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时间感知增强的动态图神经网络序列推荐算法

计算机工程与应用 2023年

作者：陈万志王军辽宁工程技术大学软件学院

现有的图神经网络序列推荐方法只关注序列的时序信息而没考虑到序列的时间间隔信息，且只采用单任务的模式进行序列推荐，忽略了可以增强数据，提高泛化能力的辅助任务，这将导致用户的动态交互偏好以及交互时间信息无法被清晰地捕捉。... 详细信息

现有的图神经网络序列推荐方法只关注序列的时序信息而没考虑到序列的时间间隔信息，且只采用单任务的模式进行序列推荐，忽略了可以增强数据，提高泛化能力的辅助任务，这将导致用户的动态交互偏好以及交互时间信息无法被清晰地捕捉。为了缓解上述问题带来的影响，提出了增强时间感知的动态图神经网络序列推荐算法(Time-aware Enhancement Dynamic Graph Neural Networks for Sequential Recommendation，TaDGSR)，具有两方面的优点。首先，该方法将序列构造为一个具有时序信息的动态图，在此基础上融入时间间隔信息并增加时间门控注意力网络模块，以便在捕捉序列间的高阶动态连接的同时增强对时间信息的充分利用。其次，该方法采用了时间阈值分割的长短期预估任务作为其辅助任务，加强时间间隔信息表征的利用，使模型更好地捕捉不同交互间隔的用户动态偏好，最终提升序列推荐任务性能。通过在Amazon电商的Beauty数据集、Games数据集以及CDs数据集上进行的实验，结果表明：(1)与目前较新的基准方法相比，所提方法在三个数据集的Hit@10和NDCG@10指标值上分别取得了4.47%、4.37%、2.72%、1.16%、4.61%、3.97%的平均提升；(2)增加时间间隔信息可以有效提高动态图神经网络的推荐性能，采用时间门控注意力模块以及长短期预估辅助任务对预测性能均能带来正面提升。

关键词：序列推荐图神经网络邻域聚合时间感知多任务学习

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融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型研究

计算机工程与应用 2023年第24期59卷 268-276页

作者：唐潘汪学明贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025

针对传统的推荐模型无法挖掘用户细粒度兴趣偏好的问题,提出了一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型(TAIP)。在TAIP模型中,将用户交互的时间间隔信息作为辅助信息引入到序列嵌入矩阵中,并设计多尺度时序卷积网络与通道和空间注意力机... 详细信息

针对传统的推荐模型无法挖掘用户细粒度兴趣偏好的问题,提出了一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型(TAIP)。在TAIP模型中,将用户交互的时间间隔信息作为辅助信息引入到序列嵌入矩阵中,并设计多尺度时序卷积网络与通道和空间注意力机制精准地提取细粒度短期偏好,同时采用Transformer编码器挖掘目标项目与用户兴趣之间的长期偏好,最后利用全连接网络实现全局特征融合提供推荐。在公开数据集MovieLens-1M和YELP上进行实验,实验结果表明TAIP模型在HR、NDCG和MRR评价指标上相较于其他模型至少提升了4.84%和1.38%,具有更佳的推荐性能,验证了TAIP模型的有效性。

关键词：推荐模型时间感知时序卷积网络注意力机制兴趣偏好

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时间感知对海洛因成瘾者跨期决策的影响

时间感知对海洛因成瘾者跨期决策的影响

作者：赵曼玉西北师范大学

学位级别：硕士

跨期决策是指个体在立即的较小奖励与延迟的较大奖励之间进行权衡和选择的过程。相比正常群体,成瘾群体更喜欢立即的较小奖励,这可能是导致其复吸率居高不下的重要原因。以往研究对成瘾群体跨期决策异常原因的探讨忽视了跨期决策中的一... 详细信息

