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关于缓解推荐算法在反馈环中偏差积累方法的研究

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关于缓解推荐算法在反馈环中偏差积累方法的研究

作者：许航同吉林大学

学位级别：硕士

近年来,推荐系统在成为各行业不可或缺的一部分,其通过智能算法和大数据分析,能够更精准地理解用户需求,为用户提供个性化、精准的推荐服务。然而,随着推荐模型的迭代轮次和用户交互数据量级的不断增大,推荐模型在大量用户反馈数据下迭... 详细信息

近年来,推荐系统在成为各行业不可或缺的一部分,其通过智能算法和大数据分析,能够更精准地理解用户需求,为用户提供个性化、精准的推荐服务。然而,随着推荐模型的迭代轮次和用户交互数据量级的不断增大,推荐模型在大量用户反馈数据下迭代训练而导致的偏差累计问题也愈发严重,即已有推荐系统产生的归纳偏差会被新的推荐模型继承,并通过反馈环的迭代加强。现有的工作探讨了反馈环和未知曝光机制对推荐模型效果和用户体验的有害影响,但将它们视为相互独立的因素而忽略了它们之间的交叉效应。另一方面,用户反馈受到曝光机制的影响,用户仅对向他们推荐的物品提供反馈,被动地忽略未被推荐的物品,从而产生大量的伪负样本。伪负样本的存在不仅增大了负采样的难度,还会在模型的用户偏好建模过程中引入错误信息。为了解决上述问题,本文从数据迭代角度,对在非随机缺失(Missing Not At Random)假设下的反馈环中的数据曝光机制进行了全面分析。首先,本文从初始完全随机(Missing At Random)的曝光机制的角度出发,通过理论推导,演化了曝光机制从初始状态转变为未知曝光机制的过程,从理论上证明并发现了在反馈环下曝光机制转化中存在一个核心因素。基于此本文设计了一个动态成对排名损失函数(DPR,Dynamic Personalized Ranking),采用动态重新加权来缓解曝光机制和反馈循环的交叉效应,在没有额外信息输入的前提下,实现无偏推荐,并理论上证明了本文的方法减轻了反馈循环和未知曝光机制的不良影响。此外,为了减轻伪负样本带来的负面信息的影响,本文分析了伪负样本和强负样本的共性和特性,并基于两者的差别本文设计了一个即插即用的负采样算法—UFN(Universal Anti-False Negative),以减轻伪负样本带来的负面影响,并在理论上证明了UFN在模型训练过程中的有效性。本文在一个模拟数据集和六个公开的真实世界数据集上分别对上述两个方法进行了实验。实验结果表明,采用DPR作为损失函数的模型能够更好地缓解模型在反馈环下偏差的积累,并在公开的真实数据集上表现出更好的推荐性能。本文将负采样方法UFN应用于主流的损失函数中,结果显示采用UFN的损失函数的性能取得了进一步提升,证明了UFN普适性和有效性。其次,本文通过多组消融实验验证了两个方法的协同效应,和多组超参数对比实验,分析讨论了两个方法对于不同超参数设置的敏感程度。

关键词：推荐系统偏差积累反馈环负采样

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数控机床状态数据实时采集与监测技术研究

数控机床状态数据实时采集与监测技术研究

作者：徐庆同盐城工学院

学位级别：硕士

非均匀网格下四阶紧致有限差分格子Boltzmann方法

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非均匀网格下四阶紧致有限差分格子Boltzmann方法

作者：陈秋同北方民族大学

学位级别：硕士

格子Boltzmann方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)是二十世纪八十年代发展起来的一种关于流体运动数值模拟的介观方法.与传统流体力学宏观数值方法相比,LBM具有许多优点,但在高雷诺数下易出现数值不稳定现象.为了解决这个问题,采用非... 详细信息

