融合视觉信息的协同知识注意力网络推荐模型

推荐系统中将知识图谱作为辅助信息能有效缓解协同过滤算法中的稀疏性和冷启动问题.然而,现有的基于知识图谱的推荐模型往往忽略了视觉信息以及用户和物品历史交互序列中不同物品对当前任务的重要性.由此提出了一种融合视觉信息的协同知识注意力网络推荐模型(CKVI).该模型使用注意力机制动态地捕获用户和物品历史交互数据中蕴含的用户历史偏好信息.同时将知识图谱作为辅助信息,进一步丰富用户和物品的表示,增强模型的可解释性.其次考虑到与物品相关的图像,如电影海报中蕴涵着丰富的视觉信息,设计了一种图像聚合方法,聚合用户的历史行为图像,捕获用户的视觉偏好.最后将几种信息融合,用于推荐.为了验证模型有效性,在MovieLens和Book-crossing两个数据集上进行了实验,结果表明CKVI相比其他对比的模型推荐效果有较大提升.

Q⁃TLIF技术的临床应用与展望

进入21世纪以来,腰椎微创技术在全球范围内应用广泛,腰椎融合技术层出不穷,包括前路腰椎椎间孔融合术、斜外侧腰椎椎间融合术、微创经椎间孔腰椎椎间融合术、极外侧椎体间融合术、脊柱内镜下经后路椎板间入路腰椎椎体间融合术(Endo⁃P/TLIF)、单边双通道内镜下腰椎椎间融合术(UBELIF)、V形双通道内镜下腰椎椎间融合术(VBELIF)等,其中Endo⁃P/TLIF、UBELIF、VBELIF是近年来较为热门的后外侧入路微创腰椎椎间融合术式。然而,目前所有术式均无法实现在椎间盘内直接进行椎间盘处理、植骨床准备和融合器植入,因此无法避免这些操作所致的神经根损伤风险。本研究团队研发一套经皮腰椎融合器械,可实现直接Kambin三角撑开、直接椎间隙撑开、直接椎间盘切除、直接植骨床处理、直接植骨及植入融合器这些关键手术步骤。基于经皮腰椎融合器械的5个“直接”优势,提出一个创新术式——快速经椎间孔入路腰椎椎间融合术。

MB-ATMK:融合属性权重和时序元知识的多行为序列推荐模型

序列推荐根据用户和项目的交互序列预测用户未来的偏好,然而现有的方法忽略了在现实场景中用户的多行为交互(如浏览、收藏、加入购物车)。其次,用户的偏好有着时序依赖性,同时也受到属性信息的影响。最后,在多行为序列推荐场景中用户的多行为交互存在复杂依赖关系。因此我们提出了一种融合属性权重和时序元知识的多行为序列推荐模型(MB-ATMK)。首先加入用户的多行为交互数据,并基于用户交互的时间戳设计了时序感知编码模块,通过时序感知注意力捕获了用户的动态偏好。其次引入了用户端和项目端丰富的属性信息,设计了属性权重增强的元知识图神经网络。使用元知识提炼了用户的多偏好模式,并基于图神经网络设计了属性权重注意力机制,增强了模型对用户细粒度偏好的捕获。最后提出了包含多行为权重生成模块和偏好迁移网络的元知识预测层,通过生成定制的元知识捕获了用户的跨行为依赖。在两个数据集上进行的大量实验验证了所提模型的有效性和优越性。

基于时序感知DAG的多模态对话情绪识别模型

针对现有对话情绪识别方法中对时序信息、话语者信息、多模态信息利用不充分的问题,提出了一个时序信息感知的多模态有向无环图模型(MTDAG)。其中所设计的时序感知单元能按照时间顺序优化话语权重设置,并收集历史情绪线索,实现基于近因效应下对时序信息和历史信息更有效的利用;设计的上下文和话语者信息融合模块,通过提取上下文语境和话语者自语境的深度联合信息实现对话语者信息的充分利用;通过设置DAG(directed acyclic graph)子图捕获多模态信息并约束交互方向的方式,在减少噪声引入的基础上充分利用多模态信息。在两个基准数据集IEMOCAP和MELD的大量实验表明该模型具有较好的情绪识别效果。

