DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 资料与方法 2.1. 一般资料 * 患者，男，25岁，2018年3月30日于外院行全麻下下颌骨截骨手术，术中出现血压、血氧测不出，查体大动脉搏动微弱，胸前区大片红斑，立即停止手术，行床边心肺复苏，同时给予“肾上腺素、甲强龙”静推。因病情危重转至江苏省中医院对症支持治疗，后转至南京紫金医院行康复治疗15天出院。5月14日来我院康复医学科就诊，门诊拟“缺血缺氧性脑病”收住入院，病程中患者神志昏迷、鼻饲饮食(具体鼻饲方案不详)、有少量粘痰、无高热、无淤点瘀斑、无恶心呕吐、二便失禁，近期体重未见明显变化。既往体健，否认“高血压、糖尿病、冠心病”等慢性病史；否认肝炎、结核病史；否认食物、药物等过敏史；无手术、输血史；预防接种史随社会。5月16日鼻饲推注肠内营养制剂康全甘后出现水样泻，且对症给予蒙脱石散类药物后止泻效果欠佳。结合患者进食量受限、营养状况不佳伴胃肠道功能减弱，故请营养科会诊，调整营养诊疗方案以期改善。初步诊断：胃肠功能紊乱，蛋白质能量营养不良。 2.2. 营养干预方法 1) 营养风险筛查、营养状况评估：中华医学会于《神经系统疾病肠内营养支持操作规范共识(2011版)》 [ 2 ] 中提出，对于神经系统疾病患者，特别是危重神经疾病住院患者应尽早予以营养风险筛查。故开始营养治疗前，选择适用于成年患者的NRS-2002营养风险筛查法，经综合疾病严重程度评分(2分)、营养状态受损评分(2分)和年龄评分(0分)，评估得知该患者总评分大于3分，存在营养风险。结合患者5月15日实验室检查结果：① 血常规：WBC 10.9 × 10 9 /L，NE 8.29 × 10 9 /L，RBC 3.67 × 10 12 /L，Hb 113.0 g/L；② 血生化：TP 72.3 g/L，Alb 37.1 g/L，Glb 35.2 g/L，TC 3.59 mmol/L，TG 1.06 mmol/L，Glu 4.6 mmol/L，Urea 6.08 mmol/L，Crea 53.6 µmol/l，TB 6.6 µmol/l，DB 3.4 µmol/l，Na 138.7 mmol/L，K 4.00 mmol/L，Cl 98.5 mmol/L，P 1.55 mmol/L，Ca 2.46 mmol/L，Mg 0.90 mmol/L；③ 体格测量：身高172 cm，体重57 kg，上臂围23 cm，小腿围35 cm，TSF 10.2 mm；④ 粪便常规：绿色烂便。除上述异常外，余指标均正常，粪便培养无真菌及细菌生长，且无食物、药物过敏史。分析可知，患者出现胃肠功能紊乱和蛋白质营养不良症状。经与临床医护人员及患者家属讨论后，征得患者家属同意并签署知情同意书，当日起启动免疫营养疗法纠正胃肠功能紊乱、改善营养状况并配合康复治疗。 2) 药物治疗方案：药物治疗方案调整如下：① 抗肺部感染用药：头孢哌酮舒巴坦、哌拉西林纳他错巴坦钠自5月16日出现腹泻起已停用，5月24日后重新启用头孢哌酮舒巴坦3 mg/8h；② 治疗急性腹泻：5月15~16日蒙脱石散3 g bid；③ 未输注人血白蛋白或应用任何辅助调整蛋白质缺乏的药物，未应用纠正贫血的口服或肌注铁剂。 3) 营养治疗方案：依据患者病情发展设立阶段式营养干预目标：① 修复并改善肠粘膜屏障结构及功能；② 肠内肠外混合喂养并逐步增加肠内营养摄入；③ 全肠内营养支持并指导家庭自制食物匀浆。综合中国营养学会推荐的膳食营养素参考摄入量(DRIs)对中轻体力劳动强度成年男性的能量和康复治疗所需 [ 3 ] ，推荐全天能量摄入2200 Kcal/d，结合其药物治疗方案变更、胃肠道耐受性、营养状况和病情变化酌情调整方案。治疗全程采用免疫营养疗法，应用免疫型营养素组件谷氨酰胺5 g tid以纠正胃肠功能紊乱、提升消化吸收功能。具体干预方案见表1，干预期间能量及三大产能营养素摄入情况如图1至图4所示。 Table 1 The nutrition interventio 营养治疗分期 日期 总能量(Kcal) 肠内营养干预方案 肠外营养方案 能量(Kcal) 碳水化合物(g) 蛋白质(g) 脂肪(g) 方案 能量(Kcal) 干预前 05.16 1500.0 1500.0 189.0 75.0 50.1 无 0.0 腹泻治疗 05.17 825.0 825.0 100.3 48.2 50.9 无 0.0 05.20 1498.8 1398.8 154.3 71.4 44.4 5%葡萄糖(B) 100.0 肠内肠外混合 05.21 2048.6 1948.6 201.5 99.4 68.7 5%葡萄糖(B) 100.0 05.31 2985.3 1985.3 183.6 85.3 69.1 卡文1440 ml 1000.0 全肠内营养 06.01 2660.0 1985.3 183.6 85.3 69.1 脂肪乳C 14-24 75 g 675.0 06.04 2200.0 2200.0 275.0 110.0 75.0 无 0.0 表1. 营养治疗期间营养干预方案 图1. 营养治疗期间能量摄入变化 图2. 营养治疗期间蛋白质摄入变化 图3. 营养治疗期间碳水化合物摄入变化 图4. 营养治疗期间脂肪摄入变化
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user: 3. 结果 3.1. 胃肠功能紊乱 患者自5月15日鼻饲推注康全甘后出现急性腹泻，大便性状呈绿色烂便。管床医生随即对症给予蒙脱石散止泻，至16日我科会诊时止泻效果欠佳，患者依然水样便伴排便次数增加。经我科会诊后于腹泻治疗期对症采用免疫营养疗法，适当减少肠内营养摄入量、严格限制膳食纤维入量、选用低脂无渣流质饮食以减轻消化道负担。同时加入免疫型营养素组件谷氨酰胺5 g/餐(即15 g/d)，用以修复并重建肠粘膜屏障。此外，建议增加肠外营养支持以满足能量及其它营养需求。5月17日方案实施当天，患者腹泻症状得到明显纠正，未出现明显排便行为。故18~20日三天，在免疫营养制剂常规应用的基础上逐步增加高蛋白型全营养素制剂的摄入量，在胃肠道耐受范围内基本达到腹泻前患者肠内营养摄入量。5月20日，患者大便1次为条状便，可见胃肠功能紊乱基本纠正、进食高蛋白型全营养素制剂后耐受性良好、消化吸收功能基本恢复。 3.2. 实验室检查结果 患者自干预初期始，营养情况较差，呈贫血及蛋白质营养不良症状。干预前实验室检查结果见红细胞计数(RBC)下降、血红蛋白(Hb)偏低的贫血表征，血浆白蛋白(Alb)偏低的蛋白质营养不良。由患者出院后随访监测指标可知，其RBC逐步上升并趋于正常、Hb和Alb均已恢复至正常水平。营养治疗期间，患者总胆固醇(TC)和总甘油三酯(TG)一直处于正常范围内，未出现营养摄入过多、造成血脂升高等营养过盛问题。