多人会话系统的实现

多人会话系统是一个多对多的网络会话系统。登录到服务器的每一个会员可在本地建立一个或多个会议室，将其他会员加入会议室后，便可对会议室的任何一个会员会话。也可实现对会议室所有会员的广播。多人会话系统建立在两人会话系统的模型上，利用服务器的转发来实现。

“个人介绍”主题人机会话系统

人机会话系统是指运用自然语言理解技术实现的人机交流的智能系统,也就是所谓的“聊天机器人”。提出了一个基于特征词的静态个人信息模型,结合句子生成的需要,把描述个人信息的特征词分为特征属性和特征动词两种类型;与此同时,给出了一种句模与规则相结合的句子生成方法,并重点讨论了疑问句型的特征属性;最后设计、实现了一个基于“个人介绍”主题的人机会话系统,该系统具有简单的逻辑推理和上下文相关问题的处理能力,能够以多种方式提问和应答个人基本信息方面的问题,并已经在自行设计的聊天室中成功地运行。

一种典型的网络会话系统的实现

分析了网络会话的工作原理和传统网络会话的不足 ,结合传统网络会话的特点 ,介绍了服务器端采用C ,Java基于Linux操作系统的MySQL +PHP技术 ,并介绍了结合Internet技术和TCP/IP通信协议 。

基于WebAPI和AJAX轮询实现的会话系统

传统的在线匹配、会话系统一般都是基于WebSocket来实现的,而WebSocket属于TCP长连接,在某些特定的环境下可能会不适用。笔者使用AJAX技术,通过一定的技术手段,使用HTTP的短链接来代替长连接,通俗易懂、易于学习。

浅谈网络会话系统的初步设计与实现

本文通过实际工作中对网络会话系统的初步设计与实现，描述了该系统的功能，分析并阐述了设计过程中Ｂ／Ｓ与Ｃ／Ｓ集成、进程选择、多线程同步等若干问题。

一种典型的网络会话系统的实现

分析了网络会话的工作原理和传统网络会话的不足,结合传统网络会话的特点,介绍了服务器端采用C、Java基于Linux操作系统的MySQL + PHP技术,并介绍了结合Internet技术和TCP/IP通信协议,且基于Web的一种典型的网络会话系统--卡通聊天室的原理和实现方法。

对传统网络会话系统的改进新思路

分析了网络会话系统的工作原理和传统网络会话系统的特点 ,结合传统网络会话系统的不足 ,探讨了从功能上实现对传统网络会话系统的改进 ,从而实现结合 Internet技术和 TCP/ IP通信协议 ,且基于 Web的网络会话系统的会话方式。

大模型支持的会话辅导系统开发:范式转换、架构设计与能力训练

会话辅导系统是智能辅导系统的一种特殊形态或拓展形式,主要通过模仿人类导师进行个别化、适应性的教学对话,实现个性化教学功能。受制于技术发展水平,传统会话辅导系统存在一些根本性缺陷,如缺乏通用性与灵活性、开发成本高昂、推广困难、准确性不足等。大模型为会话辅导系统的升级带来了巨大机遇,将引发会话辅导系统的开发范式转换:开发目标由原先的“排演对话教学片断”升级为“自主开展完整对话教学”,开发逻辑由以“预设”与“匹配”为核心转换为以“微调”与“链接”为核心。为此,会话辅导系统由原来的内外双循环架构,拓展为外循环—中循环—内循环的三重嵌套循环架构模式,以实现学习者对话片段、学习任务完成过程,以及课程学习历程的完美融合。而针对系统架构中关键且存在技术瓶颈的教学设计能力、对话设计与生成能力,可以通过学习任务分析路由链、教学设计顺序链、教学对话路由链等复杂的提示语工程,以及使用优质的元认知标注数据、对话教学案例标注数据以及历史数据+RLHF技术微调大模型等办法加以训练,以此提高会话辅导系统开展对话教学的质量和效果。

