虚拟试验中基于匹配特性融合的内容网络匹配算法

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在应用广泛的基于Map的内容发布/订阅系统中,系统会让订阅中的每个约束条件与对应事件进行匹配,但由于系统中每个订阅都有着较大数目的约束条件,从而需要较高的事件匹配效率。在分析匹配网络中的覆盖剪枝和具有精确定位特性的谓词索引基础上,该文提出一种基于匹配特性融合的内容网络匹配算法。给出了算法的数据结构、订阅处理流程及匹配处理流程。理论分析及典型实验对比表明,相比于单纯的覆盖算法及索引算法,该算法可以提供更高效的匹配。
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为了落实新时代地质工作转型升级,聚焦服务农业高质量发展,推进天然富硒土地开发利用,巩固拓展脱贫攻坚成果与乡村振兴有效衔接,2021年8月16日中国地质学会公布首批天然富硒土地认定结果。根据《天然富硒土地划定与标识(DD2019-10)》、《天然富硒土地认定和标识管理办法(试行)》等有关规定,中国地质学会组织对首批天然富硒土地进行了评审并公示。
针对现有轨迹用户链接(TUL)算法对轨迹信息提取不充分、计算成本过高等问题,该文提出了一种新的基于图神经网络(GNN)的TUL算法。首先,利用轨迹中的签到点构建签到图;其次,在签到图的基础上使用图神经网络学习签到图中的节点嵌入,保存签到点的位置信息和用户的访问偏好信息;最后,利用循环神经网络(RNN)构建轨迹序列的向量表示,并使用全连接网络对轨迹进行用户分类,实现轨迹与用户链接。实验结果表明,相比于传统的用户轨迹分类算法,该方法能更有效地挖掘用户轨迹的潜在移动规律,显著提高了两个数据集上的链接准确性和学习
集群动力学是软物质领域的研究热点和前沿视角,集群运动的同步机制存在着丰富的潜在规律和应用价值。该文构建了一种基于加权集群动力学的图网络模型,该模型从粒子的位置、运动方向特征以及邻居的影响中学习集群运动的演化机制,可以实现对集群运动过程的长期预测。实验结果表明,图网络模型可以对集群运动过程中的序参量进行预测,涵盖不同的噪声和视野半径,预测效果较好。模型构建后,无需进行复杂的动力学模拟和计算,就可以得到不同条件参数下集群运动系统序参量的值,从而快速量化集群运动的同步程度,节省时间成本,对集群的智能控制具有重要
原核启动子作为DNA中的一个关键区域,含有RNA聚合酶特异性结合和基因转录起始所需的保守序列,在转录调控中发挥着重要作用。然而,由于实验方法在实验周期和实验耗材上的限制,对启动子序列进行批量准确的鉴定仍然是分子生物学领域一项艰巨的任务。随着计算机技术的发展,出现了多个基于计算生物学的原核启动子预测方法,这些方法在数据质量、数据集大小、提取的特征、特征选择技术、分类算法以及评估策略方面表现出高度的多样性。该文系统地比较并总结这些方法,以便改进和进一步发展原核启动子识别技术。
准确地重构银行间网络是开展银行系统性风险研究的首要工作,实证研究发现最小密度方法低估了真实银行间网络的连边密度且无法刻画其“核心−外围”结构。该文提出一种融合局部聚类特征的银行间网络重构方法。通过引入局部增强矩阵对最小密度方法的概率矩阵进行修正,增强核心银行间的连接倾向。进而,引入自适应因子法对银行间关系重构过程进行权重分配,从而建立具有局部聚类特征的低密度银行间网络。在2018年中国272家银行年报数据集上的实验结果表明,在核心银行连边密度和平均聚类系数上,融合局部聚类网络的银行间网络相比于未融合的银行
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