DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 3. 纤维追踪方法 当体素的张量模型为细长状时，将体素的主特征方向作为纤维方向是可靠的，但是当体素的张量模型为扁平状或者圆球形时，这种方法会产生较大的误差。因此，需要根据张量模型的不同对体素进行聚类，再考虑邻域信息的影响对体素张量信息进行更新。 3.1. 基于扩散特性的K-means聚类 本文基于体素扩散强度参数(C L 、C P 、C S )相似性，采用K-means聚类算法将体素聚为3类。具体步骤如下： 步骤1对体素S i 设置其标志位F i = 0，扩散强度系数( C L i 、 C P i 、 C S i )， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ；设类Q j = Æ，j = 1，2，3；从J中随机选择三个体素作为初始的3个聚类中心{m 1 、m 2 、m 3 }； 步骤2对体素S i ，计算扩散强度( C L i 、 C P i 、 C S i )和聚类中心m j 的扩散强度( C L j 、 C P j 、 C S j )的相似性： d i j = ( C L i − C L j ) 2 + ( C P i − C P j ) 2 + ( C S i − C S j ) 2 ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， M ;     j = 1 ， 2 ， 3 (13) 若d i 1 < d i 2 ， d i 3 ，则令F i = 1，将S i 加入到类Q 1 中。若d i 2 < d i 1 ， d i 3 ，则令F i = 2，将S i 加入到类Q 2 中。若d i 3 < d i 2 ， d i 1 ，则令F i = 3，将S i 加入到类Q 3 中；d i 1 = d i 2 = d i 3 ，随机加入一个类中。 步骤3更新聚类中心。重复步骤2~步骤3，直至聚类中心不再变化，此时F i 就是体素S i 对应的类别。 3.2. 结合张量模型的自适应各向异性高斯函数 各向同性高斯函数在x、y、z方向设定相同的尺度参数s，且仅考虑邻域体素与体素之间的距离，没有考虑体素的局部结构，如图2(a)所示。然而，在实际纤维追踪过程中，沿着体素主特征向量方向应该分配更高的权重，见图2(b)。因此，宜采用各向异性高斯函数分配权重 [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]，在x、y、z方向设定不同的尺度参数s x 、s y 、s z ，即令： K ( x ， y ， z ) = exp { − ( ( x − x 0 ) 2 σ x 2 + ( y − y 0 ) 2 σ y 2 + ( z − z 0 ) 2 σ z 2 ) } (14) 各向异性高斯函数作为权重函数时，仅能使得x、y、z方向的权重不同，但是实际体素张量的特征向量方向可能是任意的，因此，本文提出一种结合张量模型的自适应各向异性高斯函数，其方向和沿着各个方向的尺度可以随着张量椭球模型变化而变化。 图2. 高斯函数模型 为此，对张量D，应根据特征向量e 1 、e 2 、e 3 调整坐标系，根据特征值λ 1 、λ 2 、λ 3 调整尺度，从而为沿着主特征向量方向的体素施加更大的权重因子。设 v = [ x − x 0 ， y − y 0 ， z − z 0 ] T 表示当前体素与邻域体素的偏差向量。定义 G ( v ) = ( v T e 1 ) 2 λ 1 2 + ( v T e 2 ) 2 λ 2 2 + ( v T e 3 ) 2 λ 3 2 (15) 令 F = v T ⋅ [ e 1 e 2 e 3 ] T ⋅ [ 1 λ 1 0 0 0 1 λ 2 0 0 0 1 λ 3 ] ，则上式可表示为： G ( v ) = F ⋅ F T (16) 即将体素及邻域体素旋转到张量特征向量构成的方向坐标下，并按照特征向量对应的特征值对体素之间距离进行缩放。则上式可表示为： G ( v ) = v T D − 1 v (17) 因此可构建结合体素张量模型的自适应各向异性高斯函数 K ( v ) = exp { − v T D − 1 v } (18) 由上述过程可知，上式定义的各向异性高斯函数的方向可随着体素张量模型而调整，并根据特征方向对应的特征值缩放体素与邻域体素的距离，从而为影响域内体素施加合适的权重。
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user: 4. 实验 4.1. 算法流程 本文提出的结合K-means和MLS的脑纤维追踪算法KM-STT，具体如图3所示。 步骤1输入DW图像，计算得到DT图像张量数据，并计算DT图像中的FA、C L 、C P 、C S 等值，初始化x，y，z = 0。 步骤2采用基于扩散特性的K-means聚类将体素聚为3类。 步骤3根据聚类结果的不同，选择性的更新张量信息。(a) 选择体素S i (x， y， z)；(b) 根据聚类结果判断该体素的扩散张量模型，对于呈扁平状的体素和呈圆球状的体素，选择自适应各向异性高斯函数作为权重函数的MLS对张量进行拟合，更新体素张量；重复(a)~(b)步骤，直至遍历DT图像中的所有体素。 步骤4 在更新后的张量场中，采用STT算法追踪，并可视化纤维追踪结果。 4.2. 实验结果 可以通过对临床数据集进行实验定性的评估纤维追踪结果，但是由于缺少Ground Truth，不能对追踪结果进行定量的比较。使用模拟人脑数据集可以定量的评价追踪结果，但是其无法代替真正的临床数据集。因此本文采用一份临床数据集及一份模拟数据集对追踪结果进行定性定量的评价。 本文采用的临床数据集为头部128 ´ 128 ´ 60的体数据，包括63个施加梯度脉冲信号的DW图像和一个不施加梯度脉冲信号的DW图像，空间分辨率为2 mm ´ 2 mm ´ 1.99 mm，b = 1000 s/mm 2 。为了更好的比较KM-STT与STT追踪结果，选取感兴趣区域{0 ≤ x < 128， 0 ≤ y < 128， z = 30}进行观察比较。图4所示为STT算法与KM-STT算法追踪效果比较图，其中(a1)~(a2)为STT算法效果图，(b1)~(b2)为KM-STT算法效果图。从局部图可以看出，KM-STT算法的追踪结果相较于STT算法的追踪结果更完整。 本文采用ISMRM2015挑战赛发布的模拟人脑数据进行定量对比实验，该数据集包括33份头部体数据，每份体数据大小为90 ´ 108 ´ 90，空间分辨率为2 mm ´ 2 mm ´ 2 mm，b = 1000 s/mm 2 。Tractometer [ 20 ] [ 21 ] 是ISMRM2015挑战赛的独立评估工具，已广泛的应用于该数据集的纤维追踪效果评估 [ 22 ] [ 23 ]。