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991.
Contrastive Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation
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Yang Fang Zhen Tan Ziyang Chen Weidong Xiao Lingling Zhang Feng Tian 《International Journal of Software and Informatics》2023,13(4):469-488
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. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
1000.
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。 相似文献