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Diverse Behavior Path Graphs for Multi-Behavior Recommendation 认领 引用
1
作者 Qian Hu Lei Tan +2 位作者 Qingjun Yuan Zong Zuo Yan Li 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第6期674-696,共23页
Multi-behavior recommendation methods leverage various types of user interaction behaviors to make personalized recommendations.Behavior paths formed by diverse user interactions reveal distinctive patterns between us... Multi-behavior recommendation methods leverage various types of user interaction behaviors to make personalized recommendations.Behavior paths formed by diverse user interactions reveal distinctive patterns between users and items.Modeling these behavioral paths captures multidimensional behavioral features,which enables accurate learning of user preferences and improves recommendation accuracy.However,existing methods share two critical limitations:(1)Lack of modeling for the diversity of behavior paths;(2)Ignoring the impact of item attribute information on user behavior paths.To address these issues,we propose a Directed Behavior path graph-based Multi-behavior Recommendation method(DBMR).Specifically,we first construct a directed user-item behavior path graph based on diverse behavior chains.For each behavior,we then build a user-item interaction graph and use a LightGCN model with residual design to learn user and item embeddings.Next,we introduce a graph attention message aggregator that integrates features from previous behaviors into the learning of the next behavior,weighted by the transition strength between behaviors.Finally,we compute the recommendation score from the user preference and item representations under the target behavior.We adopt a joint optimization framework with a multi-task learning strategy,which accounts for each auxiliary behavior’s contribution to target behavior prediction.Additionally,an auxiliary loss measures the difference between item embeddings from behavior paths and those from an attribute-feature encoder,thereby capturing multidimensional item features and refining recommendation results.Experiments on two real-world datasets demonstrate the effectiveness of our method in utilizing multi-behavior data. 展开更多
关键词 Multi-behavior recommendation diverse behavior path graphs joint optimization graph attention networks
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Multi-Behavior Fusion Based Potential Field Method for Path Planning of Unmanned Surface Vessel 认领 引用 被引量：12