Tractometer提供的量化指标有：不正确的纤维束数量(Invalid Bundles， IB)，正确的纤维束数量(Valid Bundles， VB)表示，错误连接的区域的百分比(Invalid Connection， IC)，正确连接的区域的百分比(Valid Connection， VC)。 图3. 张量信息更新流程图 图4. STT与KM-STT算法追踪效果比较图 Table 1 Comparison of Tractometer between others and KM-ST 算法 IB/束 VB/束 IC VC FACT 72 22 0.30 0.15 STT 52 22 0.32 0.39 PFT + STT 60 21 0.25 0.10 UKF + STT 68 22 0.58 0.21 KM-STT 52 23 0.28 0.45 表1. 其他算法与KM-STT算法Tractometer对比表 注：Ground Truth中的VB为25束。 从表1中数据可知，本文算法KM-STT的追踪结果精确度优于STT算法和FACT算法追踪结果。具体表现在：KM-STT相较于其他四种算法可以追踪到更多可用的纤维束(VB)；在错误连接比例(IC)方面，PFT + STT追踪结果取得了最小的错误连接比，但是在正确连接(VC)方面，PFT + STT追踪结果的正确连接比最小，KM-STT追踪结果的正确连接比最大，而且在不可用的纤维束中(IB)，KM-STT和STT远低于其他三种算法。现有STT、FACT等确定性纤维追踪算法仅考虑体素自身信息，PFT + STT、UKF + STT等概率性纤维追踪方法仅考虑邻域体素的影响，导致最终追踪结果会产生较大的误差。KM-STT作为一种既考虑体素局部结构又结合邻域体素信息的确定性纤维追踪方法，能取得较好的追踪结果。综上所述，通过主观的纤维追踪结果的观察以及客观的追踪数据分析，本文算法KM-STT能提供更加完整，更加精确的纤维追踪结果。
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user: 5. 结语 在张量模型为细长状时，采用主特征向量方向作为纤维的行进方向的方法较为可靠，但是当张量模型为圆球形或者扁平状时，这种方法会产生较大的误差。针对此问题，本文提出了一种根据用结合张量值和邻域体素张量特性的纤维追踪方法。由实验效果可以看出，本文提出的算法KM-STT可以追踪出更加完整精确的脑纤维，为临床研究提供视觉效果更加良好的脑纤维追踪结果。在下一步的研究中，可以结合DTI去噪算法减少临床数据中噪声的影响，从而进一步提高在临床数据集中追踪结果的准确率。
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user: 摘要 区块链(Blockchain)是一种分布式可共享的、通过共识机制可信的公开账本。纵观区块链发展的历程，区块链已经从最早的“为币而生”逐渐发展成为贯穿信用、银行、保险、安全等各行各业的“革命者”。卫士链是一个基于国内最大公链纳世链技术的开放式的数字资产的保险平台，卫士链项目借鉴了伦敦劳埃德保险社的理念，一个交易数字资产保险的风险市场，是一个去中心化的“劳合社”，为希望转移风险的人与愿意承接风险的企业和个人提供交易平台。本文主要设计了基于区块链的网络身份安全数字资产保险系统平台，在卫士链平台上参与者都可以是保险发行人，保险发行人可以根据用户的个性化需求使用智能合约提供个性化的定制保险服务，构建针对两种用户群的提供保险服务模型，包括个人网络身份安全数字资产保险和企业数据库安全保险，在评估索赔阶段自动触发智能合约自动理赔，构建一个稳定的区块链保险平台，其保费由动态定价模型来决定，解决了传统保险公司对于网络数字资产不敢保，理赔条款不到位，保险保费不透明的问题。
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user: 1. 引言 大多数人每天浏览着各种各样的网站和使用各种各样的软件，因此现实中的人在网络虚拟空间上也拥有许多网络身份数字资产(这里的网络身份主要指的是人们在不同网站或软件上所注册的登录用的账号和密码)。网络不仅承载着大量的一般资源信息，也收纳了许多重要的私人信息，所以网络带给人们便利的同时，也潜藏着私人信息泄露的风险 [ 1 ]，尤其是个人账号密码的泄露会带来实际利益的损失。黑客攻击防不胜防，因为大多数网站仍然存在许多未知漏洞，一旦被黑客攻破，则会导致不可估量的损失。现实中的利益损失人们可以通过购买保险来获得补偿 [ 2 ]，但目前很少有保险公司会赔偿信息资产的损失，因为这种损失难以估量而且证据不足，甚至网站可以伪造证据骗保，并且使用区块链技术可以让用户在购买保险时采用匿名的形式，防止个人重要身份信息泄露。并且区块链技术中的分布式账本和不可篡改的性质可以解决信息的不对等和伪造，建立在区块链技术的网络身份安全保险不仅能让保险公司放心地提供保险业务，还能提升已购买保险的网站的市场竞争力。当然，针对个人用户的保险也可以降低个人账号密码泄露后的损失。近几年网络安全威胁如图1所示。 区块链技术在近几年爆炸式的发展大家有目共睹，区块链的技术特点“去中心化”、“开放性”、“防篡改性”、“匿名性”、“可追溯性”都完美的符合保险行业。并且保险公司的盈利能力取决于索赔支出的数量和所收取保费的数量，尽管目前有监管部门对保险的公司进行严格的监管监督，但是传统的保险公司也存在着理赔条款不透明，理赔不到位的情况。此外还由于保险公司对于大数据的风险评估的依赖及其决策保守的性质，对于其新型的数字资产的保险产品的缺口无法填补。 图1. 网络安全威胁折线图 互联网的飞速发展已经使得个人的数字资产的价值，以及企业数据库资源和员工的个人资料信息的价值大大增加，但是传统的保险行业明显对于数字资产这一部分的保险产品的供给不足。卫士链基于国内最大公链纳世链 [ 3 ] 提供的开放式的数字资产平台很好的解决了数字资产保险产品的缺失问题，卫士链允许任何人成为数字资产的保险发行人，也允许任何人成为被保人，与常规保险行业不同的是，常规保险是由发行人取决于对于保险理赔的判断，但卫士链是通过采用智能合约 [ 4 ] 预言机的形式摆脱了这些不平等的判决。 由于传统的保险公司难以提供让个人用户和企业网站满意的新型网络身份数字资产保险产品，本文设计了一种基于区块链的数字资产保险平台，其中包含：匿名投保、智能合约个性化定制保险、动态定价模型等关键技术。
