下一个兴趣点推荐(next POI recommendation)作为基于位置社交网络的主要应用之一,为用户和服务提供商带来了显著的实用价值。现有的POI推荐模型主要依赖于目标用户的历史签到数据进行推荐,没有充分利用其他用户移动轨迹数据的潜在价值...下一个兴趣点推荐(next POI recommendation)作为基于位置社交网络的主要应用之一,为用户和服务提供商带来了显著的实用价值。现有的POI推荐模型主要依赖于目标用户的历史签到数据进行推荐,没有充分利用其他用户移动轨迹数据的潜在价值,也未有效提取和融合时空-类别信息的特征。为了解决上述问题,提出了一种融合人群移动轨迹和时空-类别的下一个兴趣点推荐模型(GGCN-STC)。依据用户的移动轨迹构建区域轨迹图,提出了门控图卷积神经网络对共同移动轨迹进行建模;将签到序列中的时空-类别信息进行多维度的特征融合;利用自注意力机制捕获用户偏好,为用户提供更准确的POI推荐。在两个真实数据集上进行实验比较与分析,结果表明该模型优于其他模型。展开更多
针对SDN流量工程中流量预测基于静态时空依赖的问题,提出了一种基于注意力机制的图卷积神经网络(GCN)与门控递归单元(GRU)集成的动态网络流量预测方法——AGCNGRU(attention mechanism for GCNGRU model)。借助GCN捕获网络中节点之间的...针对SDN流量工程中流量预测基于静态时空依赖的问题,提出了一种基于注意力机制的图卷积神经网络(GCN)与门控递归单元(GRU)集成的动态网络流量预测方法——AGCNGRU(attention mechanism for GCNGRU model)。借助GCN捕获网络中节点之间的流量空间依赖性和GRU捕获流量经过网络中各节点的时间依赖性,通过时间注意力机制设计每个隐藏状态的权重,以调整时间点流量信息的重要性,同时通过数据驱动空间注意力机制动态自适应调整Laplace矩阵,实现动态提取网络信息数据时空相关性,最终完成动态流量精准预测。在GEANT的数据集上的实验表明,所提出的方法在均方误差方面比GCNGRU减少24.8%,比GRU减少66.4%,并通过与传统路由算法OSPF、DDPG算法比较,在90%的流量负载强度下,网络性能比OSPF提升了24%,比DDPG提升了8.1%,进一步说明了AGCNGRU算法网络流量准确预测带来的时效性和有效性。展开更多
文摘下一个兴趣点推荐(next POI recommendation)作为基于位置社交网络的主要应用之一,为用户和服务提供商带来了显著的实用价值。现有的POI推荐模型主要依赖于目标用户的历史签到数据进行推荐,没有充分利用其他用户移动轨迹数据的潜在价值,也未有效提取和融合时空-类别信息的特征。为了解决上述问题,提出了一种融合人群移动轨迹和时空-类别的下一个兴趣点推荐模型(GGCN-STC)。依据用户的移动轨迹构建区域轨迹图,提出了门控图卷积神经网络对共同移动轨迹进行建模;将签到序列中的时空-类别信息进行多维度的特征融合;利用自注意力机制捕获用户偏好,为用户提供更准确的POI推荐。在两个真实数据集上进行实验比较与分析,结果表明该模型优于其他模型。
文摘针对SDN流量工程中流量预测基于静态时空依赖的问题,提出了一种基于注意力机制的图卷积神经网络(GCN)与门控递归单元(GRU)集成的动态网络流量预测方法——AGCNGRU(attention mechanism for GCNGRU model)。借助GCN捕获网络中节点之间的流量空间依赖性和GRU捕获流量经过网络中各节点的时间依赖性,通过时间注意力机制设计每个隐藏状态的权重,以调整时间点流量信息的重要性,同时通过数据驱动空间注意力机制动态自适应调整Laplace矩阵,实现动态提取网络信息数据时空相关性,最终完成动态流量精准预测。在GEANT的数据集上的实验表明,所提出的方法在均方误差方面比GCNGRU减少24.8%,比GRU减少66.4%,并通过与传统路由算法OSPF、DDPG算法比较,在90%的流量负载强度下,网络性能比OSPF提升了24%,比DDPG提升了8.1%,进一步说明了AGCNGRU算法网络流量准确预测带来的时效性和有效性。
