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在基于标签的推荐中,标签起着联系用户和信息资源的作用。但 由于存在语义特性,相较于评分数据,标签数据在一定程度上更能够直接反映用户喜好,隐私问题更为突出。推荐服务器收集用户的历史标签记录,一旦攻击者通过攻击推荐服务器而获得了用户信息,将造成严重的用户隐私泄露问题。对此,提出一种带有隐私保护的基于标签k-means聚类的资源推荐方法CDP k-meansRA,即利用Crowds网络进行用户发送方匿名保护,并且将ε-差分隐私保护融入改进的标签k-means聚类算法中。通过实验将提出的CDP k-meansRA与k-meansRA等算法进行比较,证明了CDP k-meansRA能够在保护用户隐私的前提下,保证一定的推荐质量。 相似文献
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随着网络技术的迅速发展,开放式实验教学管理系统也应运而生。本文就网上实验室预约平台提出了设计方案,论述了其系统的功能和基于持久层架构iBATIS的解决方案。分析表明,网上实验室预约平台为高校的管理工作提供了一种新型手段。 相似文献
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针对面向语义网络图匹配的特殊性, 在基于状态回溯搜索算法的基础上提出一种新的称为基于边映射表连接的匹配算法, 利用语义网络图的有向性, 将图匹配问题转换为对搜索路径的规划, 并采用深度优先算法形成搜索步, 同时对目标图的所有边建立索引, 加快以边匹配为中心形成边映射表的过程, 最后对边映射表进行连接形成结果集。在真实数据集上的实验结果表明, 该算法具有较高的执行效率。 相似文献
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针对现有视频关键帧提取算法对运动类视频中运动特征提取不准导致的漏检和误检问题,提出一种融合多路特征和注意力机制的强化学习关键帧提取算法。该算法首先通过人体姿态识别算法对视频序列进行人体骨骼关节点提取;然后使用S-GCN和ResNet50网络分别提取视频序列中的运动特征和静态特征,并将两者进行加权融合;最后应用注意力机制对特征序列进行视频帧重要性计算,并利用强化学习进行关键帧的提取和优化。实验结果表明,该算法能较好地解决运动类视频在关键帧提取中出现的漏误检问题,在检测含有关键性动作的视频帧时表现较好,算法准确率高、稳定性强。 相似文献
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针对传统的基于注意力机制的神经网络模型不能对方面特征和情感信息进行有效关注,以及不同距离或不同方向的上下文词对方面词的情感极性判断有不同的贡献等问题,提出一种融合位置权重的基于注意力交叉注意力的长短期记忆方面情感分析模型(LWAOA-LSTM)。首先,为词向量加入位置权重信息;然后,使用长短期记忆(LSTM)网络同时对方面和句子进行建模以生成方面表示和句子表示,同时通过注意力交叉注意力模块共同学习方面和句子的表示以获得方面到文本和文本到方面的交互关注,并自动关注句子中的重要部分;最后,在景点、餐饮、住宿不同主题数据集上进行实验,验证了该模型对方面情感分析的准确性。实验结果表明,所提模型在景点、餐饮、住宿主题数据集上的准确率分别达到78.3%、80.6%和82.1%,取得了比传统LSTM网络模型更好的效果。 相似文献