检索结果-内蒙古大学图书馆

大数据 2022年第5期8卷 88-105页

作者：张宇奇黄晓雯桑基韬北京交通大学计算机与信息技术学院交通数据分析与挖掘北京市重点实验室

推荐系统是解决社会媒体信息过载问题的重要手段。为了解决传统推荐系统无法优化用户长期体验的问题，研究人员提出了交互式推荐系统，并尝试使用深度强化学习优化推荐策略。但是，强化推荐算法面临反馈稀疏、从零学习影响用户体验、物... 详细信息

推荐系统是解决社会媒体信息过载问题的重要手段。为了解决传统推荐系统无法优化用户长期体验的问题，研究人员提出了交互式推荐系统，并尝试使用深度强化学习优化推荐策略。但是，强化推荐算法面临反馈稀疏、从零学习影响用户体验、物品空间大等问题。为了解决上述问题，提出一种改进的知识增强策略引导的交互式强化推荐模型KGP-DQN。该模型构建行为知识图谱表示模块，将用户历史行为和知识图谱结合，解决反馈稀疏问题；构建策略初始化模块，根据用户历史行为为强化推荐系统提供初始化策略，解决从零学习影响用户体验的问题；构建候选集筛选模块，根据行为知识图谱上的物品表示进行动态聚类，从而减少物品空间，解决动作空间大的问题。在3个真实数据集上进行了实验，实验结果表明，KGP-DQN可以快速有效地对强化推荐系统进行训练，其在3个数据集上的推荐准确率均超过80%。

关键词：交互式推荐系统深度强化学习知识图谱策略初始化候选集筛选

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高校大学生心理危机干预工作中的三个着力点探究

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北京教育（德育） 2022年第9期 83-86页

作者：张驰张东明北京交通大学学生心理素质教育中心北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

随着社会的发展,激烈的社会竞争环境加剧了高校大学生心理问题的出现,这不仅对大学生的健康成长造成一定影响,而且给当下的校园和谐带来了不稳定因素。针对当前环境下大学生心理危机干预的内涵特点、面临的问题以及高校心理危机管理工... 详细信息

随着社会的发展,激烈的社会竞争环境加剧了高校大学生心理问题的出现,这不仅对大学生的健康成长造成一定影响,而且给当下的校园和谐带来了不稳定因素。针对当前环境下大学生心理危机干预的内涵特点、面临的问题以及高校心理危机管理工作现状进行分析,从“体系”“技术”“赋能”等三个方面提出了高校心理危机干预工作的重要思路,从而建立科学、有效的高校心理危机干预体系,解决当前大学生面临的心理问题困境。

关键词：心理危机大学生干预

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基于电视效应探究主场优势变化因素——来自2000/01至2018/19赛季英格兰职业足球的证据

基于电视效应探究主场优势变化因素——来自2000/01至2018/19赛季...

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第十三届全国体育科学大会

作者：鲁芙姁陈逸洲中央财经大学体育经济与管理学院北京交通大学计算机与信息技术学院

英格兰职业足球在过去二十年大步发展,不断地迎接资本升级,将自己从欧洲准一流联赛变成世界第一联赛。其中英格兰足球的主场氛围一直是世界顶尖水平,但通过分析近二十年的联赛数据可以知道英格兰职业足球联盟的主场优势在持续走低。本... 详细信息

