摘要：如何提高广告点击率是对大数据网络营销的一个具有挑战的问题。考虑到用户点击行为的不确定性,提出一种基于积注意力交互网络模型的点击率预测模型。将用户的行为向量进行内积或外积,并根据广告自身的特征赋予交互后向量相应权重,然后进行点击率预测。在两个数据集上进行实验验证,结果表明该模型相对于传统的点击率预测模型在归一化基尼系数上提高了2%以上,预测效果更好。

摘要：由于用户的偏好是动态多变的,且受社交关系的影响,传统的推荐方法常常考虑不周全。针对此问题,提出一种基于图神经网络的社会感知顺序推荐模型(GASR)设计动态兴趣提取层来捕捉用户的动态偏好。同时设计社会感知层,利用图神经网络构建用户的社交关系图,使用注意力聚合方法来权衡不同朋友对用户偏好的影响。在两个实际数据集上的实验结果表明,该模型优于包括现有最新的社交推荐模型以及几个具有竞争性的基线模型。

摘要：随着信用卡和个人贷款业务在金融业的快速增长,如何在信息有限的情况下检测潜在违约或坏账业务已经变得极其重要。信用评分领域面临的主要困难是样本不平衡以及分类器性能不佳,为此本研究首先提出了一种基于表格数据的生成对抗网络Tab-GAN,从原始数据中生成足够的违约样本;随后设计了一种基于CNN-LSTM的混合深度学习模型用于特征提取,该模型包含卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)两个子模型,分别从用户数据中提取静态局部特征和动态时间特征,并加入时空注意力模块对模型的输出进行重要度计算,从而抽取更关键的信息;最后在分类器层面引入焦点损失函数改进轻量级梯度提升机(Light Gradient Boosting Machine,LightGBM)分类器,实现违约风险的概率输出。在两个真实世界数据集中验证风险预测模型,实验结果表明生成对抗网络可以有效解决样本不平衡问题,CNN-LSTM+LightGBM模型在各项分类评价指标上均优于信用评分领域的其他先进算法,证明了该模型在信用评分领域的有效性和可移植性。

摘要：一、直面尴尬：一灌到底。教师话语过度。课堂一潭死水苏霍姆林斯基说：“教育的艺术首先包括语言的艺术，同人心交流的艺术，教师的语言修养在很大程度上决定着学生在课堂上的脑力劳动效率。”

摘要：教学内容：人教版普通高中《思想政治》必修1《经济生活》第五课第二课时。教学目标：知识目标：懂得劳动的含义、地位，明确就业的意义；知道如何从国家、劳动者两方面解决我国的就业问题；理解当代劳动者应该树立正确的就业择业观；了解劳动者的基本权利，掌握劳动者维护自身合法权益的途径。

摘要：教学内容：人教版普通高中实验教科书《思想政治》必修I经济生活第十一课第一课时。三维目标：知识目标：识记经济全球化含义、表现形式和载体，理解经济全球化的实质、利弊影响和我围应对经济全球化的态度。能力目标：培养学生辩证地、全面地分析问题和观察问题的能力，提高学生理论联系实际的能力。

摘要：企业节能减排是我国社会发展的前沿问题和研究热点,对企业用户的电力能耗现状进行综合分析与评估是进行节能改造或节能设计的前提和基础。阐述了现阶段常用的电力能耗预测方法,分析了分类与回归树(CART)算法作为弱学习器构建预测模型的缺点,针对原始AdaBoost算法只关注预测误差率最小的不足,在算法实质基础上研究并提出一种基于多参数代价敏感系数学习的改进AdaBoost算法。建立基于改进AdaBoost算法的回归预测模型,通过真实数据进行短期电力能耗预测,验证了改进算法对模型性能的提升。

摘要：我们在各行各业的诸多领域以及学习和生活中产生了大量的数据,现在的时代已经是一个数据时代。文章分析了当前数据结构课程教学中存在的问题,结合当前数据时代前沿研究领域和行业应用,设计了单个知识点的案例和融合多个知识点的综合案例。在此基础上,对教学方法和考核方式进行了改革。我们的教学改革拓展了学生的知识和技能,提高了学生分析和解决实际复杂问题的综合素质和创新能力。

摘要：针对目前C++程序设计教学中以讲授为主,过于注重语法教学而忽略学生能力培养等弊端,提出一种基于ACM竞赛的C++教学模式,通过将ACM竞赛的理念、机制与教学过程紧密结合,有效地促进学生主动学习,培养学生分析问题、解决问题以及团队合作的能力,进一步提升教学效果。

摘要：数据结构是软件设计的重要理论和实践基础,数据结构设计和算法设计是软件系统设计的基础和核心。本文分析了目前数据结构教学中存在的主要问题,提出了教学前开发数据结构类库,课堂教学中采用项目驱动的方法,实验环节中使用结对编程的教学改革方案。在学校相关专业实施后的效果表明,我们的教学改革方案提高了学生学习数据结构的兴趣、积极性,提升了学生算法设计和算法实现的能力,增强了学生的合作能力和责任心。