基于用户特征属性和云模型的协同过滤推荐算法

随着数据的极端稀疏性,仅仅依赖于传统的协同过滤相似性的度量方法已无法取得精确的推荐结果。针对这一问题,提出基于用户特征属性和云模型的协同过滤算法。首先,算法利用云模型计算用户评分云相似性,结合用户打分偏好对原矩阵进行填充,在此基础上得到用户的评分云相似性;其次,再结合用户特征属性相似性通过加权因子计算用户的最终相似性,得到一种新的相似性度量方法;最后,得到算法的评分预测。实验结果表明,该方法能够提高推荐质量。     

粤港澳大湾区水安全协同调控理论框架研究

针对粤港澳大湾区水问题多维交织特性,基于流域系统整体观梳理总结了技术上可控、逻辑上关联的5个水安全调控子系统结构,包括：河势调控子系统、内河水环境水生态调控子系统、外江咸潮调控子系统、城市暴雨洪涝调控子系统、外江洪潮调控子系统。探讨了各子系统关键机理、系统间的协同作用原理、协同调控的关键技术需求及协同调控模型算法架构,构建了大湾区水安全协同调控理论框架,以珠江河口为例开展了粤港澳大湾区水安全协同调控理论的应用,为大湾区水问题系统治理提出了新的解决方案。     

融合交互意图的图神经网络协同过滤算法

传统的协同过滤方法很大程度上以一种统一的方式进行建模,未从交互意图的细粒度上考虑建模关系。为此提出一种融合交互意图的图神经网络协同过滤算法（INTNGCF）。首先,通过将边分解成多个潜在空间来识别潜在意图;其次,利用交互意图融合层确定这些潜在意图的重要性;最后,生成用户对项目的预测评分。在三个真实数据集上与七种基线模型进行对比实验,结果表明,提出的算法与其他先进的推荐模型相比具有一定的性能优势。     

区分交互意图的图卷积协同过滤算法

近几年提出了一些基于图卷积网络的协同过滤推荐模型,然而大部分模型将邻域权重视为常量且不区分用户和物品间的交互关系,无法获取令用户满意的推荐列表。因此,为了得到用户和物品更准确的嵌入表示,提出一种区分交互意图的图卷积协同过滤推荐算法MiGCCF(multi-intention graph convolutional collaborative filtering)。该算法将交互关系进行分解,细粒度分析用户与物品间的交互意图,并引入注意力机制,在消息传播过程中赋予邻域可学习的注意力权重,挖掘用户对于不同交互物品的喜爱度。在Gowalla与Amazon-book上的实验表明,该算法相比于基准算法,在两个数据集上的HR@50和NDCG@50指标分别提高了12.5%和8.5%,具有更好的性能表现。     

粗定位和协同表示的高光谱图像异常检测

目的 由于在军事和民用应用中的重要作用,高光谱遥感影像异常检测在过去的20~30年里一直都是备受关注的研究热点。然而,考虑到异常点往往藏匿于大量的背景像元之中,且只占据很少的数量,给精确检测带来了不小的挑战。针对此问题,基于异常点往往表现在高频的细节区域这一前提,本文提出了一种基于异常点粗定位和协同表示的高光谱遥感影像异常检测算法。方法 对输入的原始高光谱遥感影像进行空间维的降质操作;通过衡量降质后影像与原始影像在空间维的差异,粗略定位可能的异常点位置;将粗定位的异常点位置用于指导像元间的协同表示以重构像元;通过衡量重构像元与原始像元的差异,从而进一步优化异常检测结果。结果 在4个数据集上与6种方法进行了实验对比。对于San Diego数据集,次优算法和本文算法分别取得的AUC （area under curve）值为0.978 6和0.994 0;对于HYDICE （hyperspectral digital image collection equipment）数据集,次优算法和本文算法的AUC值为0.993 6和0.998 5;对于Honghu数据集,次优算法和本文方法的AUC值分别为0.999 2和0.999 3;对Grand Isle数据集而言,尽管本文方法以0.001的差距略低于性能第1的算法,但从目视结果图中可见,本文方法所产生的虚警目标远少于性能第1的算法。结论 本文所提出的粗定位和协同表示的高光谱异常检测算法,综合考虑了高光谱遥感影像的谱间特性,同时还利用了其空间特性以及空间信息的先验分布,从而获得异常检测结果的提升。     