英格兰职业足球在过去二十年大步发展,不断地迎接资本升级,将自己从欧洲准一流联赛变成世界第一联赛。其中英格兰足球的主场氛围一直是世界顶尖水平,但通过分析近二十年的联赛数据可以知道英格兰职业足球联盟的主场优势在持续走低。本文将深入探索主场优势变化因素,总结经验反哺国内职业足球联赛。中国足球超级联赛宣布2023赛季全部比赛恢复主客场制,标志着后疫情时代国内职业联赛逐步正常化。中国职业足球联赛自2020年新冠疫情爆发后,一直采用赛会集中制比赛。这致使各球队与原比赛场地租赁合同均已到期,此时球队面临着重新寻找主场的问题,选择一个既能满足球队球迷现场观赛需求、激励球队球场表现又能减少球队固定成本投入的主场是每个经理人考虑的事情,因为结合球队自身状况选择合适主场是维持持续化运营的关键所在。2019年之前,一些小型球队,如淄博蹴鞠、成都蓉城,选用较小容量的主场,高上座率带来火爆的场内氛围,从而也提升球队的竞技表现。相较于大型体育场馆主场低上座率下球队球场表现平平,优秀且合适、赛场氛围浓厚的主场能够提升球队的表现,这种情况学者称之为"主场优势"。主场优势并不独立存在,是球队依靠主场的优势与球队往常表现对比分析得到。作为国内外学者、经营管理人员和比赛参与者研究的重点之一,如何利用并扩大主场优势,一直是上述主体所追求的目标。近年来,众多学者在研究中指出主场优势呈现下降态势。主场优势引入经济学模型进行分析,能够丰富主场优势影响因素研究理论,拓展双重泊松分布应用具体领域,结合当下体育赛事转播发展趋势,后疫情时代主客场制度发展新态势,以崭新视角阐述主场优势运用方向。就当下实际而言,主场优势研究有助于为赛事管理者提供思路,就场馆选择、球队经营等提供理论遵循,促进球队可持续发展,助力后疫情时代职业足球联赛稳中向好前进。为阐明球队主场优势变化原因,本文采用文献资料分析法、数理建模分析法,通过大量文献分析得出两大假设:主场优势呈现下降趋势的原因在于两个方面:主场观众规模的增加并不能直接促进主场优势的增长;而提升球队客场表现同样能导致主场优势的下降。为证实上述假设,本研究从经济学视角出发,构建主场优势影响因素经济学模型,结合足球比赛特点并基于委托代理模型和公司监督工人工作理论,提出"电视效应"模型,探索当球迷作为俱乐部的廉价监督者时,对主客场球员表现的影响。并利用双重泊松分布模型,分析主场优势变化趋势并给出合理解释,为之后足球俱乐部如何计算主场优势和利用主场优势提供理论指导。之后本文使用2000/01至2018/19赛季4级英格兰职业足球联赛的相关数据对量化后的主场优势进行回归分析,探索球队在互联网新时代如何在主场进一步激发球员潜能,提升竞技水平。回归分析通过对主场优势指标HA同时间t进行回归证实2000/2001-2018/2019赛季英国四级职业足球联赛主客场表现差距呈现逐渐缩小态势,主场优势这一下降趋势符合文献研究以及相关时间序列分析;通过对主场优势指标HA同球场上座率以及规模容量进行回归,发现主场优势同上座率而非上座量有关。高上座量即单纯规模扩张并不一定能形成良好的氛围;高上座率更加能够形成良好主场氛围从而形成主场优势;并发现英格兰职业足球联赛等级的提升与主场优势呈现负向相关关系,原因在于高级联赛具有更加丰富的转播资源,球迷对客场比赛的电视效应监控更加明显,进而倒是高级联赛主客场间球员赛场表现差异的缩小。上述结论为球队主场设定的优化提供了思路,即球队在主场选择时不应盲目追求球场容量的扩张,而更应考虑上座率、场馆类型选择以及赛场设置,充分发挥高上座率带来的良好赛场氛围以及主场优势红利。其次,前文已经证明电视效应对提升球队客场比赛表现的作用机制,在各类媒体蓬勃发展的互联网时代,中超各球队在客场比赛中应利用好这一效应,发挥球迷监控作用有效监控球员客场比赛表现,深入挖掘主场优势的同时保持对客场比赛的高度关注,促进球员表现以及球队水平稳步提升。最后,从主场优势近年来的变化趋势可以推测,在未来,球队主客场之间比赛表现差异缩小态势将继续保持。中超各球队不应遵循守旧,应持续挖掘主场优势,同时利用好互联网时代电视效应,加强对球员的监督,保证客场比赛表现,主客场同时发力,努力提高球队自身水平。

关键词：主场优势电视效应英格兰职业足球

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结合百科知识与句子语义特征的关系抽取方法

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计算机科学 2020年第S01期47卷 40-44,65页

作者：吕亿林田宏韬高建伟万怀宇北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

关系抽取是信息抽取领域中重要的研究任务之一,其典型的应用场景包括知识图谱、问答系统、机器翻译等。目前已经有大量的研究工作将深度学习应用于关系抽取任务中,基于深度神经网络的关系抽取方法在很多场景中的表现都优于传统关系抽取... 详细信息

关系抽取是信息抽取领域中重要的研究任务之一,其典型的应用场景包括知识图谱、问答系统、机器翻译等。目前已经有大量的研究工作将深度学习应用于关系抽取任务中,基于深度神经网络的关系抽取方法在很多场景中的表现都优于传统关系抽取方法。然而,目前基于深度神经网络的方法大多仅依赖于语料本身,缺乏外部知识的引入。针对这个问题,提出了一种结合百科知识与句子语义特征的神经网络关系抽取模型。该模型引入百科实体的背景描述信息作为外部知识,并通过注意力机制动态地从描述信息中提取实体特征,同时利用双向LSTM模型抽取句子中所包含的语义特征,最后结合实体特征和句子语义特征进行实体关系抽取。在人工标注数据集上的对比实验结果表明,文中所提模型的表现明显优于其他现有的关系抽取方法。

