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基于图预训练的异构图推荐算法研究

基于图预训练的异构图推荐算法研究

作者：孙亨源吉林大学

学位级别：硕士

随着5G技术的崛起,用户间交互的数据量呈爆炸式增长。对于短视频、电商等互联网平台而言,如何在用户短暂的停留时间内,通过推荐他们可能最感兴趣的物品或短视频,从而增加用户停留时长,已成为行业关注的焦点。为此,推荐系统不断适应市场... 详细信息

随着5G技术的崛起,用户间交互的数据量呈爆炸式增长。对于短视频、电商等互联网平台而言,如何在用户短暂的停留时间内,通过推荐他们可能最感兴趣的物品或短视频,从而增加用户停留时长,已成为行业关注的焦点。为此,推荐系统不断适应市场需求,持续进化。然而,实际应用中面临的数据集往往稀疏且多样,不同类型数据对象之间存在多种不同类型的关系。为了应对这些挑战,异构图神经网络凭借其编码异构节点和边信息的能力,在推荐系统中展现出巨大潜力。特别是基于浅层模型的异构图推荐算法,通过设定元路径和元图,成功捕获了异构节点之间的复杂关系。然而,这种方法在元路径设置、数据稀疏和冷启动场景下存在局限性。相比之下,基于深度模型的异构推荐算法能够捕捉更高阶的结构信息,但其效果同样受限于缺乏充足的标签数据。为了克服这一难题,图神经网络结合了预训练与微调的技术范式,通过定义节点级、边级或图级的任务,深入挖掘图中的结构信息和节点特征。通过这种方法,模型可以在下游任务中有效利用这些学习到的信息,构建出更为精准的节点、边和图级关系。尽管这种知识迁移的方式为推荐模型提供了利用有限数据探索潜在结构关系的能力,但并非万无一失。当下游任务与前置任务之间存在显著差异时,可能会出现负迁移现象。因此,针对不同下游任务,预训练模型可能需要进行精细的微调以适应特定数据集。这种细致的调整工作是确保推荐系统达到优异性能的关键步骤。受到提示学习在图神经网络上应用的启发,本文可以尝试通过设置提示模板来统一上下游任务的形式,从而更好地实现知识迁移。然而,现有的基于提示学习的推荐算法多以序列形式来感知,在面对异构图的复杂场景时,设计出恰当的提示模板成为了一个挑战。这需要本文进一步探索和研究,以充分发挥提示学习在异构图推荐算法中的潜力。本文中的第三章工作深入探讨了基于图结构和语义对比的图神经网络预训练策略,旨在通过创新的方法提升推荐系统的准确性和个性化程度。首先,本文从图的结构和语义空间两个维度出发,精心设计了对比学习任务,以捕捉用户(或物品)与其邻居之间的关联。在用户-物品交互图中,本文提取目标用户(或物品)及其偶数跳邻居的表征,这些表征将作为结构感知对比学习中的正样本集合,有助于模型深入理解图结构中的局部和全局关系。为了更全面地反映用户和物品的复杂关系,本文进一步将异构信息融入交互过程。在用户-用户社交关系图和物品-物品属性关系图中,本文编码了用户和物品的表征,并利用聚类算法挖掘它们之间的隐层语义关系。特别地,本文将目标用户(或物品)与其同属一个类别簇中的其他用户(或物品)的表征取均值,作为类原型,并在同一类别内构建语义层面的原型对比。这种策略能够有效地捕捉用户群体和物品类别的内在特征并提升模型对语义信息的感知能力。除了上述对比学习任务外,本文还设置了一个简单的推荐任务,用于联合学习用户和物品的表征。这一任务不仅有助于模型更好地拟合用户-物品交互数据,还能为下游推荐任务提供有力的支持。在下游任务中,本文可以融合多个视角的表征,包括结构感知对比学习中的表征和语义层面原型对比中的表征,以提供更全面、准确的用户和物品描述。这些表征可以作为模型的初始化值,进一步通过微调优化推荐性能。这种基于图结构和语义对比的图神经网络预训练策略,具有显著的优点。它不仅能够有效地捕捉用户-物品交互图中的结构信息和语义信息,还能为推荐系统提供更加准确和个性化的推荐结果。通过联合学习多个视角的表征,模型能够更好地理解用户的兴趣和偏好,从而为用户提供更加贴合需求的推荐服务。本文中第四章首次在异构图推荐领域使用基于提示学习的方法来提高模型的预测能力。本文设计了融合时序的结构提示令牌和基于原型语义的类别令牌。通过将Unix时间戳转换为相对时间步长并对时间信息进行动态编码,结合基于Soft Max的时间属性归一化操作设计融合时序的结构提示令牌。时间提示机制将与时间相关的信息印入用户-物品交互中,使模型能够固有地吸收时间动态,而图结构提示学习机制允许将预先训练的见解应用于新的行为动态,而无需持续的再训练。使模型能够更准确地捕捉用户偏好的动态变化,生成更准确、个性化的推荐。同时,还利用基于语义对比的学习方式和聚类方法将具有相似属性的用户和物品划分到同一集群中共享语义信息,通过软提示和自适应门控机制融合结构和类别提示,通过将时间提示机制和图结构提示学习机制集成到预训练的GNN架构中来解决用户偏好变化的问题,进一步提升了推荐系统的准确性和个性化程度。此外,本文采用BPR损失函数和L2正则化优化模型性能,减少过拟合,提高泛化能力。在本文中,介绍了两项研究成果,并在三个不同的数据集上进行了全面的对比实验,以验证所提出方法的有效性。这些实验包括了与基于协同过滤的单域推荐模型、基于对比学习的推荐模型以及基于图预训练范式的推荐模型等共计十四个基

