DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 样品处理及实验 2.1. 供试土壤 供试土壤为贵州高Cd 2+ 背景值地区(铜仁、黔东南、黔南等)的黄壤。采样点位分布在：铜仁地区：玉屏—铜仁高速沿线；黔东南地区：麻江—凯里高速沿线；黔南地区：都匀—独山高速沿线，每条高速沿线随机选取20个采样点，采样深度为0~20 cm，混合而成三个地区的土壤样品。土样基本理化性质测定值 [ 3 ] [ 4 ] 见表1。土样经风干、粉碎后，分别过20目筛备用。 2.2. 实验器材及方法 2.2.1. 仪器及相关参数 火焰原子分光光度计(Nov AA Contr 300)。 Table 1 The properties of tested soi 样品编号 铜仁土样 黔南土样 黔东南土样 pH 5.70 5.86 6.01 有机质含量/(g∙kg −1 ) 16.01 15.99 16.03 CEC/(cmol∙kg −1 ) 20.58 20.32 20.84 粘粒/% 24.71 23.55 25.94 Cd(mg/Kg) 0.508 0.534 0.497 表1. 土壤基本理化性质 检出限：Cd ≤ 0.001。 相关系数：Cd ≥ 0.995。 元素相对标准偏差：Cd ≤ 5%。 高纯乙炔气：≥99.99%。 实验过程全部用水均为去离子水。 2.2.2. 等温吸附试验 称取供试土壤1.0000 g (±0.0005 g)置于离心管中，分为两组：① 分别加入以去离子水和NaCl水溶液(0.1 mol∙L − 1 )为溶剂配制的Cd 2+ 溶液，浓度分别为0.1 mg∙L −1 、l mg∙L −1 、5 mg∙L −1 、l0 mg∙L −1 、20 mg∙L −1 、50 mg∙L −1 、100 mg∙L −1 、200 mg∙L −1 ，300 mg∙L −1 ；② 加入以不同浓度NaCl水溶液(0.2， 0.4， 0.6， 0.8， 1.0， 1.2， 1.4， 1.6， 2.0 mol∙L − 1 )为溶剂配制的相同浓度的Cd 2+ 溶液(50 mg∙L − 1 )。土液比为1:40，恒温(25℃ ± 0.1℃)下振荡16h，离心后取上清液。将第一组吸附过Cd 2+ 的土样立即称重，计算出土样中残留液体积。然后加入去离子水和0.1 mol∙L − 1 的NaCl水溶液，恒温(25℃ ± 0.1℃)下振荡16 h，离心后取上清液。用novAA300火焰原子吸收光谱仪测定吸附及解吸平衡后溶液中Cd 2+ 浓度C和C′，计算出土样中Cd 2+ 的吸附量X和解吸量X′。土壤中Cd 2+ 的等温吸附解吸过程用langmuir等温方程拟合。试验重复5次。 2.2.3. 吸附动力学试验 称取供试土壤1.000 g (±0.0005 g)置于离心管中，分别加入以去离子水和NaCl水溶液(0.1 mol∙L − 1 )为溶剂配制的Cd 2+ 浓度为50mg∙L − 1 的溶液，土液比为1:40，恒温(25℃ ± 0.1℃)下分别振荡1 min、5 min、10 min、15 min、30 min、45 min、1 h、1.5 h、2 h、3 h、4 h、6 h、8 h、12 h、16 h、20 h后取出一只离心管，离心后取上清液，用火焰原子吸收分光光度计测定Cd 2+ 浓度，通过上清夜的浓度计算出不同时间的吸附量(S)。分别用双常数方程、Elovich方程、一级动力学方程、抛物线方程及二级动力学方程进行拟合。试验重复5次。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 融雪剂中NaCl是人为加入土壤中的化学成分。通过等温吸附试验和吸附动力学试验，研究了NaCl对贵州铜仁、黔东南、黔南三个地区道路周边混合黄壤中Cd 2+ 的吸附行为。1) Cd 2+ 在土壤中的吸附行为由于溶液中加入NaCl而有所差异。在NaCl作用下，三地区土样对两种重金属的吸附能力降低。对于不同重金属，三地区土样的吸附能力顺序有所不同。2) 在NaCl作用下，Cd 2+ 的解吸率由原来的8.69%~43.3%增加17.5%~54.1%。3) 两种吸附液中三地区土样对Cd 2+ 的吸附用Langmuir模式来拟合较合适。在低浓度范围用Henry模式拟合比较合适，而在高浓度时适合用Langmuir拟合比较合适。4) 动力学试验表明：Elovich方程拟合出的相关系数最高可达0.9098，最适合描述动力吸附过程。由拟合参数计算出，在有无NaCl作用下，而对Cd 2+ 作用效果不明显。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 对于“司乘冲突”引发的刑事案件，司法实践中存在过高评价、模糊评价的问题，案件的定性较为粗糙。现有的罪名无法涵盖乘客的妨害安全驾驶行为，有必要增设“妨害安全驾驶罪”以准确评价此类行为，其规范目的在于弥补妨害安全驾驶行为造成不具有与放火爆炸等同质性的公共危险的情形，对发生公共安全的实际侵害或具体危险场合下的定性空白，在此基础上对该罪的构成进行简要的设计。而对于司机“擅离驾驶岗位”的行为则应进行类型化的分析，现行治理体系已经能够完成准确解释和评价，从社会危害性、刑法谦抑性以及程序的效率与公正等角度也应否定入罪的观点。 关键词 :司乘冲突，妨害安全驾驶罪，以危险方法危害公共安全罪，具体危险犯 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 2018年10月28日，重庆市万州区发生公交车坠江事件，对于该事件的刑法性质与防范对策引发社会各界人士的普遍关注与探讨。司法实践中，对于司乘冲突所引发刑事案件的处理较为粗糙，存在“同案异判”现象，因此理论上有必要梳理现有司法实践中存在的问题，从而构建出更为精细而审慎的定性路径。
system: [SYSTEM]

