基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣建模方法

微博用户利用标签信息表征其兴趣及属性,通过分析微博用户标签特点以及现有微博推荐方法的局限性,提出一种改进的基于多标签语义关联关系的微博兴趣建模方法。为了解决现有加标方法忽略了语义关联及多标签间关联的问题,首先通过计算标签对在微博用户集合中的共现频率得到标签对语义内联关系;其次构建由标签对连接词组成的路径,通过共享熵进一步计算标签对语义外联关系;最后将两者结合得到标签对语义关联关系矩阵,由此来对用户 标签矩阵进行更新,得到基于多标签语义关联关系的微博用户兴趣模型。以新浪微博公开API抓取的大量微博信息作为实验数据,进行了一系列的实验和分析,结果表明本文构建的用户兴趣模型具有较好的性能。     

融合用户兴趣偏好与影响力的目标社区发现

目标社区检测旨在找到符合用户偏好的有凝聚力的社区.然而,所有现有工作要么在很大程度上忽视社区的外部影响,要么不是\     

计及充电行为特征与可调性的电动汽车集群优化调度

针对传统电动汽车集群优化调度过程中未能充分考虑电动汽车是否具备参与电网响应的物理条件和主观意愿等问题,提出一种基于双向门控循环单元（Bi-GRU）的电动汽车充电行为可调性识别方法,并以聚合商收益最大为目标进行优化调度。首先,利用电动汽车在充电站内的真实数据描述电动汽车用户充电时间特征、充电电量特征,并从影响用户参与优化调度的主观意愿因素出发,分析并描述用户充电偏好;其次,构建充电过程物理矩阵和用户响应意愿矩阵,并采用Bi-GRU模型将电动汽车划分为可调电动汽车集群与不可调电动汽车集群,计算可调集群充电电量与不可调集群充电电量;最后,从电动汽车聚合商利益最大化角度出发,提出考虑分时电价影响的电动汽车集群参与电网优化调度模型及求解策略。算例表明,与传统优化调度方法相比,所提Bi-GRU模型能精准识别电动汽车是否具备可调性,且优化调度策略能在保证聚合商收益最大化前提下有效平抑负荷波动,保证电网安全稳定运行。     

基于开放地图API的WEBGIS应用研究

Web GIS是利用成熟的Web技术、计算机技术、GIS技术基于互联网实现的一种新型地图服务方式。该文探讨了基于Google Maps API的Web GIS地图服务的应用研究,阐述了使用开放地图API构建Web GIS的优势,开发者可以轻松利用开发地图服务商所提供的各项地图资源及服务,非常方便高效地实现多种多样的在线电子地图应用。     

配电终端多源异构数据的跨模态聚合算法

针对配电物联网配电终端安全监测数据多源化、高度异构的特征以及配电物联网管理平台安全信息易受网络攻击和威胁的问题,文章提出一种跨模态数据聚合算法.该算法利用自适应分布嵌入阶段多源异构数据的跨模态来解决源域和目标域之间的欠适配和不平等问题,其对目标域数据是否产生网络威胁的判断可以比一些经典分类算法的更准确;通过构建各类型安...     

面向属性网络的可重叠多向谱社区检测算法

谱社区检测算法多基于结构对网络进行划分,往往受限于划分数量且难以控制重叠程度。设计了面向属性网络的谱社区检测算法,可将属性网络划分为任意数量的可重叠社区并有效发现离群点。具体地,首先,从结构和属性两方面综合考虑,基于加权模块度设计了最大化到节点向量化的分区映射方法;其次,给出簇中心向量的初始选择策略,并将其融合在面向属性网络的重叠度和离群度制约中,实现重叠社区的发现;再次,设计节点分配策略,计算节点与簇中心向量的内积,将节点分配给具有最高内积的社区;最后,结合节点隶属情况,高效地在属性网络中检测出结构紧密、可重叠和具有离群点的社区。此外,将本文算法应用于现实世界的多个网络,验证了本文算法的有效性和效率。     

基于熵加权属性子空间的目标社区发现

该文提出一种基于熵加权属性子空间的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关的社区。首先,从属性和结构两个方面综合考虑节点间的相似度,利用用户给定的样例节点及其邻居扩展得到目标社区中心点集;其次,在中心点集上,设计一种熵加权的属性权重计算方法,得到目标社区的属性子空间权重;再次,利用目标社区的属性子空间权重,基于节点的属性和结构相似度重写网络中边的权重;最后,定义社区适度函数并结合重写后网络中边的权重改进社区适度函数,以中心节点集为核心,挖掘基于用户偏好的内部连接紧密且与外部分离较好目标社区。此外,该方法可以扩展到网络中多个社区发现及离群点检测任务中。在人工网络和真实网络数据集上的实验结果验证了该文所提算法的效率和有效性。     

大气探测激光雷达突变信号处理方法研究（特邀）

在大气探测激光雷达的实际应用中,当激光探测路径上存在后向散射系数很大的云雾、烟尘或硬目标,且由其引起的突变信号强烈到一定程度时,使用Fernald法后向积分反演消光系数会在突变信号后向数据中产生明显的反演误差。根据 Fernald法后向积分的特点并结合分段斜率法,提出了一种新的反演方法以应对上述情况,优化了传统算法的反演策略。即通过判断突变信号位置不断更新参考距离和边界值进行迭代反演,并将更准确的反演数据拼接覆盖到初始反演数据中。使用垂直和水平探测所得到的实测数据对反演方法进行有效性验证,并且对被优化数据和邻近无突变信号时相应的数据进行了对比。结果表明,相比传统算法,垂直和水平探测的相关数据在新的反演方法下分别优化了消光系数相对误差约79%和96%,验证了该方法具有一定的可行性。