标签扩展的协同过滤推荐算法

大多数利用标签与用户和项目之间关系的推荐算法,都要面临用户个体不同所导致的标签稀疏问题,不同的用户为项目所标注的标签会有所不同.针对由于用户标注标签的随意性而导致的用户标签和项目标签矩阵稀疏问题,提出了一种标签扩展的协同过滤推荐算法.该算法根据用户标注标签的行为计算基于标签的标签相似度,根据用户标注的标签语义计算基于标签语义的标签相似度,从用户行为和标签语义2个方面评估标签的相似度,并利用标签相似度来扩展每个项目标签,降低由项目与标签的关联关系产生的矩阵稀疏度.在M ovieLens数据集上的实验结果表明,所提算法在精度上有所提高.     

基于事件触发的离散多智能体二分一致性

针对一阶离散多智能体系统,研究了事件触发控制下的二分一致性问题.首先考虑智能体间通信拓扑结构为无向连通结构平衡图的情形,针对各智能体设计事件触发控制,包括仅依赖于自身及邻居智能体采样状态的控制输入,以及仅依赖自身状态的事件触发条件,实现了对通信资源的节约利用.基于图论、离散系统稳定性理论,证明系统能够实现二分一致性.同时,合理设置控制输入及事件触发条件中参数,保证系统不存在Zeno现象.之后,进一步分析设计了包含有向生成树的结构平衡图下,多智能体系统的事件触发控制.最后利用仿真实例验证了理论结果的有效性.     

基于迁移学习的卷积神经网络通道剪枝

卷积神经网络在计算机视觉等多个领域应用广泛,然而其模型参数量众多、计算开销庞大,导致许多边缘设备无法满足其存储与计算资源要求。针对其边缘部署困难,提出使用迁移学习策略改进基于BN层缩放因子通道剪枝方法的稀疏化过程。本文对比不同层级迁移方案对稀疏化效果与通道剪枝选取容限的影响;并基于网络结构搜索观点设计实验,探究其精度保持极限与迭代结构的收敛性。实验结果表明,对比原模型,采用迁移学习的通道剪枝算法,在精度损失不超过0.10的前提下,参数量减少89.1%,模型存储大小压缩89.3%;对比原剪枝方法,将剪枝阈值从0.85提升到0.97,进一步减少参数42.6%。实验证明,引入迁移策略更易实现充分的稀疏化,提高通道剪枝阈值选取容限,实现更高压缩率;并在迭代剪枝的网络结构搜索过程中,提供更高效的搜索起点,利于快速迭代趋近至搜索空间的一个网络结构局部最优解。     

面向协作式自动泊车的场端单目视觉测距系统

在协作式自动泊车的实现过程中,较为关键的一点是停车场全局范围内相关车辆的识别与定位,因此本文提出一种应用于场端基于单目视觉的车辆识别与定位方法。首先,考虑基础设施停车场的特点,设计灵活性更好的以分布式架构为核心的感知系统架构,改进SSD网络以使检测模型更适于在边缘处理设备中部署运行;之后分析并构建用于场端的单目视觉测距数学模型;最终综合利用目标检测与视觉测距算法,完成目标车辆的识别与定位。为验证单目视觉测距算法在场端中应用的有效性,在真实的停车场环境中设计模拟实验,进行相应的测试,实验结果表明,视觉测距精度满足系统要求。     

Two-stage stochastic minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs

When dealing with consensus cost problems with asymmetric adjustment costs, the uncertain scenarios with certain probabilities which are becoming a serious problem decision-makers have to face. However, existing optimization-based consensus models have failed to consider uncertain factors that could influence the final consensus and total consensus cost. In order to better deal with these issues, it is necessary to develop practical consensus optimal models. Thus, we establish three two-stage stochastic minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs that may eventually lead the way to better consensus outcomes. The impact of uncertain parameters (such as individual opinions, unit asymmetric adjustment costs, compromise limits, cost-free thresholds) are investigated by modeling three kinds of uncertain consensus models. We solve the proposed two-stage stochastic consensus problem iteratively using the L-shaped algorithm and show the convergence of the algorithm. Furthermore, a case of pollution control negotiations verifies the practicability of the proposed models. Moreover, the comparison of results with the L-shaped algorithm and CPLEX shows that the L-shaped algorithm is more effective in solving time. Some discussions and comparisons on local and global sensitivity analysis of the uncertain parameters are presented to reveal the features of the proposed models. Finally, the relationships between the minimum cost consensus model and minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs and the proposed models are also provided.