user: 3. 乘客妨害安全驾驶的行为——建议增设“妨害安全驾驶罪” 万州公交车坠江案发生后，胡云腾大法官主张将“采用威胁、暴力方法侵犯正在驾驶公共交通工具驾驶人员的人身权”、“强行干扰公共交通工具的正常行驶等行为”、“抢夺方向盘威胁公共安全”入罪，增设“妨害安全驾驶罪”，同时参考危险驾驶罪的量刑。 (一) 妨害安全驾驶罪的规范目的 实践中对于司乘冲突引发刑事案件的处理存在过度评价与模糊评价的问题。具言之，以危险方法危害公共安全罪在某些情形下会造成过度评价，同类解释规则要求危害行为所引发的危险具有与放火、爆炸等具有同质性的危险，此外，强调危险方法的“一次性”，意味着一旦行为实施便无法立即控制结果，以危险方法危害公共安全罪属于具体危险犯，意味着行为必须具有“具体危险性”，仅造成抽象危险的不能构成该罪。而实践中对于以上诸多入罪的限制条件多有突破，在司乘冲突引发的刑事案件中，乘客抢夺方向盘、变速杆或殴打司机，在未造成任何人员伤亡、财产损失，行为当时至多具有一般具体公共危险而认定为以危险方法危害公共安全罪，显然是一种过度评价，例如公交车行驶在车、行人稀少的乡村路段，车内仅有个别乘客情况下，乘客殴打司机，由于司机刹车及时未造成危害后果，此种情形评价为以危险方法危害公共安全罪是不合适的；交通肇事罪的适用面狭窄，该罪要求客观上必须发生一定程度的实害结果，且乘客主观上对实害结果是过失，因此对于乘客行为造成具体公共危险或对实害结果有预见的场合无法构成交通肇事罪，现实中发生的大量司乘冲突并未造成实害结果，且作为一般人在行为当时对危险结果是有认识和预见的；寻衅滋事罪的模糊评价、评价不足，其本身作为“口袋罪”就受到学者的质疑，运用该罪无可避免得存在模糊性，更重要的是该罪侵害的是社会管理秩序，而司乘冲突中，乘客的行为多是侵害了公共安全，仅认定为寻衅滋事罪忽略了“危害公共安全”一面，未对危害行为作出完整评价。在现有的罪名无法涵盖乘客行为的情况下，有必要增设“妨害安全驾驶罪”以准确评价行为。 乘客殴打、拉拽公交车司机，抢夺方向盘、变速杆的行为，可能构成以危险方法危害公共安全罪、交通肇事罪、破坏交通工具罪、过失损坏交通工具罪等。具体包括以下情形： 1、乘客的行为产生了与放火、爆炸等具有同质性的高度危险，例如公交车行驶在窄桥、车辆多的高速公路、人员极为密集区或者乘客的严重暴力行为、抢夺方向盘变速杆导致公交车驾驶员完全失去对车辆的控制，乘客的行为在实施之后，其可能造成的危险或实害结果无法立即得到控制，可以认为乘客的行为属于刑法114、115条中的“危险方法”。在造成实害结果的场合，若乘客对具体的公共危险具有认识和希望或者放任的态度，同时对实害结果是过失，可能同时触犯交通肇事罪与过失以危险方法危害公共安全罪，应认定为以危险方法危害公共安全罪，属于过失结果加重犯，与此相对，对实害结果若是故意，则构成以危险方法危害公共安全罪，属于故意结果加重犯。若乘客对具体的公共危险以及实害结果主观上是过失，则可能同时触犯交通肇事罪与过失以危险方法危害公共安全罪。在未造成实害的场合，若乘客主观上对于具体的公共危险有认识和希望或放任的态度，则构成以危险方法危害公共安全罪，若主观上对此具体的公共危险存在过失，则不构成以危险方法危害公共安全罪。 2、乘客的行为造成了公共危险，但是其“危险”与放火、爆炸等不具有同质性，如乘客的殴打行为、抢夺方向盘、变速杆等行为不足以使得司机失去对车辆的控制，公交车司机仍然能够对乘客行为引起的危险作出及时反应，并可在一定程度上控制结果。在造成实害后果的场合，张明楷教授认为劫持火车电车宜认定为破坏交通工具罪，有学者基于此进一步认为乘客的殴打拉扯行为可以成立破坏交通工具罪，理由在于该行为在性质上可以等同于劫持火车电车的行为，同样是妨碍了车辆功能的正常发挥。但本文认为，成立破坏交通工具罪客观上仍然要求行为使得车辆发生倾覆、毁坏的危险，如果将所有乘客的行为都一律评价为破坏交通工具罪，似乎过于扩大了破坏交通工具罪，有类推解释的嫌疑，成立破坏交通工具罪同时要求行为人主观上认识到自己的行为会发生使车辆倾覆毁坏继而危害公共安全，但是乘客殴打、拉拽，抢方向盘等行为难以说其具有使车辆倾覆、毁坏的故意。因此，在发生实害结果的场合，若行为人主观上是过失，现行刑法并没有合适的罪名予以评价，若行为人主观上是过失则可构成交通肇事罪。在发生具体危险的场合，现行刑法也无法作出准确的评价，仅作为一般违法处理。 因此，为准确评价乘客的行为，主张增设的“妨害安全驾驶罪”，其规范目的应当在于，弥补现行刑法对于乘客故意实施殴打、拉扯司机、抢夺方向盘等妨害安全驾驶行为造成不具有与放火爆炸等同质性的公共危险的情形，对发生公共安全的实际侵害或具体危险场合下的空白。 (二) 妨害安全驾罪构成的理论设计 妨害安全驾驶罪应当属于具体危险犯，并有结果加重犯情形。对于具体危险犯的量刑可以参照危险驾驶罪，对于结果加重犯的量刑幅度可以参考刑法119条破坏交通工具罪。 客观上，行为人实施了“威胁、暴力方法侵犯正在驾驶公共交通工具驾驶人员的人身权”“强行干扰公共交通工具的正常行驶”“抢夺方向盘威胁公共安全”等使得公交车司机对车辆的控制能力减弱的行为，危害结果为危害不特定或多数人的生命、健康或公众生活的平稳与安宁，造成危害或现实侵害结果。 主观上，行为人故意实施妨害安全驾驶的行为，对于自己的行为会造成具体的公共危险具有预见或认识，并放任或追求这种危险结果发生；行为人未预见具体的公共危险，主观上是过失的情形可以构成过失妨害安全驾驶罪，与交通肇事罪在一定程度上发生竞合。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 推荐方法是解决“信息过载”问题的一种热门研究技术，传统的推荐方法在音乐、视频、新闻等领域存在数据稀疏、冷启动等问题，将深度学习融入推荐方法中，可以有效解决上述问题。对传统推荐方法在音乐、视频、新闻等领域的应用进行分析，重点介绍基于深度学习的音乐和视频领域的推荐方法，最后对基于深度学习的推荐方法进行了总结和展望。 关键词 :推荐方法，深度学习，音乐，视频 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 互联网技术的快速发展，促进了数据信息的爆炸式增长。2017年全球数据总存量轨迹是16~20 ZB，再过8年，总存量仍将增长10倍，接近200ZB。虽然海量数据蕴含丰富的价值，但是存在严重的“信息过载、信息焦虑、信息冗余”等问题。为了解决“信息过载”问题，研究人员分析该问题产生原因，积极寻找应对策略 [ 1 ] 。截止目前，能够解决“信息过载”的方法包括搜索引擎技术、数据库系统、推荐系统。搜索引擎 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 能够自动从互联网上搜索信息，信息经过整理后，提供给用户进行查询，但这些信息存在数据量大的特点，进而导致搜索时间过长，不能及时给用户提供有用的信息；数据库系统 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ] 不仅可以存储和管理数据，而且能够处理各种业务，但是当数据量庞大时，仍存在数据冗余现象，从而导致用户无法及时处理业务。以上两种方法存在不同的问题，为了解决这些问题，研究人员提出推荐系统将其应用在海量数据的处理中，推荐系统能够为用户生成推荐项列表或者预测用户偏好哪一项，有针对性便捷地为用户提供可能让他们喜欢的内容 [ 10 ] ，从而减少用户搜索的时间以及提高推荐准确度。