营养治疗期间未应用任何药物营养补充制剂，可见营养治疗方案调整合理、治疗效果显著、蛋白质能量营养不良得到纠正。治疗期间该患者多次实验室检查结果变化如表2所示，其血红蛋白水平变化如图5所示，白蛋白水平变化如图6所示。 3.3. 不良反应 营养治疗期间患者未发生严重不良反应，其方案中添加蛋黄和山药以期自食药两用角度、起收涩固肠、健脾养胃之效，辅助改善胃肠道消化吸收功能。选用高蛋白型全营养素制剂以满足患者能量、三大产能营养素及其它营养物质的需求，未见明显相关缺乏体征。 Table 2 Laboratory results during medical nutrition interventio 干预分期 日期 RBC (×10 12 /L) 参考范围 (×10 12 /L) Hb (g/L) 参考范围 (g/L) TP (g/L) 参考范围 (g/L) 干预前 5.15 3.67 3.80~5.10 113 115~150 72.3 65~85 腹泻治疗期 5.19 3.52 3.80~5.10 108 115~150 62.1 65~85 肠内肠外混合期 5.29 4.18 3.80~5.10 131 115~150 67.5 65~85 全肠内营养期 6.02 4.00 3.80~5.10 125 115~150 64.2 65~85 6.19 4.18 3.80~5.10 130 115~150 71.0 65~85 干预分期 日期 Alb (g/L) 参考范围 (g/L) TC (mmol/L) 参考范围 (mmol/L) TG (mmol/L) 参考范围 (mmol/L) 干预前 5.15 37.1 40~55 3.59 3.00~5.70 1.06 0.00~2.25 腹泻治疗期 5.19 32.1 40~55 3.81 3.00~5.70 1.22 0.00~2.25 肠内肠外混合期 5.29 36.9 40~55 3.56 3.00~5.70 0.64 0.00~2.25 全肠内营养期 6.02 37.4 40~55 3.56 3.00~5.70 1.08 0.00~2.25 6.19 41.0 40~55 3.81 3.00~5.70 1.03 0.00~2.25 表2. 营养诊疗期间实验室检查结果 图5. 营养治疗期间血红蛋白检查变化 图6. 营养治疗期间白蛋白检查变化
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user: 4. 讨论 造成胃肠功能紊乱的原因主要有以下几个：① 饮食不规律导致胃的蠕动功能紊乱，促进胃液的分泌，久而久之导致胃炎或胃溃疡。② 病理性原因如消化不良、胃炎、溃疡病、急性胃肠炎等等。③ 不良情绪可以通过大脑皮层导致下丘脑功能紊乱，从而影响胃肠道功能，导致胃肠功能紊乱。本患者术中发生应激情况后，长期卧床等病理原因后出现胃肠功能紊乱，反复腹泻，且大便性状、颜色均呈现明显异常，显示其肠道功能亢进伴吸收功能障碍。故营养治疗需以修复改善免疫器官肠道的结构及功能为主要目的，应用免疫营养疗法在减轻消化道负担的基础上重建肠粘膜屏障的结构及功能、改善营养状况。 谷氨酰胺(Glutamine， Gln)作为人体内最丰富的游离氨基酸，是肠粘膜上皮细胞及免疫细胞的重要底物。其为肠道供能比例占总量的70%以上，可见肠道是其最主要的消耗器官。对处于创伤、大手术等危重状态的机体而言，GLN会参与到多种应激反应过程中，而自身合成却无法满足机体所需、需额外补充，因此GLN属于一种重要的条件必须氨基酸 [ 4 ] 。多项研究结果表明 [ 5 ] - [ 10 ] ，适量GLN的补充有助于维持外科患者正常肠屏障功能、降低炎性介质水平、降低感染并发症、改善氮平衡及缩短住院时间。中国营养学会临床营养分会建议 [ 4 ] ，对各类重症患者的营养支持均不同强度推荐应用GLN(证据等级从A到C)，且推荐剂量均不少于0.2 g/kg∙d。本案例可见，于肠内营养制剂中添加足量的谷氨酰胺(15 g/d)可促进蛋白质合成和细胞快速增生，以保持肠粘膜完整、防止细菌异位和肠道毒素入血。患者经干预后肠粘膜屏障功能明显改善，腹泻症状显著缓解，胃肠道消化吸收功能有所恢复。 营养治疗作为临床辅助治疗手段之一，合理的干预方法对于预防及纠正营养不良、调节机体免疫、满足疾病及治疗所需并优化治疗效果、缩短住院时间和花费均有正向作用。本案例中采用阶段性营养治疗方式，依据病情发展、设立相应目标、制定个性化干预方案、密切跟踪提高方案执行度，最终保障了良好的营养治疗效果。接诊初期患者为肠道功能亢进伴吸收障碍，故需以减轻消化负担、改善肠粘膜屏障结构及功能为目的，适当降低肠内各营养物质摄入并由肠外营养制剂予以补足。待消化道耐受性逐步改善后，肠内营养可逐渐增加，其治疗方法转为基于免疫营养疗法、增加高蛋白型全营养素制剂以提升能量及各营养素的摄入量，尤其针对其蛋白质能量营养不良及贫血体征，保持蛋白质供能占每日能量摄入的20.4%且优质蛋白占50%以上。考虑长期肠外营养支持会导致患者肠粘膜萎缩、胃肠功能衰退、提高感染及代谢并发症的发病风险，故在其胃肠道消化吸收能力基本恢复后，营养干预方案逐步由肠内肠外混合营养支持过渡至完全肠内营养，不仅符合患者病情发展要求，同时符合人体正常摄食习惯，有利于恢复正常消化吸收功能并进一步巩固改善营养状况。本研究结果显示，免疫营养疗法不仅纠正了患者的胃肠功能紊乱，阶段式营养治疗对纠正贫血及蛋白质能量营养不良的效果突出。 综上，对胃肠功能紊乱患者给予免疫营养制剂强化的肠内营养支持可有效重建并改善肠粘膜屏障的结构和功能，阶段性营养治疗方案的制定保障了营养治疗的整体效果、改善机体营养状况、促进康复治疗进程，缩短住院时间。
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user: 摘 要 企业大数据的管理与应用是数据驱动企业转型升级的先决条件。基于区块链的企业数字资产管理(Digital Asset Management)系统可以解决传统企业数字资产管理系统的诸多弊端，如版权纠纷、隐私泄露、数据丢失、恶意篡改、单点故障等。区块链技术作为一种分布式账本技术，通过加密算法、共识机制、多点维护等技术手段能够保证链上数据的可信赖性和可验证性，降低中心化管理模式带来的风险。本文充分利用区块链去中心化、免信任、防篡改以及可回溯性等特点，结合数据指纹、安全认证机制、Token激励机制以及星际文件系统(InterPlanetary File System)，设计了一种基于区块链的数字资产管理系统框架，并从数据存储、访问控制、效绩认证等多个角度出发对系统功能进行解析。该框架在区块链环境下能够有效保证企业数字资产的安全性、完整性、可操作性和一致性，为传统企业数字资产管理提供了一种新的策略。 