关键词：异构图推荐图神经网络提示学习对比学习

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零距离暗挖下穿既有车站控沉效果研究

铁道工程学报 2024年第4期41卷 96-101页

作者：彭宇一无锡地铁集团有限公司无锡214023

研究目的:新建地铁车站换乘节点的施工不可避免地会对既有线的运营造成影响。本文通过列举新建车站零距离暗挖下穿既有线的案例,通过数值模拟,对比不同方案下的沉降影响分析,从而得出可靠的设计施工方案。研究结论:(1)按常规设计方案,... 详细信息

研究目的:新建地铁车站换乘节点的施工不可避免地会对既有线的运营造成影响。本文通过列举新建车站零距离暗挖下穿既有线的案例,通过数值模拟,对比不同方案下的沉降影响分析,从而得出可靠的设计施工方案。研究结论:(1)按常规设计方案,先施工既有车站结构两侧主体结构,并在衔接处预留后浇带,暗挖完成后再进行后浇带施工,通过数值分析可以发现,下穿段施工过程中,对既有车站结构竖向变形影响相对显著,既有车站道床隆起,车站底板发生不均匀沉降,最大沉降值约2.1 mm,超过规范预警值,存在一定的安全风险;(2)针对传统连接做法,提出了零距离下穿既有车站暗挖施工托举法施工理念,直接将新建结构与既有结构连成整体,从而形成暗挖段施工过程的新建结构对既有结构的托举体系,通过数值分析,托举法施工结束后,既有车站道床沉降可减小50%,控沉效果显著;(3)本研究成果可为新建工程暗挖下穿既有工程提供指导。

关键词：地铁车站零距离暗挖车站道床托举法施工控沉效果

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“强省会”战略促进非省会城市消费吗?

首都经济贸易大学学报 2024年第2期26卷 64-79页

作者：周先波沈秀亨中山大学岭南学院广东广州510275

立足于虹吸效应和扩散效应,利用2006—2020年中国25个省份的246个非省会城市的面板数据,实证研究“强省会”战略对非省会城市的消费率和人均消费的非线性影响。参数估计结果显示,非省会城市的消费率和人均消费均与省会首位度呈现U型关系... 详细信息

立足于虹吸效应和扩散效应,利用2006—2020年中国25个省份的246个非省会城市的面板数据,实证研究“强省会”战略对非省会城市的消费率和人均消费的非线性影响。参数估计结果显示,非省会城市的消费率和人均消费均与省会首位度呈现U型关系,而平均边际效应为负。异质性分析结果显示,省份首位度对非省会城市消费率和人均消费的平均边际影响在无强核和单强核省份均为正,在多强核省份皆为负。非参数估计结果显示,当省份首位度处于适当低的水平时,非省会城市消费率与其呈U型关系,但过高的省份首位度具有虹吸效应,不利于提升非省会城市消费率;而人均消费与其总体上呈U型关系,较高的省份首位度对非省会城市人均消费具有扩散效应。各地要因地制宜实施“强省会”战略,释放消费潜力,从而实现高质量发展。

