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关键词： 推荐系统   群推荐系统   聚合策略   图神经网络  

摘要： 针对群推荐系统的数据稀疏性挑战，以及现有群推荐方法忽略群、群成员以及不同备选物品之间的复杂关联关系问题，本文提出一种基于图注意力网络的群推荐方法GATGRec。首先，将群推荐系统中群、群成员以及不同物品间的复杂关联刻画为层次关系图数据，包括用户-物品交互关系图、群组-用户包含关系图、群组-物品交互关系图等。其次，利用图注意力网络内在地聚合各类交互关系图，从历史交互数据中动态学习群偏好、用户偏好和物品特征。最后，基于群偏好、用户偏好和物品特征进行物品评分预测。实验结果表明，GATGRec在群组/用户偏好建模以及物品特征提取方面均优于基准算法，能够有效缓解数据稀疏性问题。

关键词： 颞叶癫痫   致痫灶   置信水平   统计参数图   18F-氟代脱氧葡萄糖   正电子发射断层显像  

摘要： 目的 比较18F-氟代脱氧葡萄糖(18F-FDG)PET基于统计参数图(SPM)单患者研究法在不同置信水平下定位颞叶癫痫患者致痫灶的准确率,并与不对称指数(AI)分析法进行比较.方法 回顾性分析86例药物难治性颞叶癫痫患者及37例健康对照的临床及影像学资料,通过18F-FDG PET定位主要致痫灶,并基于SPM对单患者进行两样本t检验和脑内不对称分析,根据不同置信水平P＜0.05、P＜0.05[簇错误率(FWE)校正值]、P＜0.01、P＜0.001,比较18F-FDG PET定位致痫灶的准确率,在最优置信水平P值下,比较SPM诊断方法与AI分析法的诊断准确率,数据分析采用x2检验.结果 依据置信水平P＜0.05、P＜0.05(FWE校正值)、P＜0.01、P＜0.001,两样本t检验法诊断准确率分别为69.77％、79.07％、67.44％、63.95％;脑内不对称分析法诊断准确率分别为94.19％、81.39％、79.07％、75.58％.脑内不对称分析法(P＜0.05)与两样本t检验法P＜0.05(FWE校正值)的诊断准确率间有统计学差异(x2=8.482,P＜0.05);与AI分析法的诊断准确率间也有统计学差异(x2=4.793,P＜0.05).结论 基于SPM的脑内不对称分析法(P＜0.05)在定位单侧药物难治性颞叶癫痫的主要致痫灶方面,较两样本t检验法P＜0.05(FWE校正值)和AI分析法的准确率更高.

关键词： 喜马拉雅造山带   接收函数   马拉山穹隆   藏南拆离系   地壳结构  

摘要： 喜马拉雅造山带是地球上时代最新、特征最典型、规模最宏伟的陆陆碰撞造山带，其壳内结构不仅蕴藏了大陆地壳增厚的奥秘，同时也是研究同碰撞伸展构造发育及其成矿作用的理想实验室。目前，地学界对喜马拉雅地壳内部增厚变形机制，同碰撞伸展变形如何与挤压变形在壳内耦合等关键科学问题仍存在多重逆冲、地壳流、重力垮塌等不同认识。本文基于2023年4月至6月在喜马拉雅马拉山地区采集的一条长160 km的南北向短周期地震密集台剖面数据，通过地震事件挑选、数据预处理、坐标旋转、反褶积、接收函数提取和共转换点（CCP）叠加等处理获得了该区P波接收函数图像，发现：1）马拉山地区存在多种地壳增厚机制，包括：南喜马拉雅上地壳的薄皮逆冲增厚、北喜马拉雅中地壳多重逆冲增厚和主碰撞带的下地壳叠置增厚；2）马拉山地区壳内主喜马拉雅逆冲断裂具有台阶式结构，反映了印度地壳在俯冲过程中剥离中上地壳物质逐步减薄的进程；3）马拉山穹隆是由于印度地壳俯冲过程中其上部地壳物质被逐渐剥离并叠置于喜马拉雅地壳中上部，而后期伸展减压作用致使其发生部分熔融，并最终通过底辟、断裂等地质过程出露地表而形成。

关键词： 二分图   6-环   分布式分图枚举   wedge组   zedge组  

摘要： 二分图中bi-triangle（6-环）的枚举是局部聚类系数计算等图分析任务的核心操作。随着实际二分图数据规模不断扩大，其数据量已超出单机处理能力，亟需依托分布式算法实现高效枚举。然而，现有分布式分图枚举算法（GP算法）存在子图组合数据量庞大，消息过载及重复枚举等问题。对此，基于bi-triangle拓扑特性定制分图策略，提出两种优化算法：方法1将bi-triangle视为由三个wedge结构组成，以wedge组为基本单位生成子图，并提出基于A型和V型wedge组拼接的子图组合构造机制，显著减少子图组合的数量和数据规模，最终以wedge三元组枚举bi-triangle。此外，为解决消息过载和重复枚举，方法1提出基于分布式存储系统的子图读取机制和顶点有序性的去重机制。方法2将bi-triangle视为由两个zedge结构组成，先以wedge组为基本单位执行第一次分图，再通过“压缩zedge组”的构造与还原机制完成第二次分图，最终以zedge二元组枚举bi-triangle，实现比方法1更低阶的计算复杂度。实验表明，与GP算法相比，方法1在子图组合数据量上平均减少205倍，枚举时间至少降低45倍；方法2则分别平均减少30倍，至少降低101倍。

