融合画像和文本信息的轻量级关系图注意推荐模型

针对当前基于图神经网络的推荐系统受数据稀疏影响推荐效率不高的问题,提出融合画像和文本信息的轻量级关系图注意推荐模型(LightRGAN)。首先,利用用户画像和项目画像初始化用户和项目的嵌入表示。其次,引入评论、项目描述和项目类型作为辅助信息,并通过基于多头注意力机制的文本嵌入网络挖掘同一用户评论集和描述集中文本之间的潜在联系。然后,通过融合注意力机制的轻量级关系图卷积网络学习用户和项目的嵌入表示。最后,对各层嵌入表示加权求和并通过预测网络计算匹配分数。在三个公开数据集上的实验结果表明LightRGAN的效果优于多个现有的基线模型,评估指标HR@20、NDCG@20较最优基线模型最少提升了2.58%、2.37%。     

基于时序特征和集成算法的用户购买预测

大数据时代,电商平台积累了大量用户在平台上的行为数据,比如浏览、点击、下单和加入购物车等等.如何使用机器学习算法去探索大数据背后的用户消费喜好和习惯成为了一个新的研究热点.本文主要在特征工程和模型搭建两个方面对用户购买预测的效果做出提高.通过深入理解电商业务知识,利用统计学知识,分别从用户、商品和评论数据等多个方面的数据构建了115个特征;在模型搭建方面,主要设计了一个两层融合模型,第一层采用了XGBoost、CatBoost和逻辑回归作为基分类器,从不同的角度考虑用户购买预测,第二层采用加权平均的方法对基类模型的预测结果进行融合,其权重由线性分类器学习生成.实验结果表明该融合模型的F1评分要高于个体分类器,并且多次实验证明,融合模型的稳定性也要比个体分类器好.     

基于用户行为分析的诈骗电话识别

本文的研究目的是提高诈骗电话的识别率和识别准确性.基于大数据平台采集用户通话行为、上网行为等通信过程数据,结合用户基本属性、手机终端信息等进行综合分析,并采用合适的识别算法进行机器学习建立识别模型,能更好的发现诈骗电话与普通电话的内在差异,相比传统基于呼叫行为的分析,能有效提高骚扰诈骗电话识别的准确度和覆盖率,降低漏判、减少误判.经实际数据验证,对诈骗电话识别效果有明显提升,可作为诈骗电话识别的一种新的技术选择.     

适用于RPA工具的卷积序列推荐算法

在机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务。然而常用的序列推荐系统受限于序列信息的提取困难等问题,难以得到广泛应用。为了解决这一问题,构建一种基于Inception的卷积序列推荐模型,把时间和潜在空间中的用户行为序列信息嵌入进一幅“图像”中,并通过动态和静态2种不同的卷积层提取其中的局部特征,全面地提取用户的短期兴趣偏好,同时将用户嵌入矩阵作为用户的长期兴趣偏好嵌入到卷积层的输出中,共同构建完整的用户兴趣偏好,提升推荐性能。通过在3种公开数据集MovieLens 1M、Gowalla、Steam上分别进行实验,验证了基于Inception的卷积序列推荐模型的性能优于最新的序列推荐模型,在Top-N序列推荐的3种评价指标中（精确率、召回率、平均AP值）,平均提升幅度在10%左右,单个指标上的最大提升幅度为14%。     

基于均衡接近度灰关联的Slope One算法

作为一种基于项目的协同过滤推荐算法,Slope One算法易于实现且高效。但由于Slope One算法未考虑用户相似性,导致其在处理涉及用户关系的个性化推荐任务时性能不高。针对以上问题,提出了改进的Slope One算法。提出一种均衡接近度灰关联分析方法计算用户之间的均衡接近度,利用均衡接近度度量用户间的相似程度,然后将均衡接近度值融入到Slope One算法中进行评分预测,在MovieLens和Epinions数据集下的对比实验表明,该算法具有更低的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）,提高了预测的准确度和推荐质量。     

