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基于时间权重值的共识算法研究

基于时间权重值的共识算法研究

作者：袁杉杉青岛理工大学

学位级别：硕士

共识算法是区块链的重要组成部分。共识算法的建立不仅需要选择合理的共识节点,而且还需要完善的共识机制。现有的区块链网络中使用的Po W(工作量证明)以及Po S(权益证明)共识算法是算力和资产的证明。这种在节点之间作为竞争依据的证... 详细信息

共识算法是区块链的重要组成部分。共识算法的建立不仅需要选择合理的共识节点,而且还需要完善的共识机制。现有的区块链网络中使用的Po W(工作量证明)以及Po S(权益证明)共识算法是算力和资产的证明。这种在节点之间作为竞争依据的证明方式不仅限制了区块链网络中的活力,而且极大地限制了普通节点加入共识网络,提高了节点加入区块链网络的门槛。虽然共识算法Po S(权益证明)、DPo S(委托权益证明)在共识节点的产生速度,以及交易的TPS上有所提升,但是对于数据同步以及数据查询的速度,仍然存在很大的延迟性。TWV(时间权重值)共识算法,不仅在共识节点的产生上实现低延迟的特点,而且选择的101个共识节点相较于其他算法中节点,具有更高的数据存储量。这种优势不仅降低节点共识的延迟,而且可以给普通节点提供信息广播和数据同步服务。TWV共识机制依据具有最大时间权重值的节点作为选择共识节点的依据,让整个共识网络具有最大的数据量和低延迟的特性。为了防止恶意Leader节点(产生新区块节点)的产生,通过基于共识节点委员会的机制对Leader节点进行监督;通过网络分片和交易分片并结合共识节点的时间权重值提出的基于访问量节点分片方式,实现了区块链网络的可扩展性,提高了节点之间的数据查询速度;通过实验证明,TWV共识算法实现的交易吞吐量(TPS)为1160tx/s;在查询速度上是PBFT共识算法的10倍;采用的基于访问量的节点分片使得数据查询速度进一步提升了2倍;在101个共识节点参与情况下,TWV共识算法可以在2.6s内针对4MB的交易信息达成共识。

关键词：实用拜占庭容错共识算法时间权重 TWV 吞吐量分片

基于因子-激励-最小方差时间权重的城市经济发展水平的动态综合评价研究

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哈尔滨师范大学自然科学学报 2023年第2期39卷 9-14页

作者：祖培福陈雨露马妍文冠祥牡丹江师范学院

针对城市经济发展水平的综合评价问题,结合黑龙江省2016~2020年12个城市近5年的10个主要宏观经济发展的指标数据,给出一种对此问题的动态综合评价方法.主要思路:首先利用因子分析方法得到各个城市在不同时间段的静态综合评价值,进而在... 详细信息

针对城市经济发展水平的综合评价问题,结合黑龙江省2016~2020年12个城市近5年的10个主要宏观经济发展的指标数据,给出一种对此问题的动态综合评价方法.主要思路:首先利用因子分析方法得到各个城市在不同时间段的静态综合评价值,进而在此基础上引入优劣激励量,得到各个城市在不同时间段的带激励的综合评价信息;其次利用最小方差时间权重法得到城市各时间段评价结果的时间权重,通过时间权重对城市各时间段综合评价信息进行线性集结,得到不同城市经济发展水平的最终动态评价结果;最后以黑龙江省为例进行了实证分析,实现对黑龙江省城市经济发展水平动态评价的同时,也可为政府相关部门制定相应政策与发展规划提供一定的科学参考依据.