云服务端视频连线系统在新闻直播节目中的应用

本文分析了视频会议系统完成电视新闻直播节目的制作特点及要求,从技术角度解析如何通过互联网云服务器技术实现新闻节目《三沙新闻》的多地连线需求。

循环神经网络和注意力增强的门控图神经网络会话推荐模型

现有大部分基于图神经网络的会话推荐系统都可较好捕捉商品在会话图中的近邻上下文关系,但少有重点关注时序关系的系统.然而,这两种关系都对电商场景下的精准推荐具有重要作用.为此,文中基于双向长短期记忆网络和门控图神经网络,提出循环神经网络和注意力增强的门控图神经网络会话推荐模型,旨在实现不同网络结构的优势互补,充分学习用户在当前会话中表现的兴趣偏好.具体地,文中模型采用并行化框架结构,分别学习电商场景下用户会话点击流中商品间的近邻上下文特征和时序关系,再分别使用注意力机制进行去噪处理,最后基于门控机制实现这两种特征间的自适应融合.在3个真实数据集上的实验表明文中模型的性能较优.文中模型代码见https://github.com/usernameAI/RAGGNN.

基于自适应动态加权图的会话推荐系统

会话推荐系统可以通过对话交互的方式获取用户对物品和属性的偏好,并且可以有效预测出用户偏好。基于自适应动态加权图的会话推荐系统主要解决了3个问题:拓展性、通用性及稳定性。文章将会话推荐系统的3个决策问题统一成1个决策策略,提出一种基于动态加权的强化学习策略,在每个会话回合中增加询问属性和推荐项因子。实验结果表明,该方法不仅显著优于现有方法,而且提高了会话推荐系统的可扩展性和稳定性。

多通道图神经网络的层次化融合模型用于增强会话的推荐

基于会话的推荐系统(SBR)旨在根据用户历史的行为去预测下一个最有可能点击的项目.一方面由于会话推荐序列较短,可用的信息比较少,另一方面会话推荐多为匿名用户,没有丰富的用户信息,导致无法获得用户历史的交互行为或者用户的偏好,这为SBR带来了挑战.现有基于SBR研究方法大都是将会话序列建模为成对的图结构化数据或者建模为超图结构化数据,这种将会话序列建模为单一图的方法无法捕获更完整的项目转化信息,从而降低模型的准确度.为了充分考虑会话之间的相互影响,本文提出了一种多通道图神经网络的层次化融合模型用于增强会话的推荐(HFMC-SBR).模型首先将会话序列建模为全局图、局部图和超图数据,然后分别使用全局编码层和局部编码层以及超图卷机神经网络来捕获节点之间复杂的依赖性关系,学习3种项目嵌入,进而获得全局、局部以及超图项目表示信息,进而引入3层融合模型将三通道融合形成项目表示获得完整的项目转化信息,同时使用注意力机制和反向位置编码对全局上下文和局部上下文信息以及超图通道捕获的会话之间的高阶关系进行有效的融合.实验表明,本文所提出的模型HFMC-SBR,在Tmall、Diginetica和Yoochoose3种数据集上所表现的性能优于基线模型.

考虑用户意图和时间间隔的会话型深度学习推荐系统

基于循环神经网络的会话型推荐系统在建模用户点击行为时,无法同时考虑用户行为之间的时间间隔和用户的主要意图。针对该问题,在现有的基于注意力机制的会话型推荐系统和仅考虑用户行为时间间隔的Time-LSTM的深度学习模型的基础上提出一个新的基于会话的推荐系统TASR。利用Time-LSTM建模时间间隔影响用户行为,并利用注意力机制捕获用户的主要意图。在两个公开数据集上的实验验证了该算法的有效性。

基于代理的网络会话取证与监控系统

在分析现有网络会话记录系统存在问题的基础上，提出一种基于代理的分布式网络会话取证和可视化监控体系结构，设计了一种新方法可巧妙实现网络会话的解析，即通过修改网络服务客户端的底层接收部分，使其不从操作系统的ＴＣＰ／ＩＰ协议栈获取报文数据，而是从捕获的报文中接收数据，然后从其输出中获得解析结果．介绍了已实现的基于代理的网络会话取证和可视化监控系统的总体设计与组成，讨论了实现该系统的关键技术。