目前，推荐系统用于决策的过程中，是解决“信息过载”问题最好的手段之一。 而推荐系统最初开始于一个有趣的现象：人们在生活中做决定的时候总会倾向于听取别人提供的建议 [ 11 ] 。在20世纪末期，Su等人 [ 12 ] 第一个提出协同过滤技术，这标志着推荐系统成为一门独立的学科而受到广泛的关注。传统的推荐方法主要有两种：基于内容的推荐方法 [ 13 ] 和协同过滤推荐方法 [ 14 ] 。传统的推荐方法大部分都存在冷启动、用户兴趣偏移、数据稀疏等问题，融合两种方法的混合推荐方法 [ 15 ] 能够缓解数据稀疏、冷启动问题，但是由于往往收集到的数据具有数据异构、分布不均匀等复杂特征，混合推荐方法仍面临极大的挑战 [ 16 ] [ 17 ] 。 深度学习技术是机器学习领域的一个热门研究技术，已经广泛应用于许多领域如图像处理、语言识别和自然语言理解等，这为推荐方法的研究指引了新的方向。一方面深度学习可以自动学习数据特征，学习潜在的隐性因子，为推荐方法缓解冷启动问题；另一方面深度学习可以通过数据增广、迁移学习、领域自适应、主动学习等方法缓解数据稀疏问题。目前，基于深度学习的推荐方法在众多领域应用的研究越来越多 [ 18 ] - [ 29 ] ，基于深度学习的推荐方法研究已经成为推荐方法领域的研究热点之一。 本文首先简要介绍了传统的推荐方法在音乐、视频、新闻领域的应用，然后重点分析深度学习在音乐推荐系统以及视频推荐系统中的应用，最后是总结全文以及对基于深度学习的推荐系统的展望。
system: [SYSTEM]

user: 2. 传统推荐方法 2.1. 音乐推荐方法 2.1.1. 基于内容的音乐混合推荐方法 为了解决过于依赖专家形成的特定音乐特征集的问题，潘洋等人 [ 30 ] 提出一种基于用户行为的研究方法，通过获取用户日常收听、播放、收藏等操作行为数据，将这些用户行为数据构建出行为特征模型，进而挖掘分析用户行为与兴趣之间的关系，在此基础上，采用因子分解机模型模拟用户行为特征数据中的隐性因子，填充稀疏矩阵，预测用户行为类型。琚春华等人 [ 31 ] 研究发现音乐的消费过程可以反映用户的情绪，因此设计了一种融入用户情绪因素的推荐方法。首先，结合声音学和心理学的研究，对音乐进行与情绪相关的分类，通过情绪特征向量详细描述情绪的组成；其次，将人类生物节律周期和生物钟理论应用到用户情绪状态的初步估计中，获得用户当前状态的初步描述；再者，用人工情绪模型和反馈控制预判用户当前的情绪状态，最后将与用户情绪状态相匹配的音乐推荐给用户。 2.1.2. 基于协同过滤的音乐混合推荐方法 为了解决旋律、节奏、音色等重要音乐特征难以提取处理的问题，Wang等人 [ 32 ] 提出一种基于标签的协同过滤推荐方法，通过分析每个用户的听歌频率分布规律，构建评分机制，将频率转化为合理的分数，同时检索数据库中出现的所有曲目和歌手的顶部标签，构建用户轨迹类型偏好向量以及用户相似度矩阵，进而对基于相似风格的用户进行推荐。Markus等人 [ 33 ] 提出了两种新的量化音乐主流性的方法，采用 Kullback-Leibler (KL)散度和秩序(rank-order)相关系数关联听众和全球偏好的资料，基于此对音乐的主流性进行排名。在此基础上，Ferraro等人 [ 34 ] 对基于排名的主流音乐推荐方法进行了改进，提出了一种矩阵分解和流行度融合的推荐方法，通过将每个用户的倾听行为模式作为输入，分别建立回归模型，从而为每个用户提供个性化权重排名，并根据受欢迎程度进行改进排名。 2.2. 视频推荐方法 2.2.1. 基于内容的视频混合推荐方法 孔欣欣等人 [ 35 ] 提出一种基于标签权重评分的推荐方法，通过对每个标签进行相应的评分，评分代表该物品或用户在该标签上的权重，以此降低客观因素对用户打分的影响，提高评分的准度度和真实性。林鑫等人 [ 36 ] 在基于内容的基础上提出一种基于用户决策的推荐模型，其根据影响用户决策的因素筛选出需要的特征或者特征组合，并将用户兴趣偏好作为决策的直接影响因素。Tzamousis等人 [ 37 ] 利用各种机器学习算法学习多种推荐算法的高效组合方法，能够根据为给定的输入选择出最佳的混合方法，该方法可以很容易扩展到其他推荐方法。 2.2.2. 基于协同过滤的视频混合推荐方法 Nguyen等人 [ 38 ] 提出一种将显示反馈和隐式反馈结合到一个统一模型中的概率模型，首先用基于显示反馈的用户和项目表示矩阵分解模型，其次用项目嵌入模型发现商品的表征，从而捕获基于隐式反馈项目之间的关系。为了解决单个用户只对某些领域感兴趣的问题，张飞等人 [ 39 ] 提出一种协同聚类推荐方法，将用户和物品根据兴趣或特征进行聚类分组，然后在每个分组基础上进行相应的推荐。张文静等人 [ 40 ] 在原有基于频率和基于排名的信息核提取方法基础上进行了改进，提出在求邻居列表时既要考虑用户之间的相似度，又要充分利用用户和物品的评分信息，优化寻找最相似邻居环节。 2.3. 新闻推荐方法 2.3.1. 基于内容的新闻混合推荐方法 为了研究新闻发生地点对新闻推荐的影响，袁仁进等人 [ 41 ] 提出了一种基于事件地理位置的推荐方法，首先对用户浏览的新闻集进行信息抽取，对抽取出的信息进行判断，分类出有地理位置的新闻集和无地理位置的新闻集，通过使用向量空间模型和TF-IDF算法，构建新闻特征向量集合，进而将新闻文本向量化；其次根据两种新闻集的数量权重构建用户兴趣的混合模型，采用余弦相似度算法，从而计算出用户兴趣模型和候选新闻集之间的相似度；最后采用Top-N方法将新闻推荐给用户。随后，袁仁进等人 [ 42 ] 对此方法进行了改进，提出了一种基于VSM和Bisecting K-means聚类的推荐方法，直接采用Bisecting K-means聚类算法对新闻特征向量进行聚类，分析出新闻类别，将其与用户浏览过的新闻特征向量集合进行整合，构建用户兴趣模型。为了解决用户兴趣漂移问题，文献 [ 43 ] 介绍一种基于时间因子的推荐方法，在推荐方法中引入艾宾浩斯遗忘曲线，并利用遗忘函数对用户兴趣模型进行时间加权，从而对原始用户模型进行更新。 2.3.2. 基于协同过滤的新闻混合推荐方法 朱文跃等人 [ 44 ] 提出了一种基于事件本体的推荐方法，其将新闻报道模型分为三个部分，上层事件类主要由新闻、对象以及地点层次结构组成，下层事件类是事件类关系组成，底层是新闻报道的实例层。通过新闻分类结构和新闻语料构建事件本体，利用协同过滤算法计算用户兴趣相似性，最后将与用户最近浏览过的相似新闻、相似用户阅读过的新闻以及用户最近浏览过的新闻事件分类，找到与该新闻事件有相同对象的推荐给用户。而Chakraborty等人 [ 45 ] 提出一种非个性化的推荐方法，观察不同故事在用户中受欢迎的程度，并利用受众驱动的流行度来估计其重要性，并从编辑的判断中学习编辑们在报纸上挑选故事的方法，在兼顾最近性和重要性基础上推荐包含不同专题的新闻，并基于未来影响进行推荐。
