为了对高校学术活动进行信息提取和文本分类,基于结合注意力机制的长短期记忆网络(Attention-Based Long Short-Term Memory)特征选择模型,构建了高校学术活动分类系统。通过大量分析高校学术活动语料的特点,准确抽取学术活动的相关内容...为了对高校学术活动进行信息提取和文本分类,基于结合注意力机制的长短期记忆网络(Attention-Based Long Short-Term Memory)特征选择模型,构建了高校学术活动分类系统。通过大量分析高校学术活动语料的特点,准确抽取学术活动的相关内容,改善了文本数据质量;提出了一种改进的Attention-Based LSTM特征选择模型,降低了数据维度,有效地突出了重点信息。实验结果表明,该方法提高了分类的准确率,其分类效果明显优于普通LSTM(Long Short-Term Memory)模型和传统模型的处理结果。展开更多
节点对路由消息的存储-携带-转发是移动社交网中的一种短距离通讯方式,传输性能是影响用户交互体验的关键因素,如果用户能够根据彼此间的兴趣或社区来进行消息传输,则可提高传输性能。目前,针对移动社交网中的短距离通讯,已有的研究主...节点对路由消息的存储-携带-转发是移动社交网中的一种短距离通讯方式,传输性能是影响用户交互体验的关键因素,如果用户能够根据彼此间的兴趣或社区来进行消息传输,则可提高传输性能。目前,针对移动社交网中的短距离通讯,已有的研究主要是基于兴趣或者基于社区的传输方式。为了使用户得到更好的交互体验,将用户兴趣与社区相结合,提出基于兴趣社区的消息传输方案InComT(Interest Community based Transmission)。对移动社交网中单个节点的兴趣进行度量,根据得出的节点兴趣值进行社区划分,从而确定社区整体的兴趣值,并根据兴趣值来选择中继社区和中继节点,实现消息的传输。仿真结果表明,该策略在传输负载率和平均延时较低的情况下能够拥有较高的传输成功率。展开更多
在车载社交网(Vehicular Social Network,VSN)中,车辆移动速度快且行驶方向难以预测,导致网络拓扑结构不断变化,通信链路时常中断,因此在进行消息传输时丢失率和传输延迟都居高不下。为了解决上述问题,针对VSN提出了一种基于传递概率的...在车载社交网(Vehicular Social Network,VSN)中,车辆移动速度快且行驶方向难以预测,导致网络拓扑结构不断变化,通信链路时常中断,因此在进行消息传输时丢失率和传输延迟都居高不下。为了解决上述问题,针对VSN提出了一种基于传递概率的路由算法(ProSim),利用节点间的机会式相遇来进行消息的传输,根据车辆间的社交关系设计VSN路由算法以弥补通信链路中断带来的高丢失率和高延迟;选取了车辆节点的相遇概率和社会相似度这两种社交关系,对其进行量化并计算传递概率。使用真实的道路数据进行仿真,实验结果表明,ProSim与直接传输算法(Direct Delivery,DD)、Epidemic算法以及PRoPHET算法这3种经典路由算法相比,可以在控制传输开销和传输延迟的前提下,有效提高消息的传输率。展开更多
文摘节点对路由消息的存储-携带-转发是移动社交网中的一种短距离通讯方式,传输性能是影响用户交互体验的关键因素,如果用户能够根据彼此间的兴趣或社区来进行消息传输,则可提高传输性能。目前,针对移动社交网中的短距离通讯,已有的研究主要是基于兴趣或者基于社区的传输方式。为了使用户得到更好的交互体验,将用户兴趣与社区相结合,提出基于兴趣社区的消息传输方案InComT(Interest Community based Transmission)。对移动社交网中单个节点的兴趣进行度量,根据得出的节点兴趣值进行社区划分,从而确定社区整体的兴趣值,并根据兴趣值来选择中继社区和中继节点,实现消息的传输。仿真结果表明,该策略在传输负载率和平均延时较低的情况下能够拥有较高的传输成功率。
文摘在车载社交网(Vehicular Social Network,VSN)中,车辆移动速度快且行驶方向难以预测,导致网络拓扑结构不断变化,通信链路时常中断,因此在进行消息传输时丢失率和传输延迟都居高不下。为了解决上述问题,针对VSN提出了一种基于传递概率的路由算法(ProSim),利用节点间的机会式相遇来进行消息的传输,根据车辆间的社交关系设计VSN路由算法以弥补通信链路中断带来的高丢失率和高延迟;选取了车辆节点的相遇概率和社会相似度这两种社交关系,对其进行量化并计算传递概率。使用真实的道路数据进行仿真,实验结果表明,ProSim与直接传输算法(Direct Delivery,DD)、Epidemic算法以及PRoPHET算法这3种经典路由算法相比,可以在控制传输开销和传输延迟的前提下,有效提高消息的传输率。