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user: 2. 区块链保险相关研究 对网络服务提供保险最早由Liu Wenyin等提出，Liu Wenyin等指出对网络服务提供保险的重要性及可行的商业模式 [ 4 ]。网络服务涵盖了整个互联网。近年来，保险业在网络世界也逐渐获得发展。 对网络服务的保险主要有两个方面，一个是对网站提供保险，一个是对具体软件(需要连接互联网)提供保险。前者如360安全公司，当用户加入360安全协议之后，通过点击360搜索推广网站，因该推广网站属于钓鱼、诈骗网站或假冒他人官网或授权网站，导致用户发生直接财产损失，可以申请先行赔付。当用户符合赔付条件，配合360进行调查取证，且证据充分的，360工作人员审核无误后可按照《360搜索推广赔付协议》赔付款项。用户应当在财产损失发生之日起30日内(包含30日)向360提出赔付申请，超过该有效区间，则用户不能通过本计划获得赔付 [ 5 ]。 后者则是软件的开发商提供一个保险平台，如Alibaba公司的支付宝APP提供的保险平台使得传统的保险公司把传统的保险项目利用网络的形式线上进行推广 [ 6 ]，让用户购买，虽然说是网络保险，但实际内容却和传统的保险内容是一致的。不管哪种方式，都需要对购买保险者绝对的信任，并且都需要在客户端实名认证，这就加大了个人隐私泄露的风险 [ 7 ]。而且网络流量数据仅保存在购买保险者一端，购买保险者可以伪造证据骗保，保险协议当中也会存在跟传统保险相同的问题，例如：隐藏条款、信息不对称等。 在2017年底，法国安盛AXA航空公司推出航空保险产品Fizzy [ 8 ]，该产品在以太坊区块链上的智能合约里面存储了保险内容条款。当用户乘坐的航班延误时，会触发以太坊当中的智能合约保险条款，该合约与全球空中交通数据库网络相连。如果航班延误超过2小时，那么该航班的保单持有人将触发智能合约自动获得赔偿。AXA代表Jean-Baptiste Mounier说过智能合约决定我们是否应该赔偿投保人，并触发我们的赔付系统。使用智能合约来自动触发索赔，可以很好的增加保险公司和被保人之间的信任关系，中间不会存在保险公司抵赖不赔付问题，也不存在被保人保单造假的问题。虽然基于区块链技术的航空险可以使用智能合约进行自动理赔，但是跟本文研究的基于区块链的数字资产保险有实质性的区别。 根据上述的国内外的研究发现很少有平台和保险公司为网站的数据库和个人身份安全提供保险，因为缺少专业的安全知识对网站和软件做安全评估继而提供保险，更无法检察出骗保行为。
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user: 4. 共识机制 卫士链平台主链使用的是POC (Proof-of-Capacity容量证明)共识机制，相比于传统的POW (Proof-of-Work工作量证明) [ 13 ]，POC的优势极为明显，POC (容量证明机制)简单来说就是利用计算机硬盘中的闲置空间进行存储来进行质押挖矿获取收益，通过某种既定的算法产生数量众多的伪随机数，并将这些随机数存入硬盘，在竞争打包区块的时候，只需要通过扫盘(也可以称作读盘)一一随机加以匹配来打包区块。 这样区块的生成是由存储设备的存储密度大小决定，从物理上限制了区块的生成，保障区块链的安全，最终使整个区块链达成共识。 卫士链的模块化架构设计支持在共识机制中插入新的功能模块以及发生黑客攻击防止功能模块宕机也可以立刻替换核心功能模块，社区参与者可以共同投票为社区设定自己的规则，并根据社区的需要进行自定义。 4.1. 信用等级 信用等级是用来约束卫士链平台用户恶意破坏平台稳定，利用系统漏洞进行非法牟利的系统，信用评级系数介于−1到1之间，用户初次加入卫士链时，用户的信用评级都是0，用户可以参与卫士链的保险项目，或者平台的各种投票活动，项目质押，社区维护建议等，卫士链将会根据信用评级的算法，合理的增加或者减少用户的信用评级系数，当平台参与者的信用系数低于−1时，就会被卫士链检测，当作恶意节点剔除掉，此地址将无法参与卫士链的任何保险项目。当用户的信用评级系数达到1时，用户在卫士链项目的积分收益会增加20%，信用评级系数达到1的用户不是无限增加的，评级系数为1的用户只占参与者的百分之1，信用评级系数为1的用户行为也会一直接受卫士链的检测，信用评级系数越接近1的用户，有做恶行为，卫士链的降级系数惩罚会更加严格。同理当部分信用等级系数在−0.95~−1之间的用户 [ 14 ]，要是继续作恶破坏社区运营，惩罚也会更加严格，若是为卫士链做出贡献参与项目，投票活动等，这些信用等级较低的用户的信用等级会增长的比较快，当分数越靠近0，信用等级的增长则会恢复到正常水平。 4.2. 通报警告 当参与节点因为网络原因或者是计算机崩溃问题时未能及时生成块，这种不会被卫士链认为是恶意破坏链的行为，但是由于这会影响整个卫士链系统，所以由于网络问题或者设备崩溃会全网广播警告，要是第二次又出现同样的问题，就会降低信用等级。 假设在某一时间节点，ABCD四人拥有一致的账本，这时B告诉C有个节点交易失败，这笔交易会由B广播给网络中的其他人。但ACD收到B的广播之后不会马上记入自己的账本上，因为还需要验证交易的合理性，验证之后，才会更新到各自的账本上。 4.3. 移除节点 若卫士链发现恶意攻击、双花攻击或者试图分叉系统故意尝试攻击其他节点的情况下，卫士链能够检测并且启动修复程序，避免造成损失。并且在第一时间会冻结恶意节点的积分，冻结时间长达60天，并且将其节点的信用等级设置为−1，这就意味这个节点不能参与系统的任何项目，直接移除节点全网广播，如算法1。 Algorithm 1. Removing authorities 算法1. 节点退出 4.4. 保险理赔 当用户发起保单理赔之后，提交理赔证据，触发了理赔的智能合约，流程如下图3所示。 图3. 保险理赔流程
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user: 5. 实验与分析 为了验证本文卫士链平台系统的效率，基于Java语言在NULS公链上面搭建了私有环境，采用多机器多节点模拟共识进行，本次实验在1台Intel i7-7700 CPU、16 G内存、512硬盘、操作系统为CentOS 7.6 64位的云服务器上进行。 和现有市场上的保险以及区块链保险产品进行比较，卫士链有以下优化(图4)。 图4. 卫士链优点对比图 根据实验分析来看，市场上只有和区块链相关的保险，并没有类似的基于区块链的数字资产保险，卫士链提出的数字资产保险是非常具有创新性的。
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user: 6. 总结与展望 针对传统保险的痛点问题，卫士链可以通过智能合约完成所有的保险内容、投保、理赔等所有操作，但是实际上，为了考虑到所有参与者的利益，更好的实现去中心化，并保证所有投保和理赔过程的透明化，某些时间的解决还需要依赖社区参与者的投票，因此，卫士链平台还会建立一个去中心化自治组织，以解决此类决策问题，但是这个去中心化的自治组织没有任何权利管理积分池，也不能将积分分给任何人，除了参与决策没有其他任何权利，每个去中心化自治组织的成员可以随时通过投票由其他参与者代替。
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user: 摘要 针对传统协同过滤存在的稀疏性和冷启动问题，通常使用深度神经网络(DNN)构建融合知识图谱和推荐系统的推荐任务。但目前的方法未曾考虑特征间的低阶线性关系，虽可加入因子分解机(FM)，但不同的特征对模型的贡献不同，FM可能会因所有特征交互设置相同的权重而受到阻碍；DNN解决知识图谱这种具有不规则、可扩展、多重结构特性的数据结构不具普适性。针对以上问题，提出MKAFG模型，推荐部分加入具有注意力机制的FM，通过注意力网络区分不同特征交互的重要性，使FM提取到对目标预测起到重要作用的一阶、二阶线性交互特征。知识嵌入部分使用图卷积神经网络(GCN)，提高推荐系统推荐效果。实验结果表明，MKAFG在MovieLens-1M数据集上的推荐效果优于主流推荐模型。