跨期决策是指个体在立即的较小奖励与延迟的较大奖励之间进行权衡和选择的过程。相比正常群体,成瘾群体更喜欢立即的较小奖励,这可能是导致其复吸率居高不下的重要原因。以往研究对成瘾群体跨期决策异常原因的探讨忽视了跨期决策中的一个重要维度,即对时间的感知。时间感知基础模型指出对时间的感知是个体做出跨期决策的重要维度。近年来也有越来越多的研究表明成瘾群体的时间感知存在异常,如对香烟、酒精、大麻等成瘾者的研究表明他们对秒范围内时距存在高估现象,而且成瘾者未来时间观短浅,看不到长远的未来,更偏向于现在享乐。因此,成瘾个体决策的短视现象一定程度上是由于成瘾者时间感知异常引起的。根据时间认知分段综合模型,不同时间尺度涉及不同的时间加工机制,那么海洛因成瘾者的跨期决策异常与其对不同尺度的时间感知之间有着怎样的联系,目前尚不清楚。基于此,本研究探讨了不同尺度的时间感知对海洛因成瘾者跨期决策的影响。研究一采用时间洞察力问卷和跨期决策问卷探讨了海洛因成瘾者的时间洞察力对其跨期决策的影响。结果发现海洛因成瘾者未来时间观得分最低,过去消极观得分最高;现在享乐观得分能够正向预测海洛因成瘾者的延迟折扣率,未来时间观得分能够负向预测海洛因成瘾者的延迟折扣率。研究二探讨了时距感知对海洛因成瘾者跨期决策的影响。首先,研究2a采用时间估计任务及跨期决策任务探讨了长时距感知对海洛因成瘾者跨期决策的影响。结果发现,相比对照组,海洛因成瘾组跨期决策的AUC值较低,海洛因成瘾组对长时距的时间估计较短,而且估计误差更大。相关和回归分析表明只有对照组的时间估计误差预测了其跨期决策AUC值,在海洛因成瘾组没有发现长时距感知与跨期决策的关系。其次,研究2b采用时间复制任务和跨期决策任务探讨了海洛因成瘾者短时距感知与其跨期决策的关系。结果发现,相比对照组,海洛因成瘾组跨期决策的AUC值较低,海洛因成瘾组对2s～8s时距的复制时间更长,且其误差也更大。回归结果发现不论在对照组还是海洛因成瘾组,时间复制长度都负向预测了其跨期决策AUC值,即两组被试的延迟折扣率都随着其时间复制长度的增加而增加。本研究结果说明了海洛因成瘾者的跨期决策异常与其时间感知密切相关。海洛因成瘾者未来时间观短浅且倾向于及时享乐,海洛因成瘾者的这种时间洞察力预测了其跨期决策,表现为未来时间观得分越低,现在享乐时间观得分越高,其在跨期决策中的延迟折扣率越高。此外,与对照组相比,海洛因成瘾组跨期决策AUC较低,海洛因成瘾组对长时距更容易低估,对秒范围内的短时距更容易高估,而且其对短时距的估计预测了其跨期决策AUC值,该结果表明海洛因成瘾者跨期决策的异常更多地与其对短时距的高估有关。总之,本研究表明海洛因成瘾者对不同时间尺度的时间感知是不同的,而且其对不同尺度的时间感知对其跨期决策也有着不同的影响。海洛因成瘾者的未来时间观缩短,现在享乐观较高以及对短时距的高估很大程度上解释了其跨期决策。该研究对时间认知分段模型进行了进一步的验证,同时也把该模型的适用群体扩大到了成瘾者身上,这对于进一步了解成瘾群体的复吸机制提供了一定的理论基础。

关键词：海洛因成瘾者时间感知跨期决策时间洞察力时距

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时间感知的Web服务QoS预测方法研究

时间感知的Web服务QoS预测方法研究

作者：陈慢慢杭州电子科技大学

学位级别：硕士

随着我国现代服务业的迅速发展,服务计算已成为支撑其发展的重要理论和技术基础。由于新型业务模式和业务形态不断涌现,承载这些新业务的Web服务(以下简称:服务)也日益丰富,从而缠上了大量功能上相同或类似,而不同性能的服务。因此,为... 详细信息

