复杂网络中融合多特征的链接预测研究
这是一篇关于复杂网络,链接预测,XGBoost,子图,图注意力网络的论文, 主要内容为链接预测作为复杂网络中重要的研究话题,不仅在知识图谱补全,探究网络的演化规律等领域有着重要的研究意义,还在好友推荐、电影推荐、代谢网络重构等领域有着广泛的实际价值。链接预测任务是根据当前网络结构等信息,补全网络缺失的链接或预测网络将来产生的新链接。现有的链接预测算法往往都是依据网络拓扑结构建模,具有很强的假设性,无法自动学习图结构特征,具有准确率较低等问题。本文针对复杂网络中链接预测存在的主要问题,从网络拓扑结构、机器学习、图表示学习等角度进行改进和构建相关算法,全方位、多层次的挖掘网络中链接信息,从而精准的提高链接预测算法的性能。本文的主要工作和创新如下:(1)针对基于启发式链接预测算法精度较低、强假设性的问题,提出了基于XGBoost的链接预测算法。除了选择经典相似性指标作为样本的特征外,还定义了四种新特征,即一阶邻居总和、二阶邻居总和、节点之间最短路径、节点局部路径信息,将上述特征输入到XGBoost算法中,由XGBoost算法自动选择适应当前网络结构的特征,解决了启发式链接预测算法精度较低、强假设性的问题。经过实验验证,相比于基于启发式的链接预测算法,我们的算法能够改善链接预测的结果。(2)针对基于机器学习的链接预测算法需要人工提取图结构特征,模型无法自动学习图结构特征的问题,提出了一种基于子图的链接预测算法。该算法通过对目标节点对的子图进行分析,并建立了图标记算法模块,图标记算法模块给子图中的每一个节点分配一个标签,全连接层模块通过该标签可以自动学习图结构特征。另外,该算法融合了节点的属性特征、节点的标签、节点隐式特征,提高了链接预测算法的性能。经过实验验证,基于子图的链接预测算法优于多种基准方法。(3)网络中不同的节点有着不同的重要性,基于这种特性,提出了基于图注意力网络的链接预测算法。该算法建立注意力机制区分了不同邻居节点的重要性,通过卷积层模块,聚合了邻居节点以及丢弃节点特征,使节点带有更加丰富的信息表示,并设计了池化层模块,定义子图中节点的相对顺序,获得了子图特征的表达,提高了链接预测算法的性能。最终实验结果表明,基于图注意力网络的链接预测方法比基准方法获得更好的预测结果。
应用改进协同过滤算法的驻村工作单位推荐方法研究
这是一篇关于推荐算法,协同过滤,稀疏数据,XGBoost,LightGBM,驻村工作的论文, 主要内容为随着互联网的高速发展,人们已经身处大数据时代,大数据时代不仅带来了多元的信息丰富了人们的生活,也带来了信息过载的困扰。推荐系统经过发展更新,已经是解决此类问题的重要技术。推荐系统可以服务于人们的生产生活,也可以将推荐系统融入国家战略发展,用科技手段促进发展改善民生。在统筹城乡规划为困难村庄选派驻村工作单位时,往往根据经验开展工作,没有形成科学性、规范化的流程,随着驻村工作的全面展开,经验已经无法满足选派质量和效率的需要,应用推荐算法的相关知识可以解决此类问题。推荐算法在生产生活中的使用非常流行,协同过滤推荐算法以物以类聚人以群分的经典思想,完成了许多个性化推荐的任务,在很多方面有出色表现,但其中仍存在数据稀疏性、忽略用户属性、准确性问题以及冷启动问题等等。针对上述情况,本文提出了一种融合梯度提升决策树的改进协同过滤算法,通过改进协同过滤算法形成了为困难村庄选派驻村工作单位的一套科学方法。本文具体地做了如下工作:首先,本文对协同过滤算法设计改进,第一步解决普遍可见的数据稀疏和不重视用户属性的问题。本文使用稀疏数据集的处理方法,引入困难村庄自身属性特征,并且根据问题需要构造额外特征,作为后续建模的基础。