用户关系和上下文感知的下一个兴趣点推荐

随着移动设备和社交软件的普遍应用,下一个兴趣点推荐（next POI recommendation）变成了基于位置的社交网络（LBSN）的一个非常重要的任务。现实生活中用户访问的下一个兴趣点通常受到用户签到序列信息、用户关系和该地点的上下文信息等诸多方面的影响。基于循环神经网络（RNN）的方法已经被广泛的应用到下一个兴趣点推荐中,但是这些基于RNN的方法缺乏对用户关系进行深入建模。为了解决上述问题,提出了一种整合用户关系和门控循环单元（GRU）进行下一个兴趣点推荐的模型（GRU-R）,同时该模型能够考虑用户签到序列信息、用户关系、兴趣点的时空信息和类别信息等进行下一个兴趣点推荐。在两个真实公开的数据集上进行实验,结果表明提出的模型比现有主流的下一个兴趣点推荐算法具有更高的推荐准确性。     

基于LSTM与距离优化的兴趣点推荐方法

现有的兴趣点(POI)推荐方法以基于位置的社交网络为准, 通过用户个人的兴趣点访问频率以及其关系者的访问习惯进行推荐, 而兴趣点的地理位置也作为推荐的考虑条件之一. 但大部分的兴趣点推荐仅仅将兴趣点的地理位置作为推荐的偏好参考, 而非用户本身到达该兴趣点的代价, 所以基于类似方法所产生的某些兴趣点候选项可能符合用户偏好, 但其可达性并不好. 针对上述问题, 本文提出了一种基于LSTM与距离优化的兴趣点推荐方法.该方法首先根据用户的社交关系网信息对用户与兴趣点的交互矩阵进行补充, 然后对此矩阵进行分解生成兴趣点隐向量. 最后, 以用户的兴趣点访问记录为依据建立兴趣点隐向量之间的时序关系, 并且以类递归形式的模型对序列进行学习, 推断出用户未来可能访问的兴趣点序列. 本文使用Gowalla和Yelp数据集对模型的性能进行验证, 发现在有限的信息维度下, 该模型的推荐准确率与其它代表性推荐模型相比有略微的提升, 且所生成的兴趣点序列对当前用户具有较好的可达性.     

融合时空网络和自注意力的兴趣点序列推荐

针对现有的序列推荐算法仅利用长短期顺序行为和用户交互行为进行推荐,没有充分考虑用户交互行为之间的时空间隔信息对用户推荐序列更深层影响的问题,提出一种融合时空网络和自注意力的兴趣点序列推荐模型。将用户签到之间的时间和空间间隔信息融入门控循环单元网络,使用用户的历史签到序列信息获取用户的偏好,通过自注意力机制对签到地点进行建模,获得用户对于模型的权重序列,通过签到地点与候选地点的时间间隔和空间间隔匹配兴趣点,为用户推荐一个兴趣点序列。在两个数据集上的实验结果表明,提出方法在召回率上优于之前先进的方法。     

时间感知的兴趣点推荐方法

在基于位置的社交网络(Location-based Social Networks,LBSN)中,用户共享位置和与位置信息相关的内容.兴趣点推荐是LBSN的重要应用,根据用户历史访问签到记录推荐其可能感兴趣的位置.与其他推荐问题(如产品推荐或电影推荐)相比,用户对兴趣点的偏好在时间感知特征上尤为凸显.文中探索了时间感知特征对兴趣点推荐任务的影响,提出了时间感知的兴趣点推荐方法TAPR(Time Aware POI Recommendation).该算法基于不同的时间尺度构建不同的关系矩阵,并且利用张量分解将构建出的多个关系矩阵分解从而得到用户与兴趣点的表示.最后,该算法利用余弦相似性计算用户与未访问POIs的相似性得分,并结合用户偏好建模的算法得到最终推荐分数.在两个公开数据集上的实验结果表明,TAPR算法比其他基于兴趣点推荐算法表现更好.     

基于AGRU-GNN的图网络社交推荐算法

在推荐系统中,用户对物品的兴趣是动态变化的,会受用户自身历史行为、朋友历史行为甚至短时热点等多方面因素影响.而如何在推荐系统中对用户的时序兴趣进行描述并提取有效信息,一直以来是推荐算法的一大挑战之一.本文在图神经网络(GNN)推荐算法的基础上,提出一种基于注意力门控循环单元(Attention-GRU)的改进图网络算法,对用户、物品的交互时序历史进行特征建模,于此同时结合社交网络将此时序特征在用户、物品之间传播.算法在Ciao与Epionions数据集上进行了验证,并与其他相关工作进行对比,证明了该模型有效地提取了用户、物品的时序特征,提升了推荐系统的有效性.     

融合时间序列的POI动态推荐算法

兴趣点(POI)的签到数据体现了用户的偏好和兴趣点的分布特征,这在兴趣点推荐领域有极为重要的价值.为了缓解数据稀疏造成的推荐不准确等问题,本文提出了融合时间序列的POI动态推荐算法,结合用户与用户之间的关系、兴趣点位置以及流行度信息等.首先划分时间序列,得到时间因子的相似度;其次时间序列融入到基于用户的协同过滤算法,再根据时间的连续性特征得到基于用户的预测评分,然后将地理影响因子与基于时间的流行度信息结合,预测用户的评分,进而与基于用户的评分加权融合;最后,在Gowalla数据集上进行实验,结果表明,本文提出的融合时间序列的POI动态推荐算法能够有效减小推荐误差,提高推荐精度与召回率.     