关键词：实体关系抽取中文百科长短期记忆网络注意力机制

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改进的哈希学习高效推荐算法

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计算机工程与应用 2020年第9期56卷 75-83页

作者：应文杰桑基韬北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

哈希技术能有效地解决推荐系统面临的存储和检索效率的问题。然而,现存的哈希推荐方法存在一个问题,推荐关注于建模用户对项目的偏好,而哈希学习关心的是相似性。为此,提出了一种改进的哈希推荐方法。计算每个用户、项目相对评分系统的... 详细信息

哈希技术能有效地解决推荐系统面临的存储和检索效率的问题。然而,现存的哈希推荐方法存在一个问题,推荐关注于建模用户对项目的偏好,而哈希学习关心的是相似性。为此,提出了一种改进的哈希推荐方法。计算每个用户、项目相对评分系统的均值作为偏置。对用户评分矩阵进行去偏置处理,将评分映射到相似性区间。以保持相似性为目标,提出了两种方式来分解相似性矩阵得到用户和项目的二进制码。在三个真实数据集上的实验结果表明,与其他方法对比,提出的方法在检索精度上有一定的优势。

关键词：哈希学习推荐系统相似性用户偏好偏置

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高速铁路运行环境视频自适应去模糊方法

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计算机工程与应用 2022年第21期58卷 258-263页

作者：王凡赵宏伟刘俊博王胜春武斯全苏文婧李唯一中国铁道科学研究院集团有限公司基础设施检测研究所北京100081 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京铁科英迈技术有限公司北京100081

运动模糊是车载高速铁路运行环境视频中普遍存在的图像退化现象,对基于视频的高速铁路运行环境安全检查工作造成很大挑战。提出一种新的车载高速铁路运行环境视频采集系统,集成高清车载摄像机、信号同步单元、RFID标签阅读器、GNSS单元... 详细信息

运动模糊是车载高速铁路运行环境视频中普遍存在的图像退化现象,对基于视频的高速铁路运行环境安全检查工作造成很大挑战。提出一种新的车载高速铁路运行环境视频采集系统,集成高清车载摄像机、信号同步单元、RFID标签阅读器、GNSS单元和惯性测量单元,能够采集高分辨率的运行环境视频数据。提出一种高速铁路运行环境视频自适应去模糊方法,利用惯性测量单元计算每帧图像曝光时间内摄像机的运动轨迹,并设计新的去卷积算法处理空间变化的模糊图像,从而得到复原图像。利用检测列车在实际高速铁路线路进行试验验证,结果表明:该方法能够自适应地去除车载高速铁路运行环境视频图像的模糊,实现了采集高质量运行环境视频数据的目的。

关键词：高速铁路运行环境视频采集系统自适应去模糊惯性测量单元

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6G:典型应用、关键技术与面临挑战

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物联网学报 2022年第1期6卷 29-43页

作者：栾宁熊轲张煜何睿斯屈钢艾渤北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044 国网能源研究院有限公司北京102209 马里兰大学帕克分校电气和计算机工程系美国大学公园市20742

2020年我国已步入5G商用元年,与此同时6G在全球范围的研究正式拉开帷幕。相比5G网络,6G网络将具备更大信息容量、更高传输速率、更低传输时延、更大设备连接数量、更高频谱效率和更高能量效率,并能支持更高移动速度的应用,因此6G网络将... 详细信息

2020年我国已步入5G商用元年,与此同时6G在全球范围的研究正式拉开帷幕。相比5G网络,6G网络将具备更大信息容量、更高传输速率、更低传输时延、更大设备连接数量、更高频谱效率和更高能量效率,并能支持更高移动速度的应用,因此6G网络将涉及诸多新的关键技术,同时也面临许多挑战。就6G的研究背景、发展、典型应用、性能指标、网络架构、关键技术、未来挑战等方面进行了系统性综述,有望对未来6G网络相关研究提供一定的参考。

关键词： 6G移动通信网络触觉通信信息年龄空天地海一体化

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基于小样本置信区间的众包答案决策方法

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计算机科学 2020年第10期47卷 26-31页

作者：张光园王宁北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

众包工人的水平良莠不齐,质量控制是众包面临的挑战之一。目前的研究大多通过评估工人质量来保证最终答案的有效性,但是常常忽略众包任务中普遍存在的长尾现象。因此,综合考虑不同任务类型、长尾现象的特点以及工人完成任务的情况,提出... 详细信息