关键词 :区块链，数字资产管理，数据指纹，IPFS，Token Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着信息技术的快速发展和企业信息化进程的不断推进，企业在生产、经营以及管理过程中积累的具有一定价值的数字化内容和信息 [ 1 ] ，形成了种类繁多、数量巨大的企业数字资产。对企业数字资产的科学管理和有效利用，是目前企业加强产业结构调整、加快新旧动能转换、提高企业经济效益的重要举措。然而，传统的数字资产管理模式存在着数据中心化程度过高、数据安全风险大、数据存储成本高、数据传输效率低、数据价值利用不充分等问题。目前大多数企业选择把数字资产备份在光盘或硬盘等介质中，这种中心化的管理模式存在无法大规模地管理资产、资产存储处于孤立的状态、版本控制不佳以及数字权限限制等弊端，对数字资产的存储、共享、保护、价值挖掘等带来极大的挑战。 目前引起广泛关注的区块链技术对企业数字资产管理提供了一种全新的思路，有助于解决企业数字资产管理存在的一些痛点。区块链技术是分布式数据存储、P2P网络、共识机制、加密算法等技术的综合集成创新，其特有的去中心化、不可篡改、历史数据可回溯、去信任化等一系列特性，构建了一个点对点信任的价值传递网络，推动着社会信用体系迈向新的台阶。目前区块链除了在加密货币和金融领域应用比较广泛以外，还与教育、医疗、保险、供应链、社会治理等领域进行广泛融合，为解决各行业相关的痛点问题提供了新的方法和模式。传统的中心化的数据管理模式促使企业把拥有的数字资产以一个整体的形式存储在某一城市的某个数据中心，不利于资产分享和流通，一旦数据中心被黑客攻破，就会面临数据整体丢失的风险。基于区块链的数字资产管理系统，其分布式存储冗余性、去中心化、高安全性和隐私保护等特点特别适合存储像图片、音视频、电子合同和电子邮件等重要数据，以避免关键信息因中心化设施遭受攻击或权限管理不当而造成的大规模数据丢失或泄露 [ 2 ]。 本文设计了一种基于区块链的数字资产管理系统，从系统底层架构、安全认证、分布式存储、激励机制等几个方面进行了设计与分析，借鉴了EOS区块链平台 [ 3 ] 的底层存储方式，将星际文件系统(IPFS) [ 4 ] 引入数字资产管理系统，实现数字资产内容的分布式存储与检索，而不过多消耗区块链系统本身太多的计算资源，只需把关键信息记录到区块中，即可有效解决区块链的存储问题。 本文余下内容组织如下：第2节介绍了区块链技术、IPFS和数字资产管理的相关概念以及融合现状；第3节设计了基于区块链的高校数字资产管理系统架构，并在第4节中对其进行了详细地分析。最后一节对本文做了简要总结。
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user: 2. 相关概念与现状分析 2.1. 区块链技术 区块链技术即分布式账本技术，它能够使参与各方在技术层面达成共识，有潜力成为构建未来价值自由流通网络的基础设施，即形成价值互联网(Internet of Value) [ 5 ]。区块链的核心价值在于构建可信任的多中心化体系，将分散独立的各自单中心，提升为多方参与的统一多中心，从而提高信任传递效率，降低交易成本。区块链不仅仅是一次计算机技术、网络技术、密码算法、共识算法等多种技术的集成创新，同时更是一种经济与社会发展的模式创新，对于行业的转型升级、新旧动能转换将起到深刻的影响。同时，区块链思维将深入人心，为人们分析和解决问题提供了一种新的思路。 区块链由两部分组成，分别是区块和链式结构，如图1所示。区块又包括区块头和区块体，区块头中包含有本区块哈希、时间戳、前一区块哈希(父哈希)、随机数(nounce)、Merkle树等信息，这些都是区块的关键数据，用于验证区块签名是否符合验证要求，并对验证通过的区块进行上链操作。区块体是交易数据存放的地方，这些交易数据会被Merkle树组织到一起，从叶子节点开始层层往上散列，并最终形成Merkle根用于对整棵树进行签名，通过这种特性，可有效鉴别数据真伪。 图1. 区块链数据结构 目前一些价值局域网已经在逐步形成，主流的区块链平台如比特币、以太坊、Fabric等 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ，已应用于数字资产、贸易金融、股权债券、供应链溯源、联合征信、公示公证、物联网共享、数据安全等领域，并形成各自的公有链、联盟链或私有链，构建了相关行业的信用价值网络。以比特币为主的加密货币是区块链技术应用的原型，也是基于区块链的第一个应用，更是目前为止最成功的一个应用。但因其只能实现简单的挖矿、转账和查询操作，因此应用领域有限。以太坊挣脱了加密货币的枷锁，它在原有区块链的基础上又新添加了一个虚拟机，为编译好的智能合约提供运行环境，以完成更复杂的指令，延伸区块链的功能。Fabric是Hyperledger的一个分支项目，也是企业级联盟链的代表。 可以预见，随着区块链系统的不断完善，与之关联的各类数据也会不断增多。但目前的区块链存储方案不足以支撑海量数据的存储。如何结合区块链的分布式特性设计一种更安全可靠的区块链关联数据的存储方案，是本系统设计的重点。 2.2. IPFS 星际文件系统(IPFS)是一种永久的、去中心化保存和共享文件的方法，旨在补充乃至颠覆统治互联网多年的HTTP模式，为用户提供比现有网络环境更佳的上网体验 [ 9 ]。IPFS与区块链在分布式存储、数据加密等方面具有相似的原理，因此将其引入区块链存储架构中是合理的。 传统HTTP协议采用基于域名的寻址方式 [ 10 ]。即当我们上网访问文件的时候，首先要在本地浏览器中输入URL，由DNS根据URL解析出相应的IP地址，也就是服务器的位置，找到文件路径和文件名，服务器响应之后才会把超文本文件返回给用户。在这种体系下会衍生出以下问题：1) 用户过度依赖Internet骨干网络，一旦出现单点故障(SPOF) [ 11 ] ，会造成网站宕机的危险，例如发生在2018年年初的亚马逊停机事件；2) 有些网页打开之后显示无法找到页面(403 Forbidden)，这是因为Web文件的存储成本太高，每隔一段时间就会被删除，不能永久保存；3) 所有人都去下载相同的文件，会导致大量的带宽被占用，从而造成资源的浪费。IPFS协议的出现能够应对以上问题的发生，IPFS系统由IPFS网络中的节点通过协议连接而成。用户在访问文件时，不在像HTTP模式一样基于域名寻址，而是基于文件内容的唯一Hash值进行寻址。IPFS系统会把文件分割存储在不同的节点，当某个节点需要访问这些文件的时候，IPFS网络会自动索引哈希列表，找到存储文件的节点，把文件内容重新组织到一块快速呈现给客户端。IPFS协议具有以下优势：1) 不受中心机构的控制，可以抵御DDoS攻击，以防网络拥堵；2) 所有访问都会被分散到不同的节点，提高了文件访问和下载的速度；3) 能够自动删除重复文件，节省了网络的存储空间；4) 可以根据文件的历史版本来查看数据。 