第二步针对困难村庄与驻村工作单位的实际情况,以往选派的驻村工作单位并不都是最优解,构造配适度指标量化困难村庄与驻村工作单位的匹配程度,为配适度设置阈值筛选有效样本,从有效样本中学习科学的经验规律。第三步设计基于相似度和Light GBM算法的评分预测模型。本文通过相似度寻找近邻村庄集合,提取近邻村庄有关特征,与目标村庄的属性特征进行特征重组,将重组后的特征带入Light GBM算法中输出预测评分。然后,将融合梯度提升决策树的改进协同过滤算法应用到为困难村庄选派驻村工作单位的问题上,设置了总体实验和对比实验。总体实验结果表明本文提出的改进协同过滤算法解决为困难村庄选派驻村工作单位的问题是有效可行的。经过对比实验,验证得到改进算法的各个步骤是必不可少的,并且改进算法明显提高了准确性,预测结果RMSE的值可以降到0.57,MAE的值可以降到0.41。
临夏智慧园区数字信息管理平台的设计与实现
这是一篇关于智慧园区,经营预测,SpringBoot,Tornado,XGBoost,ARIMA的论文, 主要内容为为积极响应国家“互联网+”和智慧城市的号召,各地区纷纷利用信息技术与创新概念,优化城市管理和服务。作为智慧城市的重要表现形态和小区域缩影,智慧园区成为社会发展的一个重要形式。智慧园区的核心包括集成管理平台,建设一个符合用户需求、提升园区管理效率、营造便利政务服务环境、整合园区信息资源、智能预测监控的集成管理平台是智慧园区建设的中心任务。甘肃临夏经济开发区位于甘肃省中部西南面的临夏回族自治州,与中国东部发达地区相比,信息化水平较为落后,管理水平不高。随着通信基础设施的完善,网上了解政策咨询、网上办公服务、线上产品推广、网上宣传招商引资、企业管理等服务成为经济开发区政府部门与各企业强烈的诉求。因此,急需建立临夏智慧园区信息管理平台,为当地政府与企业人员提供便捷的网上办事服务,通过网络推广推进招商引资,通过数据统计与算法分析协助管理层了解企业生产经营状况,制定有效的发展策略。本论文构建了临夏智慧园区数字信息管理系统,实现智慧园区的智能化升级,论文主要工作和创新点如下:1.研究了国内外智慧园区管理平台的发展现状,对临夏经济开发区进行考察调研,调研结果表明,开发区信息化水平较低,并且工作重点在于招商引资、企业日常业务办理、企业电子商务、简化项目审批工作以及企业发展管控等方面。2.依据调研结果,对临夏智慧园区管理平台的需求进行梳理和详细分析。平台需要设计用户及权限管理、门户新闻管理、办公任务管理、企业管理与商品管理、企业项目申请审批、企业财报管理、企业生产经营预测需求,帮助园区实现在线办公、网上审批、企业经营追踪与智能预测等服务。除了以上针对性需求,平台可提供内部消息管理、采购维修差旅报销管理以满足园区工作人员的日常需要。3.针对临夏经济开发区既要保证自动化办公又要借助智能科技推动园区实质发展的需求,本文构建了集成多种语言环境的敏捷开发架构,以Java平台的Spring Boot框架作为主要功能模块的开发工具,用Python平台的Tornado框架设计生产经营预测算法模型。Spring Boot与Tornado结合作为系统的后台框架,二者之间通过RESTful进行远程调用。系统前端使用Vue.js框架结合ElementUI实现风格统一的组件式网页设计,使用Axios封装Ajax技术,能有效防止CSRF攻击。4.在相关技术的系统学习以及平台的详细设计基础上,使用MySQL建立临夏数据库表,开发实现以政府用户与企业用户为主体的用户管理、权限控制、门户新闻定制化展示、项目申请审批交互、报表EXCEL导出、线上沟通、企业财报统计上传、财报数据可视化展示、企业经营智能预测等功能。其中,企业经营预测以企业上传的财报数据为财务分析基础,通过时间序列模型ARIMA与回归树模型XGBoost寻找最优参数建立生产经营预测模型,对企业经营进行定量预测,帮助企业了解经营趋势,政府部门以此为依据方便及时了解企业发展现状,制定和调整发展策略。5.为应对系统不断增加的访问量,在MySQL前配置Redis主从服务器作为缓存减少了对数据库的直接访问,主从服务器读写分离改善了系统性能;集成以Java为基础的后台开发环境以及以Python为基础的数据分析环境,确保各功能需求的实现以优秀的底层框架为基础。
