基于马尔可夫混合模型的电子商务搜索引擎用户行为聚类

对搜索引擎用户行为进行聚类分析有利于为用户提供个性化的服务。为了能准确地刻画用户行为的动态性,提出利用马尔可夫混合模型,对电子商务搜索引擎的用户行为模式聚类。模型假设每一类用户行为可表示为一个马尔可夫模型,当用户使用搜索引擎时,每个用户以一定的概率属于某一聚类;该用户的行为序列,由对应的马尔可夫模型产生。同时,为了解决参数估计和模型自动选择的问题,将贝叶斯阴阳和谐学习理论应用于该混合模型,提出针对该模型的和谐度函数及自适应梯度算法。仿真实验结果表明,与传统的最大期望（EM）算法相比,基于贝叶斯阴阳机的自适应梯度算法能更高效和准确地同时进行参数学习和模型选择。最后,将所提出的聚类方法应用于真实的电子商务搜索引擎点击日志,初步验证了本模型的有效性。     

基于BERT的意图分类与槽填充联合方法

口语理解是自然语言处理的一个重要内容,意图分类和槽填充是口语理解的两个基本子任务。最近的研究表明,共同学习这两项任务可以起到相互促进的作用。该文提出了一个基于BERT的意图分类联合模型,通过一个关联网络使得两个任务建立直接联系和共享信息,以此来提升任务效果。模型引入BERT来增强词向量的语义表示,有效解决了目前联合模型由于训练数据规模较小导致的泛化能力较差的问题。在ATIS和Snips数据集上的实验结果表明,该模型能有效提升意图分类和槽填充的性能。     

纤维素增塑改性及其熔融纺丝技术研究进展

纤维素作为一种天然高分子,具有来源广泛、绿色环保等优点,用纤维素纤维替代现有化学纤维具有巨大的环保价值.传统的纤维素纤维生产技术能耗大,污废排放多.与之相比,熔融纺丝技术工艺简单,流程短,通过改性技术使纤维素获得热塑性,继而通过熔融纺丝制备纤维素纤维成为近些年的研究热点.介绍了国内外纤维素热塑性改性及其熔融纺丝技术的研...     

创建新型的石油企业职工教育组织管理模式

创建精干高效的职业教育运行机制;改革职工办学模式,开发培训市场,灵活多样办学;转变观念,服务企业,创造良好的培训效益;深化企业教育改革,适应企业改制需要,是搞好企业教育培训工作的关键。企业职工教育培训工作应紧紧围绕企业的实际开展,不断创新培训组织管理和办学模式。     

一种带频繁项过滤机制的隐私保护新方法

针对差分隐私保护方法的隐私保护过度问题,提出了一种带频繁项过滤机制的隐私保护新方法,以提高数据发布结果的准确性。该方法首先对数据源进行预处理,即对非频繁项进行过滤,然后执行差分隐私保护算法。从理论上证明了带频繁项过滤机制的隐私保护方法达到差分隐私保护级别,而且实验结果表明,在相同的隐私保护度下,提出的方法数据发布准确性比当前差分隐私保护方法更高。     

电子商务安全中的时间认证体系研究

电子商务安全认证系统在认证身份、保证数据的完整性、真实性的基础上,必须进一步确认“发端人”发出、“收件人”接收的时间,以防止时间性抵赖。文章提出一种加入时间量的安全认证体系,讨论了新出现的问题,并提出了解决的方法。     

用于图像处理的二同步并行小波变换算法

小波变换可以有效的用于图像的特征提取,但二元小波变换的计算量随其阶数的增加呈指数级增长。本文提出小波变换并行算法,并对银河系列并行计算机上进行图像特征提取的有计算时间明显减少。     

煤与瓦斯突出预测敏感指标临界值的确定

某矿C19煤层自建井以来共发生6次煤与瓦斯突出事故,在煤巷掘进过程中有明显的突出预兆发生,造成防突工程量大,掘进速度缓慢,采掘接替失衡。为有效预测C19煤层煤巷掘进过程中的煤与瓦斯突出事故,采用历史预测资料统计与分析、实验室研究及现场考察分析相结合的方法,研究得出了适合C19煤层的敏感指标(K1、S)临界值,有效地减少了防突工程量,提高了掘进速度。     

热致液晶聚芳酯纤维的纺丝与固相缩聚

就热致液晶聚芳酯纤维的纺丝温度、热处理条件对纤维性能的影响进行了研究。通过差示扫描量热仪、纤维强力仪等对聚芳酯纤维的热性能及断裂强度进行了研究和分析,通过原子力显微镜对纤维的表面形态进行了观察,发现热致液晶聚芳酯纤维具有非常好的成纤特性,在热处理过程中,发生固相缩聚反应,高分子的相对分子质量增加,纤维断裂强度提高。     

聚芳酯液晶纤维的成形与热处理

介绍了热致液晶芳香族聚酯的合成方法,综述了聚酯液晶纤维的纺丝成形、热处理及工艺条件对纤维性能的影响,以及通过差示扫描量热仪、纤维强力仪等对聚芳酯液晶纤维与热处理后的纤维性能分析。