基于图模型和注意力模型的会话推荐方法

为解决基于循环神经网络（RNN）会话推荐方法的兴趣偏好表示不全面、不准确问题,提出基于图模型和注意力模型的会话推荐（SR?GM?AM）方法。首先,图模型利用全局图和会话图分别获取邻域信息和会话信息,并且利用图神经网络（GNN）提取项目图特征,项目图特征经过全局项目表示层和会话项目表示层得到全局级嵌入和会话级嵌入,两种级别嵌入结合生成图嵌入;然后,注意力模型使用软注意力进行图嵌入和反向位置嵌入融合,目标注意力激活目标项目相关性,注意力模型通过线性转换生成会话嵌入;最后,SR?GM?AM经过预测层,输出下次点击的N项推荐列表。在两个真实的公共电子商务数据集Yoochoose和Diginetica上对比了SR?GM?AM方法与基于无损边缘保留聚合和快捷图注意力的推荐（LESSR）方法,结果显示,SR?GM?AM方法的P@20最高达到了72.41%,MRR@20最高达到了35.34%,验证了SR?GM?AM的有效性。     

一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法

为解决医疗数据的泄露或恶意被窜改以及医疗纠纷问题,提出一种基于区块链的医疗数据隐私保护方法。利用哈希算法加密患者的身份信息,治疗结果通过AES（advanced encryption standard）算法加密,而AES的密钥使用ECC（ellipse curve ctyptography）算法加密,所有的加密密钥、治疗结果、患者身份信息存储到联盟链上。采用群签名技术追溯签名医院,群管理员可以解密医疗数据,将其作为重要依据协助第三方解决医疗纠纷。效率分析表明,在安全性相同情况下,该方法较的加/解密效率比对比方案分别提高了14%和46%,同时分析了群签名各类算法的时间开销。通过与同类方法对比,该方法既可实现患者身份、医疗数据的分类隐私保护,又可保证交易存储开销是合理的,在医疗数据隐私保护领域具有一定的应用价值。     

DataWindow．NET在学生综合测评系统中的应用研究

在论述DataWindow．NET原理的前提下，将其系统地应用到学生综合测评系统中来。实践表明，DataWindow．NET具有方便、简单、高效的特点，使用它可以使开发工作达到事半功倍的效果。     

基于自注意力长短期记忆网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法

为了能够实时准确对Web软件系统的剩余使用寿命（RUL）进行预测,考虑Web系统健康状态性能指标的时序特性和指标间的相互依赖特性,提出了一种基于自注意力长短期记忆（Self-Attention-LSTM）网络的Web软件系统实时剩余寿命预测方法。首先,搭建加速寿命测试实验平台来收集反映Web软件系统老化趋势的性能指标数据;然后,根据该性能指标数据的时序特性来构建长短期记忆（LSTM）循环神经网络以提取性能指标的隐含层特征,并使用自注意力机制建模特征间的依赖关系;最后,得到系统RUL的实时预测值。在三组测试集上,把所提模型与反向传播（BP）网络和常规的循环神经网络（RNN）做了对比。实验结果表明,所提模型的平均绝对误差（MAE）比长短期记忆（LSTM）网络平均低16.92%,相对准确率（Accuracy）比LSTM网络平均高5.53%,验证了Self-Attention-LSTM网络剩余寿命预测模型的有效性。可见所提方法能为优化系统抗衰决策提供技术支撑。     

煤矿探水卸杆动作识别研究

针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题,提出利用三维卷积神经网络(3DCNN)模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取,通过3D池化层对运动特征进行降维,通过Softmax分类处理来识别卸杆动作,并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时,首先对数据集进行预处理,从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表,并降低分辨率;然后采用训练集对3DCNN模型进行训练,并保存训练好的权重文件;最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试,得出分类结果。实验结果表明,设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1,3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。     

基于Raft投票机制的PBFT改进共识算法RBFT

PBFT算法存在着时延长、效率不高、动态性不高的问题,论文提出一种基于Raft投票机制共识算法RBFT(Raft Byzantine Fault Tolerant)。由于PBFT算法中主节点选取过于随意,易恶意节点易重新当选,该算法将节点进行分层,分为共识域和备份域,主节点选取改为Raft中Leader的投票选举,在共识域R1共识的过程中,同时进行备选域R2备选主节点（Leader）的选举,实现了备份域节点的动态增减,同时优化视图切换协议。减少了通信消耗并进一步降低时延。经实验后得出,改进后算法与原有算法相比,时延有了进一步的降低,吞吐量得到更大的提升。     

无双线性映射的无证书签密方案

针对Zhou等人方案存在不满足正确性、安全性和效率低的缺陷,提出一种改进的无证书签密方案.通过在系统建立阶段定义消息空间的长度,保证了解签密阶段方案的正确性.在随机预言模型中,分别将方案的机密性和不可伪造性规约到多项式有界次时间内求解计算Diffie-Hellman难题和离散对数难题,证明了安全性.分析表明,与其他同类方案相比,改进方案计算开销相对较低,更适用于无线传感器网络等终端资源有限的应用场景.     

数据网格中副本创建策略研究与仿真

在数据网格环境下探讨数据副本创建策略，包括域内副本衍生和域间副本扩展策略。在此基础上提出了一种Cascading Replication和经济模型相结合的域间副本扩展策略（Cas＋Eco），仿真验证该模型的优越性。     

基于对比超图转换器的会话推荐

针对会话推荐本身存在的噪声干扰和样本稀疏性问题，提出一种基于对比超图转换器的会话推荐（CHT）模型。首先，将会话序列建模为超图；其次，通过超图转换器构建项目的全局上下文信息和局部上下文信息。最后，在全局关系学习上利用项目级（I-L）编码器和会话级（S-L）编码器捕获不同级别的项目嵌入，经过信息融合模块进行项目嵌入和反向位置嵌入融合，并通过软注意力模块得到全局会话表示，而在局部关系学习上借助权重线图卷积网络生成局部会话表示。此外，引入对比学习范式最大化全局会话表示和局部会话表示之间的互信息，以提高推荐性能。在多个真实数据集上的实验结果表明，CHT模型的推荐性能优于目前的主流模型。相较于次优模型S2-DHCN(Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks)，在Tmall数据集上，所提模型的P@20最高达到了35.61%,MRR@20最高达到了17.11%，分别提升了13.34%和13.69%；在Diginetica数据集上，所提模型的P@20最高达到了54.07%,MRR@20最高达到了18.59%，分别提升了0.76%和0.43%，验...