IPFS与区块链在技术层面上具有异曲同工之处，二者的结合可以更好的发挥区块链在数字资产管理中的作用。 2.3. 数字资产管理 数字资产管理是企业信息化系统和流程的集合，用于研究数字资产从创建、加工、存储、检索到使用的整个生命周期，并给出每一步的优化方案。例如：1) 采用元数据功能来对资产信息进行描述，方便用户检索和查询；2) 将资产内容和资产信息备份存储在异构数据库中，保障数据的存储安全；3) 使第三方用户可快速预览或访问资产内容。图2展示了传统的数字资产管理框架，该框架解决了一直以来困扰企业多年的“信息孤岛 [ 12 ] ”问题，使纸质化的办公方式退出历史舞台，节省了大量的资源，大幅度提高了员工的工作效率，促使企业逐步向科学化、规范化的方向发展。以上数字资产管理方式虽然可以帮助企业实现办公流程的信息化和自动化，但也存在明显的不足，具体表现在以下几点：1) 企业内部人员为了谋取利益，有可能会修改、兜售或删除一些重要数据；2) 因人工操作失误或相关人员安全责任意识淡薄，致使数据在流动的过程中造成失真，影响数据的完整性和有效性；3) 企业之间常因版权问题对簿公堂；4) 缺乏一种激励机制使所有节点共同维护数据的真实性和一致性。 图2. 传统数字资产管理框架 区块链作为一种分布式账本，将其融入到企业数字资产管理中不失为一种有效的方案。目前基于区块链的数字资产管理平台主要应用于版权保护、防伪溯源、数据存证、金融服务等场景。张、吴、俞提出利用区块链技术解决传统电网大数据在采集、存储和分享过程中遇到的问题 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。余、刘探索区块链在图书馆数字资产管理中的应用 [ 16 ] [ 17 ] ，以期解决图书馆面临的信任问题和版权问题。张，梅选择利用区块链来存储个人健康数据，如电子病历、基因数据等 [ 18 ] [ 19 ]。Verma研究了可以使联盟成员动态分享资产信息的新架构 [ 20 ]。已有案例从不同角度为我们展示了区块链在数字资产管理中的应用，但并未提及区块链在存储方面的解决方案，也未对系统功能进行深入分析。本文希望在此基础之上详细介绍基于区块链的数字资产管理系统设计方案，并结合IPFS系统的优势，为企业的数字资产管理提供了一种思路，通过数据的上链存储和操作，提高企业数据的利用率，杜绝数据安全、隐私泄露等类似事件的发生。
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user: 3. 基于区块链的数字资产管理系统框架设计 3.1. 系统底层架构 图3展示了基于区块链的数字资产管理系统底层架构。该底层架构由六层组成，自下而上分别是数据层、网络层、共识层、激励层、合约层、应用层。第一层是数据层。数据层封装了和数字资产相关的一些关键信息，包括区块信息、资产信息、账户信息、交易信息以及指纹信息等。第二层是网络层。网络层封装了P2P组网机制、数据传播机制和数据验证机制等，以实现不同节点之间区块数据的同步与验证。第三层是共识层。本文选择RAFT [ 21 ] 共识机制，因为它特别适合私有链环境。基于区块链的数字资产管理系统本质上是一种由多个节点同时运行的分布式应用程序(DApp)，上传节点所有的事务请求需要经过至少(n/2 + 1)节点的确认才会被记账节点接受。第四层是激励层，激励层包括Token发行机制和Token分配机制，通过奖励那些参与记账的节点，维持整个区块链网络的稳定运行。第五层是合约层，该层封装了预设逻辑时钟和智能合约，记账节点需要按照共同的合约规定完成相应的数据记录和打包任务。最后一层是应用层，这一层被用于对外提供操纵链上数据的接口，以供账户管理、审计追踪、资产交易以及资产信息的检索和查询等。 3.2. 基于区块链的数字资产管理系统架构 基于区块链的数字资产管理系统采用如图4所示的总体架构。该架构主要由区块链、IPFS系统、上传节点、管理员、记账节点、Token激励机制以及第三方用户等组成。其中，区块链用于对交易数据进行安全存储；IPFS系统用于弥补区块链在存储图片、视频等大文件上的天然缺陷；上传节点代表普通的企业员工，对工作状态下产生的数字资产进行上传操作；管理员的主要职责是对企业数字资产进行管理，包括数据的分享和检验；记账节点是通过共识机制挑选出的用于打包数据块的节点；Token激励机制是区块链的创新所在，旨在通过经济激励机制奖励参与记账的节点；第三方用户可以是企业，也可以是个人。系统的基本运作原理如下： 图3. 系统底层架构 图4. 系统架构 1) 上传节点把企业数据中心的数字资产上传至IPFS系统，由其做碎片化分割处理操作并存放在多个参与节点中，上传节点只需保存生成的数据指纹，管理员通过这个唯一的哈希值可快速访问和下载所需要的文件； 2) 交易经过共识之后通过共识机制选出记账节点，由他负责对资产信息、区块信息、用户信息、指纹信息以及交易信息等关键信息进行打包和上链操作，经过最终确认的区块会被同步到其他参与节点，并以区块链副本的形式存放在本地中以作备用，避免数据丢失事件的发生； 3) 把新生成的区块挂载到IPFS系统，目的是由IPFS系统完成点对点的通信和数据查询，但不影响区块链网络的功能实现和最终处理结果； 4) 通过Token激励机制，对完成记账任务的节点给予一定数量的Token奖励，并以此作为企业员工效绩认证的凭证，按掌握Token数量的多少划算成一定的比例给予实际工资奖励，通过这种方式不仅可以维持区块链网络的稳定运行，也极大激发了员工的工作热情，为企业创造更多的效益； 5) 管理员通过比对原始数据的Hash值和链上数据指纹是否一致，对资产内容的一致性和完整性进行校验，保障企业重要文件的安全； 6) 管理员通过身份验证和数据加密等技术手段授权第三方用户访问想要的数据，以实现企业之间数据的分享，为后续搭建企业级联盟链奠定基础。 3.3. 安全认证机制 目前有多种举措可以确保数字资产的传输安全和通讯安全，例如我们熟悉的对称加密技术和非对称加密技术等。对称加密只有一个密钥，而且需要把它公开给Server，所以安全系数并不高，但具有更好的效率。非对称加密有两个密钥，一个是公钥，另外一个私钥，公钥加密的信息只有私钥才能解开，而私钥加密的信息也只有公钥才能解开。非对称加密仅向Server公开公钥，私钥掌握在用户手中，从而增加了更多的安全性。本文选择非对称加密在计算机网络中进行身份鉴别。图5展示了资产分享的安全认证流程，为了方便起见，A代表发送端，B代表接收端。认证原理如下： 1) A使用B的公钥对数字资产进行加密，使用自己的私钥对数字资产的摘要进行签名。 2) A把数字签名附加在加密信息之后，一起发送给B。 3) B收到A的消息后，取下数字签名，并通过A的公钥解密，得到数字资产的摘要。 4) B对A发送的数字资产通过指定的Hash函数进行计算，得到的结果与上步解密得到的摘要进行对比，如果两者一致，说明A发送的数字资产未被篡改。 