【摘 要】
：
针对个性化推荐,常用的推荐算法有内容推荐、物品协同过滤(Item CF)和用户协同过滤(User CF),但是这些算法以及它们的改进算法大多偏向于关注用户的显性反馈(标签、评分等)或评分数据,缺少对多维度用户行为和行为顺序的利用,导致推荐准确率不够高及冷启动等问题.为了提高推荐精度,文中提出了一种基于知识图谱的行为路径协同过滤推荐算法(BR-CF).首先根据用户行为数据,考虑行为顺序创建行为图谱(behavior graph)和行为路径(behavior route),然后采用向量化技术(Keras To
【机 构】
：
海南大学计算机与网络空间安全学院 海口 570228;海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室 海口 570228;海南大学信息与通信工程学院 海口 570228;海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室
论文部分内容阅读
针对个性化推荐,常用的推荐算法有内容推荐、物品协同过滤(Item CF)和用户协同过滤(User CF),但是这些算法以及它们的改进算法大多偏向于关注用户的显性反馈(标签、评分等)或评分数据,缺少对多维度用户行为和行为顺序的利用,导致推荐准确率不够高及冷启动等问题.为了提高推荐精度,文中提出了一种基于知识图谱的行为路径协同过滤推荐算法(BR-CF).首先根据用户行为数据,考虑行为顺序创建行为图谱(behavior graph)和行为路径(behavior route),然后采用向量化技术(Keras Tokenizer)将文本类型的路径向量化,最后计算多维度行为路径向量之间的相似度,对各维度分别进行路径协同过滤推荐.在此基础上,文中提出了两种BR-CF与Item CF相结合的改进算法.实验结果表明,在阿里天池数据集UserBehavior上,BR-CF算法能够有效地在多个维度中进行推荐,实现数据的充分利用和推荐的多样性,并且此改进算法很好地提升了 Item CF的推荐性能.
其他文献
近年来,依托于区块链技术的研究取得了重大突破且发展快速,各种数字货币正在不断兴起并涌入市场.大零币作为到目前为止区块链UTXO模型中隐私性最强的币种,其匿名技术除了为用户自身隐私提供了有力保障之外,同样具有很高的科研价值和广泛的应用前景.因此,为了规范数字货币的合法使用,探寻数字货币匿名技术更广泛的应用前景,各界学者也都在大零币匿名与反匿名技术方面进行了不同角度的研究.聚焦于大零币这一新型数字货币,首先介绍了大零币这一币种的大体框架;其次对大零币采用的匿名技术——zk-SNARKs和屏蔽池交易技术进行了梳
针对移动终端设备本地计算资源有限的现状,提出了一种结合移动边缘计算机制的区块链系统.通过综合考虑系统中移动终端设备和边缘服务器的计算资源分配,以及移动终端设备的收益分配,提出了一个联合优化问题来最大化移动终端设备和边缘服务器的系统效用.为了快速求解该联合优化问题,设计了一种基于循环块坐标下降思想的多层分解算法.首先给定收益分享变量的值,通过对相应的子问题进行求解,得到移动终端设备以及边缘服务器的计算资源分配结果.然后把得到的结果作为固定的值继续求解移动终端设备的收益分享问题.最后,交替优化两部分变量直到算
针对实用型拜占庭(PBFT)共识算法中存在的可拓展性较差、主节点选取随意、网络开销较大等问题,文中面向联盟链设计并提出了 一种优化的实用型拜占庭共识算法.首先,为集群中的节点设置不同的角色,根据不同角色为节点分配不同的权限,不同权限的节点设计了动态进出网络机制.其次,在生产节点选举时,设计了投票机制与基于信誉度的FTS树相结合的选举算法,保证了选举的安全性和公平性.最后,在共识流程方面优化了 PBFT共识流程,缩减了 PBFT共识中的网络开销.实验结果表明,提出的POC共识算法相较于PBFT算法,具有高动
