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1. 融合用户历史行为与社交关系的个性化社交事件推荐方法

孙鹤立, 徐统, 何亮, 贾晓琳

计算机应用 2021, 41 (2): 324-329. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020050666

摘要（466）

PDF （919KB）（772）

为了提升基于事件的社交网络（EBSN）中社交事件的推荐效果，提出了融合用户历史行为和社交关系的个性化社交事件推荐方法。首先采用深度学习技术从用户的历史行为以及用户之间的潜在社交关系两个方面建立用户模型；然后在对用户偏好建模时，引入用户偏好的负向量表示，并使用注意力权重层根据不同的候选推荐事件为用户历史行为中不同的事件和用户社交关系中不同的好友分配不同的权重，同时考虑了事件以及群组的多种特征；最后在真实数据集上进行了大量实验。实验结果表明，该个性化社交事件推荐方法在命中率（HR）、归一化折损累计增益（NDCG）、平均倒数排名（MRR）评价指标上优于对比的深度用户社交事件推荐（DUMER）模型和融合注意力机制的深度兴趣网络（DIN）模型。

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2. 基于时间线段树的城市可达区域搜索

孙鹤立, 张优优, 杨洲, 何亮, 贾晓琳

计算机应用 2020, 40 (10): 2936-2941. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020020231

摘要（404）

PDF （1286KB）（567）

针对城市计算中的可达区域搜索问题，提出一种基于时间线段树的搜索方法。该方法中，设计了存储局部可达区域的时间线段树结构，并提出动态自适应的可达区域搜索算法，从而提高了城市可达区域搜索的效率与准确率。该方法主要包括4个步骤：根据道路速度分布模型和轨迹数据生成道路段的概率时间权重；利用层级跳跃表算法进行短时间可达区域的查询与存储；利用时间线段树对层级可达区域建立高效的索引结构；使用时间线段树索引在道路网络中进行迭代搜索，最终输出可达区域集合。在北京市道路网络和出租车轨迹数据集上进行了大量实验，结果表明，与最新的单点上下界限区域可达查询（SQMB）方法比较，该方法在时间效率和准确率上分别提高了18.6%和25%。

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3. 基于网络嵌入的稀疏子图发现算法

孙鹤立, 何亮, 何方, 孙苗苗, 贾晓琳

计算机应用 2020, 40 (10): 2929-2935. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020020207

摘要（437）

PDF （1167KB）（772）

针对稀疏子图发现问题中使用高维稀疏向量表示网络信息存在的时间和空间消耗大的问题，提出一种基于网络嵌入的稀疏子图发现（TGF）算法。该算法首先通过网络嵌入的方法将网络结构映射到低维空间中，得到节点的低维向量表示；然后定义向量空间中的稀疏子集发现问题，将稀疏子图发现问题转化为稀疏子集发现问题；迭代搜索局部密度最低的样本点并对其进行扩张，最终找到一个满足条件的最大稀疏子集。实验结果表明，在Synthetic_1000数据集上与TERA（Triangle and Edge Reduction Algorithm）和WK（Weight of K-hop）算法相比，TGF算法的搜索效率是TERA的1 353倍，是WK算法的4倍，并且在 k-line、 k-triangle和 k-density指标上也取得了较优的结果。

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