MOOC平台上，一个课程可能存在多个版本的视频，为向学生推荐一个满足学习兴趣的MOOC视频就需要分析学生兴趣与视频内容的关系，为此，提出一种基于元路径注意力机制的视频推荐方法Mrec。一方面，利用异构信息网（HIN）描述学习者和MOOC资源之间的关系，进而使用元路径表达学生和视频之间的交互关系；另一方面，利用注意力机制捕捉学生、视频、元路径的特征对学习兴趣的影响情况。具体来说，Mrec方法包括两层注意力机制：第一层是节点注意力层，通过邻居的特征加权联合节点自身的特征，利用多头注意力得到实体在不同元路径下的特征表示；第二层是路径注意力层，通过融合在不同元路径的指导下学习到的实体的特征表示来捕捉实体在不同兴趣下的特征表示，并将学习到的用户与视频实体输入到多层感知机（MLP）中得到预测分数来进行top-K推荐。在MOOCCube和MOOCdata数据集上进行实验的结果表明，Mrec的点击率、归一化折损累积收益（NDCG）、平均倒数排名（MRR）与受试者工作特征曲线下面积（AUC）均优于对比方法。

由于基于事件的社交网络（EBSN）中的活动具有时效性，传统社交网络推荐算法无法适用于EBSN。此外，大多数算法忽略了能影响后续推荐质量的前用户是否接受活动的反馈意见。为此，提出一种EBSN中基于有向标签图及用户反馈的活动推荐方法。首先，将EBSN抽象为有向标签图，并抽取图节点及边的属性特征信息，构建有向图结构特征（DGSF）索引，该索引由节点属性特征索引、有向边属性特征索引以及时间特征索引构成，利用该索引对节点及边进行初次过滤。其次，提出基于DGSF索引的多属性候选集过滤策略，利用时间、节点的出入度、标签类型等特征的限制，实现对查询图候选集的进一步剪枝，避免冗余计算。然后，提出一种具有用户反馈的改进UCB（Upper Confidence Bound）活动推荐算法——EN_UCB，通过引入弹性网回归，根据多影响因素计算用户对活动的兴趣值，为用户推荐兴趣值高的活动，同时接收用户是否接受该活动的反馈，以优化后续用户的推荐。大量实验结果表明，EN_UCB算法的接受率高于TS（Thompson Sampling）、UCB以及eGreedy算法，遗憾率远远低于TS和eGreedy算法，且运行效率高于TS、UCB以及eGreedy算法，活动数越大，优势越明显。所提算法能有效实现EBSN上的在线活动推荐。

由于智能电网输电线路监测系统的查询多数是针对无线传感器网络(WSN)的全局式查询,不能满足用户基于任意区域的灵活高效的查询需求,根据该系统的网络布局和查询特点,提出了一种基于大规模智能电网网格结构的查询方法MSQuery。MSQuery将不同网格内的查询节点的数据汇聚到一棵或多棵逻辑查询树上, 采用逻辑查询树的合并策略建立优化的回收路径。将MSQuery与采用路线型结构进行查询的RSA算法和采用簇型结构进行查询的SkySensor算法进行对比,结果显示MSQuery的平均传输消耗最小,平均剩余能量最大。实验结果表明,MSQuery可以快速地返回查询窗口内的查询结果,降低通信消耗,节省传感器节点能量。