图5. 安全认证流程 3.4. 数据存储方案 传统企业采用中心化的记账方式，在这种情况下，管理主体有能力对账本数据进行修改，这不利于企业的发展。区块链为企业提供了一种可以共同记账的可信方案。首先，该方案的记账过程是去中心化的，参与记账的节点以预先约定的方式获得某一特定区块的记账权。其次，打包好的区块会被同步到分布式网络的其他节点，以防数据丢失。图6展示了基于区块链的资产记录流程，详细过程如下： 1) 上传节点通过Web前端把存储在本地的数字资产上传至IPFS系统，由IPFS系统负责把文件碎片化分割存放在不同节点，并把数字资产的指纹信息(Hash值)返回给Web前端，以备上链。 2) 记账节点把元数据、交易信息、账户信息以及指纹信息等关键信息记录到区块中，然后把该区块广播给上传节点，使其完成对账本的同步工作。 3) 监督节点对数据一致性进行检验，判断记账的正确性。 图6. 数据存储流程 3.5. 效绩认证方案 如图7，为了维持区块链网络的稳定运行，需要通过Token激励的方式奖励每一个参与上传和记账的节点。负责打包区块的节点是由上传节点推选出的记账节点，记账节点在任期之内如无重大失职行为，便可继续留任，直至任期结束，重新开始下一轮选举。这就像是企业的每个部门都会有组长或负责人一样，通过他们来创建区块并记录交易，可提高出块的速度，增加交易的吞吐量，避免因竞争记账权对系统性能造成影响。表现好的上传节点不仅可以获得一定数量的Token奖励，在得到同组成员的认可后还可晋升为候选节点。所有候选节点都是平等的，在最终投票结果确认后即可成为新一届的记账节点。所有节点积累的Token都可成为年终奖等级的评判标准。通过这种方式，极大地提高了企业员工的工作热情。 图7. 数据存储流程
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user: 4. 基于区块链的数字资产管理系统分析 区块链采用带有时间戳的链式结构存储数据，为数据的记录增加了时间维度，具有可验证性和可追溯性。所有和数字资产相关的信息都被记录在区块中，并且随着新交易产生，账本也随之更新。账本信息的安全性和准确性都可以通过密码学来保证，每个区块对应一个Hash值，这个Hash值代表了数据的完整性和一致性。区块中的信息稍有变动，就会导致该区块之后的所有区块数据内容的修改，从而极大增加数据篡改的难度。另外，传统网络的用户认证采用中央认证中心(CA) [ 22 ] 方式，整个系统的安全性完全依赖于集中部署的认证中心和相应的内部管理人员身上。一旦CA被攻击，所有用户的数据可能被窃取或者篡改。而在区块链节点共识机制下，无需第三方信任平台，写入的数据需要网络大部分节点的认可才可以被记录，因此，攻击者控制全网络51%的节点才能够伪造或者篡改数据，这将大大增加攻击的成本和难度。而且，区块链网络的所有节点都是分散的，每个节点都同步了完整的区块链信息，而且可以对其他节点的数据有效性进行验证，因此针对区块链的分布式拒绝攻击将会更难展开。即便攻击者攻破了某个节点，剩余节点也可以正常维持整个区块链网络的稳定运行。 尽管基于区块链的数字资产管理系统具有很大的优势，但对于企业来说是一项非常具有挑战性的工程，需要前期做大量的准备，例如：制定合理的数字资产管理规范；对企业内部员工进行技术培训；加大系统的研究和投资力度等，这些都将会耗费大量的人力和物力。而且传统的数字资产管理平台已趋于稳定，如果不出现比较严重的事故，用户不会轻易选择其他数字资产管理系统。另外，区块链作为一门新兴技术，理论虽然较为成熟，但还存在很多缺陷：1) 交易速率低，比如比特币系统只有每秒7笔的交易，以太坊最快也不过几十笔每秒，效率低下是区块链所面临的最大缺陷；2) 缺乏对智能合约的安全审计与维护，其存在的漏洞安全问题时有发生；3) 每个区块的容量都是有限的，致使区块链存在存储缺陷；4) 数据完整性威胁，例如双花攻击、日蚀攻击、贿赂攻击、扣块攻击等；5) 随着量子计算机的迅速发展，很有可能攻破密码学算法(ECDSA、RSA、DSA等)；6) 用户身份无法监督，业务结合难等。因此，基于区块链的数字资产存证在实现业务的同时，还需要在开源的解决方案之上，对框架本身做适当的修改和改造。
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user: 5. 总结 鉴于企业实体经济正在向数字经济转型以及大量数字资产的产生，本文在分析了传统企业数字资产管理存在的问题之后，以区块链去中心化、防篡改、可追溯、公开透明等特点为基础，设计了一种基于区块链的数字资产管理系统框架，该框架为企业在数字资产管理方面存在的数据安全、数据霸权、数据共享等问题提供一种新的思路，并利用区块链的Token激励机制对企业员工进行效绩认证，维护整个区块链网络的稳定运行。结合IPFS系统内容可寻址、版本化、点对点等特点，弥补区块链不能存储大文件的痛点。该系统对于企业高效发掘数字资产的价值具有很大的借鉴意义，然而，区块链技术并不是万能的，将区块链应用到企业的数字资产管理中仍有许多挑战需要面对。区块链在存储数字资产过程中所显现的性能、效率和安全问题也是影响其发展的重要因素。
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user: 摘 要 针对基于内容的新闻推荐中存在的多样性不足、潜在兴趣缺失等问题和协同过滤的推荐方法存在的冷启动问题，提出了一种融合微博用户兴趣挖掘与协同过滤的新闻推荐算法。通过分析了微博的数据结构，使用UI-FP挖掘方法挖掘用户微博上的用户兴趣，将此挖掘兴趣集和用户历史浏览新闻纪录兴趣集作为新闻推荐的元数据，结合协同算法来实现微博数据和新闻数据的融合，从而解决前述的冷启动和潜在兴趣缺失问题。实验结果表明，该方法符合预期。 关键词 :冷启动，兴趣挖掘，微博，新闻推荐，协同过滤 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 互联网最重要的贡献之一是让信息的获取变得更加简单高效，而在个人设备上阅览网络新闻成为人们最重要的信息来源之一，CNNIC发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》指出到2014年12月，网络新闻的使用率已达到80.0%，远超其他网络应用，但与此同时带来的信息爆炸和信息的良莠不齐给用户带来不好的使用体验，因此关于新闻推荐的研究越来越多，而随着推荐技术和算法的发展，对新闻推荐的发展带来重大影响。 目前，国内外的新闻推荐已经有较多的研究。文献 [ 1 ] 使用基于内容的推荐方法，通过提取历史浏览的文本特征构造用户兴趣模型，将候选新闻与用户兴趣模型进行比较得到推荐结果。基于内容的方法可解释性强，推荐理由让用户容易理解，但存在冷启动问题，它在推荐多样性上存在不足，难以发掘用户潜在兴趣 [ 2 ] 。