基于贝叶斯网络的O2O优惠券使用影响因素研究
这是一篇关于O2O优惠券,因果分析,贝叶斯网络,XGBoost,个性化投放的论文, 主要内容为随着国内网上零售高速发展,消费者的行为习惯也发生了天翻地覆的变化,各类营销模型争奇斗艳,其中将互联网与线下商务渠道有机结合的O2O商业模式发展最为迅猛。目前针对O2O商业模式的技术支持和落地实战的研究较为丰富,而对O2O优惠券如何提高核销率的核销因素研究相对稀缺。分析O2O优惠券核销因素,不仅能够帮助商家制定更高效的促销策略,也能帮助消费者屏蔽各类促销优惠活动的干扰,准确的判断优惠券的实际优惠价值,获得真正的优惠。本文利用某电商平台提供的真实用户领取O2O优惠券与消费的记录数据,基于滑窗法划分数据集,在原有领取记录特征的基础上,多角度全面构建特征工程挖掘数据信息,提取88个新特征。在此基础上训练XGBoost模型,得到训练AUC值为0.9008,验证AUC值为0.8887,并在平台上提交,获得线上平均AUC值为0.8003。为了更直观高效的构建贝叶斯网络,将上述信息按照不同模块进行降维,得到关于O2O优惠券核销的八大综合特征:用户消费活跃程度、用户优惠券优惠力度偏好、用户消费便利性要求、商家经营体量、商家自身用户渗透情况、商家优惠力度习惯、优惠券易用性和用户在特定商家的历史优惠度。基于构建的贝叶斯网络与XGBoost模型进行分析,得到结论如下:1.最直接影响O2O优惠券核销的三个因素为商家经营体量、商家优惠力度习惯与用户优惠券优惠力度偏好,O2O商家利用优惠券进行促销制定营销策略时应以这三个方面为重点;2.用户的活跃程度与优惠券的核销具有相关性,在贝叶斯网络结构图中,核销优惠券为原因,用户活跃为结果,这表明并不是活跃的用户更容易进行优惠券的核销,而是优惠券的集中投放导致用户更加活跃,故而在投放优惠券时应减少活跃用户的投放权重。本文多角度进行特征工程,将机器学习模型作为验证信息充分性的工作,并首次将贝叶斯网络应用于O2O优惠券核销影响因素的研究,为O2O商家高效制定促销方案,提高优惠券营销收益,提供了一定的理论基础。
基于Spring Cloud的物流容器租赁系统的设计与实现
这是一篇关于Spring Cloud,微服务,物流容器,租赁,XGBoost的论文, 主要内容为近些年来,中国的电商行业企业在环保要求和成本压力之下,在物流仓储环节中越来越多地使用可循环物流容器。对于这种类型物流容器,供应商一般使用租赁的方式向电商行业上下游企业提供服务。物流容器租赁系统需要为该类型业务提供租赁、采购、仓储、回收等功能模块。开发设计该系统时,不仅需要考虑满足当前的业务需求,保证系统运行的稳定性,还需要考虑系统的可扩展性,以应对未来的业务需求。基于微服务架构解决高可用和高扩展性的问题是目前比较常用的方法,本文提出使用Spring Cloud微服务框架,将系统各个模块用微服务的方式进行设计和开发。为实现该系统,本文进行了详细的需求分析、系统架构设计、数据库设计、详细设计和具体的编码实现。本文还使用了 XGBoost算法对物流容器的使用量建立了数据预测模型和进行了数据预测分析。本系统成功上线后经过了一段时间运行,系统的可靠性和扩展性符合预期,验证了本设计的有效性。对物流容器使用量的预测分析给业务运营也提供了一定的参考价值。
基于XGBoost的律师推荐系统的设计与实现