system: [SYSTEM]

user: 3. 基于深度学习的推荐方法 基于深度学习的推荐系统通常将与用户和项目相关的数据作为输入，利用深度学习模型学习用户和项目的隐性因子，并基于这种隐性因子为用户进行项目推荐。图1为基于深度学习的推荐系统架构，其中包括输入层、模型层和输出层。本节重点介绍深度学习在音乐、视频领域推荐方法的应用。 图1. 基于深度学习的推荐系统架构 3.1. 深度学习在音乐推荐方法中的应用 一般情况下在音乐推荐中可以按照流派、艺术家、情感、语言等内容进行分类，考虑到用户听取单首歌曲消耗的时间不同，且显式的评分数据稀少，即便获取到相应的数据，相比其他领域的数据更为稀疏，因此不间断的收听行为通常被作为隐式的正面反馈。深度学习模型易于学习到项目的隐性因子，因此将深度学习运用到音乐推荐系统，可以为用户推荐更精确的歌曲。 3.1.1. 基于卷积神经网络的音乐混合推荐方法 一些研究者 [ 46 ] [ 47 ] 采用原始波形作为输入，使用一维卷积神经网络对音频信号进行处理，而另一些研究者 [ 48 ] [ 49 ] 提出采样级深度卷积神经网络，从非常小的波形颗粒中学习，这些研究均使用音频的波形作为输入，利用卷积神经网络的端到端方法进行特征提取。在此基础上，Abdul等人 [ 50 ] 提出一种基于情感感知的音乐推荐方法(EPMRS)，将深度卷积神经网络(DCNN)和加权特征提取方法(WFE)输出结合起来，使用DCNN从音乐数据(音频信号和相应的元数据)中提取潜在特征极性分类，在WFE方法中，生成音乐的隐式用户评级，以此提取用户数据和音乐数据之间的相关性，EPMRS根据用户对音乐的隐式评分向用户推荐歌曲。Hewitt等人 [ 51 ] 则从另一个角度出发，对八类情绪进行分类，提出了三种改进的CNN架构变体，实现了一个基于预测用户影响的音乐推荐界面。 3.1.2. 基于自动编码器的音乐混合推荐方法 汤敬浩等人 [ 52 ] 提出一种基于内容的堆叠式降噪自动编码器推荐方法，使用色度特征(色度向量和色度图谱的统称)以及梅尔频率倒谱两种音频特征作为模型的输入，使用批量随机梯度下降进行训练，得到物品的评分预测矩阵。在此基础上，文献 [ 53 ] 进行了改进，利用物品侧自动编码器学习音乐特征，用户侧自动编码器学习用户特征，提出了一种集合卷积自动编码器(即卷积神经网络与自动编码器结合)矩阵分解的音乐推荐模型。该模型使用四种特征，分别是两种音频特征、歌词特征和评分向量矩阵，并将这些特征输入到卷积编码层，经过训练，得到能到预测用户喜好的模型。 3.1.3. 基于深度置信网络的音乐混合推荐方法 为了解决无法从音频中捕获所有相关信息的问题，Wang等人 [ 54 ] 提出一种将深度信念网络与概率矩阵分解模型组合的音乐推荐方法，将音乐内容提取和音乐推荐两个阶段，统一为一个自动的过程，同时从音频内容中学习特征。具体的步骤是首先利用概率矩阵分解模型学习用户和项目的隐层表示，其次采用深度信念网络模型自动学习从音乐中提取的音乐特征和由用户偏好得到的用户表示。通过验证发现该推荐模型无论在暖启动阶段还是冷启动阶段，都有较好的性能。 3.2. 深度学习在视频推荐系统中的应用 3.2.1. 基于卷积神经网络的视频混合推荐方法 为了解决新视频加入时没有相关评分造成的冷启动问题，Li等人 [ 55 ] 提出直接从内容中计算视频相关性，而不是将其作为用户行为矩阵分解的副条件，通过使用深度卷积神经网络对视频的信息(即像素、音频、字幕和元数据)进行处理，以此构建视频关联表，从而减少新视频用户的行为需求。另外，为了提高卷积神经网络的适用性，李南星等人 [ 56 ] 采用条件卷积对用户行为进行特征提取，即使用物品特征向量作为卷积核，没有待训练参数，该方法只需要一层条件卷积就能得到N个用户属性和N个物品属性之间的高阶组合。在此基础上，该方法在神经协同过滤中融入用户和物品属性信息。 蔡念 [ 57 ] 提出了一种改进矩阵分解与跨通道卷积神经网络结合的推荐方法，将用户和项目的影响因子加入到传统矩阵分解中，将词向量组成的信息矩阵输入到卷积神经网络中，得到的评价信息特征值与改进矩阵分解模型的正则化项进行融合。而王海艳和董茂伟 [ 58 ] 则将动态卷积概率矩阵分解模型运用到群组推荐，将卷积神经网络的文本表示方法融合到潜在因子模型中，同时将状态空间模型也融合到潜在因子模型中。 3.2.2. 基于自动编码器的视频混合推荐方法 为了缓解数据稀疏问题，冯楚滢等人 [ 59 ] 提出将堆叠自动编码器引入推荐系统，首先将加噪后的数据输入自动编码器，生成新的评分矩阵，对数据文本进行挖掘提取词汇表，在概率框架中使用协同过滤模型，推导出基于采样的协同深度学习贝叶斯处理算法，构建出基于堆叠降噪自动编码器的协同推荐方法。曾旭禹等人 [ 60 ] 通过将无监督变分自动编码器融合到概率矩阵分解模型中，构建一种感知上下文的推荐模型。首先通过TD-IDF对物品的评价文档进行数据预处理，其次使用变分自动编码器提取物品描述文档的辅助信息的特征，发现物品的上下文信息关系，最后利用概率矩阵分解模型提高预测评分精度，其中选择最大后验估计优化潜在特征向量。 3.2.3. 基于玻尔兹曼机的视频混合推荐方法 张光荣等人 [ 61 ] 将用户标签融入实值条件受限玻尔兹曼机中，利用实值条件玻尔兹曼机可以拟合任意离散分布的能力，预测出用户对新物品的评分值。另外，运用文本分类中的TF-IDF算法预测用户对所应用过的标签的喜爱度，与标签基因数据相乘，得到用户对物品的预测评分，将其加入用户历史评分数据，从而解决用户新物品没有评分的问题。刘康迪 [ 62 ] 引入深度网络结构模型，将其与基于时间加权的聚类算法相融合，采用多层受限玻尔兹曼组成深度玻尔兹曼机，利用深度玻尔兹曼机进行特征提取和探测，同时为了降低训练难度，使用并行化方案，解决了用户兴趣漂移的问题。沈学利等人 [ 63 ] 提出一种受限玻尔兹曼机(RBM)与加权Slope One结合的混合推荐算法，通过使用基于项目的实值RBM对评分矩阵进行填充，在相似度计算过程中引入项目属性信息，将项目评分相似度与项目属性信息结合，作为加权Slope One的权值，并通过两次预测，提升推荐的准确性。 3.2.4. 基于深度置信网络的视频混合推荐方法 为了处理在线学习用户的高维属性，Zhang等人 [ 64 ] 提出了一种基于深度神经网络(DBN)的推荐方法，利用DBN在函数逼近、特征提取、预测分类等方面的高性能，结合慕课用户课程特征向量，以课程成绩作为DBN监督学习的课程标签，通过无监督训练和监督反馈微调，从而实现DBN推荐模型的训练，挖掘出用户的课程兴趣，并基于此进行推荐。Cui等人 [ 65 ] 研究发现基于内容的协同过滤和基于用户的协同过滤结合可以提高推荐性能，但是由于数据量大，电影和用户兴趣的特征复杂，简单的模型不容易提取特征，为了解决这个问题，采用了DBN和基于用户的协同过滤结合的方法。将 User-Item矩阵分为0-1矩阵，将其作为DBN模型的输入，然后再采用基于用户的协同过滤算法，计算出缺失的评分，得到推荐的电影。黄兰 [ 66 ] 提出一种基于DBN分类的协同过滤推荐方法，采用DBN两种学习模式：单模式的学习和多模式的学习，分别对项目类别和用户类别进行学习，找出用户属性间的潜在联系，提高了分类的精度。