2
作者 FU Ming-yu WANG Sha-sha WANG Yuan-hui 《China Ocean Engineering》 SCIE EI CSCD 2019年第5期583-592,共10页
The problem of the unmanned surface vessel (USV) path planning in static and dynamic obstacle environments is addressed in this paper. Multi-behavior fusion based potential field method is proposed, which contains thr... The problem of the unmanned surface vessel (USV) path planning in static and dynamic obstacle environments is addressed in this paper. Multi-behavior fusion based potential field method is proposed, which contains three behaviors: goal-seeking, boundary-memory following and dynamic-obstacle avoidance. Then, different activation conditions are designed to determine the current behavior. Meanwhile, information on the positions, velocities and the equation of motion for obstacles are detected and calculated by sensor data. Besides, memory information is introduced into the boundary following behavior to enhance cognition capability for the obstacles, and avoid local minima problem caused by the potential field method. Finally, the results of theoretical analysis and simulation show that the collision-free path can be generated for USV within different obstacle environments, and further validated the performance and effectiveness of the presented strategy. 展开更多
关键词 USV path planning potential field method multi-behavior fusion activation conditions local minima
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图神经网络驱动的个性化推荐:多行为建模、技术进展与前沿趋势 认领 引用 被引量：1
3
作者 成英超 吴赣生 +2 位作者 何玉林 黄哲学 陈炳丰 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期796-827,共32页
本文旨在全面综述个性化推荐系统的近期进展,并重点聚焦于图神经网络(GNN)在多行为用户建模中的应用。传统推荐系统依赖单一交互类型,难以全面刻画用户复杂的兴趣偏好。为应对这一挑战,本文系统梳理并归纳了现有基于GNN的多行为推荐方法... 本文旨在全面综述个性化推荐系统的近期进展,并重点聚焦于图神经网络(GNN)在多行为用户建模中的应用。传统推荐系统依赖单一交互类型,难以全面刻画用户复杂的兴趣偏好。为应对这一挑战,本文系统梳理并归纳了现有基于GNN的多行为推荐方法,并从“统一编码模式”和“分解增强模式”两个角度对主要研究路线进行结构化分类与比较分析。通过结构化对比分析、图示展示与方法评估,深入解析各类方法的共性与差异。与此同时,本文还详细探讨了分层融合、统一图建模、对比学习和级联建模机制等关键技术路线。此外,本文在Tmall和IJCAI-Contest数据集上开展了多行为与单行为推荐方法的实证对比,系统评估了对比学习、分层融合、统一图建模和级联方法在多行为场景下的表现。本文的主要贡献在于构建了一个系统性的多行为推荐方法分类框架,并全面整合了当前研究热点,包括GNN与大语言模型的融合、跨领域行为关联、多模态数据融合以及动态图推荐等前沿方向,为多行为推荐系统的发展提供了系统性的理论综述与研究参考。 展开更多
关键词 图神经网络 多行为推荐 数据稀疏性 统一编码模式 分解增强模式 冷启动问题
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大语言模型赋能区块链服务安全研究综述:现状、挑战与机遇(特邀) 认领 引用 被引量：1
4
作者 林丹 卢顺峰 +5 位作者 刘姿妍 张博昭 何龙 蒋子规 吴嘉婧 郑子彬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期1-21,共21页
