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基于XGBoost算法的用户评分预测模型及应用_杨贵军

【目的】基于用户网络评论构建有效的评分预测模型,挖掘用户消费行为特征。【方法】基于LDA模型,量化用户评论为主题特征向量作为解释变量,将用户评分作为被解释变量,采用XGBoost算法,并加入样本扰动和属性扰动生成多个模型进行集成,构建用户评分预测模型。【结果】针对某汽车门户网站的用户评论评分预测结果表明,该模型较好地揭示了用户对汽车商品的偏好。较逻辑回归、随机森林算法,其预测准确度分别高出13.73%、0.64%,且具有较高的计算效率。【局限】未融合其他方面的数据对用户行为特征进行更全面的刻画。【结论】将用户评论量化为主题特征向量,基于XGBoost算法能够准确、高效地预测用户评分。

  • 2021-05-07
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基于机理模型和模糊加权最小二乘支_省略_法的农杆菌发酵过程混合建模与优化_邵玉倩

针对农杆菌ATCC31749发酵法产凝胶多糖过程中产物质量浓度预测精度不高问题,提出一种基于模糊加权最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)算法和机理模型相结合的混合建模新方法。首先通过添加模糊加权思想和混合核函数方法对LSSVM算法进行优化,并用优化后的LSSVM求解农杆菌ATCC31749发酵过程动力学模型,结合鸟群算法对动力学模型参数进行寻优;然后拟合出溶氧体积分数和各参数之间的关联函数模型,并代入到动力学模型,建立起以溶氧浓度作为关键控制变量的发酵动力学模型;最后,用鸟群算法对模型进行寻优,寻找使得发酵产物浓度最大的最优溶氧过程控制策略。实验仿真结果表明,混合模型的预测精度得到提高,产多糖期溶氧体积分数控制为52%时,产物质量浓度最大,为48.85 g/L。该研究所建立的农杆菌发酵过程混合模型及其溶氧优化结果,为发酵工业上进一步通过最佳溶氧控制策略来提高多糖产量提供了方向。

  • 2021-05-07
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基于似然函数的自适应Singer模型滤波算法_蒋冬婷

Singer模型滤波算法可以对机动目标进行有效跟踪,但其模型参数的确定依赖于先验知识,且一旦确定,将在滤波过程中不再变化.因此,当事先确定的参数与目标机动不匹配时,跟踪精度会变得比较差.针对模型参数失配时,传统Singer模型不能有效跟踪机动目标的问题,提出一种自适应Singer模型滤波算法.在滤波过程中,构造多模型的模型似然函数,并随着滤波过程实时计算模型似然函数,根据似然函数的变化,自适应调整Singer模型加速度参数.仿真表明,该算法能够有效跟踪目标不同的机动情况,滤波效果较固定参数的Singer模型算法和离散自适应Singer模型算法更优.

  • 2021-05-07
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逃逸IE浏览器沙箱:在野0Day漏洞利用复现

它是一个存在于脚本引擎中的内存破坏漏洞。熟悉IE浏览器漏洞的同学应该知道,从2018年开始,黑客组织就一直在针对IE浏览器的一些脚本引擎漏洞发起攻击。微软在发现VB脚本引擎存在漏洞之后,索性将其在IE中默认禁用了。但是黑客的攻击并没有因此停止,紧接着他们又将攻击目标转向另外一个IE浏览器的老版本Java脚本引擎j.dll。

  • 2021-05-07
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安全运营护航城市数字化转型

城市大脑:城市数字化转型的探索与实践。安全底座之一:城市智能安全运营中心 安全运营核心要素:人员+技术+流程+服务。数据后台:安全数据的汇聚、治理、赋能 能力中台:产品能力化,能力服务化。一网通览:全域信息资产普查和风险监测 一屏通析:网络安全监测监管和指挥调度

  • 2021-05-07
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电力控制系统信息安全建设浅析

最后一次工业革命;横向隔离、纵向加密;典型电力控制系统攻击过程;当前防护体系不足之处;行为基线; 黑与白间的抉择;生产控制大区纵深防御的实践;如何构建纵深安全能力;面向电力领域行为基线安全防护体系的意义

  • 2021-05-07
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Beta回归模型基于EM算法的变量选择方法_王玲

本文针对响应变量取值为(0,1)区间上的比例数据研究Beta回归模型的贝叶斯变量选择方法。首先通过选取合适的先验分布,基于贝叶斯随机搜索和EM方法提出了参数的估计算法;然后根据回归系数相应的指示变量后验分布提出了重要变量选择的门限准则,所提方法具有易实施、快速计算等特点;最后通过研究中国上市公司股息率实际数据的影响因素以说明所提方法的有效性。

  • 2021-05-07
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构筑网络安全防御纵深,护航电力工控网络安全

电力是工业的命脉,是国民经济的第一基础产业,对促进国民经济的发展和社会进步有着重要作用,关系到国家经济安全、社会的稳定、人们的日常生活。

  • 2021-05-07
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