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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
22.
本文探讨了系统级简化形式的电磁兼容性预测分析方法,该方法对于只有几对发-收干扰对的系统EMI的预测分析简洁有效,它避免了大系统间繁复的建模与大量的数据采集及其计算工作,从而对于只考虑其结果的系统间的EMC预测分析提高了效率。 相似文献
23.
以子块直方图彩色图像检索算法为基础, 分析了进一步利用图像空间相似信息的颜色匹配对检索算法的性能。在子块直方图的构成、直方图距离值的归类等方面提出了行之有效的改进方法;给出了子块大小、相似度阈值等参数选择的优化原则,使查准率、查全率等检索性能指标得到了较大的提高,得出了几个有用的结论并形成了实验系统。 相似文献
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25.
岩性指示曲线重构及其在储层预测中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
大牛地上古生界岩性气藏主要发育在三角洲分流河道沉积的下石盒子组、海陆交互沉积的山西组及以潮坪相沉积为主的太原组,储层是储集性能较差的致密砂岩,平均孔隙度小于10%,渗透率小于1×10-2μm2,储层单层厚度一般小于10 m,砂体横向连通性较差。由于低孔、低渗特征导致储层与围岩的波阻抗差异微弱,用地震资料进行储层预测困难。为此,针对大牛地石板太工区优质储层的岩性特征和测井响应特征进行了测井综合分析,利用对岩性粒度敏感的自然伽马曲线,以及对岩性粒度响应频率较低,且与波阻抗有较好对应关系的中子曲线重构了岩性指示曲线。岩性指示曲线不仅可以有效地识别优质砂体,划分不同岩性,为地震、测井信息结合的岩性反演建立桥梁,同时也为反演结果识别气层打下了基础。利用岩性指示曲线、波阻抗和电阻率曲线进行的地震、测井联合反演技术在石板太工区取得了较好的效果,同时,对石板太工区下石盒子组盒2段、山2段进行了储层和含气性预测,划分了有利含气区带,部署的2口开发井和1口探井有2口井见气,其中1口井获高产气流。 相似文献
26.
大型弧形闸门静力特性有限元分析 总被引:5,自引:0,他引:5
以某水电站溢洪道弧形闸门为例,建立了大型弧形闸门的有限元分析模型,应用ANSYS软件对其在各种工况下的支铰反力、闸门应力、位移挠度以及屈曲失稳等静力特性进行了计算分析,为完善闸门结构的设计提供了依据,对同类闸门结构的设计计算有参考意义。 相似文献
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