system: [SYSTEM]

user: 4. 基于深度学习的推荐方法研究趋势展望 现如今基于深度学习的推荐方法的研究开展地如火如荼，并且已经运用到很多领域，如音乐、视频、新闻等，但在技术及实际效果上还有很大进步的空间，在未来必将有更多、更广泛的尝试，以下总结了三个基于深度学习的推荐方法可能的研究方向。 1) 基于深度学习的推荐方法与云计算技术的集合 基于深度学习的推荐系统需要处理海量的数据记录，如何便捷快速存取这些庞大的数据以及如何精确作出推荐结果，成为基于深度学习的推荐方法面临的巨大挑战。云计算集成海量存储和高性能的计算能力并且具有分布式存储、高扩展、用户友好等特征 [ 67 ] 。有研究者将云计算与推荐系统结合 [ 68 ] - [ 81 ] ，可以得到较好的性能，而基于深度学习的推荐方法与云计算结合可能是一个可以提高召回率、精准度的另一个好的研究方向。 2) 用户的隐私安全问题 基于深度学习的推荐方法通过利用用户的显示反馈或者隐式反馈数据，推荐系统得到用户的信息越多，对用户的推荐准确率就越高，系统得到用户的信息越多，一旦遭到攻击，用户的隐私安全将会受到威胁。一些研究者 [ 82 ] - [ 97 ] 已经考虑到这些问题，提出了基于隐私的推荐方法，可尝试将深度学习引入，从而得到更好的解决办法。 3) 基于深度学习的推荐方法可解释性的问题 推荐系统往往在直观上向用户展示项目的推荐列表，但是缺少向用户说明这样推荐的合理性。而基于深度学习的推荐方法，通常是将处理好的数据输入模型，模型中采用的是黑箱机制，同样很难对推荐结果有直接的解释。若提高推荐系统的可解释性，则可以得到用户更好的反馈，从而提升用户对系统的信任度。因此，从其它角度研究具有解释功能的基于深度学习的推荐系统是非常有必要的。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文阐述了青岛空管站如何通过短信、微信、网站等多元化方式向不同层面的用户发送航空气象预警预报信息。设计并实现了航空气象预警预报系统，实现了航空气象预警预报信息自动发送，对气象信息的交互进行了有效的补充。通过该系统将的应用提高了预警预报信息发布的准确性和时效性，提高了空管气象业务运行效率和服务水平。 关键词 :民航气象，预警预报系统，微信 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 随着中国改革开放的不断深入，国民经济的持续快速地增长，我国的民航事业得到了长足的发展。近年来，天气对于航班正常率的影响越来越大。“以信息为中心的运行”是新一代空中交通管理系统的重要特征 [ 1 ] ，民航空管气象部门会依靠先进的设备，不断发布气象变化趋势预报，以便航班运行和调度。气象预警预报信息的有效传递成为提高管制服务水平、保障航班正常率的关键。为了满足这一要求，青岛空管站设计并实现了气象预警预报系统，向各用户有效传递气象预警预报信息。
system: [SYSTEM]

user: 2. 气象预警预报信息交互现状 目前部分省市气象局已经实现将常规气象观测资料、非常规气象观测资料、监控信息、预报分析资料、气象预报预警服务产品等通过简历完善预报预警信息的发布渠道管理模块，使系统能与现有业务平台高度融合，实现预报预警信息发布的全自动化，提高预报预警信息发布的及时性，达到预报预警发布统一高效的目的 [ 2 ] 。当前民航空管气象系统内部使用“区域预警与机场警报”软件通过民航气象数据库系统对机场气象预警预报信息进行交互。多数空管分局站通过电话方式通知相关部门和人员，无有效的工具手段分别向重点人员、公众和分局站内部的管制用户以及航空公司等用户分别发送信息。本系统在青岛空管站的应用填补了航空气象领域预警预报信息发布系统的空白。
system: [SYSTEM]

user: 3. 系统概述 本系统基于民航气象数据库系统数据，结合山东省气象局、青岛市气象局部分资料，融合了葵花8卫星、风云卫星数据以及全国雷达拼图资料等，实现了将航空气象观测资料、机场天气监控信息、机场预报分析资料、气象预报预警服务产品等通过航空气象信息网、微信公众平台、短信等方式向空中交通管制部门、航空公司、机场、旅客等用户实时发布。青岛空管站气象预警预报系统包含信息发布、信息存储、信息显示等功能模块。其中信息发布通过航空气象信息网发布，信息存储在本地数据库中，信息显示是用户通过短信、微信、航空气象信息网方式获取。系统框架示意图如图1。
system: [SYSTEM]

user: 4. 系统功能 4.1. 信息发布 信息发布的内容主要包括会对航空产生影响的气象信息。其中机场低空风切变主要由大气运动本身的变化和地理、环境因素所造成的。青岛空管站基于激光雷达、风廓线雷达以及气象自动站数据，结合本身地理环境因素对风切变进行探测和预警预报。此外，雷暴和积雨云等强对流天气雷暴和大风天气也对航空有重要的影响。快速准确的航空预警预报在大面积航班延误的处理过程中能够起到积极有效的作用。 图1. 系统框架示意图 预报员使用航空气象信息网发布平台将预警信息发送。信息类别包括七日天气、风切变警报、台风消息、灾害性天气分级预警、机场警报、台风预警、自定义发送等，可选择内容时效、发布时间、发布内容。其中部分内容可选择是否通过短信、微信等方式发送。一般默认将信息发送至航空气象网站，同时通过微信发送给绑定用户，其中短信方式发送是可以通过选择不同组别向相应人员发送。航空气象信息网发布平台如图2所示。 图2. 航空气象信息网发布平台 4.2. 信息存储 通过发布平台发布的预警信息存储与数据库中。本系统使用的数据库为SqlServer 2008R2版本，数据库位于本地信息化系统中。 