基于微博用户兴趣话题的相似用户挖掘

相似用户挖掘是提高社交网络服务质量的重要途径，在面向大数据的社交网络时代，准确的相似用户挖掘对于用户和互联网企业等都有重要的意义，而根据用户自己的兴趣话题挖掘的相似用户更符合相似用户的要求。提出了一种基于用户兴趣话题进行相似用户挖掘的方法。该方法首先使用TextRank话题提取方法对用户进行兴趣话题提取，再对用户发表内容进行训练，计算出所有词之间的相似度。提出CP（Corresponding Position similarity）、CPW（Corresponding Position Weighted similarity）、AP（All Position similarity）、APW（All Position Weighted similarity）四种用户兴趣话题词相似度计算方法，通过用户和相似用户间关注、粉丝重合率验证相似用户挖掘效果，APW similarity的相似用户的关注/粉丝重合百分比为1.687%，优于提出的其他三种算法，分别提高了26.3%、2.8%、12.4%，并且比传统的文本相似度方法Jaccard相似度、编辑距离算法、余弦相似度分别提高了20.4%、21.2%、45.0%。因此APW方法可以更加有效地挖掘出用户的相似用户。     

基于智能手机用户行为习惯的App使用预测算法研究

互联网的发展不仅推动了智能手机的普及,而且涌现了大量的手机App。大量被安装在手机中的应用程序不仅增加了用户寻找App的时间和难度,而且占用了手机大量的内存空间,致使手机卡顿,严重影响了用户体验。利用智能手机用户使用App的行为习惯特征,预测用户将要使用的App,并将其应用到智能手机中用以预加载App和智能清理手机内存是解决上述问题的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian网络算法的前提下,考虑智能手机用户对每个App的喜爱程度,将其加入到PrefixSpan算法的剪枝步骤中;采用贝叶斯网络算法整合智能手机用户的App使用记录和App使用时长等特征,提出一套新的预测用户下一个将要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。实验证明,该算法预测准确率最高可达86.3%,较其他算法可提高大约4%。     

智能物联 舒适家居系统升级的重要方向

A.O.史密斯在中国市场始终坚持本土化的管理和本土化的研发,其近年来在舒适家居市场的一系列动作,可以看出,依然是秉承着以用户为中心的原创型创新,在更好满足消费者需求的同时,为行业带来新活力。节能省气看得见,引领采暖系统进入AI智控新时代。近几年,行业一直在推冷凝式产品,但却推广得非常难。从全球市场来看,欧洲之所以冷凝炉得以普及,是因为有政策的引导。     

基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

一种基于用户行为特征的精准容量预测方法

随着大流量套餐业务的推广,用户行为随之转变,网络资源的需求也不断升高。因此,文章提出一种基于用户行为特征的精准容量预测方法,提前做好市场容量预判,并结合用户行为特征实现场景化网络解决方案,确保用户感知。     

以用户为中心的可见光通信协作传输中训练资源分配算法

以用户为中心的可见光通信协作传输是近年来出现的新架构,这导致虚拟小区之间出现重叠。为避免导频污染问题,每个虚拟小区中的光接入点(AP)或者虚拟小区中选择相同AP的用户发送的训练序列应该是正交的。针对可见光通信中以用户为中心的协作网络,研究训练资源的正交分配问题,提出了一种新的导频分配算法,联合导频分配和用户选择问题,以期最大限度地增加虚拟小区内可被接入的用户数。分析和仿真结果表明,该导频分配方案可以有效改善导频污染问题,提高训练资源利用率,并且相比已有的导频分配方案,性能有所改进。