基于知识图谱和用户长短期偏好的个性化景点推荐

基于序列化的推荐算法在多个领域取得了不错的效果,但仍存在一些问题,如没有考虑所有项与项之间的关系,推荐准确度会大大降低。因此提出一种基于知识图谱和用户长短期偏好(KG-ULSP)的个性化景点推荐方法。通过引入知识图谱,使用网络表示学习方法,学习景点的特征向量表示,使得具有相似结构和相似属性的景点在低维特征空间中的距离比较近,以此表示他们的高级语义特征。然后利用门控循环单元GRU对已学习到的景点特征向量进行序列化信息建模,进一步抽取景点的访问序列特征。另外,考虑到用户偏好可能随时间发生变化,KG-ULSP模型同时学习用户的长期偏好和短期偏好,最终预测并返回用户可能感兴趣的推荐列表。通过在真实旅游数据上的实验,验证了所提方法的有效性。     

利用门控网络构建用户动态兴趣的序列推荐模型

在推荐系统中,现有多数序列推荐方法将用户行为视为一个时间有序的序列进行用户兴趣建模,用户兴趣的动态变化导致模型难以从用户行为序列中捕捉准确的用户兴趣信息。针对该问题,同时考虑到项目间成对的共现模式应作为交互信息的补充,提出利用门控网络构建用户动态兴趣的序列推荐模型DCGN。使用门控线性单元捕获交互序列中的用户兴趣,利用带有注意力权重的门控循环网络学习用户的动态兴趣。在此基础上,对用户交互项目间的共现模式进行建模,与用户兴趣信息以及用户信息进行融合后输入深度神经网络,得到最终推荐结果。在ML100K、Amazon 5-Elect、Retailrocket 3个公开数据集上进行实验,使用精确率、归一化折损累积增益和命中率进行性能评估,结果表明,DCGN模型较NARM、GRU4Rec、NLR等主流序列推荐模型性能更优,其归一化折损增益和精确率在Retailrocket数据集上平均提升1.9%和1.22%,在Amazon 5-Elect数据集上平均提升0.82%和1.05%,在ML100K数据集上平均提升0.36%和0.31%。     

基于时空循环神经网络的下一个兴趣点推荐方法

下一个兴趣点推荐已经成为基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSNs)中一个重要任务。现有的模型没有深入考虑相邻签到兴趣点之间的转移时空信息,无法对用户访问下一个兴趣点的长短时间偏好和远近距离偏好进行有效建模。本文通过对循环神经网络(recurrent neural network, RNN)进行扩展,提出一个新的基于会话的时空循环神经网络模型(sesson-based spatial-temporal recurrent neural network, SST-RNN)用于下一个兴趣点推荐。该模型通过设置时间转移矩阵和空间转移矩阵分别对用户的时间和空间偏好信息进行建模,综合考虑连续签到兴趣点的序列信息、时空信息以及用户偏好进行下一个兴趣点推荐。通过在2个真实公开的数据集上进行实验,结果显示本文提出的SST-RNN模型的推荐效果比主流的推荐模型有显著提升。在Foursquare和CA数据集上,ACC@5评价指标分别提升了36.38%和13.81%,MAP评价指标分别提升了30.72%和17.26%。     

基于领域融合和时间权重的招工推荐模型

针对推荐系统使用嵌入层&多层感知机（Embedding&MLP）范式学习用户表示时强特征过拟合和弱特征欠拟合的问题，以及使用门控循环单元（GRU）学习用户兴趣时没有考虑到当前行为对用户最终兴趣的影响力会随时间推移逐渐减弱的问题，设计了一种基于领域融合和时间权重的招工推荐模型（RecRec）。首先，RecRec采用新的领域融合层来代替传统的串联层，而领域融合层在多域特征上表现出显著的优越性能。然后，RecRec在兴趣演化层将时间权重融入GRU，并提出时间戳门控循环单元（TSGRU），而TSGRU能更准确地学习用户兴趣。最终，RecRec通过预测用户拨通率来实现个性化推荐。实验结果表明，相较于YouTube DNN、Wide&Deep、融合注意力LSTM的协同过滤算法（ALAMF）和分期序列自注意力网络（LSSSAN）,RecRec的AUC提高了0.03～0.36个百分点，说明RecRec能有效学习用户表示和用户兴趣。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

Determination of the possible duration of performance of a set of tasks

Cybernetics and Systems Analysis -     

桥面损坏状态评估专家系统探讨

介绍关于桥梁结构损坏状态评估专家系统，在讨论状态评估方法的基础上，重点介绍损坏状态评估因素关系树的建立及各因素状态的模糊表达式等，最后以桥面诊断过程为例介绍系统的构成及诊断流程图，知识表达方式，系统推理过程及工作流程。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

Features of estimation of the main key performance indicators of work of production of technological type. I. Complex of key indicators and feature of estimation of qualitative indexes of production flows

The structure of a complex of key performance indicators of work of production of technological type is considered. Features of determination of the qualitative indexes of work of production entering a complex and an error of their estimates are analyzed.     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。