格子Boltzmann方法(Lattice Boltzmann Method,LBM)是二十世纪八十年代发展起来的一种关于流体运动数值模拟的介观方法.与传统流体力学宏观数值方法相比,LBM具有许多优点,但在高雷诺数下易出现数值不稳定现象.为了解决这个问题,采用非均匀网格下的四阶紧致有限差分法,对离散速度Boltzmann方程进行数值离散,可以在一定程度上解决高雷诺数下的稳定性问题,提高数值计算精度,提高计算效率.针对离散速度Boltzmann方程,采用四阶紧致有限差分格式离散其空间导数项,用修正的四阶Runge-Kutta方法离散时间导数项,同时引入了高阶隐式滤波函数,并采用迭代的初始化方法,边界部分则采用四阶非平衡外推格式.在保证准确性的前提下可以采用非均匀网格进行数值模拟提高计算效率,同时解决了LBM在高雷诺数下容易产生不稳定的情况.利用提出的四阶紧致有限差分格子Boltzmann方法(Compact Finite Difference Lattice Boltzmann Method,CFDLBM)对单边驱动的方腔流、后台阶流及方柱绕流进行了数值模拟,在边界附近进行局部网格加密,并与其他方法进行了对比,表明该方法稳定性和准确性都较高.

关键词：格子Boltzmann方法四阶紧致有限差分格式 Runge-Kutta方法非均匀网格

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黄河流域协同立法程序建构研究

黄河流域协同立法程序建构研究

作者：王啟同河南财经政法大学

学位级别：硕士

在黄河流域国家战略指引以及《中华人民共和国黄河保护法》的实施背景下,黄河流域生态保护和高质量发展的实现迫切需要黄河流域九省(区)间的协同合作,黄河流域协同立法程序的完善成为进一步推动流域跨区域协作的重要制度设计。一方面,... 详细信息

在黄河流域国家战略指引以及《中华人民共和国黄河保护法》的实施背景下,黄河流域生态保护和高质量发展的实现迫切需要黄河流域九省(区)间的协同合作,黄河流域协同立法程序的完善成为进一步推动流域跨区域协作的重要制度设计。一方面,黄河流域区域范围内的生态要素存在系统性、整体性和内在的协同性,黄河流域环境问题所展现出的复杂性成为黄河流域治理机制从分散治理走向协同治理的驱动力量。另一方面,立法程序在塑造法律制度的过程中起着关键的先决性作用,立法程序的科学性与合理性往往会影响到法律本身的治理实效。因此,黄河流域协同立法尤其是协同立法程序的完善成为当前黄河流域治理机制进一步完善的重点。相较于我国其他地区的小流域协同立法,黄河流域协同立法在立法程序方面存在诸多障碍,主要体现在立法协调主体缺位、公众参与程序不足、启动和审议程序不明晰、评估程序不完善等问题。这些问题的存在,使得构建一套行之有效的协同立法程序成为了黄河流域协同立法应首先得到妥善解决的问题。为解决上述问题,文章分析借鉴了国内外的流域协同立法程序构建经验,并从协同立法协调主体、参与机制、立法启动和审议、立法评估程序进行了深入剖析,指出协同立法程序的完善是民主立法的前提、科学立法的保障、有效立法的保证。在现有黄河流域主管部门内部构建明确的流域协同立法主体,健全流域协同立法程序多方参与机制,以及完善流域协同立法程序的评估规则,是推动高质量流域协同立法、实现国家黄河流域生态保护和高质量发展战略的关键。最后,文章提出通过流域协同立法程序的多方参与、科学化管理和民主化操作,可以有效解决黄河流域治理面临的多样性和复杂性问题。这不仅能够保证地方立法体现当地特色,同时为解决黄河流域治理的共同性问题提供优质的制度供给,从而通过高质量的流域协同立法,推动我国黄河流域生态保护和高质量发展国家战略的实现。

关键词：流域协同治理流域协同立法黄河流域立法程序

基于多目标优化的复杂重型装备生产系统调度问题研究

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基于多目标优化的复杂重型装备生产系统调度问题研究

作者：王同同西安理工大学

学位级别：硕士

复杂重型装备生产调度问题涉及多个生产环节和资源的协调安排,对生产效率和资源利用率具有重要影响。随着全球制造业的发展和技术的进步,如何有效地解决复杂重型装备生产调度问题成为学术界和工业界关注的焦点之一。本文旨在通过建立复... 详细信息