基于用户满意度的图标动态形式设计

为了增加用户对人机界面图标的可理解性,提高用户认知效率,提出一种基于用户满意度的图标动态形式评价方法.利用速率、方向、范围、路径分别定义图标旋转、左右、上下平移、缩放4种基本动态形式;采用阈限测量法获得图标动作时间的上阈、舒适值、下阈,通过线性回归建立图标动作时间与图标动作幅度间映射关系;通过Likert量表进行动态图标范围适合度调查;结合方差分析和最小显著性差异实验,分析图标动作时间和图标动作幅度对用户偏好满意度、认知负荷的影响,并用于指导动态图标设计.实验结果表明在4种基本动态形式下,移动端的动态图标最佳动作时间在450 ms左右;动作时间与动作幅度为正相关,设备尺寸、图标复杂度对动作时间的设定有决定性的影响;动作幅度的设定与设备尺寸相关.为人机界面中动态图标设计提供了一种动态图标量化分析模型,以便为人机界面的动态图标设计提供一定的理论参考.     

面向用户的支持用户掉线的联邦学习数据隐私保护方法

联邦学习是解决多组织协同训练问题的一种有效手段,但是现有的联邦学习存在不支持用户掉线、模型API泄露敏感信息等问题。文章提出一种面向用户的支持用户掉线的联邦学习数据隐私保护方法,可以在用户掉线和保护的模型参数下训练出一个差分隐私扰动模型。该方法利用联邦学习框架设计了基于深度学习的数据隐私保护模型,主要包含两个执行协议:服务器和用户执行协议。用户在本地训练一个深度模型,在本地模型参数上添加差分隐私扰动,在聚合的参数上添加掉线用户的噪声和,使得联邦学习过程满足(ε,δ)-差分隐私。实验表明,当用户数为50、ε=1时,可以在模型隐私性与可用性之间达到平衡。     

虚拟现实全景流体绘画系统的可用性研究

虚拟现实环境给三维空间场景应用带来更强的真实感和身临其境的体验。在虚拟现实场景中经 常需要使用 360全景图像生成沉浸式环境背景,其中全景流体动力学绘画系统提供了一个新的全景图绘制方 法。在调研虚拟现实技术在流体绘画领域应用的适用性测试中,本文综合运用用户测试法、操作日志分析法、 事后问卷调查法和访谈法,对基于虚拟现实的全景式流体绘画创作系统进行可用性评估,并创意性地使用可视 化方法辅助日志分析。所有的受试者均认为系统的可用性不低于一般水平,利用该系统完成流体绘画的创作工 作不需要受试者具有专业绘画经验。受试者对系统的功能效果持积极肯定的意见,并期待尝试用其他交互形式 代替手柄类交互方式以促进艺术创作的表达。其研究方法和结果将为同类系统的开发和评估提供参考。     

基于KL散度的用户相似性协同过滤算法

大多数用户相似性算法在计算用户相似性时只考虑了用户间的共同评分项,而忽略了用户其他评分中可能隐藏的有价值信息.为了准确评估用户间的相似性,提出了一种基于KL散度的用户相似性协同过滤算法.该算法不仅利用了共同评分项,还考虑了其他非共同评分信息的影响.该算法充分利用了用户的所有评分信息,提高了用户相似性度量的可靠性和准确性.实验结果表明,该算法优于当前主流的用户相似性算法,且在没有共同评分信息的条件下,仍能有效地完成用户相似性度量,解决了对共同评分项的完全依赖问题,具有更好的适应性.     

面向用户行为过程的无人机遥感指挥车人机工程设计

为提升无人机遥感应急指挥车的工作舒适度,结合无人机遥感监测手段和应急监测指挥车功能,对无人机遥感应急指挥车进行人机工程设计。以用户行为过程为指导,研究了用户的工作轨迹,得出车辆的最佳功能分区,在此基础上,利用JACK软件对车辆的易用性和舒适性进行仿真分析,得到指挥车各功能空间的最佳布局及车内设备的最佳尺寸设计区间,为方案设计提供依据。