文献 [ 3 ] 使用了协同过滤的新闻推荐方法，通过计算用户行为相似性，向目标用户推荐同类用户关注的新闻。由于协同过滤通常需要数小时积累用户点击才能形成推荐，造成了冷启动问题。文献 [ 4 ] 通过混合协同过滤一定程度上解决了数据稀疏的问题，但需要用户对新闻评分，协同过滤在新闻推荐的个性化方面也表现不足。文献 [ 5 ] 将基于内容的矩阵协同过滤得到用户潜在兴趣矩阵从而进行新闻推荐，但没有考虑上下文等信息。 除了考虑基于内容的推荐、协同过滤推荐等基本技术，结合上下文感知 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 的新闻推荐和基于社会化网络的移动新闻推荐 [ 9 ] 成为近来的研究热点。事实上，许多社交媒体信息都和新闻事件相关，Twitter上甚至有超过85%的内容是和新闻有关联的 [ 10 ] 。Abel等人 [ 10 ] 提出的个性化新闻推荐框架利用微博中的URL链接或相似度计算将微博与相关新闻联系起来，然后从新闻中抽取实体、主题等来丰富相关微博的语义信息，并分别建立了3种用户偏好档案用于新闻推荐：基于Hashtag、基于实体和基于主题的用户档案等。然而，上述的结合上下文、社交媒体和传统新闻进行新闻推荐时候都没有考虑用户的潜在兴趣的挖掘，于是本文基于社交媒体的特点，提出了融合用户微博兴趣挖掘与协同过滤的新闻推荐方法。
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user: 2. 推荐框架 本文推荐框架主要有二个模块，即用户微博兴趣挖掘模块和推荐模块，总流程架构如图1所示。 各模块的功能如下： 1) 兴趣挖掘模块。用户微博中的数据有如文本、图片、视频、标签、关注者和粉丝等各种数据。本模块主要针对文本、标签、关注者、转发和评论数据进行挖掘，用来构建用户兴趣集进行新闻推荐。 图1. 推荐框架图 2) 推荐模块。本模块将经过分类和关键词提取处理后的新闻与用户微博兴趣集计算匹配相似的新闻。通过计算新闻集合用户兴趣集的相似度并结合协同过滤来获得推荐列表，并将推荐列表进行因素调整排序进行推荐，最后验证推荐效果。
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user: 3. 兴趣挖掘模块 已有的研究表明，传统的利用用户浏览记录 [ 11 ] 、搜索记录等基于内容方法的新闻推荐无法挖掘出用户的潜在兴趣，不符合个性化的推荐，而微博网络中的用户行为数据和背景信息以及用户的社交关系中蕴含着丰富的用户兴趣，而挖掘用户兴趣用于个性化推荐等也是研究的热点。关于微博兴趣挖掘的研究分为基于背景和基于内容 [ 12 ] 。在本文挖掘模块中，综合考虑了基于用户背景、基于用户文本内容、用户关注者背景等信息。 挖掘模型如图1右侧部分所示。在图中用户背景指的是用户基本信息和标签信息等；微博指的是用户发布的微博、转发微博等；用户社交信息指的是用户的关注和粉丝信息，这里主要采用关注者信息。其中用户背景兴趣用U B 表示，用户微博动态兴趣用U M 表示，用户关注兴趣用U fb 表示，则有如下定义：定义1：用户背景中一般包括简介、职业、标签、性别、地点、年龄等，由于职业、标签、性别、地点、年龄等单词类信息是自然的单词，所以不用分词；而简介信息通常是短文本，需要进行分词，则用户背景的兴趣集是 U B = { k b 1 ， k b 2 ， ⋯ ， k b i } ，统计各个词出现次数并归一化作为权重，则 U B = { ( k b 1 ， w 1 ) ( k b 2 ， w 2 ) ， ⋯ ， ( k b n ， w n ) } 定义2：微博发文内容包括原创内容、转发内容和评论内容等，用户的原创内容自然能够代表用户的兴趣，但后两者在一定程度反映用户兴趣，设置评论内容权重A 1 ，转发内容A 2 ，将微博分词并统计次数并归一化，则有： U M = { ( M 1 ， w 1 ) ， ( M 2 ， w 2 ) ， ⋯ ， A 1 { ( M i ， w i ) ， ⋯ ， ( M j ， w j ) } ， A 2 { ( M k ， w k ) ， ⋯ ， ( M n ， w n ) } } 其中A 1 、A 2 参考文献 [ 13 ] [ 14 ] 分别设置为0.75和0.25。 定义3：用户关注者的信息挖掘主要是被关注者的标签信息和背景信息挖掘，通过爬取用户关注列表并爬取被关注者标签信息、简介信息、基本信息等。微博限制为20页关注列表，统计标签词频，简介信息分词并计算权值，方法同定义1类似。 U f b = { ( t 1 ， w 1 ) ， ( t 2 ， w 2 ) ， ⋯ ， ( t n ， w n ) } 由于这三类兴趣集都能代表用户兴趣及潜在兴趣，于是综合兴趣集，则引出公式： U F = ∑ U ∈ ( U B ， U M ， U f b ) U (1) 又有研究者Gu [ 15 ] 认为，在用户微博中出现过的人名、地域名应该重点考虑，加大该类信息词的权重比例，于是引入： U p = { m ， p ， n ， t } (2) 其中， m 表示用户微博发文内容单词与权重，表示为 { 〈 m 1 ， w 1 〉 ， 〈 m 2 ， w 2 〉 ， ⋯ ⋯ } ； p 表示为用户微博发文中出现的地名，表示为 { 〈 p 1 ， w 1 〉 ， 〈 p 2 ， w 2 〉 ， ⋯ ⋯ } ； n 表示用户微博中出现的人名，表示为 { 〈 n 1 ， w 1 〉 ， 〈 n 2 ， w 2 〉 ， ⋯ ⋯ } ； t 表示微博内容分类的类别和权重，表示为 { 〈 n 1 ， w 1 〉 ， 〈 n 2 ， w 2 〉 ， ⋯ ⋯ } 。 综合以上考虑，则引出UI-FP兴趣挖掘公式： U F P = ( 1 − α ) U F + α U p ， α ∈ [ 0 ， 1 ] (3) 其中， α 为调节参数，具体的最优取值由第4章的实验结果及分析中得出。
