面向个体出行推荐的联邦异质性模型和算法

为实现兼顾偏好异质性与数据隐私化的个体出行推荐,基于模型参数化聚合与分布式训练的联邦学习计算范式,提出了一种联邦混合罗吉特(FMXL)模型,可解构标准MXL模型,以实现本地个体偏好与全局群体差异参数估算的分离;为了消除模型对原始数据的依赖,提出了标准与聚合2种联邦吉布斯抽样算法,通过本地与全局参数的交互,实现模型的层次化联合估计;为了验证所提模型与算法,基于Swiss Metro公开数据集,分别搭建了离线与在线2种出行推荐场景。分析结果表明：针对离线场景,2种联邦吉布斯抽样算法拟合的FMXL模型与标准多项式罗吉特模型相比,其对数似然值分别增大了157.8和153.2,预测率分别提升了12.3%和12.1%;与基于集中式吉布斯抽样算法拟合的MXL模型相比,其计算时间分别缩短了64.2%和76.9%,通信时间均缩短了86.2%;针对在线场景,FMXL模型的对数似然值和预测率均呈上升趋势,且整个估计过程的计算和通信时间均低于标准MXL模型。可见,以数据隐私化处理为前提,MXL模型的联邦化训练既能保证出行推荐的精准性,也能充分调动用户端闲置算力,有效提升出行推荐的时效性,体现了所提模型和算法的高适应和可拓展能力,同时基于联邦异质性模型的个体出行推荐还能有效推进交通系统的智能化进程。     

基于线性回归模型与云模型的用户兴趣研究

在web信息服务中提供个性化服务时,一项非常重要的任务就是发现用户的兴趣．目前最有效的方法是通过用户的浏览行为发现用户兴趣．本文通过建立线性回归模型对用户兴趣度的计算方法进行改进,然后将用户兴趣度转化为云模型进行表示,并最终生成能准确表示用户兴趣度的新方法,从而使个性化推荐更加有效．     

基于Agent的个性化信息服务研究与实现

针对ITS下的出行者信息服务领域中，出行者对出行信息的个性化需求问题，采用决策树方法来获取用户对信息的个性需求，利用Agent技术建立信息服务终端模型，并定义各组件的功能。此外，还在出行终端的基础上，提出以移动处理为指导思想的ITS信息服务网络结构模型。     

考虑初始情绪的个性化驾驶负荷状态评价

利用驾驶人生理数据对驾驶人的负荷状态进行评价已成为交通心理学的研究热点,该方法通常需要采集驾驶人在静息状态的生理信号特征作为其负荷基准,因此负荷基准的提取将影响驾驶人状态评价结果的准确性.基于此,研究搭建驾驶模拟试验平台,招募15名志愿者开展驾驶模拟试验,设计不同任务诱导其产生3种程度的精神负荷,采集志愿者在不同负荷状...