面向干扰项增强的无监督常识问答模型

问题生成是无监督常识问答模型的一个核心子任务,目前的方法主要是根据给定知识生成问题和答案,并为每个问题随机生成多个干扰项,然而这些方法存在干扰项与问题相关性不强且随机性较大的问题。该文提出一种面向干扰项增强的无监督常识问答模型,首先根据知识三元组生成问题和正确答案,再为问题建立对应的问题子图,得到与问题相关的三元组集合,使用注意力机制增强特征并根据问题和正确答案确定干扰项,最后使用生成的数据对模型进行训练。该模型在四个不同类型的测试任务上的结果表明,该模型优于目前的最新方法,证明了该模型的有效性。

中国矿产资源潜力评价进展及应用展望

矿产资源潜力评价是对未知区域内存在矿产资源可能性的估算,为下一步的矿产资源勘探创造了有利条件。中国已经完成了四轮次的全国性矿产资源潜力评价,评价的理论、方法、模型和结果的使用正走向成熟。中国矿产资源潜力评价目前的主要进展表现为,尺度标准化,基本摸清全国成矿带情况;信息精细化,成矿亚带、矿床等更小区域范围的矿产资源潜力评价发展势头强劲;模型规范化,矿床成矿系列理论、多矿种综合评价方法等公认度得以提高;评价结果为矿产资源规划和地质找矿提供了更为重要的决策参考。同时,文章以中国的锂矿、石墨和金矿为案例,分析不同矿种的地质构造环境、成矿带分布、矿床成因类型等,概述了以往的矿产资源潜力评价结果,构建了中国矿产资源潜力评价的程序架构。最后,文章指出了当前中国矿产资源潜力评价中突出的一些问题,并对中国矿产资源潜力评价的应用前景进行了展望,认为在数据归集、理论创新、靶区定向、数据应用方面还可以取得更积极的进步。

中国地质勘查行业高质量发展中队伍建设路径研究

地勘队伍是保障国内实现新一轮找矿突破的专业力量,队伍建设的目的是通过地勘人员收入增长和个人价值实现来促进地质勘查行业更好地实现高效、公平和绿色可持续发展。以注重人本管理为理念的“盖洛普路径”为国内地勘队伍建设路径提供了指导方法。地勘队伍建设需要经过地勘人才的发现、人才效能的发挥、职业精神的培养、项目团队的建设和满足地勘市场的需求共5个阶段,直接结果是改变了地勘人员的态度和行为,进而推动地质找矿更加高效。地勘队伍建设丰富了国家人才储备,是保障国家能源资源安全的重要支撑,也为地勘单位建立人才发现和激励机制提供新的视角。

基于课程学习的无监督常识问答模型

无监督常识问答是利用机器自动生成问答数据来对模型进行训练的问答模型,目前方法生成的问答数据中存在噪声数据和问题的难度随机的问题。提出一种基于课程学习的无监督常识问答模型,首先根据知识生成问答数据集,再对问答数据集进行多样化评估和流畅性评估,结合两个评估结果进行数据过滤,去除噪声数据;最后根据课程学习策略,使用干扰项与正确答案的相似度作为问题难度评估标准,使得模型根据难度等级来进行训练。在测试任务上具有1.5%~3.5%的准确率提升,证明了该模型在无监督常识问答任务上的有效性。

锰基纳米材料用于胃肠道恶性肿瘤的化学动力治疗

目的探讨携载葡萄糖氧化酶的富含锰介孔硅纳米(MSN@Mn-GOx)的制备、物化表征及其治疗胃肠道恶性肿瘤的效果。方法检测MSN@Mn-GOx的形貌、大小、元素、价态、电位、耗氧能力及类芬顿性能;采用核磁共振成像(MRI)方法分析MSN@Mn-GOx在T1加权下的成像能力,构建荷瘤小鼠肠癌模型(n=3),通过尾静脉注射MSN@Mn-GOx观察注射前后的T1成像能力;体外试验分为Control组(PBS)、含锰介孔硅(MSN@Mn)组(20μg/mL MSN@Mn纳米颗粒)及携载葡萄糖氧化酶的富含锰介孔硅(MSN@Mn-GOx)组(20μg/mL MSN@Mn-GOx纳米颗粒),按上述分组对胃肠癌细胞进行处理。分别采用细胞增殖-毒性实验(CCK-8)、细胞免疫荧光实验检测MSN@Mn-GOx诱导胃肠癌细胞的活性氧(ROS)生成、细胞增殖及细胞杀伤能力的改变。结果MSN@Mn-GOx为带负电荷的100 nm类圆形实心纳米颗粒,可催化葡萄糖产生大量氧气继而增加H2O2浓度。相比于中性H2O2溶液,MSN@Mn-GOx在低酸条件(pH=6.0)下可催化生成更多羟自由基(P<0.05)。MRI成像试验中,MSN@Mn-GOx有浓度依赖性的T1增强成像效果,在荷瘤小鼠体内观察到,相比于注射前,注射MSN@Mn-GOx后的瘤体有T1增强信号(P<0.01)。细胞免疫荧光实验显示:相比于Control组,MSN@Mn及MSN@Mn-GOx均可明显诱导胃肠癌细胞ROS产生(P<0.05)。CCK-8实验显示,相比于Control组,MSN@Mn及MSN@Mn-GOx对胃肠癌细胞浓度依赖性杀伤效果(P<0.05)。Edu实验显示,相比于Control组,MSN@Mn及MSN@Mn-GOx均可抑制胃肠癌细胞的增殖能力(P<0.05)。结论MSN@Mn-GOx具有良好的MRI成像效果、自产H2O2能力及类芬顿性能,可诱导胃肠癌细胞内ROS产生进而产生良好的抗肿瘤效应,是胃肠道恶性肿瘤治疗的一种潜在新方法。