随着我国现代服务业的迅速发展,服务计算已成为支撑其发展的重要理论和技术基础。由于新型业务模式和业务形态不断涌现,承载这些新业务的Web服务(以下简称:服务)也日益丰富,从而缠上了大量功能上相同或类似,而不同性能的服务。因此,为帮助使用者挑选质量更佳的服务,服务推荐逐渐成为服务计算应用领域中的一个热点问题。但由于用户调用过的服务数量有限,造成了服务QoS(Quality of Service)数据的大量缺失,所以对缺失的服务QoS值进行精确预测成为实现有效服务推荐的重要前提。目前,已有学者对服务QoS预测方法展开了研究并取得了重要进展,许多方法考虑了用户和服务的上下文信息,如:地理位置、网络位置等,在一定程度上可以提升QoS预测精度。但由于网络环境和服务器状态等因素的不确定性,时间也被认为是影响服务QoS预测的重要因素之一。与不考虑时间因素的服务QoS预测方法相比,结合时间因素的服务QoS预测方法通常会存在数据维度更高、数据特征更复杂、数据更稀疏的挑战。本文围绕结合时间因素的服务QoS预测方法展开研究,针对两种不同的预测任务,提出了相应的解决方法,具体如下:首先,为预测未来时刻服务QoS,本文提出了基于对比学习的Web服务QoS预测方法(即CLpred)。该方法引入对比学习,并使用用户历史行为信息扩充原始服务QoS数据,构建对比学习的正负样本,从而实现数据扩增,缓解了数据稀疏性问题;然后,将基于Transformer的模型SASRec(Self-Attentive Sequential Recommendation)融合到对比学习框架中,一方面去获得用户表示向量来反映各时间片上服务QoS数据集的时序特征;另一方面利用SASRec模型叠加的多头注意力机制为不同稀疏度QoS数据分别构建时序关系,由于多头注意力机制可以为不同场景建立不同的关注点,故使得预测过程更具个性化。其次,为预测任意时刻服务QoS,针对不同时间片下用户服务特征信息挖掘不充分的问题,提出了基于循环神经网络的Web服务QoS预测方法(即RNCF)。该方法将NCF(神经协同过滤模型,Neural Collaborative Filtering)和RNN(循环神经网络,Recurrent Neural Network)有机的融合在一起。其核心是NCF层和GRU(Gated Recurrent Unit)层。NCF层可对单一时间片下的用户和服务的浅层特征和深层次特征进行有效提取,并进行了拼接,对用户和服务交互特征有较强的表达能力。GRU层则用于处理时间信息,通过设置多层GRU结构,将前一个时间片的相关信息作为记忆输送给下一个时间片的GRU单元。这样不仅可以表达服务QoS的时间特征,还可以在不同时间片上共享NCF层提取出的用户和服务特征,从而有效缓解了数据稀疏带来的影响。最后,本文在主流服务QoS数据集WSDREAM上,对上述两种方法进行了实验,经过横向对比和认真分析,表明CLpred方法和RNCF方法均体现出了更优的预测性能,尤其是在极高稀疏度情况下具有较为明显的优势。

关键词： Web服务 QoS预测时间感知对比学习循环神经网络

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时间感知研究综述

心理学进展 2023年第5期13卷 1989-1994页

作者：周成燕重庆师范大学教育科学学院重庆

时间感知是人类一切活动的基础,关于时间感知的影响因素和加工机制是当前心理学人研究的重点领域,本文介绍了时间感知的定义,研究时间感知的四种实验范式,言语估计法、时距产生任务、时间复制任务、时距比较任务,还有时间感知的理论模型... 详细信息

时间感知是人类一切活动的基础,关于时间感知的影响因素和加工机制是当前心理学人研究的重点领域,本文介绍了时间感知的定义,研究时间感知的四种实验范式,言语估计法、时距产生任务、时间复制任务、时距比较任务,还有时间感知的理论模型,分别有生物取向模型、认知取向模型、综合取向模型;以及影响时间感知的各种因素,包括机体内部外部因素、环境因素。最后,总结了当前时间感知研究的不足和时间感知未来的研究展望。

关键词：时间感知时间任务情绪注意

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时间感知视角下的跨期决策与研究范式

河南大学学报（社会科学版） 2021年第6期61卷 123-128页

作者：李爱梅马钰暨南大学管理学院广东广州510632

跨期决策是对近期的小奖励和远期的大奖励之间进行权衡并做出选择的过程。已有研究通过设置不同长度的延迟时间来探讨时间维度对个体跨期决策的影响,但是个体主观感知到的时间长短对跨期决策的影响更大。从时间洞察力、未来自我连续性... 详细信息

跨期决策是对近期的小奖励和远期的大奖励之间进行权衡并做出选择的过程。已有研究通过设置不同长度的延迟时间来探讨时间维度对个体跨期决策的影响,但是个体主观感知到的时间长短对跨期决策的影响更大。从时间洞察力、未来自我连续性、未来结果考虑、个体时间观等角度探讨个体主观时间感知对跨期决策的影响,在理论和实践层面均有借鉴价值。在理论层面,上述研究所使用的研究范式对之后有关时间感知是如何影响跨期决策的研究具有参考价值;在实践层面,个体也可以通过改变时间感知使个体做出有远见的决策。