关键词： 矢量风   噪声足迹图   横向衰减   声线法   大气折射效应  

摘要： 噪声足迹图是评估飞机对机场周边社区影响的重要手段。然而目前常用的NPD(Noise-Power-Ddistance)经验公式方法在评估单次飞行事件时，无法考虑矢量风对于噪声足迹图的影响，在实际应用中具有明显的局限性。为解决上述难题，在基于声线法的非均匀大气声传播预测模型基础上，考虑了地面反射效应以及近地风梯度对声传播的折射作用，实现了对不同风向下横向衰减的预测，最终建立了考虑矢量风工况下的噪声足迹图预测方法。经模型验证，该方法结果与文献中的实验数据具有良好一致性,并且相较于常用的网格方法在计算效率上有显著提升。研究结果表明，与无风工况相比，矢量风对声传播的横向衰减效应具有显著影响，这导致了噪声足迹图在滑跑及初始爬升阶段呈现明显的不对称性。本模型为更准确地评估不同气象条件下飞机噪声对临近社区的影响及机场周边的土地使用规划提供了有效工具。

关键词： 电网异常检测   属性图流摘要   可扩展   智能设备  

摘要： 智能设备在电网中的应用越来越广泛，通过控制这些智能设备，进而能够接入并窃取单一智能电网电力。针对智能设备产生的数据异常问题，本文首先提出了一种可扩展的属性图流摘要结构(a scalable label graph stream summarization structure，Lsxo)来高效地存储和查询大容量属性图流，然后，针对电网设备数据流，提出了基于Lsxo的属性图异常边流检测(abnormal edge detection of attributed graph，AEDAG)算法。通过实验证明，Lsxo的查询速度更快、存储开销更少；AEDAG能够更准确、更快地检测出智能电网家庭中的异常用电设备。

关键词： 激光雷达   移动建图   场景先验信息   室内全局定位  

摘要： 针对大规模室内环境激光雷达建图过程中帧间配准精度低、累积误差大的问题，本文提出一种融合多类型场景先验信息的移动建图方法。通过构建融合文本、图像与模型等多源场景先验信息的建筑骨架特征提取框架，形成支持室内定位建图的高效辅助数据；设计建筑骨架特征模式，并研究基于其的两阶段检索与配准机制，实现全局定位与位姿优化约束构建；引入骨架丰富度引导机制，提升不同场景下激光里程计的鲁棒性；提出点云地图轻量化表征策略，兼顾语义结构与表达效率，提升建图结果辅助定位与环境感知的效率。实验结果表明，本文方法在办公楼、展览厅、地下车库等典型场景中均可实现精度优于10cm的点云地图在线构建，算法效率优于现有主流激光里程计，可以更好地满足移动机器人定位与环境感知需求。

关键词： 车险欺诈检测   图神经网络   图注意力机制   序列化   深度学习  

摘要： 针对现有车险欺诈检测方法忽略数据中复杂关联关系的问题，提出了一种改进图注意力网络（GATv2）的车险欺诈检测方法。该方法通过动态注意力机制与序列化全局建模的协同设计，增强数据中复杂关联关系的捕捉能力。首先，将车险欺诈中的每一起案件抽象为图结构的节点；然后，通过K近邻算法计算节点的时间、年龄、金额等多重属性间的相似性，构建案件之间的复杂关联关系；其次，将案件的图数据输入GATv2，通过动态分配节点权重以聚合邻接节点的局部特征，得到每个案件节点的新特征表示；接着，引入Transformer对GATv2的图结构输出进行序列化处理；最后，由融合模块对最终特征进行非线性整合表达，得到案件节点的分类结果。实验结果表明：所提方法在两个数据集上的准确率较基线方法分别提升了1.11和1.34个百分点，在保险公司数据集上误警率低至0.035%，为提高车险欺诈检测的准确性与效率提供了新的技术方案。

关键词： 同步定位及建图   非结构化   欠约束   井工煤矿  

摘要： 井工煤矿现场条件对绝大多数基于激光惯性紧耦合的同步定位及建图系统(Simultaneous Localization and Mapping， SLAM)欠约束，导致煤矿机器人对环境地图的测绘失败，进而使其难以直接进入作业一线。本文分析退化环境中导致里程计漂移的因素，揭示点云非结构化对里程计进入漂移状态的作用机理，提出非结构化的针对性检测方法和尘雾的滤波-插值两步降噪方法，构建基于非结构化状态描述因子的自适应紧耦合里程计。在由WHU-TLS公开数据集Tunnel场地逆向构建的测试环境中，每百米绝对位置误差的均方根误差(APE-RMSE)约为0.40m、平均值(APE-Mean)为0.37m，相对位置误差的均方根误差(RPE-RMSE)为0.015m、平均值(APE-Mean)为0.011m，总体指标显著优于其它方法。针对挂载超宽带设备的工程化应用需求，采用非线性优化方法维护里程计全局位姿，基于因子图构建非结构化状态约束松弛的里程计因子、UWB(Ultra Wide Band)因子和回环因子。通过对全部因子进行并行全局优化，实现高精度的全局定位及建图。在具备UWB信号的千米级模拟巷道场地中，连续建图APE-RMSE为1.48m、APE-Mean为1.32m，RPE-RMSE为0.026m、APE-Mean为0.013m。在国家能源集团寸草塔煤矿某巷2000m长无回环的现场测试中，连续建图的APE-RMSE为15.64m，APE-Mean为14.53m，RPE-RMSE为0.198m，RPE-Mean为0.037m，验证了系统的工程应用潜力。本文利用符合防爆要求的16线激光雷达和6轴IMU构建退化场景下精准建图的SLAM系统，对快速推广煤矿机器人的实际应用具有重要意义。