关键词：因子分析激励时间权重动态综合评价

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基于动态时间权重的混合协同过滤推荐算法

软件导刊 2023年第12期22卷 99-104页

作者：李卓敏卢敏马圣雨宋逸杰江西理工大学理学院江西赣州341000 河南理工大学计算机科学与技术学院河南焦作454003

为了解决传统协同过滤算法(CF)的热门项目无法突显个性化和用户可靠度以及时间相关性低的问题,提出一种基于动态时间权重的混合协同过滤算法(HCFADT)。首先,针对用户和项目,分别计算观测时间内目标用户的评论量和用户评论数,在基于项目... 详细信息

为了解决传统协同过滤算法(CF)的热门项目无法突显个性化和用户可靠度以及时间相关性低的问题,提出一种基于动态时间权重的混合协同过滤算法(HCFADT)。首先,针对用户和项目,分别计算观测时间内目标用户的评论量和用户评论数,在基于项目和用户算法中引入动态时间权重。然后,将两个算法相结合,通过调节因子调整两个算法的依赖程度。实验结果表明,混合算法相较于传统协同过滤算法和基于动态时间权重的算法波动较小,平均推荐预测的偏差分别降低了3%、2%。

关键词：协同过滤时间权重混合算法推荐算法

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基于自组织映射网络与时间权重的电力企业大学资源快速精准检索方法研究

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科技创新与应用 2022年第25期12卷 121-126页

作者：郝腾飞郭建龙刘晓冯伟夏熊山广东电网有限责任公司培训与评价中心广州510520

电力企业大学在线学习平台是培训电力员工的有效手段,为快速精准检索平台资源,该文提出一种基于自组织映射网络SOM(Self-Organizing Feature Map,SOM)和时间权重的资源快速精准检索方法。该方法首先利用SOM神经网络算法对用户特征集进... 详细信息

电力企业大学在线学习平台是培训电力员工的有效手段,为快速精准检索平台资源,该文提出一种基于自组织映射网络SOM(Self-Organizing Feature Map,SOM)和时间权重的资源快速精准检索方法。该方法首先利用SOM神经网络算法对用户特征集进行聚类,并根据聚类群组生成关联资源集群构建用户资源快速推荐库;然后根据用户浏览历史记录与本次搜索时间的远近对浏览资源赋予时间权重,根据所赋时间权重更新用户特征集并再聚类,获得再聚类群组生成的关联资源集群,进而得到接近用户期望的资源快速推荐库,从而实现对平台资源快速精准检索。通过电力企业大学在线学习平台对该方法进行验证。结果表明,该方法在采用指数型权重函数时,新老员工在电力企业大学在线学习平台资源搜索具有较高的正确率和快速性,可实现对平台资源的快速精准检索。

关键词： SOM 时间权重资源快速精确检索个性化推荐

时间权重为区间值的时序多指标决策TOPSIS法

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数量经济技术经济研究 2004年第3期21卷 42-47页

作者：于新锋杜跃平西安电子科技大学经济管理学院西安电子科技大学人文学院

通过引入时间因素 ,将对基于区间值的多指标决策问题的研究从静态领域拓展到动态领域 ,本文把时间权重取为区间值模糊数 ,更符合评价实际。在此基础上 ,补充了固定性和区间性指标的标准化公式 ,定义了时间权重取区间值的时序条件下多指... 详细信息

通过引入时间因素 ,将对基于区间值的多指标决策问题的研究从静态领域拓展到动态领域 ,本文把时间权重取为区间值模糊数 ,更符合评价实际。在此基础上 ,补充了固定性和区间性指标的标准化公式 ,定义了时间权重取区间值的时序条件下多指标决策的正理想方案和负理想方案 ,并运用线性规划方法给出了这种条件下该问题的TOPSIS [TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution]法。至此 ,本文解决了指标取值、指标权重和时间权重可以全部为区间值模糊数的多指标决策问题。

关键词：时间权重多指标决策问题区间值 TOPSIS法经济效益时间序列指标权重

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时间权重递增的协同过滤算法

小型微型计算机系统 2018年第2期39卷 255-261页

作者：史长琼夏广伟刘井平何湘妮长沙理工大学智能交通大数据处理湖南省重点实验室长沙410114 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

协同过滤算法是目前应用最成功的推荐技术之一,但传统的协同过滤算法在推荐过程中认为数据是静态的,且各时期的评分对预测所起到的作用是等同的,导致推荐系统的推荐质量下降.针对上述问题,本文提出了一种基于时间权重模糊递增的协同过... 详细信息