关键词： “强省会”战略城市消费非省会城市消费省会首位度高质量发展

读写结合视域下培养学生创造性思维的实践研究

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中小学外语教学 2024年第5期47卷 1-6页

作者：衡很亨张理英重庆市第二十九中学校重庆市渝中区教师进修学院

本文基于读写结合的实质,探讨了读写结合视域下创造性思维的理论内核与教学原则,并结合实例探索了读写结合视域下英语学科应如何培养学生创造性思维:将以解决问题为中心的实践作为读写教学的出发点,将建立系统的创造性思维训练体系作为... 详细信息

本文基于读写结合的实质,探讨了读写结合视域下创造性思维的理论内核与教学原则,并结合实例探索了读写结合视域下英语学科应如何培养学生创造性思维:将以解决问题为中心的实践作为读写教学的出发点,将建立系统的创造性思维训练体系作为读写教学的着力点,将读后续写和读后改写作为读写教学的突破点,从而促进学生思维品质的发展。

关键词：创造性思维读写结合思维品质问题解决

颗粒材料各向异性弹性波速与微观组构CT试验研究

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岩土工程学报 2024年第7期46卷 1398-1407页

作者：梁晓敏顾晓强翟崇朴魏德亨同济大学地下建筑与工程系岩土与地下工程教育部重点实验室上海200092 西安交通大学航天航空学院机械结构强度与振动国家重点实验室陕西西安710049 Institute of Geomechanics and Underground Technology RWTH Aachen UniversityAachen 52074

针对颗粒材料的各向异性力学特征,利用带有两对弯曲元波速传感器的GDS圆柱扭剪仪,从宏观上研究了不同应力条件下聚氯乙烯颗粒试样中不同方向压缩波和剪切波的波速特征及波速各向异性程度的演化规律。同时,结合X射线CT扫描技术重构试样... 详细信息

针对颗粒材料的各向异性力学特征,利用带有两对弯曲元波速传感器的GDS圆柱扭剪仪,从宏观上研究了不同应力条件下聚氯乙烯颗粒试样中不同方向压缩波和剪切波的波速特征及波速各向异性程度的演化规律。同时,结合X射线CT扫描技术重构试样的三维结构模型,提取了接触配位数、接触法向、颗粒长轴方向等微观组构参数,并分析了其随应力状态改变的变化规律,从微观层面揭示了宏观波速各向异性演化的内在机理。研究结果表明:等向固结应力条件下,试样中波速呈现出显著的初始各向异性,即水平向波速大于竖向波速,与颗粒长轴分布对波速的影响程度大于接触法向有关;在水平向应力不变的不等向固结应力条件下,竖向波速随竖向与水平向应力比的增加而增加,水平向波速则随应力比增加先保持不变后减小,波速的减小与接触配位数的降低有关。同时,随应力比增加,应力修正后竖向波速与水平向波速的比值先基本不变后逐渐增加并趋近于1.0,这与颗粒长轴及接触法向各向异性的演化有关。

关键词：组构弹性波速各向异性 X射线CT扫描三维重构应力比

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社会责任电商品牌商优惠券投放策略研究

中国管理科学 2024年第6期32卷 173-183页

作者：陈兴礼周建亨李颖潇东华大学旭日工商管理学院上海200051

在电商优惠的背景下,基于信号博弈理论,本文构建了一个社会责任电商品牌商与消费者之间的策略互动模型。由于外部市场的限制,本文利用优惠券策略实现信号传递,并关注了电商品牌商成本差异、消费者敏感性和敏感消费者比例对电商品牌商市... 详细信息

在电商优惠的背景下,基于信号博弈理论,本文构建了一个社会责任电商品牌商与消费者之间的策略互动模型。由于外部市场的限制,本文利用优惠券策略实现信号传递,并关注了电商品牌商成本差异、消费者敏感性和敏感消费者比例对电商品牌商市场优惠策略的影响。研究结果表明,在完全信息下,消费者对优惠券的敏感性大于对价格的敏感性时,电商品牌商才有利可图,且电商品牌商收益随敏感消费者比例增加而递增。在不完全信息下,当敏感消费者的敏感性较低时,电商品牌商成本差异越小,低社会责任电商品牌商模仿动机越强,社会责任电商品牌商越偏好选择分离和混同策略。此外,不同于完全信息下的结论,由于信息号传递的成本,市场中具有社会责任意识的消费者越多,反而可能对品牌商不利。在混同策略下,低社会责任电商品牌商通过搭便车行为可以获得更高的收益。