关键词：跨期决策时间感知未来时间洞察力未来自我连续性未来结果考虑

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时间感知与孩子

学前教育 2023年第4期 17-19页

作者：赵红梅北京大学附属幼儿园

世为时间,界为空间。从浩瀚的角度来看,世界是宇宙中的一段时间和空间。人死,我们称之为“去世”,意思是说这个人已经没有了时间。如果说时间构成了我们的生命,那么个体对时间的感知、认识理解和管理应用,则决定了我们生命的品质。

关键词：时间感知认识理解生命时间和空间

个性时钟:复媒体环境中青年群体的平台摇摆与时间感知的关系研究

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新闻爱好者 2023年第8期 4-13页

作者：胡泳王昱昊北京大学新闻与传播学院北京100871 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院人文社科学院北京100091

随着社交媒体逐渐成为我们日常生活中不可或缺的信息传播载体,处于复媒体环境中的用户开始自主进行社交媒体的分配性使用,这一使用行为被称作“平台摇摆”。既往有关研究多集中于摇摆需求动机分析,而鲜有对其背后“时间性”问题的深入... 详细信息

随着社交媒体逐渐成为我们日常生活中不可或缺的信息传播载体,处于复媒体环境中的用户开始自主进行社交媒体的分配性使用,这一使用行为被称作“平台摇摆”。既往有关研究多集中于摇摆需求动机分析,而鲜有对其背后“时间性”问题的深入探索。现以“时间”为切入点,采取深度访谈法探究青年群体在“平台摇摆”过程中的时间感知情况,以此来剖析复媒体环境中青年群体的时间感知特征及其发生变化的原因、影响。研究发现,“平台摇摆”刻画出青年专属的个人时刻表,形成“个性时钟”这一全新的时间感知特征。由于技术可供性差异,“媒介时间”的建构开始经历由“共性”向“个性”的变迁。多样化的“个性时钟”虽然某种程度上将青年从传统媒介时间的操纵下解放出来,但也导致注意力涣散等问题的发生,持续的“分心”将个体围困于平台所建构出的时间围城之中。

关键词：复媒体环境平台摇摆时间感知媒介时间个性化

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时间感知的组推荐系统研究

时间感知的组推荐系统研究

作者：刘彤彤烟台大学

学位级别：硕士

信息技术的快速发展导致互联网用户面临着信息过载的问题,为了解决该问题,学者们推出了推荐系统的相关应用。但是在多数情况下,用户以群组的方式进行活动,这使推荐系统领域出现了基于群组的推荐系统研究。融合时效性信息的个人推荐系统... 详细信息

信息技术的快速发展导致互联网用户面临着信息过载的问题,为了解决该问题,学者们推出了推荐系统的相关应用。但是在多数情况下,用户以群组的方式进行活动,这使推荐系统领域出现了基于群组的推荐系统研究。融合时效性信息的个人推荐系统能够提高推荐结果的准确度,却极少考虑群组推荐的时效性问题。同一个群体中的用户可能会有相同的时间作息行为,物品的热度也会出现随着时间改变的现象。针对这些问题,本文对时间信息进行讨论,研究时间对群组推荐结果的影响。根据社交网站上用户对电影评分的时间,本文进行了如下研究:1)提出了融合时间的广义矩阵分解组推荐算法,首先对群组进行划分,将相近时间段内对某电影评过分的用户划分为一组。然后将处理后的时间上下文信息与用户数据以及电影数据进行处理,并将处理的结果通过神经网络进行训练拟合,经过矩阵内积相乘。最后,提高了预测项目得分的准确性,并对比了多个融合策略,以及在不同策略下的准确度。2)提出了基于深度学习的时间上下文组推荐算法,同样对群组按照时间进行划分,再将电影评分用热度衰减函数进行衰减,获得衰减后的电影评分信息,并将该群组-评分-时间三元组分别使用FM模型与多层神经网络模型中进行拟合。同时进行低阶和高阶的特征学习,提高了训练的速度。分析了不同衰减因子下的情况,并且对比了不同算法的准确度。3)根据已有的推荐模型的基础上,实现了电影推荐的系统应用。根据推荐算法模型搭建了人机交互的电影推荐系统,按照工程项目的设计思想以及软件设计的规范,完成了该电影推荐系统。

关键词：推荐系统矩阵分解神经网络深度学习时间感知