复杂重型装备生产调度问题涉及多个生产环节和资源的协调安排,对生产效率和资源利用率具有重要影响。随着全球制造业的发展和技术的进步,如何有效地解决复杂重型装备生产调度问题成为学术界和工业界关注的焦点之一。本文旨在通过建立复杂重型装备生产调度模型,并针对其特点设计多目标进化算法,得到一组兼顾生产效率和资源利用率的复杂重型装备生产调度问题决策方案。首先,本文对复杂重型装备生产系统中的实例铝挤压机制造生产过程进行深入分析,建立了集成柔性作业车间调度与装配序列规划两阶段并行调度优化模型,以最大完工时间、能源消耗以及总库存占用时间为优化目标,并明确了优化模型的约束条件。其次,为了解决提出的复杂重型装备生产系统多目标优化调度模型,本文设计了基于增强支配关系的多目标进化算法。为了建立决策空间到解空间的合理映射,本文设计了两阶段混合染色体编解码方式以及多类型种群初始化方法;为了增强算法的搜索能力,在生成新个体时,本文使用基于目标空间聚类策略的类选择策略以及多种方式的交叉变异进化策略。通过6组不同规模的调度算例和铝挤压机制造生产线实际生产数据对算法进行仿真分析,与其他三种多目标算法进行对比实验,结果证明本文提出的方法能够有效地解决该调度问题,并兼顾生产效率和减少资源消耗。接着,考虑到生产系统优化目标数量需求的增加,引入加工成本和机器瓶颈负荷优化目标构建复杂重型装备生产系统高维多目标优化调度模型。针对调度模型中由于优化目标数量过多而导致的算法选择压力减小的问题,设计一种高维多目标进化算法。在种群进化的环境选择策略中,利用个体的目标值生成收敛性指标值和多样性指标值,以这两个指标值评价种群个体的优劣性。通过对6组不同规模调度测试算例和铝挤压机制造生产线实际生产数据进行仿真和分析,并与其他3种算法进行了比较分析,实验结果表明所提算法在解决复杂重型装备生产系统高维多目标优化调度问题时,能够有效增大算法的选择压力。最后,结合本文提出的复杂重型装备生产调度模型和求解算法,使用MATLAB软件的GUI模块设计一套适用于复杂重型装备生产调度问题的可视化调度系统,该系统包含订单数据输入、订单文件上传、调度结果可视化等功能。通过该系统可以实现对复杂重型装备调度优化问题的求解并带来良好的人机交互体验,增加本文研究内容的实用性。

关键词：复杂重型装备生产调度铝挤压机制造生产多目标优化两阶段并行调度可视化调度系统

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汉赋中的舞蹈及汉舞的审美意蕴

四川大学学报（哲学社会科学版） 2024年第4期 120-130,214,215页

作者：尹德锦四川大学艺术学院成都610207

汉赋作为汉代最具代表性的文体,蕴含着丰富的文化内容和鲜明的时代特征,其中有关乐舞的赋文历来被视为研究美术史和艺术现象的重要资料。汉代乐舞赋以及其他诸多同时期的文论中所见对舞蹈场景丰富而细腻的描写,侧面展现出中国历史上第... 详细信息

