摘要：随着智能移动终端的普及以及互联网产品的多样化发展,在为用户提供服务的同时也丰富了广告的投放渠道,然而传统的广告平台投放策略是针对全体用户批量投送,严重影响用户体验,同时也降低了点击率以及转化率,为广告平台的可持续发展带了极大的挑战,广告的精准投放已经成为互联网服务产品领域内的研究热点之一。该文依托铁路12306互联网售票系统的广告平台,在图注意力网络GAT与Wide&Deep模型的基础上提出了一种新型的广告个性化推荐模型。该模型首先将用户的同行的关系、购票关系以及用户与广告的交互关系作为基础数据构建关系网络,利用图神经网络聚合邻节点特征以及自身节点特征以实现在非欧氏空间新节点的表示向量的更新,生成最终的特征向量并作为Wide&Deep模型的输入实现广告点击率预测。论文利用近半年的广告平台数据对该模型的性能进行评估,实验效果显示,该模型能够准确对广告点击率进行预测,实现了广告的精准投放。

摘要：随着铁路运输能力大幅增加,铁路客运服务的营销焦点已经从产品中心转换到用户中心,铁路需要从传统的营销策略转变为以旅客价值为依据的铁路利益最大化和旅客服务质量最优化的共赢策略。在建立以旅客价值指数为目标计算模型的基础上,实现基于聚类—BP神经网络的旅客历史价值指数计算,以及基于旅客同行关系的旅客潜在价值指数计算,并利用大量样本数据对铁路旅客价值指数计算模型进行实例分析。结果表明,该模型能够有效地对旅客价值进行计算并识别出不同价值指数的旅客群体,制定个性的营销和服务策略,合理配置铁路客运资源,实现铁路利益最大化和旅客服务质量最优化的共赢目标。

摘要：准确高效识别旅客群体是铁路制定运营策略以及提高旅客服务质量的关键因素之一。以铁路旅客实名制购票数据以及出行数据为基础,构建旅客个体特征以及社交关系特征特性,并进行向量化表示,综合考虑现有准确度较优的深度学习模型存在的模型复杂、计算量大等问题,利用知识蒸馏以及边缘计算相结合的思路,基于知识蒸馏实现模型压缩降低内存成本和加速计算,同时对训练的模型进行分割,采用边缘计算就近实时计算的特性,将拆分后的部分模型部署在应用服务器节点,从而减低了模型的推理时延与能耗,以适应实时售票过程中对旅客群体的实时划分。最后以冰雪快运服务推荐为例,验证该模型的准确率以及预测效率,为铁路针对旅客群体的个性化客运产品设计以及营销策略优化提供决策建议。

摘要：随着Web应用、小程序、公众号、App等各种移动应用的普及,作为直接面向终端用户的移动互联网服务入口,其运行性能、稳定性及用户体验尤为重要。文章提出统一移动应用数据采集与分析平台设计方案,包括移动应用端和服务端两部分;移动应用端采用分层的结构化设计与统一接口定义,实现移动应用的多渠道兼容;服务端通过消息队列实现日志数据处理解耦,支持实时与离线两种日志处理模式,兼顾数据分析的准确性与实时性。该平台提供的多渠道移动应用数据采集分析服务具有低代码侵入、易于快速部署的特点,可有效整合来自多种渠道移动应用的日志数据,实现移动应用的统一监控与综合分析,帮助运营人员及时全面掌握各类移动应用运行状态及用户行为,对持续改进移动互联网服务、增强移动应用稳定性、提升用户服务体验具有积极作用。

摘要：为解决铁路客运营销深度学习平台Tensorflow框架存在的环境配置复杂,资源利用率低、模型设计周期长等问题,提出了基于Kubernetes容器的PaaS平台构建TensorFlow容器的统一资源调度管理及API访问控制服务架构。经平台实践证明,该架构为客运营销提供了可靠、稳定的分析环境,降低了模型的训练难度,提高了模型的训练效率。

摘要：为充分考虑旅客联程出行过程中的出行耗时随时间变化以及可能出现晚点等随机因素对路径规划结果的影响,提出融合时变与随机因素的旅客联程运输启发式路径规划方法。通过构建旅客联程运输服务网络,提出描述时变与随机特性的弧广义出行费用定义以及网络节点附加广义出行费用定义,并设计结合路径规划树与改进标号修正法的路径规划求解算法用于求解带时变与随机特性弧权重信息的旅客联程运输服务网络的最短路径问题。此方法能够在给定的旅客联程运输服务网络结构、广义出行费用以及网络节点附加广义出行费用下求解形成以实现最小期望总广义出行费用为目标的最优出行策略,该出行策略记录了旅客根据当前节点和时刻决定下一段行程的出行规则,并充分考虑旅客联程运输过程中的时刻表衔接约束、广义出行费用时变与随机性因素以及节点选择倾向因素,在旅客联程运输规划场景下更具有普遍性与应用灵活性。

摘要：该文针对无线传感器网络中不可靠链路通信耗能过大的问题,基于链路质量进行路由代价函数构建,并为各条路径分配适当的选择概率,采用最小跳数转发策略设计了代价均衡的路由选择算法CBLQ;为了进一步降低和均衡路由代价,分析同跳节点的备选转发条件,又扩展形成了新的路由选择算法CBLQ-E。仿真实验结果证明,两种算法均使网络的能量利用率得到有效提高,同时还降低了网络的数据传输时延。