4.3. 信息显示 4.3.1. 短信 短信方式发送包括两种实现方式。一种为短信猫的方式，一种为网络短信的方式。 网络短信的优势为发送速度快、费用低，缺点是必须依赖互联网。短信猫是基于硬件和软件，需要逐个用户发送，不可并发，因此发送速度慢，同时存在信息不能发送给全部用户的隐患。但是在重大任务保障期间，经常需要中断互联网，在这种情况下只能选择短信猫方式。因此目前系统主要使用网络短信方式发送，短信猫作为特殊时期的备用方案。短信方式主要面向的用户为需要重点提醒的人员，如空管分局站领导、部门领导、当日值班领导、当日值班人员、监管局、安管部等。在通过短信发送时可以将人员进行分组，根据实际情况选择对应组别人员。 4.3.2. 微信 微信是公众用户最有效快捷获取信息的方式。该系统基于微信公众平台开发微信气象预警预报发送软件向关注用户发送预警预报信息。气象天气预警预报信息在发送时存在不定时发送的情况，同时数量不定，每日可能发送多条信息，并且需要主动提醒用户。微信公众平台提供的的订阅号和服务号类型，其中订阅号用户在收到消息时会收纳在微信的订阅号列表中，不能以对话消息的方式声音提醒用户，容易漏掉信息，并且订阅号存在消息数据限制的问题。结合上述需求本系统选择微信服务号的模板消息功能实现信息发送。 本系统首先注册微信服务号“航景在线”并进行认证，用户关注该公众号后点击“微天气”菜单进行预警绑定，之后便可接收青岛空管站发送的气象预警预报信息。微信接收气象预警预报信息如图3所示。 图3. 微信接收气象预警预报信息 系统在后台运行守护程序，当预报员通过发布平台发布信息后守护程序从数据库中提取告警信息发送给相关用户。同时也可使用守护程序的手动模式向用户发送信息。微信后台守护程序如图4所示。 图4. 微信后台守护程序 微信平台在发布超过一定字数的信息时，模板消息会出现显示不完整的问题。针对此类情况，系统通过两种方式解决。方式一：模板消息添加详细信息页面。即通过点击详情进入网页的方式查看具体信息。方式二：多条发送。将一条信息分成多条发送给用户。主要针对部分分局站无自己的门户网站，无法部署详情页面的情况。 基于微信公众平台开发的微信发布软件在发布信息时与其他方式相比具有一定的优势。微信发送信息无需费用；任何公众用户都可以自主关注，方便快捷，对于不再需要接收信息的用户也可自主取消；航空公司机组用户登机前可收到最新信息，便于查阅；通过微信公众平台为用户提供信息可提高空管系统在公众的影响力。 4.3.3. 网站 航空气象信息网采用标准的数据库查询语言(SQL)，具有良好的开放性，通过GIS技术的应用，基于B/S架构设计，利用CHROME、IE等浏览器实现对平台的访问操作 [ 3 ] 。航空气象信息网主要面向管制内网用户和部分驻场航空公司用户，用户可查阅详细的天气情况和各类天气预警信息。航空气象信息网内容包括气象报告查询、重要天气通告、气象自动观测系统、飞行气象文件、气象雷达、卫星云图、天气图、数值预报、航空器想资料等。其中天气预警包括风切变警报、台风消息、灾害性天气分级预警、机场警报、台风预警等内容。航空气象信息网气象信息显示如图5所示。 图5. 航空气象信息网气象信息显示
system: [SYSTEM]

user: 5. 创新点 本系统使用微信公众号发布预警预报信息，而微信公众号的群发消息功能具有条数限制，服务号1个月(按自然月)内仅可发送4条群发消息。航空气象预警预报信息每日条数不确定，使用微信群发功能无法满足预警预报信息向所有用户的实时传递。本系统调用微信模板消息功能使用多线程方式，逐个向用户实时发布预警预报信息，使所有用户实时获取预警预报信息。 本系统基于民航气象数据库系统数据，结合山东省气象局、青岛市气象局部分资料，融合了葵花8卫星、风云卫星数据以及全国雷达拼图资料等，实现了将航空气象观测资料、机场天气监控信息、机场预报分析资料、气象预报预警服务产品等通过航空气象信息网、微信公众平台、短信等方式向空中交通管制部门、航空公司、机场、旅客等用户实时发布。本系统在青岛空管站的应用填补了航空气象领域预警预报信息发布系统的空白。
system: [SYSTEM]

user: 6. 总结 航空气象在民航业空管系统的发展中占据相当重要的位置，必须建设与民航强国相匹配的气象预警预报系统。青岛空管站实行依靠数据、依靠工具的精细化管理 [ 4 ] ，其自主研发的气象预警预报系统自2015年运行至今，系统运行稳定，使用用户超过三百人，累计发送信息六千多条。系统通过短信、微信、网站等多元方式将气象预警预报信息传递给不同层次用户。系统各功能模块既可作为整体组合使用，同时也可独立部署运行到空管分局站，应用范围广，部署方便快捷，具有一定推广价值。系统的使用有效体现了“强安全、强效率、强智慧、强协同”的“四强空管”的发展理念，为实现新时代民航强国提供了有力支撑。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 针对银行间支付系统高峰时业务量高有可能导致单一清算账户成为热点账户的问题，同时为进一步解决集中账户场景下的支付清算系统分布式架构改造，本文从借贷分离和影子账户两种模式研究分布式记账模型在支付系统中的可行性并在结尾给出了两种模式的对比及在支付系统中的适用场景。 关键词 :支付系统，热点账户，集中账户，分布式记账模型 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 1.1. 分布式记账模型研究背景 支付系统为适应商业银行数据大集中趋势的需求，其接入方式由多点接入、多点清算过渡为一点接入、一点清算，目前能支持的峰值每小时50万次的单一账户访问量，超过商业银行峰值的最大业务量，能够满足当前的业务处理需求。但是随着我国社会经济快速发展，经济规模不断扩大，交易活动日益频繁，在可预见的未来，大型商业银行在高峰时业务量有可能突破每小时50万笔，导致单一清算账户成为热点账户。 目前支付系统更多的采用集中式架构，其特点是架构简捷稳定，便于纵向扩展与管理，技术成熟，但是集中式架构对高端设备依赖较强，业务连续性指标有待加强。 为进一步解决集中账户场景下的支付清算系统分布式架构改造，提出构建支付系统分布式记账模型研究。从借贷分离和影子账户两种模式研究其在支付系统中的可行性。 1.2. 分布式记账模型研究目标 1) 支持应用分布式改造 应用采用分布式架构，实现横向可扩展性。 2) 解决热点账户问题 3) 提高业务连续性 解决当前集中式架构依赖高端软硬件设备、系统健壮性弱等问题，部分节点故障时，保障业务连续性不受影响。
system: [SYSTEM]