众包工人的水平良莠不齐,质量控制是众包面临的挑战之一。目前的研究大多通过评估工人质量来保证最终答案的有效性,但是常常忽略众包任务中普遍存在的长尾现象。因此,综合考虑不同任务类型、长尾现象的特点以及工人完成任务的情况,提出构造小样本置信区间来估计工人质量,以解决工人完成任务数量普遍较少情况下的答案决策问题。首先依据黄金标准答案策略对工人质量进行预评估,根据工人质量分布分别对数值型任务和单项选择型任务采用不同的真值初始化方法;然后构造小样本置信区间以准确评估工人质量;最后进行任务答案决策并迭代更新工人质量。为了验证提出方法的有效性,实验在5个真实数据集上进行,与现有方法相比,所提方法能很好地解决长尾现象。特别是在工人完成任务数量普遍较少的情况下,提出的方法在单项选择型任务数据集中的平均准确率高达93%,相比现有方法的最好表现高出16%,且在数值型任务数据集中的MAE值和RMSE值均低于现有方法。

关键词：众包长尾现象小样本置信区间工人质量估计答案决策

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专用短程通信辅助的车辆卫星定位故障检测方法

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中国公路学报 2021年第11期34卷 265-281页

作者：刘江蔡伯根王剑赵泽乾北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心北京100081

为了确保卫星定位性能满足特定协作式智能交通应用需求,提高车辆定位系统的故障容错能力,针对车辆卫星定位的自主故障检测与性能优化问题,提出基于专用短程通信辅助的卫星定位故障检测方法,充分利用专用短程通信设备的测距率观测信息,... 详细信息

为了确保卫星定位性能满足特定协作式智能交通应用需求,提高车辆定位系统的故障容错能力,针对车辆卫星定位的自主故障检测与性能优化问题,提出基于专用短程通信辅助的卫星定位故障检测方法,充分利用专用短程通信设备的测距率观测信息,实现故障检测对不同类型卫星可视条件的有效适应。基于专用短程通信多普勒观测特性,构建基于载波频偏的车间测距率观测模型;设计卫星定位与专用短程通信组合观测与解算框架;基于容积卡尔曼滤波提出适于非线性观测特征的故障检测、识别与排除算法,并叠加量测噪声方差矩阵动态调整策略,对故障检测性能进行优化;基于实测试验检验车间测距率的观测性能,并运用实车轨迹对多车协同运行及定位采集过程进行仿真,检验所提出方法的故障检测性能。研究结果表明:提出的方法有效解决了常规接收机自主完好性监测算法受卫星可视条件限制的问题,所引入的量测噪声方差矩阵调整策略提升了故障检测及故障排除性能的稳定性,在给定仿真场景中,常规卫星观测条件下阶跃故障、斜坡故障排除率相对常规方法最高可分别提升52%、18%,受限观测条件下不同水平2类故障的排除率最高分别可达100%、89%,边界观测条件下不同水平2类故障的检测率最高分别可达100%、96%。研究结果对于充分发挥车-车协同模式的核心优势、保障车辆定位性能具有重要价值。

关键词：交通工程卫星定位故障检测专用短程通信协作式智能交通系统

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基于XGBoost的列控车载设备故障预测方法

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北京交通大学学报 2021年第4期45卷 95-106页

作者：刘江许康智蔡伯根郭忠斌王剑北京交通大学电子信息工程学院北京100044 北京交通大学智慧高铁系统前沿科学中心北京100044 北京交通大学北京市轨道交通电磁兼容与卫星导航工程技术研究中心北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

列控车载设备的健康管理和故障预测是实现高速铁路关键装备智能化视情维护的重要途径.为了克服列控车载设备故障建模的复杂性和健康监测手段受限等问题,充分运用现场收集的设备运行记录数据,提出一种基于数据驱动的列控车载设备故障预... 详细信息

列控车载设备的健康管理和故障预测是实现高速铁路关键装备智能化视情维护的重要途径.为了克服列控车载设备故障建模的复杂性和健康监测手段受限等问题,充分运用现场收集的设备运行记录数据,提出一种基于数据驱动的列控车载设备故障预测体系框架.建立了高速列车列控车载设备运行数据管理平台,基于大量历史现场数据构建训练及测试样本集,运用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法实施特定故障类型的模型训练与学习,并将所得故障模型用于故障概率的预测分析.以CTCS2-200H型列控车载设备为对象,运用实际数据对所提出的故障建模方法进行了验证,对不同建模样本规模、故障类型维度下的模型性能以及不同建模算法性能进行了对比.结果表明:基于XGBoost算法的建模方法能够有效揭示各特征量与故障之间的关联,所采用树的深度值越高,迭代收敛速度越快;相较于GBDT、RF算法,基于XGBoost的建模方法能够实现更高的预测正确率,在给定样本条件下达到稳定正确率所需训练时间分别减少了78.55%、12.47%,验证了该方法在大规模数据条件下的适用性和性能优势.

关键词：列车控制车载设备故障预测健康管理极端梯度提升

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