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1.
随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
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裂解炉炉管基于风险的检验 总被引:4,自引:2,他引:2
管式裂解炉炉管受炉内高温及管内介质压力的共同作用,易发生蠕变等现象,因此,对裂解炉炉管进行风险评价尤为重要。应用API 581基于风险的检验规范对炉管的失效可能性及失效后果分别进行定量计算,并由此得到裂解炉炉管的定量风险结果和基于风险的检验周期,为裂解炉的风险控制与管理提供依据。 相似文献
5.
迷宫螺旋泵和密封工作特性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
介绍了一种实测迷宫螺旋泵和密封工作特性的实验方法,通过该方法可以测得迷宫螺旋泵的泵送特性曲线、迷宫螺旋端面组合密封的最大密封压力以及端面开启的开始转速,具有一定的实用价值。 相似文献
6.
网络安全事件的关联分析方法的比较研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着当前攻击手段和技术的日益复杂化,一次入侵事件往往需要多个步骤才能完成,这些步骤都是彼此相关的。但是传统的入侵检测集中于检测底层的入侵或异常,所检测到的结果也仅仅是一次完整入侵的一部分,所以不能将不同的报警结合起来以发现入侵的逻辑步骤或者入侵背后的攻击策略。关联分析技术将不同分析器上产生的报警进行融合与关联分析,极大地减少了报警的数量,降低了入侵检测的误报率,并且适当的减少了入侵检测的漏报率。文中在对网络安全事件关联分析方法的系统结构进行分析后,着重介绍了当前比较流行的几种网络安全事件关联分析方法,最后对各种方法进行了比较研究。 相似文献
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In this paper, we describe a method for increasing the external efficiency of polymer light‐emitting diodes (LEDs) by coupling out waveguided light with Bragg gratings. We numerically model the waveguide modes in a typical LED structure and demonstrate how optimizing layer thicknesses and reducing waveguide absorption can enhance the grating outcoupling. The gratings were created by a soft‐lithography technique that minimizes changes to the conventional LED structure. Using one‐dimensional and two‐dimensional gratings, we were able to increase the forward‐directed emission by 47 % and 70 %, respectively, and the external quantum efficiency by 15 % and 25 %. 相似文献
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