汉赋作为汉代最具代表性的文体,蕴含着丰富的文化内容和鲜明的时代特征,其中有关乐舞的赋文历来被视为研究美术史和艺术现象的重要资料。汉代乐舞赋以及其他诸多同时期的文论中所见对舞蹈场景丰富而细腻的描写,侧面展现出中国历史上第一个舞蹈艺术高峰期的盛况。汉代乐舞百戏的兴盛为文学创作提供了大量生动的视听资源和丰富立体的审美视角,而文人们对舞蹈活动的参与也推动了舞蹈艺术在理论上的提升。汉代文人在赋体写作中巧妙地融入了身体动作的意象元素,以罗列、白描、夸饰、比喻等修辞手法诠释了舞蹈艺术形式的审美意蕴,抒发了舞蹈“气”与“体”的生命律动,这让处于汉代文学艺术高峰的汉赋扮演了汉代乐舞艺术传承媒介的角色。因而,我们可以从汉赋中挖掘出汉代舞蹈的审美意蕴,加深对这一传统艺术形式所表达的思想内涵的理解,进一步丰富中华传统文化遗产。

关键词：汉赋舞蹈元素文人活动审美意蕴

基于市场动态与资产特征的在线投资组合选择学习方法研究

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基于市场动态与资产特征的在线投资组合选择学习方法研究

作者：赖飞同广州大学

学位级别：硕士

投资组合选择指投资者根据投资目标与风险偏好,在不同资产中分配资金,以达到投资收益与风险平衡的目的。近年来,研究人员将机器学习技术应用于在线投资组合选择中,旨在通过大数据技术提升投资组合管理的效率与有效性。然而,传统的在线... 详细信息

投资组合选择指投资者根据投资目标与风险偏好,在不同资产中分配资金,以达到投资收益与风险平衡的目的。近年来,研究人员将机器学习技术应用于在线投资组合选择中,旨在通过大数据技术提升投资组合管理的效率与有效性。然而,传统的在线投资组合选择算法通常采用固定的标准和方法做出投资决策,却忽略了市场整体动态变化的影响。此外,这些算法通常依赖于带有主观意向的指标或策略的规则性应用,在有效捕捉历史价格数据的非线性变动上存在一定挑战。因此,本文以市场整体的动态变化与非线性金融波动的捕捉为研究切入点,提出了三种新型的在线投资组合选择学习方法,旨在使求解所得的投资组合同时具备良好的盈利与风险规避能力。本文主要讨论内容包括:第一,在峰值价格追踪算法的基础上,本文提出了一种新型的投资潜力追踪学习系统(A Novel Investment Potential Tracking-Based Learning System,IPT),旨在追踪更多的资产信息与市场整体的动态变化。首先,IPT系统提出了一个资产信息模型,在峰值价格追踪算法的基础上追踪了更多的资产历史信息,并将市场的整体波动纳入考量。其次,结合动量效应与反转效应,IPT系统设计了一种综合考虑近期趋势、反转潜力与历史风险的三态策略选择算法,以计算资产的投资潜力得分。第三,IPT系统在交易开始前对初始投资组合向量进行了预训练,以整合更多的历史交易信息。最后,IPT系统通过梯度投影方法获取每期的资产配置比例。通过实证分析和统计检验,本文验证了IPT系统在资产配置中平衡收益与风险的能力。第二,在IPT系统的基础上,本文进一步提出了一种基于序信息的在线自适应资产跟踪算法(Online Adaptive Asset Tracking Algorithm with Ordinal Information,OAAT),为算法中的参数选择提供了更好的解决方案。首先,OAAT算法提出了一个基于市场动态参数的自适应资产信息模型,旨在实时捕捉市场的动态变化。其次,OAAT算法通过在线随机梯度下降优化算法中的参数,从而自适应地调整算法对动量效应与反转效应的倾向,以及投资组合向量更新的步长。第三,OAAT算法的初始参数基于训练集序信息的最小和原则进行选择,以有效地提升算法性能与参数的优化效率。最后,OAAT算法使用梯度投影技术计算每期的资产配置比例。经过实证分析和统计检验,结果一致表明,OAAT算法能够有效地平衡投资组合的回报与风险。第三,为了降低峰值价格追踪算法中人为主观意向的影响,本文提出了一种基于深度序列特征与反转信息的资产价格追踪算法(A Novel Predictive Price Tracking Algorithm using Deep Sequence Features and Reversal Information,DSF-RI-PPT)。首先,DSF-RI-PPT算法分别采用自适应噪声全集成经验模态分解、主成分分析算法和长短期记忆网络对资产的相对价格进行序列分解、非相关的金融序列特征提取与相对价格预测。其次,DSF-RI-PPT算法通过引入反转指标—变动率,为投资组合求解补充反转信息。最后,DSF-RI-PPT算法使用梯度投影技术计算每期的投资组合向量。实证分析和统计检验的结果表明,DSF-RI-PPT算法的回测结果表现优异,在风险管理和实时交易表现等方面展示出优越的效果。本文探讨了机器学习算法在捕捉市场动态变化与资产波动规律上的创新,并提出了三种新型的在线投资组合选择学习方法,通过科学合理的实验设计和统计验证,获得了具有竞争力的实验结果,并验证了本文研究的有效性,从而进一步推动了投资组合领域的研究。

