Contrastive Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation

In recommender systems, the cold-start issue is challenging due to the lack of interactions between users or items. Such an issue can be alleviated via data-level and model-level strategies. Traditional data-level methods employ auxiliary information like feature information to enhance the learning of user and item embeddings. Recently, Heterogeneous Information Networks (HINs) have been incorporated into the recommender system as they provide more fruitful auxiliary information and meaningful semantics. However, these models are unable to capture the structural and semantic information comprehensively and neglect the unlabeled information of HINs during training. Model-level methods propose to apply the meta-learning framework which naturally fits into the cold-start issue, as it learns the prior knowledge from similar tasks and adapts to new tasks quickly with few labeled samples. Therefore, we propose a contrastive meta-learning framework on HINs named CM-HIN, which addresses the cold-start issue at both data level and model level. In particular, we explore meta-path and network schema views to describe the higher-order and local structural information of HINs. Within meta-path and network schema views, contrastive learning is adopted to mine the unlabeled information of HINs and incorporate these two views. Extensive experiments on three benchmark datasets demonstrate that CM-HIN outperforms all state-of-the-art baselines in three cold-start scenarios.     

能效优先的用户关联与功率控制协同优化机制

在异构蜂窝网络中,针对系统的能效,提出了一种基于效用函数最大化模型的用户关联与功率控制协同优化方案,该方案表示为非线性混合整数问题。为了求得该问题的最优解,设计了一种迭代算法,首先将原问题转换为带参数的多项式形式的问题,在外层循环利用Dinkelbach方法求得最佳的能效因子,然后在内层循环分别求得最佳的用户关联矩阵和传输功率。最终实验结果表明,用户关联与功率控制协同的优化方案在能效和负载平衡方面比固定功率条件下的用户关联策略的性能更优。     

离子化对SBS/聚(苯乙烯-甲基丙烯酸甲酯)热塑性互穿聚合物网络结构与力学性能影响的研究

采用原子转移自由基聚合（ATRP）法合成了聚（苯乙烯一甲基丙烯酸甲酯）[P（St—MMA）]，采用两步法制备了SBS／P（St—MMA）热塑性互穿聚合物网络（TIPN）。在双螺杆挤出机上通过熔融挤出方法对SBS／P（St—MMA）直接进行水解，制备了含有离子键的SBS／P（St—MMA）TIPN。离子化后TIPN的拉伸强度明显增加，在离子化程度为25％时达到最大，断裂伸长率明显下降。TIPN的中PB和PS嵌段的Tg均明显增加，PS嵌段增加更加明显，提高20℃；弹性模量E’均明显提高。     

互联网金融平台中高违约风险用户识别算法

在我国金融科技不断创新的背景下,互联网金融平台中通过网络分析技术开展用户风险识别已经成为当前的热点技术发展方向。以某互联网金融平台的用户交易数据为对象,通过分析其中借贷逾期违约的传播行为,提出通过传播特征构建模型算法识别互联网金融平台的高风险用户。在构建基于阈值传播和随机传播的SIS模型和SIR模型基础上,将模型转换为可评价用户风险值的算法,并进一步与实际违约数据进行验证对比。对比结果显示在前5%和10%高风险群体划分条件下,算法具有较高的召回率和良好的结构关联性。     

基于差异路径权重的二部图网络推荐算法

针对二部图网络结构推荐算法中资源分配不合理的现象,同时为了丰富推荐结果多样性和促进冷门物品的推荐,提出了一种利用差异路径权重改变资源传递的二部图网络结构算法。利用用户相似性构造路径权重改变第一阶段资源传递规则,使资源较多地流向与目标用户相似的用户节点。通过物品属性相似的构造路径权重,使第二阶段资源更多地流向与目标用户已购物品具有相似属性的物品。实验结果表明,本算法相对于其他流行网络结构算法提高了推荐的综合性能,并且更好地解决推荐中的相关问题。     

基于资源分配网络的小数据集并行集成学习方法

机器学习领域中,如何在小规模的训练数据集上获得一个具有稳定的高计算精度的算法模型,一直以来都是一个棘手而富有挑战的问题。从算法模型出发,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的资源分配网络并行集成学习方法。该集成系统由多个带有扩展卡尔曼滤波器的资源分配网络（RANEKF）组成,并且每个RANEKF子网的输入由原始数据集中的输入经过随机权值的修正得到。通过和其他神经网络构成的集成学习算法的实验对比,发现提出的方法在小训练集上拥有更高的计算精度和稳定性。     

有向动态网络中基于模体演化的链路预测方法

以往传统的链路预测方法大多数针对无向网络,而实际上大多数社交网络是有向的,并且没有考虑网络中同一节点对之间的重复边以及微观演化信息,因此不能较好地解决有向动态网络中的链路预测问题。针对有向网络,将节点对之间的重复边信息转换为该节点对之间连边的权值;接着采用了基于三元组模体的演化模型,对滑动窗口中相邻时间片的模体转换概率进行统计后,采用指数加权滑动平均法对其进行时序分析得到不同模体转换概率的预测矩阵,进而使用该矩阵对网络中的链边进行预测。这不仅充分利用了网络微观演化信息,而且解决了动态网络中重复边的问题。最后对实验结果进行分析发现,在高全局聚类系数高平均度的网络中AUC相比Triad Transition Matrix方法提高了近0.01,而相比Common Neighbor方法提高更多。因此,所提方法能够较好地应用网络微观演化信息进行链路预测。     

软件定义网络中利用IMKVS结合NFV的分布式网络负载均衡策略

社交网络和其他云应用程序应该能对从数据中心发出的请求作出快速响应,实现这种请求的技术之一是内存中的键值存储（IMKVS）,它是一种缓存机制,目的是为了提高整体用户体验。一般地,IMKVS系统使用一致性哈希来决定在哪存储目标,一致性哈希使用起来方法简单,但可能引起网络负载的不平衡。为了提高IMKVS的缓存性能,提出一种软件定义网络中利用IMKVS结合NFV的分布式网络负载均衡策略。该策略包含两个阶段,第一阶段设计通用的SDN负载平衡器的模块,以运行不同的负载平衡算法;第二阶段是基于IMKVS的专业化缓存,可以实现通信管理和数据复制。仿真结果表明,相比于一致性哈希,缓存服务器上的负载可改善24%,网络上的负载可改善7%,策略能够使资源利用更合理,获得更好的用户体验。     

基于活动区域的移动无线传感器网络路由协议

为了解决移动无线传感器网络中能量效率问题,提出了一种基于活动区域的移动无线传感器网络（WSN）路由协议。本方法使用源和sink节点相对位置来形成路由的活动区域,网络中的移动节点使用睡眠唤醒模式来节约能源。移动向量信息（如当前位置、方向和速度）以及节点的剩余能量,用于选择能够提供最大连接保留时间的邻居,移动向量信息也被用来唤醒活动区域中的移动节点。实验表明,与其他路由协议进行比较,该方法在分组传输过程中具有更高的可靠性。     

基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法

针对企业电力负荷随机性强、稳定性低、预测精度不理想等问题,提出了一种基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法。首先对最大偏差相似性准则算法进行修改,并提出使用预测日的负荷特征向量与最大偏差相似性准则算法聚类之后的类中心负荷特征的距离来确定预测日的相似日类别;然后将聚类后的相似日类别负荷数据作为BP网络的训练数据,输出预测日起始的连续三天96整点负荷值。实验表明,该方法提出的短期电力负荷预测方法在精度和网络训练时间上都有较大的提升,具有较高的有效性和实用性。