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user: 4. 推荐模块 4.1. 新闻分类 新闻分为文本新闻、图片新闻和视频、音频新闻等，其中文本新闻占据大部分。在处理文本新闻时，运用VSM (Vector Space Model)模型来表示新闻会产生超高维度，在相似度计算时采用TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency)算法会导致每次计算一对词的相似度时会遍历全部分词会造成高时间复杂度，所以通过将新闻分类可以大大降低计算时间，提高推荐效率。本文采用textCNN (text Convolutional Neural Networks)模型 [ 16 ] 实现新闻文本的分类。textCNN分类模型如图2所示： 图2. 用于实例句子textCNN模型图 分别是嵌入层、卷积层、池化层、全连接层。嵌入层将新闻文本中的句子分割为单词，并词向量化，嵌入层将文本转化为权值矩阵，每个单词转化为词向量矩阵，由此得到一个N × K的矩阵M，其中每一行代表一个词向量，此矩阵可以是静态的，也可以是动态的；卷积层将嵌入层看作输入层，通过卷积操作将每个词向量矩阵卷积成一维矩阵，提取输入的特征；池化层在卷积层之后，将池化层看作输入层，池化层与卷积层有着相似的特征提取的作用，它将卷积层局部域进行池化操作，将分类特征提取池化；全连接层通过采用softmax逻辑回归函数进行分类并将类型id输出，将新闻分成按照原国家新闻出版总署制定的新闻出版分类法，分成14个一级分类。 4.2. 新闻推荐 由于微博文本是短文本，新闻文本可以长文本也可以是短文本，本文的相似度计算是采用VSM(向量空间模型)模型下的改进TF-IDF算法。VSM模型通过词项–权值的经典表示算法来描述文本，即每篇微博文本或新闻文本都可以采用一个 { K ， W } 二元组来表示。K是词项(文本句子中分词得到)的集合；W是对应词的权值(如出现次数等)。VSM常用权值计算方法有评率统计、TF-IDF算法等。其中TF-IDF算法如下： W i j = [ n u m ( t i j ) t o t a l ( D i ) ] * log [ N n i j ] (4) 其中， n u m ( t i j ) 为此单词在这篇文本中出现次数， t o t a l ( D i ) 为该文本中总单词数， N 为此分类文本集中该单词次数， n i j 为该分类总文本集数量。考虑新闻具有很强的时效性，引入时效参数： D ( i ) = [ − ( t p − t n ) 2 t B + 1 ] (5) 其中，t p 为当前时间，t n 为新闻时间，t B 为基准时间戳。则改进后的TF-IDF算法为： W i j = [ n u m ( t i j ) t o t a l ( D i ) ] * log [ N n i j ] * D ( i ) (6) 衡量用户挖掘兴趣集，文本i之间的相似度算法为： s i m ( U F P ， j ) = ∑ w i ， w j = 1 k W I j * W i j (7) 其中， w I j 是关键词j在用户兴趣中U FP 的权值， w i j 是关键词j在文本i中的权值。 本文融合算法中用户浏览新闻的协同过滤算法： U s e r S i m ( U ， V ) = U N ∩ V N U N ∪ V N (8) 其中 U N 为用户u的新闻浏览集合， V N 为用户v的新闻浏览集合，取用户v的 新闻集作为候选推荐新闻，然后找出相似度最高的前n名用户，分别找出候选新闻，然后全部加起来选取其中推荐次数最多的前m篇新闻。则有： ∑ I = 0 n U s e r S i m ( U ， V I ) = ∑ I = 0 n V I N − U N ∩ V I N (9) 其中 V I 表示第I个用户， V I N 表示第I个用户的浏览新闻集。 最后融合兴趣推荐和协同过滤的算法来表示通过挖掘用户u对新闻集I的感兴趣程度： E X P ( U ， V I ， I j ) = τ ∑ j = 0 m S i m ( U ( U ∈ U F P ) ， I j ) + ζ ∑ I = 0 n U s e r S i m ( U ， V I ) (10) 其中 τ 、 ζ 为调节参数，为方便实验，均取值为1。 S i m ( U ( U ∈ U F P ) ， I j ) 为基于用户U微博兴趣集对新闻I j 的相似度计算，式(10)前半部分为基于用户U微博兴趣对m篇新闻集的相似度集，后半部分按协同过滤得到的n个相似用户的推荐新闻集，将俩部分相加得到融合用户微博兴趣的协同过滤新闻推荐候选集。
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user: 5. 实验与分析 5.1. 数据集 新闻分类训练和测试数据集：本文的新闻文本分类训练数据是采用清华大学组提供的THUCNews新闻文本分类数据集的一个子集。THUCnews是包含了74万篇根据新浪RSS订阅频道几年间的历史数据生成。原始数据集中总共有14种已分类的新闻文本，每篇新闻有唯一的编码，从1~700，000+，每种类型的新闻总数不定。 新闻推荐实验中新闻数据集：采用爬虫爬取的新浪网新闻，从2018年7月2日到2018年9月15日共12，635篇新闻。其中新闻数据中包含了新闻ID、分类类型、网址、标题、新闻内容、新闻时间、新闻评论用户ID及词数量等数据。 新闻推荐实验中用户微博数据集：新浪新闻数据中的评论用户ID就是该用户在微博中的ID，通过筛选爬取所需的用户微博数据。其中，微博数据中分为微博编号、微博所属用户ID、内容、时间、地点、背景、标签、关注者信息等共10万多条数据。 5.2. 实验 通过对处理好的新闻数据中的新闻评论用户ID统计计算用户评论总数，得到关于用户对新闻评论的排序，随机选取评论新闻数量超过40篇的100名用户，将用户随机分成10组，每组用户随机抽取10名，10组用户的抽取存在一定的重复。并将用户新闻数据集中用户评论时间靠后的15条评论新闻作为测试集，其余的评论新闻作为训练集并爬取其新浪微博数据集。在通过第2节中的算法处理得到用户微博兴趣集。将新闻数据集安装第3节中的VSM模型处理得到新闻模型数据集。最终按照本文式3和式10得到实验结果，采用平均值。 评估指标：本文采用的评估指标是在推荐领域广泛使用的评估指标，即准确度(precision)、召回率(recall)和F1值。其中，精确度为推荐的新闻中用户阅读(此处用评论代替)的比例，如式(11)给出。召回率为用户所有阅读中被推荐出来的比例，如式(12)。 p r e c i s i o n = R N ( L ) L (11) r e c a l l = R N ( L ) R ( L ) (12) 其中， R N ( L ) 代表推荐给用户并被阅读(评论)的数量，L代表推荐总数， R ( L ) 代表用户的阅读(评论)新闻的总数。为了进一步综合衡量准确率和召回率，使用F1值。具体计算方法由式(13)给出。 F 1 = 2 × p r e c i s i o n × r e c a l l p r e c i s i o n + r e c a l l (13) 5.3. 实验对比算法 为了验证本文算法的有效性，本文采取了同其他2种经典推荐策略进行对比实验，即基于内容的推荐和基于用户的协同过滤推荐。对比算法的简介及算法如下： 1) 基于内容的推荐(CB)：该算法的主要思想是根据用户以往历史浏览新闻纪录，将历史浏览新闻作为用户兴趣集，推荐给用户相似的新闻。 2) 基于用户的推荐(UCF)：通过找到具有相似兴趣的邻居用户，将邻居用户其他的阅览新闻推荐给用户。算法如式(9)。 5.4. 实验结果与分析 在确定用户微博兴趣挖掘算法(式3)中参数 α 中参数对推荐效果的影响的结果如图3所示。 α 取值0.4时，新闻推荐的F1值最大。即说明利用用户微博背景信息、标签、用户关注者信息的挖掘兴趣效果权值大于人名、地名等时推荐效果更好。 图3. 用户微博挖掘兴趣参数 本文的推荐效果实验图如图4所示。其中，T@n为推荐数量，由图4可知，在推荐数量较少时，本文推荐F1值接近于基于内容的推荐方法，在数量合适时，本文算法高于其他算法的F1值，说明本文算法有效提高了推荐的综合指标。对比基于用户协同过滤的算法时，当用户数据少时，本文算法因为结合了挖掘到的用户微博兴趣用于推荐，所以一定程度解决了基于用户协同过滤中的冷启动问题。因此，本文融合用户微博兴趣与协同过滤的新闻推荐算法的实际应用性能要优于传统的基于内容和协同过滤推荐方法。 图4. 推荐算法在不同推荐数量下的F1值图