关键词：在线投资组合选择动量效应与反转效应在线随机梯度下降经验模态分解长短期记忆网络

空化对液粘传动热弹失稳的影响及其性能优化研究

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空化对液粘传动热弹失稳的影响及其性能优化研究

作者：陈贵同盐城工学院

学位级别：硕士

液粘传动技术是利用多组摩擦副间油膜流体挤压和剪切作用传递动力,可对风机、水泵、盾构机等设备进行柔性调节,从而达到节能的目的。本文以液粘调速离合器一组摩擦副为研究对象,考虑油膜剪切空化效应,分析工况参数对流场特性以及摩擦副... 详细信息

液粘传动技术是利用多组摩擦副间油膜流体挤压和剪切作用传递动力,可对风机、水泵、盾构机等设备进行柔性调节,从而达到节能的目的。本文以液粘调速离合器一组摩擦副为研究对象,考虑油膜剪切空化效应,分析工况参数对流场特性以及摩擦副热弹性不稳定性的影响规律,优化不同工况参数组合提高摩擦副系统稳定性,探讨热弹性不稳定性对转矩传递特性和传递效率的影响,主要内容如下:基于流体力学、传热学及计算流体力学等理论,以不同工况下摩擦副间隙中油膜为研究对象,建立考虑空化效应的二相流模型,并采用数值计算方法对该模型进行求解,分析不同工况参数对二相流模型流动特性的影响规律,得到油膜的温度场、压力场以及速度场等多物理场的瞬态数值结果。并且,对比分析Matlab数值计算和仿真模拟两个角度,不同工况参数对油膜传递转矩的影响规律。基于瞬态热传导方程,建立摩擦副系统热弹性不稳定性有限元模型,分析接合压力、入口流量、主被动片转速差、入口油温以及初始油膜厚度等不同工况参数对摩擦副系统热弹性不稳定性的影响规律。研究表明,通过增加接合压力、主被动片转速差,减小入口流量、入口油温和初始油膜厚度均能提高临界速度,延长摩擦副系统稳定启动时间。以临界转速最大化且空化体积分数最小化为优化目标,以接合压力、入口流量、主被动片转速差、入口油温以及初始油膜厚度等不同工况参数为设计变量,在一定约束条件下,建立优化模型,采用粒子群优化算法进行计算求解,获得最佳的工况参数组合。优化结果表明临界速度提高了2.223倍,空化体积分数降低了18.7%,提高了摩擦副系统传动的稳定性。基于热弹性不稳定性研究结果,分析不同工况参数对转矩传递特性和传递效率的影响规律。研究结果表明,通过增加接合压力、增加主被动片转速差,减小入口流量、降低入口油温、减小初始油膜厚度均可以提高传递转矩,降低转矩损耗。通过增加接合压力、减小入口流量、增加主被动片转速差、降低入口油温均可提高传递效率,从而实现摩擦副系统的稳定传动。

关键词：液粘传动空化效应有限元分析热弹性不稳定性粒子群优化传递转矩

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两种捕食螨对辣椒茶黄螨的协同防控研究

两种捕食螨对辣椒茶黄螨的协同防控研究

作者：朱志同山东农业大学

学位级别：硕士