增强深层话题语义的对话引导模型

目标导向式开放域对话的核心是根据对话历史与当前话题进行话题序列规划与回复检索,使得对话达到目标话题,话题特征的提取与建模方式影响话题预测的准确性,从而影响回复检索性能。目前常见的方法是引入外部知识来增强语义,但这种方法依赖外部知识质量。提出一种基于图卷积与子图注意力的话题语义增强的对话引导模型(KWGE),该模型首先构建关键词无向图,利用图卷积神经网络对关键词编码以增强话题语义,同时编码对话历史特征,使用对话特征与话题特征做预测与检索任务,每次预测任务后计算与当前话题相关话题子图的注意力权重来更新子图节点表示,用于获取更近于目标的话题。通过对两个真实闲聊数据集进行的广泛实验,表明该模型可以构建话题连贯的对话序列,并以较高的目标达成率实现对话目标。

基于word2vec和双向LSTM的情感分类深度模型

针对社交网络文本传统情感分类模型存在先验知识依赖以及语义理解不足的问题,提出一种基于word2vec和双向长短时记忆循环神经网络的情感分类模型--WEEF-BILSTM。采用基于CBOW (continuous bag-of-words)方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,通过双向LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度词向量特征,继而使用one-versus-one SVM对其进行情感分类。实验结果表明,提出的WEEF-BILSTM模型较其他模型分类效果更好,能达到更优的准确率和F值。

一种改进的微博用户影响力评估算法

在已有PageRank算法构建的微博用户影响力评估模型中,存在用户自身属性信息欠缺以及在用户不活跃期间其影响力被误判下降的问题。为此,综合考虑用户自身的属性,基于用户的活跃度、认证信息及博文质量来确定其自身的基本影响力,通过引入用户博文的传播率挖掘用户的潜在影响力,结合用户不同好友的质量,基于改进的PageRank算法构建微博用户影响力评估算法。实验结果表明,与改进BWPR算法相比,该算法准确率、召回率和F值分别提高13.5%、10.1%和12.3%,能准确、客观地反映微博用户的实际影响力,可为社交网络中的意见领袖挖掘、信息传播和舆论引导等研究提供参考。

基于异质移动网络的破坏性病毒传播模型

针对现有研究没有考虑移动网络节点异质性与没有构建破坏性病毒传播模型的问题,提出一个基于异质移动网络的破坏性病毒传播模型。通过考虑移动网络节点的异质性,进一步将易感染状态划分为新系统状态和旧系统状态,并结合破坏性病毒的潜伏与爆发特性将感染状态划分为潜伏状态和爆发状态。计算了模型的平衡点与传播阈值,并指出当传播阈值大于1时,模型在正平衡点处不稳定;当传播阈值小于1时,模型在正平衡点处局部渐近稳定。在NW小世界网络和BA无标度网络上进行仿真对比实验,仿真结果表明,两个网络的病毒传播速度不同,NW网络存在病毒完全消除的情况,而BA网络中的病毒不会被完全清除。

miR-132在人脐静脉内皮细胞中的生物学功能

目的:探讨动脉粥样硬化组织中miRNA-132的表达及其对内皮细胞增殖、凋亡及脂代谢的影响.方法:用Real-time PCR法检测48例动脉粥样硬化患者组织与正常动脉组织的表达量;培养人脐静脉内皮细胞,分别转染miR-132 inhibitor及阴性对照,检测细胞的增殖、凋亡;利用Western blot检测相关基因表达变化.结果:抑制miR-132表达,内皮细胞的增殖增强,凋亡减少;增殖相关基因PCNA和KLF5升高及凋亡相关基因表达降低.结论:miR-132抑制HUVEC细胞的增殖,并在体外诱导细胞凋亡,miR-132可能抑制动脉粥样硬化的形成,其抑制功能可能通过下游PCNA和KFLs而实现.

