针对现有微地图(WeMaps)推荐算法未充分挖掘用户与微地图特征,推荐结果准确率较低的问题,提出融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐算法。首先,在用户与地图特征交叉过程中通过引入跳跃连接和多头自注意力机制,让不同特征组合能...针对现有微地图(WeMaps)推荐算法未充分挖掘用户与微地图特征,推荐结果准确率较低的问题,提出融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐算法。首先,在用户与地图特征交叉过程中通过引入跳跃连接和多头自注意力机制,让不同特征组合能够自动获得权重,并通过在多个子空间下进行特征交叉获得了更丰富的特征组合信息。其次,在用户历史行为序列中引入了交叉注意力机制,捕捉与候选地图相关的兴趣点。最后,融合特征交叉和用户行为序列模块的输出,获得了综合多个维度的推荐结果。在公开数据集Criteo和自制微地图(WeMaps)数据集上的对数损失值分别为0.4461、0.3797,受试者操作特征曲线下面积值(Area Under the ROC Curve,AUC)分别为0.8052、0.7883。相较于本文对比实验中的二阶特征交叉模型,损失值分别降低了1.7%、14.2%,AUC值提高了0.8%、0.4%。相较于本文对比实验中的高阶特征交叉模型,损失值平均降低了1.3%、2.6%,AUC值平均提高了0.6%,0.2%。较低的损失值和较高的AUC值说明模型进行预测时具有较高的准确性和较好的分类能力。实验结果表明,本文算法不但能为用户提供更为准确的推荐结果,也能使推荐结果具备良好的可解释性。展开更多
为满足社会性、交互性、动态性极强的各种社交场景应用需求,将在线社交网络与社会情境中的环境、身份、行为、意愿等关键要素相结合,提出一种融合社会情境的访问控制模型SSAC(social situational access control model),在此基础上提出...为满足社会性、交互性、动态性极强的各种社交场景应用需求,将在线社交网络与社会情境中的环境、身份、行为、意愿等关键要素相结合,提出一种融合社会情境的访问控制模型SSAC(social situational access control model),在此基础上提出当下社交网络安全热点场景——虚假信息传播控制的访问控制方案。根据用户历史行为,推测用户下一步是否具有传播虚假信息的潜在意图,结合安全策略对其进行细粒度的访问权限控制。通过模型对比分析表明了SSAC模型具有较为全面的访问控制特征,通过原型系统应用验证了该模型的安全性、可用性和优越性。展开更多
文摘针对现有微地图(WeMaps)推荐算法未充分挖掘用户与微地图特征,推荐结果准确率较低的问题,提出融合特征交叉与用户历史行为序列的微地图推荐算法。首先,在用户与地图特征交叉过程中通过引入跳跃连接和多头自注意力机制,让不同特征组合能够自动获得权重,并通过在多个子空间下进行特征交叉获得了更丰富的特征组合信息。其次,在用户历史行为序列中引入了交叉注意力机制,捕捉与候选地图相关的兴趣点。最后,融合特征交叉和用户行为序列模块的输出,获得了综合多个维度的推荐结果。在公开数据集Criteo和自制微地图(WeMaps)数据集上的对数损失值分别为0.4461、0.3797,受试者操作特征曲线下面积值(Area Under the ROC Curve,AUC)分别为0.8052、0.7883。相较于本文对比实验中的二阶特征交叉模型,损失值分别降低了1.7%、14.2%,AUC值提高了0.8%、0.4%。相较于本文对比实验中的高阶特征交叉模型,损失值平均降低了1.3%、2.6%,AUC值平均提高了0.6%,0.2%。较低的损失值和较高的AUC值说明模型进行预测时具有较高的准确性和较好的分类能力。实验结果表明,本文算法不但能为用户提供更为准确的推荐结果,也能使推荐结果具备良好的可解释性。
文摘为满足社会性、交互性、动态性极强的各种社交场景应用需求,将在线社交网络与社会情境中的环境、身份、行为、意愿等关键要素相结合,提出一种融合社会情境的访问控制模型SSAC(social situational access control model),在此基础上提出当下社交网络安全热点场景——虚假信息传播控制的访问控制方案。根据用户历史行为,推测用户下一步是否具有传播虚假信息的潜在意图,结合安全策略对其进行细粒度的访问权限控制。通过模型对比分析表明了SSAC模型具有较为全面的访问控制特征,通过原型系统应用验证了该模型的安全性、可用性和优越性。
