖掘辅助监督信号取得成功,受此启发提出了一种双视图对比学习引导的方法来增强MBR。首先,利用多行为交互数据来构造2个能同时捕获局部和高阶结构的信息视图;然后,设计2个不同的视图编码器在上述互补视图上学习用户和项目的嵌入表示;最后,通过跨视图协同对比学习与相互监督从而学习到更好的嵌入表示。在2个真实数据集上的实验结果表明,本文方法明显优于基线方法。     

煤的灰分测定的不确定度评定

<正>采用缓慢灰化法进行煤的灰分测定。称取一定量的煤样,放入马弗炉中,以一定的速度加热到(815±10)℃,灰化并灼烧到质量恒定。以残留物的质量占煤样质量的百分数作为煤样的灰分。     

基于保护动作行为和特高频在线监测的GIS母线故障定位方法研究

在特高压变电站中,若GIS母线气室发生故障击穿,仅依靠人工检测定位故障点耗费时间极长.文章研究了特高频局部放电电磁波信号在GIS设备内部的传播特性,得出电磁波信号在经过GIS设备的各个部件时会大大衰减的结论 ,并阐述可以通过比较内部特高频传感器采集到的信号幅值来定位GIS设备故障.在此基础上,提出了一种基于保护动作行为和特高频在线监测的GIS母线故障定位方法 和系统.以一起特高压GIS母线气室故障击穿实例,验证了次方法的有效性.     

管家式自适应数据库连接池及其应用

针对常规数据库连接池由于参数静态设置所致适应能力较弱及可扩展性较差等问题,提出和设计了管家式自适应数据库连接池方案。该方案的管家方式以单例模式和双向链表为基础,通过引入日志动态分析策略和对数据库连接的预建方式,实现了数据库连接池的自适应。在云南小水电系统的应用表明,该方案比常规连接池更为高效实用。     

属性网络中相似性增强随机游走的多社区搜索

社区搜索旨在寻找与给定查询节点高度相关的个性化社区.现有社区搜索方法多面向简单网络且处理单个查询节点或假定多个查询节点来自同一社区,这种严格的假设使得算法灵活性受限.据此,提出一种在属性网络中利用查询节点随机游走路径的相似性增强的多社区搜索方法,可以有效地定位查询节点所属的多个局部目标社区.具体地,有效融合网络中高阶结构与属性信息,利用重启随机游走计算各查询节点的重要性分数向量;计算查询节点随机游走路径的相似性并设计一种相似性增强策略,使得在无监督学习中相似路径游走者彼此增强关联从而定位不同查询节点所属的多个社区结构;基于结合结构和属性的并行电导值精准查询社区.真实数据集和人工数据集的实验验证了本文方法的有效性和效率.     

石油河中游段水污染状况评价及保护措施分析

通过石油河2002～2008年的水质监测资料,对石油河中游水环境现状进行分析评价,并提出石油河流域水环境保护的对策措施。     

SF_6电气设备内湿度含量检测结果的影响因素及应对策略

针对SF6气体中湿度含量影响SF6电气设备安全、稳定运行的问题,为获取较为准确的湿度含量数值,提高监测准确率,分析了压力、气体流量、温度、测量管路水汽及粉尘污染对SF6电气设备湿度含量检测结果的影响,提出了相应的应对策略,保证了SF6电气设备的安全稳定运行。     

基于跨会话知识图谱的图注意力网络推荐方法

基于会话的推荐方法旨在根据匿名用户行为序列预测下一个项目。然而,现有会话推荐方法多基于当前会话建模用户偏好,忽略了会话间蕴含的语义信息及知识图谱中丰富的实体和关系信息,无法有效缓解数据稀疏性的问题。提出一种基于跨会话信息与知识图谱的图注意力网络推荐方法。通过有效整合跨会话信息和知识图谱中的项目知识构建跨会话知识图谱,利用知识感知的注意力机制计算各邻居节点的重要性分数,以更新项目节点表示,采用门控循环单元和图注意力网络将每个会话表示为该会话的当前偏好和全局偏好的组合。在此基础上,将会话嵌入和项目嵌入拼接后输入到多层感知机,得到目标会话和候选项目的预测分数,从而实现会话推荐。实验结果表明,与GRU4REC、SR-GNN、FGNN等方法相比,该方法在KKBOX和JDATA两个真实数据集上的推荐命中率分别至少提高了8.23和2.41个百分点,能有效增强会话推荐性能。     

融合图结构与节点关联的关键词提取方法

单篇文本的关键词提取可应用于网页检索、知识理解与文本分类等众多领域。该文提出一种融合图结构与节点关联的关键词提取方法,能够在脱离外部语料库的情况下发现单篇文本的关键词。首先,挖掘文本的频繁封闭项集并生成强关联规则集合;其次,取出强关联规则集合中的规则头与规则体作为节点,节点之间有边当且仅当彼此之间存在强关联规则时,边权重定义为关联规则的关联度,将强关联规则集合建模成关联图;再次,综合考虑节点的图结构属性、语义信息和彼此的关联性,设计一种新的随机游走算法计算节点的重要性分数;最后,为了避免抽取的词项之间有语义包含关系,对节点进行语义聚类并选取每个类的类中心作为关键词提取结果。通过设计关联图模型参数的选取、关键词的提取规模、不同算法对比3个实验,在具有代表性的中英文数据上证明了该方法能够有效提升关键词提取的效果。     

利用对抗网络改进多标记图像分类

为了更有效地对多标记图像进行分类,提出一个改进的卷积神经网络模型,通过融合多层次特征并利用空间金字塔池化来学习多标记图像中的多尺度特征,同时设计对抗网络生成新的样本辅助模型训练.首先,对传统卷积神经网络模型进行改进,利用空间金字塔池化层替换网络的最后一层,并将在ImageNet上预先训练好的参数传递给该模型;然后,通过将深层特征和浅层特征进行融合,使得模型对不同尺度的物体具有更好的识别能力;最后,设计了一个对抗网络生成带遮挡的样本,使模型对遮挡物体的识别也具有良好的鲁棒性.实验测试在2个基准数据集上进行,文中模型在Corel5K数据集上的平均查准率和平均查全率分别为0.457和0.427,mAP值达到0.442,而在PASCAL VOC 2012数据集上的mAP值则达到0.85.实验结果表明,与当前国际先进的模型相比,该模型具有更好的有效性和更强的鲁棒性.