user: 3. 总结 借贷分离方案可以解决应用分布式改造，各实例分别负责部分账户的记账处理，可以在一定程度上提高业务连续性，某节点故障时，只影响部分行的业务处理，其他行可正常受理业务。借贷分离无法解决热点账户问题，且引入的分布式事务，对处理效率有一定的影响。对于交互度不够密切的行之间，借贷记账户位于不同的实例中，该场景下需借助借贷分离方案来解决。 影子账户方案可以解决应用分布式改造，各实例分别负责部分子账户的记账处理；可以解决热点账户问题，将热点账户业务拆分到不同的子账户中处理；可以较大程度提高业务连续性，某节点故障时，可以由其他子账户受理业务。由于账户被拆分成多个子账户，当某一子账户出现头寸不足时，需要进行头寸调拨。由于支付系统各账户可用头寸充足，该方案可以较大程度的避免分布式事务，提高处理效率。 支付系统包含的清算账户数量较少，针对支付系统可用头寸较充足的业务特点，支付系统账户系统分布式改造主要业务场景适于采用影子账户方案，针对某些特殊的业务场景，如交互度不密切的行之间业务处理，子账户头寸不足时头寸调拨(可以理解为内部的借贷分离操作)等可以借助借贷分离方案来实现。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 通过建立模糊综合评价模型，运用AHP-熵值法结合主观和客观的方式确定组合权重。对运输车辆的安全，节能，效率三个方面考虑并结合气象和道路状况因素，合理确定各层次指标数，定性或者定量的分析各个因素对运输车辆行车安全行为的影响，通过建立逐步回归模型，得到日降水量和交通事故发生是显著正相关，和日均温度是显著负相关的关系，并拟合出函数关系方程。最后通过确定四类评价准则：优，良，一般，差，建立完整的评价指标体系和综合评价模型。 关键词 :逐步回归模型，模糊综合评价，AHP-熵值法 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 问题分析 随着科技的发展，车联网技术被广泛的应用于交通车辆的安全管理中，车联网是指借助装载在车辆上的电子标签通过无线射频等识别技术，实现在信息网络平台上对所有车辆的属性信息和静、动态信息进行提取和有效利用，并根据不同的功能需求对所有车辆的运行状态进行有效的监管和提供综合服务的系统。当前道路运输行业等相关部门利用车联网等系统数据，开展道路运输过程安全管理的数据分析，以提高运输安全管理水平和运输效率。通过调查可知驾驶行为可能随气象、路况等因素的变化而变化，进一步影响行车安全、运输效率与节能水平。车辆的行车安全受到各方面因素的影响。 本文通过分析车辆行驶过程中的驾驶行为对行车安全、运输效率与节能情况的影响，运用数据挖掘的方法，综合考虑运输车辆的安全、效率和节能，并结合自然气象条件与道路状况等情况，通过分析多年份交通事故的主要导致因素以及各大重、特交通事故案列，同时结合气象条件和道路状况，可得到关于行车交通安全方面的几个重要指标：驾驶人因素，道路状况和交通环境。对各车辆交通运输过程中的费用消耗以及节能减排方面的相关法律法规，可以得到关于交通节能和效率方面的几个重要指标：驾驶人因素，道路状况和交通环境，工作车时利用率，运送速度，工作率等指标建立运输过程中的效率与节能评价标准指标体系，如图1所示： 图1. 评价综合体系
system: [SYSTEM]

user: 3. 模型的求解 根据逐步回归模型结果如下图3可以看出日降水量，日平均气温与交通事故显著相关，显著水平SIG值均接近0，拟合效果可以。 图3. 实际记录的交通事故量与拟合效果图 从模型结果来看，降水量和交通事故量是显著正相关的，日均温度与交通事故量是显著负相关的，但是能见度和交通事故量的相关性不显著，最终得到了气象因子和交通事故量的未标准化系数下的逐步回归方程为： Y = 2.132 R − 1.167 T + 192.412 根据AHP-熵值法结合主观和客观因素得到行车安全评价权重如表7所示： Table 7 AHP-entropy method to determine weight 准则层 权重 指标层 权重 驾驶员因素 0.4113 方向稳定性 0.2068 超速 0.4611 疲劳驾驶 0.3321 路面因素 0.3503 安全设施 0.3516 路面情况 0.3822 道路流量 0.2662 交通环境 0.2384 日均温度 0.3378 能见度 0.2820 降水量 0.3802 表7. AHP-熵值法确定权重
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 现如今随着科技的不断发展，行驶车辆的数量急剧增长，运输交通安全变得尤为重要，车辆的驾驶行为可能会随气象、路况等因素的变化而变化，从而进一步影响行车安全、运输效率与节能水平等。 通过本文建立的数学模型，从多方面的指标进行分析，例如：驾驶人因素，道路状况和交通环境，工作车时利用率，运送速度，工作率等，定性或者定量的分析各个因素对运输车辆行车安全行为的影响，通过建立逐步回归模型，得到各个因素与交通安全的关系，并拟合出函数关系方程。最后对车辆安全给出评价结果：优，良，一般，差。可以非常直观的得到车辆行驶过程中的驾驶行为对行车安全、运输效率与节能情况的影响。从而方便管理部门采取相应的措施来解决车辆行驶中的各种问题。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 随着智能手机的普及，基于Android的服务也越来越多。为了可以实时掌握员工的活动签到情况，本文设计了基于Android的企业GPS签到App。以员工手机GPS定位信息进行签到，此系统可识别手机唯一IMEI号设定一部手机只能登录一个账号，可以有效防止代签，极大的促进了企业的管理效率。 关键词 :Android，GPS，企业签到 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 手机GPS企业签到系统的应用是企业实现智能化管理的重要一环，合理的管理手段和管理制度能够帮助企业带来更为准确和高效的管理，并能营造出融洽的工作氛围。 GPS签到系统主要以方便操作并且实用为目的 [ 1 ] ，大大节省了人力物力等资源，减少了物资的支出费用，同时便于企业组织管理者对活动考勤的管理。 手机GPS企业签到系统的核心是通过手机GPS定位当前用户所在地理位置，进行签到、签退、补签以及请假等事务，让企业管理者可以实时可观的了解员工的到勤情况，同时能让员工少去复杂的签到流程，更加便捷的进行打卡签到。有效的解决了大型活动人工签到签退时出现会场拥堵、耗时长等问题，极大程度的促进了企业进行高效管理。
system: [SYSTEM]