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user: 6. 总结 本文提出了一种融合用户微博兴趣挖掘和协同过滤的新闻推荐方法，该方法通过将用户微博数据和用户新闻评论记录数据联系起来用于新闻推荐。在挖掘用户微博兴趣中，考虑了用户背景、用户微博发文、用户关注者背景等信息，挖掘了用户兴趣的多样性，在新闻推荐中通过引入带时间权重的算法，使新闻时效性大大增强，再融合协同过滤算法，通过使用对比证明，改进了传统基于内容算法的无法挖掘用户潜在兴趣的问题，也改进了传统协同过滤的冷启动问题，表明了本文方法的有效性。下一步，可以将本文算法融合其他用户社交平台数据做进一步研究，同时结合微博数据中的图片数据进一步挖掘用户潜在兴趣，从而完善挖掘用户的兴趣集更好地用于新闻推荐。
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user: 摘 要 脑–机接口技术通过解码神经活动的相关信号，使大脑在不依赖外周神经与肌肉组织的情况下与外界进行交流，其应用领域涵盖医疗、生活、军事、游戏娱乐等诸多领域。本文设计了一种基于脑–机接口的音乐播放系统，该系统通过稳态视觉诱发电位刺激人脑产生不同脑电信号，驱动播放器执行不同的音乐播放指令，实现控制指令的远程传送。将脑–机接口技术应用到生活场景中，实现所想即所得的控制方式，为脑–机接口的应用普及提供新的思路。 关键词 :脑-机接口，稳态视觉诱发电位，典型相关分析 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 现代科技突飞猛进给人们生活带来巨大便利，各种机器设备的出现将人们从繁重的手工劳动中解放出来，转变为与鼠标键盘、触摸屏等人机间的轻松交互。然而，这种交互方式仍需要进行特定的学习和练习，理想的人机互动模式应当是一种更自然、更具有直觉性的手段。毫无疑问，“所想即所得”一直是人们心中最理想的交互方式。 无论怎样的人机交互方式，都离不开我们大脑的“指挥”。通过大脑这个神经中枢，可以使人产生不同的感觉、控制多种多样的运动以及实现其他的高级脑功能。探索大脑的奥秘、解析大脑的各种活动，对于人类社会的发展具有重大意义。脑–机接口是一个在大脑和外界之间传递信息的通讯系统，它通过解码神经活动的相关信号，使大脑在不依赖外周神经与肌肉组织的情况下与外界进行交流 [ 1 ] 。 典型的BCI系统主要包括信号采集、信号处理和控制指令输出三个部分。首先使用脑电信号采集仪器，通过放置在头皮表面的多个电极将微弱的大脑皮层信号收集起来，并将其传输至下级计算机进行后续的处理。因为脑源信号十分微弱，并伴有大量的背景噪声，所以需要对脑源信号进行特征提取、滤波、去噪等处理。当脑电信号可以被准确区分出特征时，便可按需求进行指令判别，将信号处理结果聚类成相应的控制指令，发送至目标设备，完成经由脑电信号直接控制外部设备的功能。这样一个通过采集、放大、分析大脑信号，并将其聚类为相应的控制指令，继而实现由大脑信号直接控制外部设备的系统，涉及脑科学、生物医学、计算机科学与技术、信息工程技术、心理学等多个研究领域，学科交叉特点十分鲜明，所以脑–机接口技术具有非常广阔的应用前景和十分重要的科学意义。 本文所研究的脑控音乐播放系统，旨在将“所想即所得”变成现实。不仅让脑–机接口应用在高端科研领域，而且将其带入日常生活场景中。不仅实现用脑电信号控制音乐播放的功能，还要让音乐播放这个简单的操作变得流畅、准确、灵敏度高。同时针对脑电信号提取、识别等环节存在的信号采集不稳定、信号分类不准确等问题进行深入的研究。
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user: 2. 相关工作 1973年，脑–机接口的概念被Jacques Vidal等人首次提出 [ 2 ] ，并将基于稳态视觉诱发电位控制脑–机接口系统的原理写入了个人学术论著里 [ 3 ] [ 4 ] 。但是直到1999年第一届脑–机接口世界会议召开，才明确给出脑–机接口的概念与定义 [ 5 ] ，脑–机接口技术才逐渐走进大众的视野。 目前，国际上对于BCI的分类主要有两个标准，一是依据检测脑电信号传感器放置的方式，分为需要进行有创手术、人为破坏脑结构的侵入式BCI和采用无创外部电极采集信号的非侵入式BCI；另外一个分类标准是依据脑–机交互过程中人类主观心理活动参与程度，分为主动式、被动式和反应式BCI系统。 2002年，第一个SSVEP-BCI系统由清华大学的高小榕教授等人提出 [ 6 ] [ 7 ] 。该系统通过匹配分析EEG信号和变换到频域上的刺激频率，筛选出频域特征最相似的频率，从而确定EEG信号和其对应的刺激频率。2012年，Hochberg等人进行了一次植入式脑–机接口实验，实验对象是两名四肢瘫痪病人。在该实验中，这两名四肢瘫痪病人最终成功利用侵入式BCI系统自主操控机械臂完成三维抓握动作。基于此，我们似乎可以观测大脑的活动，预测人类的意图。然而当前所有种类的脑–机接口研究均不高效。以当前科学界对于脑–机接口技术的研究水平，最多只能做到让瘫痪病人通过BCI系统来操控机械臂完成一些简单的动作，且动作并不会和想象的一样规范、流畅 [ 8 ] 。这与科学界的所期望的“所想及所得”的目标相比，还有很大差距。 综上，本文将设计并研发一个基于脑–机接口的音乐播放系统，该系统由脑电采集模块、信号处理模块及音乐播放平台三部分组成。该系统通过稳态视觉诱发电位(SSVEP)刺激人脑产生的不同脑电信号来驱动播放器执行不同的音乐播放器指令，实现控制指令的远程传送，使该音乐播放系统具有脑电控制、无按键触发、状态反馈等功能。本文剩余章节组织结构如下：第三节主要介绍SSVEP信号的采集；第四节介绍脑电信号的处理；第五节介绍系统的搭建与测试；最后对文章进行总结，并对未来的脑–机接口发展进行展望。