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user: 1. 引言 推荐系统旨在解决信息爆炸问题并解决用户的个性化需求。目前使用的协同过滤推荐算法使用用户–物品交互矩阵存在稀疏性和冷启动等问题。因此，通常在推荐系统中加入辅助信息来提高推荐性能。本文将知识图谱作为辅助信息，因其包含丰富的实体和关系。目前经常使用的知识图谱包括：NELL1、DBpedia2、Google Knowledge Graph3和Microsoft Satori4。由于知识图谱高维性和异构性，使用知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embedding， KGE)将知识图谱中的实体和关系映射到低维向量中，并保持其原有的语义和结构 [ 1 ]。 文献 [ 2 ] 提出了CKE模型，将结构化、文本、视觉等知识输入到贝叶斯框架中，但推荐部分和知识嵌入部分在贝叶斯框架下是松散耦合的 [ 3 ]，因此知识图谱对提高推荐系统的推荐效果起到的辅助性不太明显。文献 [ 4 ] 设计了基于内容的深度知识感知网络DKN，其结合了实体嵌入和文字嵌入进行新闻推荐。但其只针对文本数据，使用场景受限，也无法做到端到端的训练。文献 [ 5 ] 设计了RippleNet记忆网络的类似模型，在知识图谱中传播用户的潜在偏好，探索分级兴趣，但关系的嵌入矩阵很难捕捉关系的重要性。文献 [ 6 ] 设计了一个通用的端到端的深度推荐框架MKR，通过交叉压缩感知单元让推荐模块和知识嵌入模块进行交替学习，通过知识图谱提高推荐系统的性能。但在推荐过程中只考虑到了特征间的高阶非线性关系；在知识嵌入过程中，深度学习虽能够学习到更高效的特征与模式，但处理图数据结构不具普适性，使用深度神经网络存在一定的限制。 基于上述背景，本文的主要贡献如下： a) 基于知识图谱的思想提出了基于注意力分解机和图卷积神经网络的知识图谱的多任务推荐模型(Multi-Task Recommendation of Knowledge Graph Based on Attention Factorization Machine and Graph Convolution Neural Network， MKAFG)； b) 本文将加入Attention [ 7 ] 思想的因子分解机(Factorization Machines， FM)引入到深度推荐模型中，Attention机制对目标有用的特征赋予更高的权重，提取对目标预测起到重要作用的低阶线性特征交互。 c) 使用图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks， GCN) [ 8 ] 对知识图谱进行的知识嵌入，解决深度学习模型处理图数据结构不具有普适性的问题。
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user: 2. 相关理论 2.1. 基于因子分解机的深度神经网络推荐模型 在推荐领域中，对辅助信息进行One-hot编码时，会带来数据稀疏问题，而因子分解机(FM) [ 9 ] 是一种较好的特征组合的方法来构建新特征 [ 10 ]。FM只能构建特征之间的低阶线性关系。深度神经网络具有学习复杂特征的交互潜力，使用多层感知机(MLP) [ 11 ] 实现高阶非线性的特征组合，但无法实现低阶线性特征组合。针对以上Cheng等人提出了Wide & Deep [ 12 ]，在FM的基础上引入了深度神经网络(Deep Neural Network， DNN)，加强模型的非线性能力，但Wide & Deep没有将二阶交叉特征的信息完全表征出来，造成DNN部分学习更高阶交叉信息效率低下。因此，Xiang等人提出NFM [ 13 ]，使用双向交互池结构对二阶交叉信息进行处理，使高阶交叉特征的信息能更好的被DNN学习。Guo等人提出了DeepFM [ 14 ]，FM和Deep分别进行特征间低阶线性和高阶非线性组合，提高训练效果。为了提高预测性，阿里提出了融合Attention机制的Det Interest Network，在模型嵌入层和拼接层加入Attention单元，根据特征的贡献程度调整不同的特征权重，提高预测性 [ 15 ]。 本文提出将Attention机制的FM融入到基于知识图谱的推荐算法中，将具有Attention机制的FM与DNN相结合运用到推荐模块进行推荐。 2.2. 基于知识图谱的特征表示学习 知识图谱表示学习 [ 16 ]，是知识图谱研究的重点。Mikolov等人提出了word2vec词表示学习模型，并发现词向量空间存在平移不变现象 [ 17 ]。针对上述的启发，Bordes等人提出了TransE [ 18 ] 模型，其便于计算、参数少，但TransE无法处理知识图谱复杂的实体和关系的建模。后人依次提出TransH [ 19 ]、TransR [ 20 ]。但这些模型虽然在低维空间中可以重构出原有的网络结构，但学习到的表征无法进一步学习。网络表示学习，代表有深度神经网络、卷积神经网络等。深度学习虽能够学习到更高效的特征与模式，但图数据结构，具有不规则、多重结构、可扩展性等特点，因此知识表示过程中深度神经网络存在一定的限制。 本文使用图卷积神经网络(GCN)对知识图谱进行嵌入。通过给边和节点赋予特征，不仅可以学习到知识图谱自身的关系和特征，在卷积层传播过程中，节点会接受邻居节点的信息不断更新自身的节点。
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user: 4. 实验 4.1. 实验环境 本实验的运行环境为：Python3.6、TensorFlow2.1、32G内存、Intel Core i5CPU、GeForce GTX 1050 2G显卡。 4.2. 数据集及预处理 4.2.1. 数据集 推荐模块数据集：选用公开的MovieLens-1M数据集。其中评分数据集含有来自6036名用户对3952部电影约100万条显示评分数据(评分值从1~5，值越高表示用户对该电影越喜欢)；用户数据集包含了用户属性信息(年龄、性别等)；电影属性数据集包含了电影属性(类别、年代等)。 知识图谱数据集：使用Microsoft Satori来构建电影知识图谱。Microsoft Satori存储实体(真实世界中的人物、地点、事件等)的信息和关系，索引量并在不断增长。 4.2.2. 数据预处理 推荐模块数据预处理：在MovieLens-1M中需要将显示反馈数据转换为隐式反馈数据。用户对电影的评分为最高为5，最低为1。