协同过滤算法是目前应用最成功的推荐技术之一,但传统的协同过滤算法在推荐过程中认为数据是静态的,且各时期的评分对预测所起到的作用是等同的,导致推荐系统的推荐质量下降.针对上述问题,本文提出了一种基于时间权重模糊递增的协同过滤算法.首先,该算法将项目评分赋予时间属性,并利用项目评分的时间属性计算时间窗口的相似性度;其次,利用时间权重对符合模糊递增规律的评分进行预测,同时本文分两个阶段对时间权重进行求解以达到全局最优和局部最优;最后,通过实验仿真分析,该算法的推荐质量较传统的协同过滤算法有显著提高.

关键词：协同过滤模糊递增时间权重预测相似性

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基于时间权重协同自编码器的推荐系统构建

移动信息 2022年第12期 172-175页

作者：文小月云南财经大学云南昆明650221

针对传统推荐算法无法从海量数据中提取非线性数据特征的问题,文章提出了一种基于时间权重与自动编码器融合的神经网络推荐系统。该系统模型综合考虑了用户项目交互信息中的非线性信息以及交互信息可能存在信息过期的问题。文章首先介... 详细信息

针对传统推荐算法无法从海量数据中提取非线性数据特征的问题,文章提出了一种基于时间权重与自动编码器融合的神经网络推荐系统。该系统模型综合考虑了用户项目交互信息中的非线性信息以及交互信息可能存在信息过期的问题。文章首先介绍了基于时间权重协同自编码器的推荐算法,然后利用神经网络直接对交互数据进行数据建模,以非线性的方式提取有关用户偏好的全局潜在因子,从而捕获用户行为的多层次特征表示,接着根据公式获得时间权重矩阵,最后在神经网络反向传播阶段融合了时间权重,产生预测评分并进行推荐。在真实的数据集 Movielens 上,将 TWAE 与自编码器模型(AE)、协同过滤(CF)模型进行对比,实验结果表明,相较于 AE、CF 模型,文章提出的系统模型 TWAE 的均方根误差在 Movielens(1M)数据集上分别下降了 1.8%和 37.6%,验证了文章提出模型的有效性。

关键词：推荐系统时间权重去噪自编码器协同过滤深度学习

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基于时间权重的区间型组合预测权重确定方法

统计与决策 2013年第21期29卷 67-70页

作者：殷春武西京学院西安710123

针对不确定性环境下的组合预测,文章首先分析了反映时间序列新旧程度重要性的时间权重,接着在考虑时间权重的基础上,建立了基于模拟值与实际值之间广义残差最小的区间型组合预测组合权重确定模型;最后推导了残差平方和最小下的区间型组... 详细信息

针对不确定性环境下的组合预测,文章首先分析了反映时间序列新旧程度重要性的时间权重,接着在考虑时间权重的基础上,建立了基于模拟值与实际值之间广义残差最小的区间型组合预测组合权重确定模型;最后推导了残差平方和最小下的区间型组合预测权重确定公式,并对该结论推广到不考虑时间权重以及退化到实数时间序列下的残差平方和最小的组合预测权重的确定公式。

关键词：组合预测组合权重时间权重

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基于时间权重的回归预测模型

统计与决策 2011年第7期27卷 161-162页

作者：殷春武西京学院西安710123

文章充分考虑新旧历史数据对预测结果影响程度不同,探讨并给出了确定时间权重应该满足的条件,且基于所给时间权重建立了基于时间权重的回归预测模型,在预测值和历史数据相对误差平方和最小的前提下推导了确定回归预测模型的参数确定公... 详细信息

文章充分考虑新旧历史数据对预测结果影响程度不同,探讨并给出了确定时间权重应该满足的条件,且基于所给时间权重建立了基于时间权重的回归预测模型,在预测值和历史数据相对误差平方和最小的前提下推导了确定回归预测模型的参数确定公式。该模型更符合实际预测的情况,更具有实用性。

关键词：回归预测模型时间权重参数