潜在因子模型（LFM）以其优异的性能在推荐领域得到了广泛应用。在LFM中除了使用交互数据以外，辅助信息也被引入用于解决数据稀疏的问题，从而提升推荐的性能。然而，大多数LFM仍然存在一些问题：第一，LFM在对用户进行建模时，忽略了用户如何根据其特征偏好对项目作出决策；第二，采用内积的特征交互假设特征维度之间是相互独立的，而没有考虑到特征维度之间的关联。针对上述问题，提出一种新的推荐模型：基于卷积神经网络（CNN）交互的用户属性偏好建模的推荐模型（UAMC）。该模型首先获得用户的一般偏好、用户属性和项目嵌入，然后将用户属性和项目嵌入进行交互，以探索用户不同的属性对不同项目的偏好；接着将交互过的用户偏好属性送入CNN层来探索不同偏好属性的不同维度的关联，从而得到用户的属性偏好向量；接着使用注意力机制结合用户的一般偏好和CNN层得到的属性偏好，从而获得用户的向量表示；最后采用点积来计算用户对项目的评分。在Movielens-100K、Movielens-1M和Book-crossing这三个真实的数据集上进行了实验。实验结果表明，所提模型在均方根误差（RMSE）上与稀疏数据预测的神经网络分解机（NFM）模型相比分别降低了1.75%、2.78%和0.25%，验证了在LFM的评分预测推荐中，UAMC在提升推荐精度上的有效性。

针对基于视觉的体态识别对环境要求较高、抗干扰性差等问题,提出了一种基于人体骨骼预定义的识别分类方法。该算法结合Kinect多尺度深度信息和梯度信息检测人体；基于随机森林采用正负样本互限思想识别人体各个部分,根据各部分距离构建人体姿态向量,识别骨架；再根据体态类别,构建最优分类超平面、核函数,采用改进的支持向量机进行体态分类。实验结果表明,所提算法的分类识别准确率可达94.3%,具有实时性好,抗干扰性强,鲁棒性较好等特点。

为了实现复杂网络社团发现算法的复杂度和精确度间的均衡，提出一种基于聚类粒化的社团发现算法(CGCDA)，将网络粒化获得的粒子视为一个社团，粒化结果即为对网络的社团划分。首先，将网络中的每个节点视为基本粒，通过初始粒化操作实现对网络的粒化；然后，针对获得的粒化集合中满足粒化系数的粒子进行聚类粒化操作，分层粒化直到不存在满足要求的粒子对；最后，将粒子对中的重叠节点视为孤立点，用邻居节点投票法把孤立节点归并到相应的粒子中，实现对复杂网络的社团划分。实验实现了Newman快速算法（NFA）、标号传播算法（LPA）和CGCDA。实验结果表明，CGCDA在四个基准数据集上可获得平均高于LPA 7.6%的模块度和低于NFA 96%的时间。CGCDA时间复杂度较低，获取的社团模块度较高，实现了社团发现时间和精确度的均衡，相比NFA、LPA总体性能更优。