本文根据电影评分的经验，设阈值为4，当用户对某一部电影的评分>=4时，表示用户对该部电影很喜欢，是正反馈，用1表示；反之是负反馈，用0表示。0不只意味着用户不喜欢这个电影，它是用户不喜欢此电影和暂无交互(用户还未注意到此电影)的混合。 知识图谱数据预处理：电影知识图谱的构建与MKR [ 6 ] 中保持一致。先从整个Microsoft Satori中选出置信度大于0.9的三元组子集，进一步选择出关系名称为“电影”的三元组集合，来减少知识图谱的大小。在得到的子集中，通过将所有有效电影与三元组的尾部(head， film.film.name， tail)进行匹配来收集所有有效电影的ID标识，将没有匹配或多个匹配的实体ID删除，然后将剩下的ID集合与KG子集中的三元组头尾部进行匹配，从KG中选择能够匹配上的三元组 [ 6 ]。但用户、项目及交互的数量比原始数据集少，因为过滤掉了KG中没有对应到的实体的项目。 4.3. 衡量指标及实验结果 本文将MovieLens-1M数据集，按照6:2:2的比例划分为训练集、测试集、验证集。实验重复3次，计算3次平均的结果。 4.3.1. 衡量指标 使用ACC和AUC来评估点击率预估(CTR)预测MKAFG推荐框架的性能。其中ACC可以从混淆矩阵中导出，混淆矩阵见表2。 Table 2 Confusion Matri 推荐框架 用户喜欢 用户不喜欢 推荐 TP FP 未推荐 FN TN 表2. 混淆矩阵 Accuracy = TP + TN TP + FP + TN + FN (19) AUC被定义为ROC曲线下的面积。ROC曲线的横坐标是伪阳性率(FPR)，纵坐标是真阳性率(TPR)。AUC越大模型的推荐效果更好。 FPR = FP FP + TN (20) TPR = TP TP + TN (21) 4.3.2. 实验结果 本实验使用Movielens-1M电影数据集进行了点击率预估任务。第一部分将MKAFG与主流推荐模型进行比较；第二部分是自身实验的比较，见表2。结果最好已经加粗表示。 PER在电影数据集上表现不佳，因为PER需要手动进行元路径的设计，手动设计很难使结果达到最佳。DKN在所有推荐模型中表现最差，可能是DKN主要应用在新闻领域的推荐，新闻文本的特点是语言高度浓缩，而电影名称较短无法提供有用的信息。RippleNet在所有模型中表现较好，说明通过兴趣点传播可以更好的捕获用户的兴趣偏好。MKR在所有模型中表现较佳，说明知识图谱作为辅助信息可以辅助推荐任务进行学习，其物品、实体通过交叉压缩单元共享信息表现出多任务学习的有效性。 自身实验的比较。MKFM表示在推荐模块加入FM，学习用户、物品的低阶交互特征。由表3可知，MKFM与基础模型相比要好，说明在推荐模块加入FM的有效性，但推荐效果不如 MKAFM，其是加入了具有Attention的FM，能更好的能获取到，起到重要作用的一阶二阶交互特征。推荐效果最好的是本文提出的MKAFG模型，AUC分别比MKR、MKFM、MKAFM提高了2.8%、1.1%、0.6%。说明加入的图卷积神经网络能更好的学习知识图谱的特征。因此，在电影推荐领域，本文提出的MKAFM效果最佳。 Table 3 Click rate estimation results of the mode Approachs Movielens-1M AUC ACC PER 0.710 0.664 CKE 0.801 0.742 DKN 0.655 0.589 RippleNet 0.920 0.842 MKR 0.917 0.843 MKFM 0.934 0.858 MKAFM 0.939 0.866 MKAFG 0.945 0.876 表3. 模型的点击率预估结果 4.4. 推荐模块超参数分析 本部分实验研究在推荐模块引入AFM机制后，推荐模块的DNN部分的激活函数、神经元数量、隐藏层数量使MKAFG达到推荐效果最佳。 4.4.1. 激活函数 此部分研究了ReLU和Tanh作为左侧推荐模块的激活函数时，对总体框架结果的影响。由图4可得ReLU比Tanh性能更好。 图4. 激活函数对结果的影响 4.4.2. 隐藏层数量 一般认为，隐藏层的个数越多，模型的学习能力越强。但随着隐藏层数量的不断增加，更容易产生过拟合，同时训练难度也不断加大。如图5，当神经网络隐藏层数为2时，模型的推荐效果最佳。 图5. 隐藏层的数量对结果的影响 4.4.3. 隐因子维度分析 如图6，研究了隐因子的个数对MKAFG模型的影响。此处隐藏层数设置为2。随着隐因子维度的增加，并不能总给推荐效果带来提升。当隐因子维度为128时，推荐效果最佳。 图6. 隐因子个数对实验结果的影响 4.5. MKAFG模型参数分析 4.5.1. 训练集稀疏程度分析 实验将MovieLens-1M的训练集大小设置为10%到100%。测试集和验证集不变。所有模型的AUC全部升高；同时r = 100%与r = 10%时，各个模型AUC差分别为：PER (11.2%)、CKE (12.7%)、DKN (7.6%)、RippleNet (7.7%)、MKR (5.5%)、MKAFG (5.1%)。如图7，MKAFG面对数据稀疏性问题时，依然保持良好的性能。 图7. 训练集稀疏程度分析 4.5.2. 知识图谱KG大小分析 本部分研究辅助信息数据集的大小对推荐效果的影响。将知识图谱的大小设置为原来的0.1倍到1倍。由图8，随着知识图谱数据集增大，推荐效果不断上升。且AUC和ACC分别增加了14.1%、12.8%。说明引入辅助信息可以提高推荐效果，同时辅助信息数据集越大，推荐效果会越好。 图8. 知识图谱大小分析 4.5.3. 推荐模块训练频次分析 每个epoch，推荐部分训练t次，知识嵌入部分训练1次。本文设计t (1 - 10)，同时保持其他参数不变。如图9，当t = 4时，MKAFG性能最佳，当t > 4时，随着t的增大时，MKAFG性能降低。因为如果知识图谱嵌入模块训练频次太少，不能充分利用知识图谱的知识；训练频次过高，则会影响MKAFG的目标函数。 4.5.4. 嵌入维度分析 在嵌入层，用户、物品、实体、关系的嵌入维度会影响MKAFG的表现。当嵌入维度增加时，会带来更多的编码信息。如图10，当dim = 8时，MKAFG的推荐结果达到最优。原因是，随着嵌入维度的增加，会引入噪声，这会误导预测函数的预测。 图9. 推荐模块训练频次分析 图10. 嵌入维度分析
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user: 5. 结束语 本文提出了融合知识图谱和用户行为信息的深度算法推荐模型。在推荐模块加入具有注意力机制的FM，通过注意力网络区分不同特征交互的重要性，使FM提取到对目标预测起到重要作用的一阶、二阶线性交互特征。在知识嵌入模块通过GCN学习知识图谱自身的关系和特征，还可以通过不断学习让每个节点接受邻居节点的信息从而更新自身的节点表示。通过实验表明，该模型的性能相比目前主流推荐模型有所提升。由于本文数据只在Movielens-1M电影数据集上进行研究，未来将应用到图书、新闻、音乐等领域进行推荐研究，以能在所有数据集上获取较好的效果。