群体会话支持系统的概念模型及应用

提出了一个群体会话支持系统的概念模型 ,并讨论了基于该模型的群件信息系统的构筑方法 .群体会话支持系统的概念模型可以用于不同的组织结构和不同的工作形态 .会话模式不仅是现实群体活动的抽象 ,同时也是构筑计算机的群体会话系统的理论依据 .系统设计人员可以根据离散的会话状态的数学表达 ,设计信息系统中的信息交互方式 ,根据信息系统的软、硬件配置可以比较容易地实现具体的任务 。

电话语音识别与自动会话系统

编号：0501314该成果实现的特定人语音关键词检出技术属国内首创，所采用的关键词检出方法，在原理上有创新，与同类研究工作相比达到了国际先进水平。该成果可直接应用于交通旅游领域，也可应用于银行、股票业、商业等领域的信息查询、电话购物、预定服务等方面。

应用于HFC网络交互业务的会话资源管理系统

采用定向流的终端自发现和注册机制,保证了服务端能够正确定位交互终端。对边缘QAM的带宽资源采用动态管理的方式,在终端开始会话时实时分配资源,会话结束时及时回收资源。基于该设计实现了一个以时移电视和视频点播业务为主体的用户交互媒体分发系统。实际运营结果表明该系统能够实现有限的传输带宽资源的最大利用率。

基于会话推荐的动态层次意图建模

为解决当前基于会话的推荐系统方法在建模用户偏好时存在拍取的用户兴趣表示单一、静态问题,提出了一种动态层次意图学习网络。该网络同时考虑用户的多层意图和动态序列行为,设计了动态卷积神经网络和兴趣聚集门2个模块,并在每层抽取用户的特定粒度意图。此外还提出一个层级意图上下位损失函数,来约束用户意图的层次性。最后使用融合多种粒度的意图会话表示进行推荐。在3个真实数据集上的大量实验表明,模型在准确性和多样性上同时优于其他基于会话的推荐方法。

基于图表示学习的会话感知推荐模型

根据历史记录预测用户的下一次点击(即基于会话的推荐)是推荐系统中一个重要的子任务.重点研究会话推荐中如何在不牺牲预测准确性的情况下缓解用户的兴趣漂移问题,提高用户满意度.基本思想是从全局统计的角度出发,建立一个用于表示物品先后点击顺序的物品依赖关系图,据此提出一种图表示学习算法,生成可以保留关联物品间复杂关联关系的物品向量表达,最后,基于长短期记忆机制,将物品向量表达作为“固定”输入,从而构建一个可以同时捕捉用户长期兴趣和短期兴趣的会话感知推荐模型.不同于其他相关工作,首次提出将下一次点击预测模型建立在“固定”物品表达的基础上.在公开数据集上的实验结果表明:提出的推荐模型在预测准确性和推荐多样新颖性上的表现优于其他相关方法.

基于时序推理的分层会话感知推荐模型

基于会话的推荐系统,旨在根据匿名会话预测用户下一时刻的行为,这在很多互联网服务中颇为常见。该问题的主要挑战在于,如何模拟目标会话中用户行为的时序关系,并利用有限长度的会话刻画用户的兴趣。现有的方法根据目标会话中邻近物品的时序关系来建模用户的行为模式,并对目标会话中的物品信息进行选择性地保留和利用,进而聚合为会话的整体特征,并将其作为目标会话对应的用户兴趣。为了更好地建模用户行为模式和用户兴趣,文中提出了一种基于时序推理的分层会话感知推荐模型。一方面,不同于以往工作对目标会话中"邻近物品即相关"的假设,文中对目标会话中交互物品之间的依赖关系进行推理,并在会话中学习更灵活的时序关系,以建模用户的行为模式;另一方面,从目标会话中的物品和物品特征两个层次进行物品信息的聚合,实现更细粒度的用户兴趣推断。在两个公共数据集上的实验中,所提模型均优于其他基准模型,验证了其有效性。