区块链已逐渐发展成支撑数字经济的重要基础设施,但其匿名性、跨链互操作性、多方参与等特征,导致诈骗、洗钱与攻击等安全事件频发,严重威胁生态系统的稳定与合规。尽管现有分析工具与方法在区块链服务安全领域取得了一定进展,但仍普遍... 区块链已逐渐发展成支撑数字经济的重要基础设施,但其匿名性、跨链互操作性、多方参与等特征,导致诈骗、洗钱与攻击等安全事件频发,严重威胁生态系统的稳定与合规。尽管现有分析工具与方法在区块链服务安全领域取得了一定进展,但仍普遍存在泛化能力不足、推理能力有限、难以适应复杂业务逻辑演化等问题。与此同时,生成式大语言模型(LLM)的快速发展正在深刻重塑服务计算范式,其在自然语言理解、知识推理与多模态融合等方面的优势,为区块链服务安全研究提供了新的思路与技术路径。系统梳理LLM在事前智能合约审计、事中异常行为检测、事后多链行为关联任务中的应用进展,归纳其优势与局限,总结LLM赋能区块链服务安全的典型实践。最后,展望LLM赋能区块链服务安全面临的开放科学问题与未来研究方向,为构建可信、可解释、高效的区块链服务计算与治理体系提供参考。 展开更多
关键词 区块链 大语言模型 服务安全 智能合约审计 异常行为检测 多链行为关联
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基于多通道耦合的时空增强异常行为检测 认领 引用 被引量：1
5
作者 章东平 潘鑫 +2 位作者 马道滨 米红妹 林丽莉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第1期73-79,共7页
针对现有异常行为检测模型在特征提取方面存在局限、对动态时序特征建模不足的问题,提出一种基于多通道耦合的时空增强异常行为检测方法。该方法以SlowFast网络为基础,在慢路径中引入多通道耦合的空间增强模块以强化静态特征建模,在快... 针对现有异常行为检测模型在特征提取方面存在局限、对动态时序特征建模不足的问题,提出一种基于多通道耦合的时空增强异常行为检测方法。该方法以SlowFast网络为基础,在慢路径中引入多通道耦合的空间增强模块以强化静态特征建模,在快路径中引入多通道耦合的时间增强模块以提升动态时序特征的判别能力。在Violent Flow、Hockey Fight和Real-life Violence Situations 3个基准数据集上的实验表明,所提方法的预测准确率分别达到95.3%、97.3%和94%,优于现有主流方法。结果验证了所提方法在异常行为检测任务中具有更强的特征表达能力和泛化性能。 展开更多
关键词 SlowFast 时空增强 异常行为检测 多通道耦合 注意力机制
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TaDPT:面向多行为序列推荐的多任务学习融合框架 认领 引用
6
作者 刘壮 王坤皓 +2 位作者 郭笑阳 蒋雨静 尚家名 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2026年第7期2009-2026,共18页
随着数字经济的持续发展和用户线上交互行为的多样化,电商平台中的推荐系统正面临新的建模挑战。用户行为已从单一的点击扩展为涵盖浏览、加购、下单等多阶段、多语义的交互序列,这种行为异构性与强时序特征对模型的动态建模与特征融合... 随着数字经济的持续发展和用户线上交互行为的多样化,电商平台中的推荐系统正面临新的建模挑战。用户行为已从单一的点击扩展为涵盖浏览、加购、下单等多阶段、多语义的交互序列,这种行为异构性与强时序特征对模型的动态建模与特征融合能力提出了更高要求。然而,现有方法往往侧重单一行为或在输出层进行粗粒度融合,难以同时兼顾长程依赖建模与短期模式捕捉,从而限制了推荐效果的提升。为此,提出一种面向多行为序列推荐的多任务学习融合框架Ta DPT。该模型在Transformer架构基础上设计双路径建模机制,一方面利用自注意力路径刻画全局时序依赖,另一方面引入基于频域滤波的FMLP路径增强局部特征表达,并通过行为类型感知的SoftSelect门控实现两路径特征的自适应融合。同时,在注意力机制中嵌入行为类型自适应位置偏置,使模型能根据不同交互类型动态调整时间衰减策略,更精准地捕捉多行为的演化特征。基于OTTO公开数据集的大规模实验表明,TaDPT在AUC与HR@20等核心指标上均显著优于现有方法,并在推理效率与模型扩展性方面表现出良好平衡,为多行为推荐任务提供了可行的工程化解决方案与理论参考。 展开更多
关键词 多行为序列推荐 多任务学习 Transformer 频域建模 门控融合 位置偏置 TaDPT
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基于变分集体图自编码器的自适应调制多行为推荐方法 认领 引用
7
作者 章曙光 王云龙 +1 位作者 郑心雨 程宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第7期2053-2060,共8页
针对现有多行为推荐方法无法充分建模用户个体化偏好,且忽略不同行为间语义强度差异的问题,提出了一种基于变分集体图自编码器的自适应调制多行为推荐方法(AMVCGAE)。首先,利用残差图神经网络与行为感知注意力机制,精准捕获多行为间的... 针对现有多行为推荐方法无法充分建模用户个体化偏好,且忽略不同行为间语义强度差异的问题,提出了一种基于变分集体图自编码器的自适应调制多行为推荐方法(AMVCGAE)。首先,利用残差图神经网络与行为感知注意力机制,精准捕获多行为间的复杂依赖关系;其次,设计自适应行为调制编码器,通过门控增强网络动态适配行为维度权重并放大非线性语义差异,区分行为的不同语义强度,对用户进行个性化偏好建模;进一步地,在变分推断阶段引入双路径解耦生成器,为均值与方差构建独立推断路径以避免特征纠缠;最后采用多任务联合优化。在三个公开数据集上的实验表明,该方法优于大部分基准方法,其中HR@10指标上平均提高了12.28%,在NDCG@10指标上平均提高了7.7%。该方法有效实现了精细化的用户个性化建模与行为语义强度区分,提升了多行为推荐系统的准确性与鲁棒性。 展开更多