这是一篇关于裁判文书,律师特征,构建数据集,XGBoost,推荐系统的论文, 主要内容为随着我国法制化进程的不断深入,人们对于自身合法权益的保护也日益重视。当个人权益受到侵害时,往往会寻求律师提供法律服务。然而,虽然互联网上存有海量律师信息,但由于法律是一个高度专业化的领域,普通公众很难准确评估律师的专业水平。因此,设计一套科学、高效、可靠的律师推荐系统对于公众明智地选择律师、提升律师行业的专业素质,并加强司法公正具有深远的意义。本文设计并实现了一种基于XGBoost的律师推荐系统,论文首先详细叙述了采集裁判文书数据和提取法律特征的过程。通过分析目标网站的请求原理和利用多线程技术,该系统实现了数据的高效采集和存储。在法律专家的协助下,论文科学地设计了法律特征,并利用自然语言处理技术对文书进行了数据清洗和特征提取的工作。其次,论文结合法律专家的知识、经验构建数据集,对法律特征数据进行特征工程作为数据集的特征,提出了专家打分方案来设计数据集的标签。进而利用XGBoost算法进行模型的训练,实验表明了基于该算法的律师能力预测模型的性能优越性。最后,论文详细阐述了律师推荐系统的设计和实现。根据用户在前端网页输入的法律需求,系统能够借助预测模型推荐一批诉讼能力优秀的律师,为用户提供高效、准确的律师推荐服务。经过实际运行结果的验证,本系统为衡量律师办案能力提供了一种全新的解决方案,能够更有效地为用户提供优质的律师推荐服务。这一成果不仅提升了机器学习在律师推荐领域的应用水平,也为相关研究提供了重要的参考和借鉴。
网约车行程安全保障系统的设计与实现
这是一篇关于网约车,行程安全,Springboot,Hive,XGBoost的论文, 主要内容为随着互联网高速发展和共享经济热潮涌动,人们对出行方式的选择也越来越多样化。传统的公共交通以及出租车已经无法满足人们对出行效率的追求,因此网约车平台应运而生并快速占据了出行市场。然而由于行业不规范,用户在使用网约车出行过程中的人身财产安全无法得到保障,用户面临种种风险是网约车平台亟需解决的问题。保障用户行程安全需要围绕行程数据进行分析和挖掘,即用户行程数据是保障行程安全的核心。当前平台订单量达到日均千万级,数据规模不断增长,并且用户行程数据属于多源异构数据,不仅数据类型复杂,而且数据体系结构混乱,同时存在着数据清洗流程繁琐和样本特征计算规则不一致等问题,难以高效对行程数据加以利用从而为用户行程安全提供保障。面对这样的问题,本文提出了一种网约车行程安全保障系统,旨在通过统一的数据平台提供服务,满足公司运营人员、算法工程师等角色对行程数据的使用需求,挖掘其中的价值。该系统利用大数据技术对行程数据进行处理,作为各模块功能实现的基础,通过特征开发、事故复盘和数据看板功能帮助系统用户对行程数据进行分析使用。数据处理模块分别使用Hive和Flink对全量历史数据和实时订单数据进行处理。系统基于B/S架构提供了可视化的Web操作界面,采用MVC模式将前后端分离以实现解耦,后端部分使用Springboot等框架进行开发,保证系统的安全性和稳定性。为了对性骚扰风险订单进行识别,使用XGBoost算法训练二分类模型,以此实现性骚扰风险订单早发现和及时干预。本文从系统需求分析、概要设计、详细设计与实现和系统测试等方面,结合用例图、ER图、流程图、类图、时序图、实现效果图和数据设计表以及测试用例表对系统设计与实现的完整流程进行了阐述。在该系统的设计与开发过程中,本人参与了前期的系统调研工作与需求分析,并且着重参与了整个系统各个模块的代码编写工作,同时负责后期的系统测试以及上线部署。目前该系统已满足各项需求并在公司交付使用,系统运行状况良好。
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