传统跨评分协同过滤范式忽视了目标域中评分密度对用户和项目隐向量精度的影响,导致评分稀疏区域评分预测不够准确. 为克服区域评分密度对评分预测的影响,基于迁移学习思想提出一种跨区域跨评分协同过滤推荐算法（cross-rating collaborative filtering recommendation algorithm,CRCRCF）,相对于传统跨评分协同过滤范式,该算法不仅能有效挖掘辅助域重要知识,而且可以挖掘目标域中评分密集区域的重要知识,进一步提升目标域整体,尤其是评分稀疏区域的评分预测精度. 首先,针对用户和项目,分别进行活跃用户和非活跃用户、热门项目和非热门项目的划分. 利用图卷积矩阵补全算法提取目标域活跃用户和热门项目、辅助域中全体用户和项目的隐向量. 其次,对活跃用户和热门项目分别构建基于自教学习的深度回归网络学习目标域和辅助域中隐向量的映射关系. 然后,将映射关系泛化到全局,利用非活跃用户和非热门项目在辅助域上相对较准确的隐向量推导其目标域上的隐向量,依次实现了跨区域映射关系迁移和跨评分的隐向量信息迁移. 最后,以求得的非活跃用户和非热门项目在目标域上的隐向量为约束,提出受限图卷积矩阵补全模型,并给出相应推荐结果. 在MovieLens和Netflix数据集上的仿真实验显示CRCRCF算法较其他最先进算法具有明显优势.
… … 相似文献实时多媒体传输是互联网最重要的应用之一,其系统对于传输延迟提出了很高的需求. 其中,延迟波动是延迟优化中最具有挑战性的问题. 然而,传统的尽力而为的传输服务在很多情况下无法满足实时多媒体传输对延迟波动的要求. 首先,阐述了实时多媒体传输面临的主要挑战. 其次,分析了如果要优化实时多媒体传输的延迟亟需解决的关键问题. 基于上述问题归纳了实时多媒体传输系统架构中的2个关键通路、5个核心组件. 围绕各个组件涉及的技术,梳理了代表性研究成果. 在此基础上,总结了面向实时多媒体传输及低延迟应用的研究分支,并对各研究分支优化算法与应用进行综述. 通过分析发现,延迟的尾部波动是实时多媒体延迟优化应关注的主要目标. 最后,提出了未来可能的研究方向.
… … 相似文献属性基加密提供了全新的基于密码学的访问控制方案,适用于多用户数据共享场景,但由于加密阶段和访问策略更新过程的计算和通信开销较大,且现有的外包属性基加密方案大多数都没有提供面向数据拥有者的密文正确性验证方法,很大程度上限制了属性基加密的实际应用. 针对上述问题,提出了一种支持动态策略更新和即时验证密文正确性的属性基外包加密方案,能够在不可信云环境下有效地保护数据的隐私性. 方案根据外包加密原理设计策略更新过程,只需要完成少量计算即可生成更新密钥. 利用双线性对的运算特性和解密运算结构设计密文验证算法,通过引入验证转换密钥使密文验证效率明显高于解密运算效率. 方案根据不同的云环境模型设计了高效验证算法和严格验证算法,分别适用于诚实且好奇和不可信的云环境中. 方案在标准模型下被证明满足选择明文攻击安全性. 性能分析和效率对比表明,该方案的本地加密、策略更新和密文验证的计算量都有所减少,使得整体方案较现有方案更加轻量化,适用于资源受限设备的数据共享场景.
… … 相似文献网站版权所有：中国科学院软件研究所 京ICP备09084417号-9
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