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user: 摘要 具身认知是以哲学为背景的认知理论，其核心为身心一元，强调身体在认知中的重要地位。在人工智能、数据分析、虚拟现实、传感器等交互技术等强力发展的当下，身体也以更多样的方式参与到了交互当中。这使得交互设计与具身认知的结合对于未来人机间的交互设计具有实际的意义和价值。本文回顾了人机交互的发展历史，重点讨论了计算机发展不同阶段下的人机交互界面、人机交互特点、交互设计原则和当前人机交互面对的局限等多个重要问题。并结合了认知科学的新进路具身认知深入分析认知与人机交互发展间的关系，根据身体经验在交互中的参与程度构建了人机交互的具身层次模型，分析不同具身层次下交互设计的特点。提出在智能时代下具身认知对未来人机交互发展的指导意义，具身隐喻与身体图示在人机交互中所起到的在技术限制下的经验隐喻和对中心–边缘注意力进行合理设计的作用。
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user: 1. 引言 在《必然：塑造未来的12个科技力量》一书中，凯文·凯利将未来科技的变化趋势总结成12个关键词，其中包括了互动(Interacting)、和知化(智化) (Cognifying) [ 1 ]。在虚拟现实、人工智能、物联网、传感器等迅速发展的智能时代，人机交互由依赖于以“指点”和“按键”为主的串行、精确式、单通道的操控方式 [ 2 ]，演变成“交互人”和“智能机”在物理、数字及社会空间等不同空间上的交互 [ 3 ]。人机交互的应用场景发生了变化，传统的交互设计理论无法很好地适应新的需求，有必要在新视角下进行交互设计研究。近些年来，哲学与认知科学交叉研究成为认知科学研究中的热点，自诞生之初就带有浓厚哲学色彩的第二代认知科学自然成为了国内外学者们研究的重要方向。第二代认知科学是以具身认知理论为主导发展的，具身认知主张的是身心一元论，通过环境、身体和认知间的相互耦合实现有机的统一 [ 4 ]。认知科学是交互设计研究的重要理论支撑，其新进路具身认知理论也为设计者提供了一个全新的角度来研究与我们的身体和环境越发密切的交互产品设计。 近二十年间，交互设计领域的许多研究文献表明具身认知理论为交互设计研究提供了非常有价值的理论基础和思想启示。国内对于具身认知在交互设计领域的研究虽然并不多却呈现了增态势。有研究者采取实用性取向，研究具身认知理论在交互产品设计中的应用，如李海峰等探讨了在线学习环境从离身性向具身性设计范式的转变，提出了“具身认知在线学习环境开发框架”和相应的设计原则 [ 5 ]。许倩倩开发出一款基于具身认知的体感型教育游戏及其管理平台，对学生的英语单词学习有一定的正向影响，证明了基于具身认知的体感型教育游戏有效且技术接受度良好 [ 6 ]。探讨了具身认知下的学科资源游戏化与体感交互构建原则及制作方法，设计了相应的教学案例，验证学科资源制作方法的有效性 [ 7 ]。对具身视角下的AR交互模式、旅游情境体验及它们之间的相互作用关系进行了探讨，为相关领域的研究者提供一些可借鉴的方法，拓展旅游体验研究的深度与广度 [ 8 ]。基于具身认知的交互式字帖设计研究，助用户掌握书法字体的书写技巧，提高用户的书法作品鉴赏能力，了解书法文化内涵 [ 9 ]。 此外多为关于理论探索和设计方法方面的研究，如谭亮通过梳理具身认知和认知语言学的核心观点，以及剖析相关交互设计研究，提出环境媒体的具身本质及其主要特性，并建立交式环境媒体设计研究的理论基础和研究框架 [ 10 ]。覃京燕等在多模态交互环境中，把具身交互中的示能性、交互行为、交互前馈与离身交互中的符号、语义、交互反馈进行组建，形成完整交互语法体系 [ 11 ]。何灿群等基于具身认知，进一步探究分析行为的认知作用。构建出具身认知、心智模型与无意识行为的关联模型，从而提高用户的交互效率和产品的可用性 [ 12 ]。 在新的交互形式下，具身认知与交互设计研究之间的融合有必要受到更多的重视。目前国内的相关研究多是局限在某个特定类型下的实践应用和理论研究，证明了具身认知对于新形势下的交互设计具有极大的研究价值，但是目前还没有研究从具身认知的角度充分的对人机交互发展的经验进行分析和总结，从历史中探寻发展规律。为了应对新的交互时代的来临，本文将以交互界面的发展作为切入点，对交互设计的发展和研究成果进行剖析，深入探讨两者间的关联，搭建起交互设计与具身认知理论间的桥梁。
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user: 2. 具身认知相关理论 2.1. 经典认知 经典认知科学，即第一代认知科学，继承自笛卡尔的身心二元学说。在其本体论假设中，认知过程的产生被视作按照特定规则接收、存储、处理、提取和变化信息的符号加工系统(编码和解码过程)，实现过程与其物质载体无关——即心智是离身的(disembodied mind) [ 13 ]。 2.2. 具身认知 梅洛·庞蒂(Maurice Merleau-Ponty)的知觉现象学是具身认知的重要起源。强调了认知受到大脑以外的身体各方面的强烈影响 [ 14 ]。“具身”(Embodiment)是现象学对身体的强调，身体知觉是具有主动性的，身体中介了知觉与环境间的互动，这种整体性的思维与实用主义学者杜威的“机体–环境” [ 15 ] 模式一致，突破了“主–客”二元的对立，体现经验与实践的回归。瓦雷拉(F.J. Varela)等人定义了具身认知，强调“具身认知依赖于经验，这些经验出自于具有各种‘感知运动’(sensorimotor)能力的身体。其次个体的‘感知运动’能力本身根植于一个更加广泛的生物的、心理的、文化的环境中” [ 16 ] [ 17 ]。在具身范畴内衍生出一些与身体认知相关的概念，身体图式是一种知觉–运动系统能力，它通过对身体姿势和身体运动的无意识调适，使得世界中许多有意义的部分被身体整合入我们的经验中 [ 18 ]。和身体经验有关的具体概念(例如视觉、触觉、温度等)与抽象概念或高级心理过程形成隐喻联结的认知过程被称为具身隐喻(embodied metaphors) [ 19 ]。 2.3. 非具身、弱具身、强具身 在认知心理学领域，以怎样看待身体在认知过程中的作用为划界标准，可将各种理论观点粗略地划分为“非具身”、“弱具身”、“强具身” [ 20 ]。“非具身”是基于计算和符号的经典认知科学的典型特征，高级认知过程所加工的内容接纳了身体感觉和运动信息；弱具身强调了身体的作用，但是经典认知科学的计算和表征仍然保留了下来；强具身是则是对传统的计算的认知理论的完全否定，认为认知是基于身体的认知。
