摘要：为解决当前基于会话的推荐系统方法在建模用户偏好时存在拍取的用户兴趣表示单一、静态问题,提出了一种动态层次意图学习网络。该网络同时考虑用户的多层意图和动态序列行为,设计了动态卷积神经网络和兴趣聚集门2个模块,并在每层抽取用户的特定粒度意图。此外还提出一个层级意图上下位损失函数,来约束用户意图的层次性。最后使用融合多种粒度的意图会话表示进行推荐。在3个真实数据集上的大量实验表明,模型在准确性和多样性上同时优于其他基于会话的推荐方法。

摘要：协同过滤(CF)是推荐算法中一个重要的研究方向,近期的工作表明CF可以有效地挖掘用户-物品交互背后的潜在意图来精细化建模用户和物品的表示,从而服务下游的推荐任务。然而,本文认为现有的工作没有很好地解决用户-物品交互无偏化问题,它们一般根据假定的而非显式建模的意图生成用户和物品的解离表示。对此,本文提出了一个新的无偏差解离协同过滤(DebiasedCF)推荐框架,该框架利用用户的个人历史来提取其潜在意图,用于表示学习。具体地说,首先利用意图提取模块对用户意图进行显式建模;然后分别对各意图子图进行无偏化;再执行嵌入传播,从而为每个意图生成相应的解离表示;最后设计了一个意图嵌入聚合层来进一步融合在不同意图子图中学得的解离表示。实证结果表明,本文的框架能够在最先进的基线方法基础上取得实质性的改进。进一步的分析验证了提取的用户意图在去偏差和用户-物品表示建模方面的优势。

摘要：针对大多数高校自习教室存在高峰期座位短缺、资源浪费、纪律维护困难、利用物品占座位现象严重等实际问题,设计与实现一个包含学生通道、管理通道的双通道自习室管理系统。该系统基于深度图像与大数据建模技术,以"自习格子"APP的形式为学生个性化选择自习室提供参考,同时将综合评价结果提供给学校相关管理部门,方便学校对自习室进行统筹规划。研究结果表明:该系统界面美观、交互良好、性能优异,能很好地满足高校自习教室管理需求。

摘要：目的了解农村老年人对不同中医药康复服务的需求意愿及其影响因素。方法采用多阶段抽样、自行设计问卷等方法,选择1988名农村老年人作为调查对象,回收有效问卷1766份,用χ2检验、Logistic回归对影响因素进行分析。结果1766份有效问卷中,30.31%的老年人有意愿接受中医药康复训练服务,13.81%的农村老年人对中医药情志康复有需求,个人富裕者、自评不健康者、无抑郁焦虑者、中医药信任者有更强烈的中医药康复训练服务需求意愿,差异有统计学意义(P<0.01);年中医药支出、自评健康、抑郁焦虑、中医药信任程度等因素对中医药情志康复需求意愿存在影响(P<0.01)。结论中医药医疗服务发展依然存在许多阻碍,在未来实践中还需要做进一步探讨,可通过加大宣传力度、规范发展中医医疗机构等增加对中医药康复训练和情志康复的需求。

摘要：“小猪佩奇身上纹，掌声送给社会人。”这句话让一只长得像电吹风机的英国动漫小猪风靡中国网络，相信你的身边一定也有不少同学借助佩奇自称过“社会人”。