关键词 多行为推荐 变分自编码器 图神经网络
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跨行为特征正则化和交互对比学习多行为推荐 认领 引用
8
作者 吴迪 张乐 陈尧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期143-154,共12页
多行为推荐已经成为个性化推荐任务的研究热点。针对现有多行为推荐模型存在前后行为信息传递偏移,以及样本间区分度较低的问题,提出了一种基于跨行为特征正则化和交互对比学习的多行为推荐模型(CBFRICL)。根据前后行为特点差异,采用跨... 多行为推荐已经成为个性化推荐任务的研究热点。针对现有多行为推荐模型存在前后行为信息传递偏移,以及样本间区分度较低的问题,提出了一种基于跨行为特征正则化和交互对比学习的多行为推荐模型(CBFRICL)。根据前后行为特点差异,采用跨行为特征正则化,改进行为间特征传递机制,过滤前一行为传递的冗余信息,降低前后行为的强制依赖性,保持行为间信息的多样性与相对独立性,利用正则项约束模型的学习过程,防止传递过程中特征相互干扰导致信息失真,进而缓解级联图卷积神经网络(GCN)结构中的误差累积。根据用户-项目交互的空间分布规则,提出交互对比学习方法,利用用户交互历史信息生成正负样本对,在特征空间中拉近正样本距离,推开负样本,辅助模型界定样本边界,同时增强特征空间的样本聚类效应,捕捉每个用户的个性化偏好,提升项目推荐的准确性。实验结果表明,在公开数据集Tmall、Beibei和Jdata上,CBFRICL相较于CRGCN模型,HR@K和NDCG@K指标最低提升了4.88%、1.58%。 展开更多
关键词 多行为推荐 对比学习 特征正则化 级联图卷积神经网络 样本边界
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新质生产力视角下多代理行为模拟赋能城市设计全路径分析 认领 引用
9
作者 杨春侠 詹鸣 《上海城市规划》 北大核心 2026年第2期8-15,共8页
依赖静态蓝图与经验判断的传统城市设计难以应对城市发展的动态变化与多元需求,亟需引入以技术驱动、数据支撑与高效协同为特征的新质生产力。多代理行为模拟通过刻画个体与环境的动态交互,构建涵盖基础数据采集、交互机制获取、仿真模... 依赖静态蓝图与经验判断的传统城市设计难以应对城市发展的动态变化与多元需求,亟需引入以技术驱动、数据支撑与高效协同为特征的新质生产力。多代理行为模拟通过刻画个体与环境的动态交互,构建涵盖基础数据采集、交互机制获取、仿真模型建构、动态模拟输出和设计优化决策5个环节的方案优化框架。该方法促进了城市设计研产学的应用协同:在科研层面,呈现“空间—行为”动态耦合关系并拓展应用场景;在实践层面,通过“行为模拟—问题诊断—优化预判—反馈验证”的闭环流程提高方案决策效率;在教学层面,构建“经验+实践+仿真+验证”的循证式教学新路径。其通过智能仿真辅助动态规划、综合诊断提升智慧管控、精准预判支持科学决策,推动城市设计由经验驱动向数据驱动、由静态蓝图向动态仿真转型,为城市空间的精细化与数智化治理提供重要方法支撑。 展开更多
关键词 多代理行为模拟 城市设计 新质生产力 数智化治理
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基于多元拓扑图卷积网络的建筑工人不安全行为识别 认领 引用
10
作者 余洋 蒋琳 +3 位作者 胡启军 何乐平 蔡其杰 白羽 《中国安全科学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期19-27,共9页
为有效识别高空作业环境下建筑工人的不安全行为,提出一种基于多元拓扑图卷积网络(MCT-GCN)的工人不安全行为识别模型。首先,设计数据预处理模块,将视频监控数据转换为三维骨架数据;其次,构建三元动态邻接图卷积,融合可学习结构先验拓... 为有效识别高空作业环境下建筑工人的不安全行为,提出一种基于多元拓扑图卷积网络(MCT-GCN)的工人不安全行为识别模型。首先,设计数据预处理模块,将视频监控数据转换为三维骨架数据;其次,构建三元动态邻接图卷积,融合可学习结构先验拓扑、通道相关性自适应拓扑和相对位置编码拓扑,动态构建出适应不同动作的邻接矩阵;然后,提出多尺度可分离时间卷积,将标准卷积分解为深度时序卷积与逐点卷积,分别对施工人员的动作时序特征和空间分布特征独立建模;最后,在公共数据集和自建的工人不安全行为数据集上进行试验验证和对比分析。结果表明:该模型在识别准确率和跨场景泛化能力上均优于现有方法;在自建的数据集上,该模型达到95.8%的最高识别准确率,能够显著提升复杂动态施工环境下工人不安全行为的识别准确度。 展开更多
关键词 多元拓扑图卷积网络(MCT-GCN) 建筑工人 不安全行为识别 多尺度 骨架
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基于改进YOLOv11的粮仓作业人员异常行为检测方法研究 认领 引用
11
作者 陈卫东 丁俊丹 +2 位作者 陈汐 柳瑞芸 张庆辉 《粮油食品科技》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期203-213,共11页