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user: 3. 人机交互的发展 人机交互(Human-Computer Interaction， HCI)研究用户和机器间的交互关系，机器既指计算机的软件和系统，也包含日常生活中的各式机器 [ 21 ]。人机交互也跟随着计算机的发展经历了四个阶段：主框架(Mainframe)、个人电脑(Personal Computer)、互联网(Internet)、普适计算(Ubiquitous Computing)。目前我们正处于互联网阶段，逐渐向普适计算阶段过渡。 交互设计(Interaction Design， LxD)，是定义、设计人造系统的行为的设计领域，侧重交互模式的设计。交互设计维度的概念已在Moggridge的书《设计交互》中介绍。CramptonSmith写道，交互设计使用四种现有的设计语言，即1D字符，2D视觉表示，3D物理物体或空间，4D时间 [ 22 ]。Silver后来提出了第五个维度，即行为 [ 23 ]。基于这五个维度，我们将结合合人机交互的发展进行分析和讨论，见表1。 Table 1 Interaction design dimension tabl 交互维度 定义 1D字符 字符是用户与之交互的元素 2D视觉表示 用户感知的界面元素 3D物理物体或空间 用户与其交互或在其中交互 4D时间 随时间变化的内容，例如声音、视频、动画 5D行为 用户对界面的响应 表1. 交互设计维度表 3.1. 主框架(Mainframe) 在20世纪初第二次工业革命完成后随着历史积累和产生的大量的信息数据所需要的运算能力远远超出了个体人类大脑处理能力的极限。1946年，标志现代通用计算机诞生的ENIAC。 在计算机出现之初，交互界面为批处理界面(batch interface， BI)计算机的计算能力低下，通过纸条打孔编码的方式进行输入，生产成本高昂，出错成本非常高，使用体验极差。紧接着是命令行界面(command line interface， CLI)，交互方式为获取键盘命令和参数，依靠符号的输入输出来进行交互，对于用户而言感知上主要为视觉获取符号信息，再根据特定的语法和语义规则进行转译。其界面和交互方式的单一性对于用户而言会给视觉带来相当大的压力，且容易导致腕管综合征。在主框架阶段，计算机的大多数用途是军事和商业用途，多人使用一台计算机，从经济因素考虑交互偏向于性能而不是便捷，并且更重视计算机，忽视了人在其中的作用。该阶段以1D为主的交互特点为可以保证交互功能的可用性，但学习成本很高，当时的使用者主要为专业操作员和专家用户，多数用来进行科学计算和控制。 该阶段的交互设计可与非具身的经典认知主义相对应，是由符号和计算作为基础来进行交互的。尽管其学习成本高，但仍然有着占用资源少、高效准确等优点，如今仍然被程序员和系统管理员频繁使用。 3.2. 个人计算机(Personal Computer) 随着计算机计算能力的发展，人机之间交流的障碍成了计算机发展的瓶颈。在这样的时代背景下，进入了个人计算机阶段，一个人使用一台电脑，其主要交互界面为图形交互界面(graphical user interface， GUI)。1963年，Sutherland [ 24 ] 开发了Sketchpad，以图形化的方法与计算机进行交互，是计算机图形学的开端。1964年，DougelasC.Engelbart发明了鼠标，推动了个人计算机和图形用户界面的普及。1979年乔布斯参观Xerox(施乐公司)，发现其Alto电脑将鼠标作为指点输入设备，操作系统使用的是图形用户界面，意识到该交互方式的巨大价值后于1983年推出带有鼠标的LISA电脑，第二年推出升级产品Macintosh，这两款电脑将新的交互设备鼠标和图形用户界面带到了普通消费者的面前。 图形用户界面的隐喻从本质上是心智模型作用机制的实现，它能把生活世界中的身体经验和行为映射到虚拟的计算机数字世界，把原本抽象、无视觉特征的符号进行可视化，使界面中的元素变成用户可感知的、易理解的，从而降低用户的认知负荷和触发情感共鸣。该交互形式有效缩小了人机间交流的沟壑，也使得人机交互更加贴近了人们的日常生活经验，交互界面的形式和色彩更加多样，使得交互的方式更具实时性，也更符合我们的视觉习惯。例如桌面隐喻将生活世界中的桌面映射到数字世界当中，同时将用户日常生活中的行为转化到与界面的交互当中。此外还将格式塔心理学、视觉层级和尼尔森F模型等原则应用到界面排版及图形设计当中，使之更符合人们的视觉习惯和认知经验。该阶段的交互设计开始注重用户的使用体验，提倡以人为中心的设计。 3.3. 互联网(Internet) 1989年，Berners-Lee使用HTML及HTTP开发了WWW网，随后出现了互联网用户界面(网络浏览器)，标志着互联网时代的到来。在互联网阶段，设备可以接入高速的互联网当中，智能手机等设备成为标配。多点触控交互技术为人机交互带来了新的突破，触摸手势交互和多人协作成为可能，可以提高交互的智能型、协作性和自然性，由此图形用户界面开始向自然用户界面转变。从 2007 年，Iphone的发售开启了手势交互时代。其创新性的人机交互设计，使得手机界面设计从视觉设计方面向对用户体验方面发生了转移。 当前，各种设备及其信息占据了人们的日常生活、娱乐和工作，产品在给人带来便利和乐趣的同时，不断牵引着人的注意力，各种信息(提醒、状态更新、广告等)也带来了一定程度上的打扰。尤其是工业产品信息化带来的并行、移动和多设备的环境，更使得注意力成为一种稀缺资源。 触摸手势取代了传统的按键操作(或控制)方式，交互与身体体验、生活经验之间的联系更密切，更符合用户的认知，交互的自然性得到提高，用户体验更加简单、友好。 3.4. 普适计算(Ubiquitous Computing) 20世纪90年代，MIT媒体实验室在人机交互领域做了许多开拓性工作，为普适计算阶段的到来进行前期探索。1991 年，XPAR 中心的研究者Mark Weiser 首次公开用“普适计算(Ubiquitous computing)”描述未来计算机会以消失在日常生活中的方式为人们服务 [ 25 ]，并和John Seely Brown 在1995 年正式提出在普适计算背景下的平静技术设计理论 [ 26 ]。Satyanarayanan于2001年创立了普适计算在IEEE 上的专栏，用于发表研究技术和设计方面实现计算机最小化注意力的研究成果 [ 27 ]。 自然用户界面(natural user interface， NUI)被认为是继GUI之后新的界面形式。随着普适计算阶段的到来，键盘和鼠标等交互设备在交互中占据的重要作用将会逐渐弱化，取而代之的是更为自然直观的交互方式，其重点关注是人类的感知(如视觉、言语、手写、动作等)和计算机的“感知”(如感知行为、感知自然现象、感知人类行为等)，从而可以达成人机间的理解，使得自然用户界面具有简单易学、直观自然的优点，能够支持新用户在短时间内学会并适应用户界面，并为用户提供愉悦的使用体验 [ 28 ]。 在自然用户界面中，为了避免信息负载过大的问题，对注意力的合理分配成为交互设计中的一个核心问题，利用边缘注意力进行交互设计。可以认为身体图式概念中人类在生活中身体的无意识调节是边缘注意力的一个作用方面。利用人类身体的无意识调节进行交互设计可以有效降低用户的认知负荷和注意力载荷过大的问题。