共识机制作为区块链技术的核心,决定了区块链系统的性能、可拓展性和安全性.针对当前区块链的性能、可拓展性问题以及维护系统安全所采用的激励机制成本高的问题,提出一种基于信任的双层可拓展共识协议(Trust-based Dual-layer Scalable Consensus Protocol,TDSCP).首先,通过结构化网络设计了双层协同的信任模型和共识算法,其中,信任模型根据节点信任值决定其能否获得生成区块的权利,避免了高昂的挖矿代价;其次,通过分区内双层共识算法提高共识效率,拓展了参与共识的节点数量,
区块链技术近年来发展迅速,很多组织和企业开始使用基于区块链和智能合约的去中心化应用(Decentralized Appli-cations,DApp)来增强其信息系统的功能、安全性以及扩展新业务.但由于区块链和智能合约本身可能存在安全与性能问题,因此DApp也会带来新的问题.为了深入研究和分析DApp的数据与行为现象,从而帮助用户更好地应用区块链和DApp,首先收集了 21类共2 565个DApp,并收集了这些DApp从2015年7月30日至2020年5月4日(约1 000万区块高度)的相关数据,共包括1
面对大量的物联网事务,高效的共识算法是区块链技术应用于物联网的关键。物联网设备大多以无线通信的方式接入互联网,基于此,文中构建了一种大规模无线密集型网络场景。针对该场景下实用拜占庭容错算法网络通信开销过高、共识时延较长、吞吐量较低的问题,提出了一种基于聚类的实用拜占庭容错算法。首先依据位置特征对节点进行聚类,形成一个多中心层次化的网络结构;其次将共识任务进行分解,在底层和上层网络中分别进行共识,以
混合云环境下,合理的数据布局策略对科学工作流的高效执行至关重要.传统的科学工作流数据布局策略主要基于确定性环境,而在实际网络环境中,由于不同数据中心之间的负载不同、带宽波动和网络拥塞等原因以及计算机自身的特性,数据传输时间存在不确定性.为了解决该问题,基于模糊理论,以最小化数据模糊传输时间为目标,提出了一种基于遗传算法算子的模糊自适应离散粒子群优化算法(Fuzzy Adaptive Discrete Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Geneti
比特币是最成熟的公有链应用系统之一,用户密钥是比特币所有权确定过程的关键,比特币的安全由用户密钥的安全管理所保证,密钥的遗失会导致大量的用户资产流失,因此实现流失资产找回是亟待解决的问题.针对以上问题,提出了基于改进P2PKHCA(具有条件匿名的支付到公钥哈希)脚本方案的比特币密钥更新机制.首先,通过引入密钥生命周期和随机数改进P2PKHCA方案中的密钥生成算法,以解决其存在的密钥泄露问题;其次,提出两个新的操作符OP_KEYUPDATE和OP_TSELECTION来设计新的密钥更新脚本,以实现比特币系统
为了解决非平衡数据分类问题,提出了一种基于最优间隔的AdaBoostv算法.该算法采用改进的SVM作为基分类器,在SVM的优化模型中引入间隔均值项,并根据数据非平衡比对间隔均值项和损失函数项进行加权;采用带有方差减小的随机梯度方法(Stochastic Variance Reduced Gradient,SVRG)对优化模型进行求解,以加快收敛速度.所提基于最优间隔的AdaBoostv算法在样本权重更新公式中引入了一种新的自适应代价敏感函数,赋予少数类样本、误分类的少数类样本以及靠近决策边界的少数类样本更
时间序列信号被广泛应用于各种模式识别的场合,针对大量目标的时间序列信号模式识别率低的问题,借助多种图像化手段,将时间序列信号转换为图像,采用图像分类算法实现模式识别。实验中采集了前臂上30种手语对应的肌音信号(Mechanomyography, MMG),将其转换为不同风格的图像,设计卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)框架,对图像化的肌音信号训练集建立模