结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法

针对传统的协同过滤算法忽略了用户兴趣源于关键词以及数据稀疏的问题,提出了结合用户兴趣度聚类的协同过滤推荐算法。利用用户对项目的评分,并从项目属性中提取关键词,提出了一种新的RF-IIF (rating frequency-inverse item frequency)算法,根据目标用户对某关键词的评分频率和该关键词被所有用户的评分频率,得到用户对关键词的偏好,形成用户-关键词偏好矩阵,并在该矩阵基础上进行聚类。然后利用logistic函数得到用户对项目的兴趣度,明确用户爱好,在类簇中寻找目标用户的相似用户,提取邻居爱好的前N个物品对用户进行推荐。实验结果表明,算法准确率始终优于传统算法,对用户爱好判断较为准确,缓解了数据稀疏问题,有效提高了推荐的准确率和效率。

融合兴趣的微博用户相似度计算研究

针对传统基于用户的博文内容和共同好友数在计算微博用户的相似度时存在潜在误差过大的问题、而基于用户多源背景信息的相似度计算模型有计算复杂度高且忽略了用户的兴趣等问题,提出了一种结合用户兴趣和背景信息的综合相似度计算方法(BIBS)。首先从用户的标签中提取用户的兴趣,当用户的标签缺失时,通过对用户关注关系网络中的重要用户聚类来间接获取用户的兴趣点,以此计算用户的兴趣相似度;其次根据用户的性别、年龄和地点等背景属性计算用户的背景相似度,层次化地挖掘出最相似的用户;最后基于新浪微博的数据进行实验分析。结果表明,与基于多源信息相似度的微博用户推荐算法(MISUR)相比,该方法在用时更少的情况下,准确率、召回率和F值分别提高了8.1%、16.7%和13.6%,证明了提出的BIBS方法的有效性和准确性。

大数据分析方向案例库建设及案例设计探索

我国正从工程教育大国转向工程教育强国,案例教学是培养研究生工程能力的主要模式和方法。案例库的建设成为案例教学成败的关键。以大数据分析方向为例介绍了案例库建设的目标、设计思路和内容框架,从真实应用出发,找出共性,主题分解。有利于学生"搭积木"式地构建自身的知识体系,"渐进式"提升解决复杂工程问题的能力,培养工程素质。

网络传销的SIR传播模型

针对现有研究无法反映传销组织结构与传销收益演化规律的问题,提出了网络传销的SIR传播模型。根据网络传销的运行机制,将网络节点划分为组织节点、易感染节点、感染节点与移出节点,并提出状态转移规律;建立了网络传销的SIR模型并得到了传销组织者与传销参与者的收益演化规则;对传销组织结构、传销组织收益与传销参与者收益进行数值仿真实验。仿真结果表明:传销组织规模不可能无限增大,网络传销的绝大部分收益终将为传销组织者获取,大部分传销参与者将血本无归。

互联网治理视角的网络传销防治策略

信息传播的巨大优势使得互联网成为传销组织者开展传销活动的主要场所,网络传销已成为互联网安全的重大威胁。因此,有必要从互联网治理视角提出网络传销的防治策略。本文以前期网络传销SIR传播模型的动力学性质为基础,提出了抑制网络传销传播的防治策略。

基于个体兴趣度差异和辟谣机制的谣言传播模型

针对现有谣言传播模型未同时考虑个体兴趣度差异和辟谣机制的问题,提出基于个体兴趣度差异和辟谣机制的IWSR谣言传播模型。计算了模型的平衡点和基本再生数,利用Lyapunov稳定性定理、Hurwitz判据和La Salle不变性原理,得到部分谣言传播平衡点局部稳定和全局稳定的条件。通过数值仿真得出加强政府辟谣力度或提升个体判断能力等均能有效抑制谣言传播的结论,最后在WS小世界网络和BA无标度网络上的仿真结果得出在不同网络拓扑结构下谣言传播影响因子的影响力度存在差异性的结论。