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user: 4. 交互设计的具身层次模型 从具身认知的角度对人机交互的发展进行梳理和分析，发现人机交互的发展与认知科学的发展有着相似的路径，从不同阶段的交互设计特点和交互设计原则，最后根据日常生活和身体经验在交互过程中的作用作为划分标准，对不同阶段的交互特点大致地划分为“非具身”、“弱具身”、“强具身”三个层次，见图1。 图1. 人机交互的具身层次模型 4.1. 非具身 非具身为主框架阶段，其交互方式为符号的输入输出，用户在交互过程中需要将需要传达的信息转化为符合相应规则的命令进行输入，面对电脑的输出也要经历相似的转译过程，在该交互阶段多人共用一台电脑，更在乎电脑的性能，而非人工的效率，可用性是其最主要的交互设计原则。 4.2. 弱具身 弱具身主要为个人计算机到互联网阶段，在该阶段计算机的算力得到显著提高，视觉表达成为交互设计中的核心。由桌面隐喻而来的图形用户界面，将具体的生活经验映射到界面的交互当中，令界面功能通过WIMP范式变得功能可视，变得更加容易学习和可视。在交互上越发重视用户体验，理念上倡导以人为中心的设计，促成了计算机的普及。 4.3. 强具身 强具身则是目前所处的互联网阶段到普适计算阶段，在该阶段具有更快的数据传输速率和更高的带宽，人工智能和传感器的发展使得人机之间的理解成为可能，具身认知概念下的身体经验隐喻和身体图式可以有效提高人机间的交互效率和交互体验，从而可以为人类生活提供更友好的服务。
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user: 5. 结语 新的交互时代的来临，人们的交互体验越发多样，用户的交互需求不断升级，鼠标键盘、触屏等传统交互技术缺点在交互中的重要地位将会逐渐弱化，而虚拟现实、语音识别、图像分析、手势识别、数据分析、语义理解等技术能帮助计算机更好地感知人类意图，达成一些人类凭借自身无法达成的任务或体验。在具身认知的视角下，我们可以从身体及我们的生活经验来看待人机交互的发展，并将交互的发展过程进行具身层次分析，发现身体和日常生活经验随着人机交互的发展，越来越多的参与到人类与计算机的交互当中。人机交互也从一开始注重机器效能和可用性发展到注重功能的易用性和用户体验，越发注重人在交互中的体验和感知。面对未来越发注重人机间相互感知理解和自然直观的交互，在设计中我们要要善于利用身体图式对边缘注意力进行有效利用，避免在多通道协同的交互中出现信息载荷过大的情况。如果说可用性指标是为了保证交互的产出功能的成立，那么易用性等对用户体验和效率影响较大的指标则是为了保证用户能够更快更好的完成产出，在交互设计中维持两者的平衡非常的重要。
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user: 摘要 随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的目标检测技术已广泛应用于诸多领域。由于目前目标检测算法模型复杂，计算量大，无法应用于嵌入式设备中，为了满足在嵌入式设备中使用食材识别功能的需求，提出了对目标识别模型YOLOv3的改进方法，将轻量化神经网络MobileNet应用于YOLOv3中，把YOLOv3的主干网络darknet53替换为MobileNet；然后采用Cluster-NMS算法，配合中心距离法和加权平均法提升网络的准确度。通过收集得来的食材数据集和VOC 2007数据集对网络进行对比实验。实验表明，改进后的网络模型，既能满足其迁移到嵌入式设备的轻量级需求，而且无论在识别速度和精度上都有提升，满足在嵌入式设备实现食材识别的功能。
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user: 1. 引言 随着社会的发展使得生活水平不断提高，人们对衣食住行的要求逐渐增高。其中吃是体现生活质量的一个重要方面。随着信息领域和物流领域的迅速发展，人们能够通过网络等渠道采购到各种丰富的食材。以往人们对食材种类的认知以及对应烹饪菜谱是依靠经验得来，如何使用嵌入式移动设备(比如：手机)自动识别采购得来的食材，配合移动端的菜谱应用软件，就能生成各种美味食品的烹饪方法，对满足人们对美食的追求具有现实意义。但这也对食材识别模型和识别速度提出了更高的要求。 近年来，随着人工智能技术的发展，深度学习得到了很大的关注。深度学习与传统手工设计目标特征的方法不同，深度学习以端到端的方式训练深度神经网络，实现自动提取目标的深层特征，避免人为设计的干扰，同时，深层特征与传统特征相比，深层特征可以多层次表示目标，从浅层的局部特征到深层的全局特征，具有更强的鲁棒性和表达能力。随着深度神经网络发展，出现了许多经典的用于目标识别的神经网络模型，包括R-CNN [ 1 ]、Fast RCNN [ 2 ]、SSD [ 3 ]、YOLO系列 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 等，但是为了让模型达到更高的精度，大多数神经网络模型制造得更深，复杂度更高高，难以应用在真实场景中，所以必须要对模型进行轻量化处理，以达到移植到各种嵌入式设备的要求 [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ]。 为了提高嵌入式设备对食材图片识别的效率和能力，同时需要满足存储空间和功耗的限制，设计适用于嵌入式设备的轻量化深度神经网络架构是解决该问题的关键。在最近的研究中，人们对建立轻量级和高精度的神经网络越来越感兴趣 [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]，因此，轻量级神经网络架构的设计得到了学术界和工业界的广泛关注，也提出了一些典型的方法 [ 15 ] [ 16 ]，主要包括三个方向，分别是：(1) 人工设计轻量化神经网络模型；(2) 基于神经网络架构搜索(Neural Architecture Search，NAS)的自动化神经网络架构设计；(3) 神经网络模型的压缩。 对比目标检测的其他神经网络模型，YOLOv3在速度与效果方面表现不错，因此针对食材识别任务，本文提出一种基于聚类加权中心非极大值抑制的轻量级YOLOv3方法(Cluster-Weighted-Distance NMSlightweight YOLOv3， CWDNMS-lightweightYOLOv3)。采用YOLOv3作为主要的网络结构，使用轻量化神经网络MobileNet [ 17 ] 对YOLOv3进行轻量化处理，能够有效减少整个网络的参数量，提升整个模型的运行效率，使模型能够迁移到移动端或其他嵌入式设备中。除此之外为了进一步提升模型的精度和效率，对传统有缺陷的非极大值抑制(Non-Maximum Suppression， NMS)算法作出改进，使用交并比(Intersection-over-Union， IoU)矩阵运行方式，并且加入了中心距离惩罚项改变了仅使用IoU作为判断检测框是否抑制的依据，采用加权平均法得到了更准确的最高得分检测框，进一步增强食材识别的效果。