基于复合卷积和自注意力的会话推荐

最近,基于卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）的方法显示了在会话数据建模中的潜力,尤其是在提取用户复杂的局部行为交互方面。递归神经网络（recurrent neural networks,RNN）很难从远距离学习项目依赖,而自注意力（self-attention,SA）结构具有对会话事件的顺序进行建模并捕获远距离项目之间交互关系的能力,对于会话数据来说是一种优越的选择。因此提出了一种复合卷积自注意力架构（compound convolutional and self-attention network,CCNN-SA）。该架构利用了两个卷积模块提取的复杂局部特征,同时使用了多头自注意力结构从会话事件中学习长期交互关系,这种灵活而统一的网络体系结构有利于对会话序列的各种重要特征进行综合建模。在两个来自电子商务的基准数据集上对所提出的模型进行了验证,在表征命中率和预测结果排名的评估指标Recall@20和MRR@20上,对于YOOCHOOSE数据集分别提升了2.79%和5.87%,在DIGINETIC数据集上分别提升了2.17%和6.43%,验...     

改进粒子群算法应用于Android恶意应用检测

为进行Android恶意应用检测,提取了Android应用程序的API调用信息、申请权限信息、Source-Sink信息为特征,这些信息数量庞大,特征维数高达三四万维。为消除冗余特征和减少分类器构建时间,提出了使用[L1]与离散二进制粒子群算法（BPSO）进行混合式特征选择;同时针对BPSO易早熟收敛的缺点,提出了一种改进的二进制粒子群算法SVBPSO。通过研究不同映射函数对二进制粒子群算法的影响发现,使用S型映射函数的BPSO全局搜索能力强,使用V型映射函数的BPSO局部搜索能力强,故该算法使用S型映射函数进行全局搜索,每隔一定迭代次数使用V型映射函数进行局部探索。实验结果证明,SVBPSO具有良好的收敛效果,使用SVBPSO进行特征选择后能提高Android恶意应用检测正确率。     

一种基于均衡理论的网格资源分配模型

针对网格资源特点提出一种基于市场经济均衡理论的网格资源分配模型,将整个网络资源系统看成是一个价格随供求关系浮动的竞争市场,网络用户购买网络资源以满足个人的服务质量(QoS),利用流量控制技术优化网络资源分配,使之公平有效。借助经济学中的均衡理论对网格参与者之间的交互行为进行分析,并结合迭代算法给出初步仿真试验的分析结果。     

双汇工业园污水处理工程的环境监理实践

对双汇工业园污水处理工程进行了环境监理，介绍了环境监理的依据、内容、范围、目标及其机构设置和岗位职责，并详细阐述了监理成效及监理要点，为同类工程的环境监理提供了借鉴。     

我国煤矿井下通讯的构成与前景

详细阐述了目前我国煤矿井下两种通讯方式的基本结构和工作原理 ,建立一个完善、可靠、安全生产的煤矿井下通讯系统 ,对煤矿安全生产起着重大的作用 ,同时还提出了实现井下无线通讯的设想。     

SDH中E1/VC-12异步映射的设计与实现

分析了同步数字体系中2.048Mbps支路信号E1异步映射进VC-12的过程,并根据正/零/负码速调整原理确定了缓冲存储器的容量和正负码速调整的判定门限。通过对异步FIFO读控制实现了此异步映射过程的正/零/负码速调整。同时,为了在异步时钟域之间可靠地传递数据,采用格雷码实现读时钟域对写指针的采样。该设计通过了功能仿真、综合及FPGA验证。     

融合微博情感分析和深度学习的宏观经济预测方法

现代市场经济快速发展的同时也伴随着较高的风险,通过对地区投资情况提前预测,能够提前发现投资风险,为国家、企业的投资决策提供参考。针对宏观经济预测中统计数据滞后和内部关系复杂的问题,提出融合情感分析和深度学习的预测方法（SA-LSTM）。首先考虑微博的强时效性,确定了微博爬取和情感分析的方法,得到微博情感分析的分值,进而结合政府统计的结构化经济指标和长短期记忆神经网络,实现地区投资总额预测。经过实际数据计算验证,在四个数据集上,与不加入微博情感分析的LSTM网络相比,SA-LSTM能够降低预测相对误差4.95,0.92,1.21,0.66个百分点;与差分自回归移动平均模型（ARIMA）、线性回归（LR）、反向传播（BP）神经网络、长短期记忆（LSTM）网络四个方法中的最优方法相比能够降低相对误差0.06,0.92,0.94,0.66个百分点。另外,SA-LSTM在多个时间片上,预测相对误差的方差最小,表明所提方法具有很好的鲁棒性,对数据抖动有良好的适应性。     

一种基于混合方式的网格资源目录模型*

基于幂规律和小世界特性而建立的一种具有可扩展性、动态自适应性的网格资源管理模型--DPGS,可以使网格服务请求者通过分布式目录池在尽可能短的时间内获得所需硬件资源的信息.DPGS中现场信息管理模块SIM很好地满足了网格用户继续进行被中断工作的要求.DPGS不但支持各种网格硬件资源的动态加入和退出,也支持用户对硬件资源的一次多种类、多批量的需求.     

二元互关联后继树精简索引模型研究

全文检索领域的关键问题是索引模型以及索引的创建与检索算法.基于二元互关联后继树模型,提出一个实用性能好的后继节点有序的后继树精简索引模型(SIRST),并给出此模型下索引的创建与检索算法.通过将该模型与使用广泛的倒排文件模型(IF)进行比较,表明SIRST的检索效率远远高于IF,同时,随着文本集规模越来越大,SIRST的创建效率优势愈发明显.