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1. 基于兴趣增强的知识概念推荐系统

凌宇, 单志龙

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (12): 3697-3702. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111786

摘要（214）

HTML （14）

PDF （1346KB）（243）

现有的知识概念推荐系统并未考虑用户的短期兴趣。针对该问题，提出一种基于兴趣增强的知识概念推荐系统（KCRec-IE）。首先，根据用户的知识概念点击序列捕获用户的短期兴趣，并利用侧信息构造一个异构图。其次，利用元路径指导的图卷积在异构图上进行知识概念实体和用户实体的表示学习。与知识概念实体的表示学习不同，学习用户实体的表示时，根据用户的短期兴趣可区分不同邻居用户对目标用户的贡献。最后，根据知识概念实体、用户实体和用户的短期兴趣进行评分预测。在公开数据集Xuetang X上的实验结果表明，相较于KCRec-SEIGNN，KCRec-IE在HR@5指标上提升了3.60个百分点；相较于KCRec-IE_n，KCRec-IE在HR@10指标上提升了1.02个百分点；相较于KCRec-SEIGNN，KCRec-IE在NDGC@5和NDGC@10指标上分别提升了1.60和1.18个百分点，验证了所提方法的有效性。

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2. 基于接收信号强度指示测距的蒙特卡罗盒移动节点定位算法

武晓琳, 单志龙, 曹树林, 曹楚裙

计算机应用 2015, 35 (4): 916-920. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.04.0916

摘要（585）

PDF （768KB）（735）

针对无线传感器网络(WSN)中以蒙特卡罗为基础的移动节点定位算法在采样效率和定位精度方面的不足,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)测距的蒙特卡罗盒定位(MCB)算法。通过对RSSI测距信息分区间管理来加强过滤条件,提高定位精度;同时采样阶段利用已满足过滤条件的样本点生成更有效的样本,从而提高采样效率;最后通过牛顿插值法预测节点运动轨迹,样本点与未知节点运动轨迹越接近则其权值越大,据此对样本点进行加权处理得到节点的最佳估计位置。仿真结果表明,改进方案在不同的锚节点密度、通信半径、运动速度等情况下均表现出良好性能,且定位精度与同等条件下的蒙特卡罗盒算法相比均有提高。

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3. 基于定向广播的AODV控制报文抑制研究

韦智仁单志龙

计算机应用 2011, 31 (03): 598-601. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00598

摘要（1398）

PDF （724KB）（935）

AODV路由协议是通过全向广播请求报文和定时广播Hello报文来建立Ad Hoc网络的路由，但在路由发现阶段需要广播发送大量的请求控制报文，导致了协议性能的下降。针对此问题，提出了一种新的基于定向广播的路由协议，该协议通过定向广播发送请求报文，并根据节点的移动性动态调整Hello报文的发送时间间隔来减少报文的发送。理论分析和仿真结果表明，该方法能有效地减少控制报文的数量，减少路由负载，也显著提高了端到端时延、平均投递率等性能参数。