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11.
联邦学习(federated learning)可以解决分布式机器学习中基于隐私保护的数据碎片化和数据隔离问题。在联邦学习系统中,各参与者节点合作训练模型,利用本地数据训练局部模型,并将训练好的局部模型上传到服务器节点进行聚合。在真实的应用环境中,各节点之间的数据分布往往具有很大差异,导致联邦学习模型精确度较低。为了解决非独立同分布数据对模型精确度的影响,利用不同节点之间数据分布的相似性,提出了一个聚类联邦学习框架。在Synthetic、CIFAR-10和FEMNIST标准数据集上进行了广泛实验。与其他联邦学习方法相比,基于数据分布的聚类联邦学习对模型的准确率有较大提升,且所需的计算量也更少。 相似文献
12.
在线用户的群体兴趣对于分析在线社会网络以及个性化推荐至关重要。研究的目的是引入信息熵这一指标来准确度量用户兴趣的多样性。分别在电影网站MovieLens和音乐网站Last.FM数据上进行实证分析,即统计度相同的用户所选产品的信息熵值。MovieLens的结果表明,随着用户度的增加,熵值出现先上升后下降的趋势,即度小的用户和度大的用户的兴趣比较专一,而一般用户的兴趣较为多样;而Last.FM的结果表明,度小用户的兴趣非常多样,但随着用户听过的音乐数量越多,兴趣越明确。通过建立随机模型与实证结果进行比较,可以发现绝大多数用户在真实数据集上的兴趣的多样性比随机情况要大,可见用户的兴趣对用户行为模式的影响显著。 相似文献
13.
面向个性化云服务的动态信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为更好地实践云计算为用户提供廉价按需服务的宗旨,满足服务请求者的个性化需求,提出一种面向个性化云服务的动态信任模型。基于细粒度服务思想定义个性化云服务,通过引入时间衰减因子和建立高效激励机制修正直接信任值,以灰色系统理论为基础计算实体间的评价相似度,并将评价相似度和推荐者的推荐可信度作为合成推荐信任值的重要因素,同时提出一种基于评价相似度的自信因子赋值方法,以提高合成综合信任值的准确性。实验结果表明,与GM-Trust模型及CCIDTM模型相比,该模型的交互成功率分别平均提高了4%和11%。 相似文献
14.
15.
随着数字时代的到来,数字技术不仅使动画在传统影视和游戏领域如虎添翼,其特有的仿真能力使得动画逐渐在电视新闻与网络新闻中也频繁运用,不仅为动画在新闻传播领域开辟了新的应用范围,也打通了各领域间的界限,一方面成为动画本身多元化的拓展,另一方面也为新闻传播方式的多样化提供了一种新的可能。文章旨在梳理动画在新闻传播中的历史沿革,研究数字时代下动画在新闻传播中的应用,并在此基础上思考动画在新闻传播中亟待解决的诸多问题。 相似文献
16.
17.
18.
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%。 相似文献
19.
Knowledge management is crucial for construction safety management. Widely collected and well-organized safety-related documents are recognized to be significant in raising the workers' security awareness and then to prevent hazards and accidents. To improve document processing efficiency, automatic information extraction plays an important role. However, currently, automatic information extraction modeling requires large scale training datasets. It is a big challenge for the engineering industry, especially for the fields which heavily rely on the experts’ knowledge. Limited data sources, and high time and labor costs make it not practical to establish a large-scale dataset. This work proposed a natural language data augmentation-based small samples training framework for automatic information extraction modeling. With the designed cross combination-based text data augmentation algorithm, the deep neural network can be employed to build up automatic information extraction models without large-scale raw data and manual annotations. Characters semantic coding is employed to avoid word segmentation and make sure that the framework can be utilized in different writing language systems. The BiLSTM-CRF model is adopted as the detection core to conduct character classification. Through a case study of two independent accident news report datasets analysis, the proposed framework has been validated. A reliable and robust automatic information extraction model can be established, even though with small samples training. 相似文献
20.
Bin GUO Yasan DING Yueheng SUN Shuai MA Ke LI Zhiwen YU 《Frontiers of Computer Science》2021,15(3):153806
The widespread fake news in social networks is posing threats to social stability, economic development, and political democracy, etc. Numerous studies have explored the effective detection approaches of online fake news, while few works study the intrinsic propagation and cognition mechanisms of fake news. Since the development of cognitive science paves a promising way for the prevention of fake news, we present a new research area called Cognition Security (CogSec), which studies the potential impacts of fake news on human cognition, ranging from misperception, untrusted knowledge acquisition, targeted opinion/attitude formation, to biased decision making, and investigates the effective ways for fake news debunking. CogSec is a multidisciplinary research field that leverages the knowledge from social science, psychology, cognition science, neuroscience, AI and computer science. We first propose related definitions to characterize CogSec and review the literature history. We further investigate the key research challenges and techniques of CogSec, including humancontent cognition mechanism, social influence and opinion diffusion, fake news detection, and malicious bot detection. Finally, we summarize the open issues and future research directions, such as the cognition mechanism of fake news, influence maximization of fact-checking information, early detection of fake news, fast refutation of fake news, and so on. 相似文献