关键词：社会责任优惠券信号传递敏感消费者

价值链理论视角下制造企业数字化赋能路径探析

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科学学与科学技术管理 2024年第9期45卷 122-143页

作者：杜占河宋妍姚亨远廖貅武西安理工大学经济与管理学院西安安710048 西安交通大学管理学院西安710049

明晰的数字化赋能路径是制造企业数字化转型成功的关键。论文以价值链理论为分析框架,通过收集学术文献、实践案例和行业研究报告等文本数据,运用频次分析法识别出制造企业数字化转型的核心与关键环节,运用多维尺度变换分析法提取文本... 详细信息

明晰的数字化赋能路径是制造企业数字化转型成功的关键。论文以价值链理论为分析框架,通过收集学术文献、实践案例和行业研究报告等文本数据,运用频次分析法识别出制造企业数字化转型的核心与关键环节,运用多维尺度变换分析法提取文本中的关键信息,结合价值链各环节价值创造机理,构建出了“数字技术—赋能策略—赋能效果—企业绩效”的赋能路径。

关键词：数字化转型价值链赋能路径多维尺度变换分析文本挖掘

基于简易多重曝光融合的条纹结构光三维测量方法

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计算机集成制造系统 2024年

作者：李元亨刘少丽王砺锋胡佳北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所北京理工大学唐山研究院

针对条纹结构光测量表面具有高光反射区域的物体精度差、速度慢、对硬件设备要求高等问题，提出一种简易多重曝光融合的条纹结构光三维测量方法。采用单目黑白相机和单台数字投影仪，利用投影仪R、G、B多通道合成条纹进行快速存储和传... 详细信息

针对条纹结构光测量表面具有高光反射区域的物体精度差、速度慢、对硬件设备要求高等问题，提出一种简易多重曝光融合的条纹结构光三维测量方法。采用单目黑白相机和单台数字投影仪，利用投影仪R、G、B多通道合成条纹进行快速存储和传输；提出一种高光区域提取算法对物体高光区域进行自动识别，无需对非高光区域进行后续图像融合计算；采用高动态范围（HDR）自适应快速融合算法，将不同条纹投影强度和不同相机曝光时间下采集到的物体正弦条纹照片，通过自动筛选和融合得到具有高动态范围的合成条纹图像。基于简易多重曝光融合方法搭建的测量系统结构简单、成本低、条纹投影和图像计算时间短、自动化程度高。实验结果表明，该方法可以较为精确地测量具有高光反射表面的物体，且对于不同材质的物体具有一定的普适性。

关键词：高光反射条纹结构光三维测量正弦相移图像融合

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考虑库存的三周期主播薪酬激励机制

系统工程 2024年

作者：周建亨李珂毋博东华大学旭日工商管理学院

在品牌商与主播合作，通过主播付出不可观测的努力销售产品，以提高不确定需求水平的背景下，研究了存在主播道德风险时，品牌商和主播之间的三周期动态博弈模型以及品牌商的最优薪酬支付方案。首先运用逆向归纳法，分别求解得到考虑库... 详细信息

在品牌商与主播合作，通过主播付出不可观测的努力销售产品，以提高不确定需求水平的背景下，研究了存在主播道德风险时，品牌商和主播之间的三周期动态博弈模型以及品牌商的最优薪酬支付方案。首先运用逆向归纳法，分别求解得到考虑库存因素与否时品牌商的最优支付方案及最优库存水平，进而在此基础上，分析库存因素对于品牌商支付薪酬和激励成本的影响，并探讨了三周期支付结构下的转移支付特征以及对于品牌商决策和主播努力的影响。研究发现：库存的存在使得真实需求不可观测，品牌商偏好为较低的销售阈值支付更高的薪酬，需付出更高的激励成本，加剧了道德风险，但在三周期支付结构下，品牌商与主播之间的转移支付具有鞅性质的重要特征，使得品牌商倾向于实施跨周期的奖惩，并且主播在前期努力带来的回报并不会在当期全部兑现，而是以相等的分量流转至后续周期获得，因此能够激励主播在三周期内持续努力，从而提高最高销售实现的概率，增加品牌商的销售收入，缓解道德风险的损失。

关键词：道德风险激励机制销售人员薪酬库存电商主播