user: 2. 系统设计 2.1. 需求分析 根据对GPS企业签到的需求分析，设计出的App有员工和管理员两个重要的角色。员工角色，可进行活动签到、签退、补签、查看签到活动记录以及修改个人用户信息等事务 [ 2 ] 。管理员角色，可进行签到活动的发布、选择签到签退的时间和地点、查看签到活动信息，可对员工补签等事务进行及时接收并处理。因管理员角色仅企业管理者使用，故不提供注册管理员角色的功能，所有管理员账号由系统管理员进行固定分配，员工用户名为工号，以初始密码进入系统后可修改个人密码。如图1所示。 图1. 总体结构图 2.2. 系统业务流程设计 系统中共有两个角色：管理员和员工。管理员账号由系统管理员进行固定分配，员工账号员工可用手机号自行注册。管理员输入用户名和密码就可以登录管理员界面，进入系统后可以发起签到，然后签到活动就会显示在系统首页上，员工可在管理员设定的时间、地点内签到、签退。若员工未能及时签到，可申请补签。此时的补签信息会在管理员补签消息信息界面显示，待管理员同意后方可完成补签。整体的业务流程图如图2所示。 图2. 业务流程图 2.3. 数据库设计 本App使用的是SQLite数据库 [ 3 ] ，根据功能模块设计，本项目的数据库主要有用户表、管理员表、任务信息表、补签信息表和签到详情表共5张表。数据库关系图如图3所示。 图3. 数据库关系图
system: [SYSTEM]

user: 3. 系统实现 3.1. 开发工具及技术 考虑到开发效率和成本，决定开发集成环境(IDE)使用AndroidStudio和PyCharm进行系统开发。客户端使用AndroidStudio进行开发，服务端使用PyCharm进行开发，数据库采用SQLite3，操作系统为CentOS7.3，开发语言为JAVA+Python。本项目应用到的技术有JAVA、Android框架Okhttp、JSON、SQLite、Web框架nodejs、Python框架Flask、SQLAlchemy等技术 [ 4 ] 。 3.2. 权限设置 实现GPS定位签到需要App获得用户手机读取位置信息的权限，因为安装App后默认是没有开启读取位置信息权限的，所以首先需要我们在手机设置中设置应用权限，允许读取位置信息 [ 5 ] 。 3.3. 注册登录 打开App，系统自动进入登录界面，这时可以进行用户(员工)和管理员身份的选择，选择完成后输入正确的用户名和密码，点击登录即可进入手机GPS企业签到系统。点击登录界面右上角的注册，系统将进入注册界面，这时可以进行用户注册。输入姓名、手机号、密码、确认密码和所在部门，点击注册即可完成员工注册。点击左上角的登录，系统将进入登录界面。根据登录用户选择的不同，分为员工首页界面和管理员首页界面。如图4所示。 图4. 注册界面 3.4. 管理员 管理员首页界面主要方便企业管理者管理企业的签到活动，可以点击进入每一个活动模块，可以看到签到任务的详细信息。点击发起签到，可以发起一个签到活动，点击补签可以查看补签消息信息。 1) 查看签到信息 进入签到任务详情界面，可以看到签到活动的编号、签到的任务标题、任务内容、签到开始时间、签到结束时间、签到地点、以及哪些部门签到的信息。点击签到详情，管理员可以查看该签到活动的具体信息，包括应到达人数、以到达人数、未到达人数、具体到达人员名单以及他们的签到情况，是否进行签到。 2) 发起签到 进入管理员首页点击发起签到，系统进入发起签到界面，企业管理者可以输入签到的任务标题、任务内容、签到日期、签到的开始时间和签到的结束时间以及签到的部门。可以选择是否在指定地点签到。若管理员发起签到任务时选择签到的地点，系统将进入GPS定位界面，手机通过GPS自动定位到当前所在位置。管理员可以点击上方搜索栏进行签到地点搜索，点击后进入搜索界面，输入地点即可跳转至相应的地点，并出现定位范围。点击确定按钮即确定此处为签到地点，并在发起签到界面显示该地点具体信息。 3) 补签 进入管理员首页点击补签，系统进入补签消息信息界面。管理员可以查看到签到活动的名称，以及请假员工的姓名和请假时间，点击同意按钮即同意该员工的请假请求，完成请假事务。 员工首页界面主要方便企业员工查看企业的签到活动，可以点击进入每一个活动模块，可以看到签到任务的具体详情。 3.5. 员工 进入员工签到任务详情界面，可以看到签到活动的编号、签到活动发布的管理员姓名、签到的任务标题、任务内容、签到开始时间、签到结束时间、签到地点、以及哪些部门需要签到的信息。 点击签到签退按钮后，手机通过GPS自动定位到当前所在位置，判断当前位置是否在管理员指定的签到地点范围内，通过这样进行员工签到或签退。点击补签按钮可以进行发送补签请求给管理员，等待管理员同意。 员工在任务详情界面点击签到/签退时，系统进入定位界面，手机通过GPS自动定位到当前所在位置，并显示当前的日期和时间。点击签到或签退，系统会根据当前位置是否在管理员指定的签到和签退地点范围内进行判断签到签退是否成功。如图5所示。 图5. 签到/签退定位界面 3.6. 其他 记录界面：该界面可以查看签到的日期。管理员和员工可以查看签到活动进行的状态(签到未开始，签到进行中，签退未开始，签退进行中，签退已结束)。我的界面：该界面主要包含个人信息，修改密码，使用帮助，意见反馈(可以在此输入你的反馈意见，管理员看到会进行及时处理)和退出登录五个模块。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结语 本文设计的手机GPS企业签到系统实现了移动人员限时限地签到，可满足企业移动考勤的需求。经过全面测试，系统在实用性和稳定性上具有较好的表现，目前能有效的提高企业考勤效率，解决了传统签到的诸多弊端，如防止考勤过程中漏签、代签、排队等现象。管理员可以查看每次签到活动的具体信息，便于统计数据。该签到系统具有良好的实际应用价值。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 三网融合使得广播电视运营商可以与众多的家庭用户实现信息的实时交互，这使得全方位、个性化的产品营销和有偿服务成为现实。个性化推荐系统作为解决当前大数据时代下信息过载问题的手段之一，如何在众多电视产品中挑选出既符合用户兴趣偏好又在保证正确率的条件下，使推荐结果能够更好的诠释发现性、新颖性和多样性要求。本文对个性化电视产品推荐系统中关键技术进行浅谈，对目前遇到的挑战进行讨论，从而有助于更好的完成推荐系统的设计实现。 关键词 :推荐系统，用户画像，电视节目标签，数据挖掘 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/