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车联网在生活中扮演着越来越重要的角色,它可以有效地防止交通拥堵从而减少交通事故。然而,在车联网中总是有非法车辆试图接入车联网并发布虚假消息。此外,现有方案多数存在计算效率低下的问题。针对上述存在的问题进行了研究,提出了一种车联网中基于雾计算和多TA的条件隐私保护认证方案。在保护车辆用户身份的条件下实现了车辆、雾节点、TA三者之间的身份认证,且在车辆追踪阶段可以还原车辆用户的真实身份,从而实现条件隐私保护。雾计算的使用降低了方案的计算和通信开销,同时多TA模型的使用也解决了单TA单点故障的问题。安全性证明和性能分析的结果表明该方案是安全且高效的。最后对当前方案进行了总结以及对未来研究作出了展望。 相似文献
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现有基于会话的推荐算法主要通过挖掘单个目标会话的项目转换关系进行推荐,对来自其他不同会话中项目之间的复杂转换信息考虑较少。为此,提出一种融合全局和近邻协同信息的会话推荐算法SFGN-GNN,同时考虑来自全局与近邻会话的协同信息,以充分挖掘用户偏好。通过学习会话表示来表达用户偏好,先按目标会话与近邻会话的成对项目转移关系构建近邻图,依据所有会话中的成对项目转移关系构建全局图,再利用图神经网络获取目标会话节点近邻级和全局级的项目表示,采用融合门融合得到会话级项目表示,并在其中嵌入项目在目标会话中的位置信息和时间信息,然后通过软注意力机制得到最终的会话表示,最后经过softmax函数预测下一个可能交互的项目。在两个数据集上的实验验证了SFGN-GNN算法有效性。 相似文献
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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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945.
社会群体优化算法(social group optimization,SGO)是一种基于社会群体学习而提出的一种新型优化算法。针对社会群体优化算法易于陷入局部最优问题,提出了一种多群社会群体学习算法(MPSGO)。本算法采用多子群学习方法,对算法两个阶段的个体学习方法进行改进,在维持群体收敛性能的前提下提高群体多样性,同时对部分个体中引入量子学习,使个体学习的有用信息得以增强;此外,每隔一定代数对子群进行随机重组,既能保证各子群个体充分进化,又维持了子群多样性。在设计算法的基础上,分析了其收敛性和多样性;通过与其他四种算法进行对比实验,验证了改进后算法性能更优。 相似文献
946.
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