针对粮仓作业场景中存在的目标遮挡、低光照干扰、多尺度小目标检测困难以及样本类别失衡等挑战,本文提出了一种基于改进YOLOv11的粮仓作业人员异常行为检测算法。首先,引入Strip Pooling空间池化模块,通过增强长距离依赖关系与局部上... 针对粮仓作业场景中存在的目标遮挡、低光照干扰、多尺度小目标检测困难以及样本类别失衡等挑战,本文提出了一种基于改进YOLOv11的粮仓作业人员异常行为检测算法。首先,引入Strip Pooling空间池化模块,通过增强长距离依赖关系与局部上下文信息提取能力,显著提升遮挡目标的识别能力;并将SPPF模块替换为MSCAM多尺度卷积注意力模块,通过多维度特征加权与多尺度特征融合,有效抑制光照变化对特征提取的干扰;其次,设计MEEM多尺度边缘增强模块重构C3K2主干网络,利用平均池化扩展感受野,提取多尺度边缘信息,强化远距离小目标的边缘特征定位;同时,采用ATFL全自适应阈值焦点损失函数,动态调整难易样本权重解决类别不平衡问题;最后,集成MLCA混合局部通道注意力模块,通过局部池化与一维卷积替代传统的二维卷积,在保证精度的前提下,降低参数量和计算复杂度。实验结果表明,改进后的模型关键指标平均提升3%,验证了算法在复杂粮仓环境中的鲁棒性和适用性。 展开更多
关键词 YOLOv11 粮仓作业 异常行为检测 多尺度特征融合
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认知评估与重构:多智能体协同的认知行为疗法推理框架 认领 引用
12
作者 陈仕鸿 李雨浓 杜岚清 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第4期797-808,共12页
当今社会心理健康问题日益严重,专业治疗资源却明显短缺,人工智能辅助心理干预成为重要研究方向。认知行为疗法(Cognitive Behavioral Therapy,CBT)是一种结构化、目标导向的循证心理治疗方法,本研究以CBT理论为核心,利用思维链(chain-o... 当今社会心理健康问题日益严重,专业治疗资源却明显短缺,人工智能辅助心理干预成为重要研究方向。认知行为疗法(Cognitive Behavioral Therapy,CBT)是一种结构化、目标导向的循证心理治疗方法,本研究以CBT理论为核心,利用思维链(chain-of-thought,CoT)和多智能体(Multi-Agent)技术模拟CBT治疗师的推理过程,构建了CBT-CoT心理咨询问答框架。该框架将CBT干预流程划分为认知评估与认知重构两个阶段,由自动思维提取Agent、自动思维评估Agent、CoT推理Agent与回复生成Agent四个智能体协同工作。实验结果表明,CBT-CoT在共情、推理深度、个性化等6个心理支持维度上显著优于多个基线方法及人工回复,展现出卓越的心理推理与结构化表达能力,为心理咨询提供有效的支持①。 展开更多
关键词 认知行为疗法 多智能体 心理咨询 思维链
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融合多粒度特性的多尺度时空域图卷积人体行为识别方法 认领 引用
13
作者 宋涛 杨贻晨 +3 位作者 王建旭 冉璐 杜炳生 赵月雯 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第5期864-874,共11页
针对现有人体骨架行为识别方法对人体局部动作不敏感、在相似行为判别中识别不准确的问题,提出一种融合多粒度特性的多尺度时空域图卷积方法用于人体行为识别。首先,提出一种骨架细粒度划分策略,将骨架数据初始化为不同粒度的数据流;利... 针对现有人体骨架行为识别方法对人体局部动作不敏感、在相似行为判别中识别不准确的问题,提出一种融合多粒度特性的多尺度时空域图卷积方法用于人体行为识别。首先,提出一种骨架细粒度划分策略,将骨架数据初始化为不同粒度的数据流;利用归一化的高斯函数设计自适应跨尺度特征融合层进行不同粒度间的特征融合,以细粒度特征引导模型关注相似行为间的鉴别性特征表达。其次,引入稀疏的多尺度邻接矩阵解决多粒度条件下多尺度空间域建模过程中的偏置加权问题。最后,构建端到端的图卷积神经网络,提升时空感受野信息的特征表达能力,增强相似行为间识别的鲁棒性。在公开行为识别数据集MSR Action 3D上验证所提算法的可行性,其识别率可达95.67%,优于现有的大部分行为识别方法。 展开更多
关键词 图卷积网络 行为识别 多尺度 多粒度融合 偏置加权
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多元主体行为策略交互下公共图书馆智慧服务价值共创研究 认领 引用
14
作者 袁静 张汉卿 高晓宁 《图书馆工作与研究》 CSSCI 北大核心 2026年第4期5-19,共15页
文章构建用户、公共图书馆、智慧服务平台与政府四方主体行为策略演化博弈模型并进行模拟仿真,探索各主体行为策略交互下公共图书馆智慧服务价值共创系统的均衡状态,厘清模型关键参数对主体行为策略演化过程的影响逻辑。仿真结果表明,... 文章构建用户、公共图书馆、智慧服务平台与政府四方主体行为策略演化博弈模型并进行模拟仿真,探索各主体行为策略交互下公共图书馆智慧服务价值共创系统的均衡状态,厘清模型关键参数对主体行为策略演化过程的影响逻辑。仿真结果表明,政府“支持”初始意愿在智慧服务价值共创系统中发挥核心引领作用,通过政策与资金支持推动公共图书馆、智慧服务平台与用户分别向“高投入建设”“提供高质量服务”“积极参与”行为策略演化;激励额度影响用户的参与热情与公共图书馆的投入建设水平;平台资源分配比例在促进智慧服务平台提升服务质量的同时,也可能抑制公共图书馆向积极行为策略演化;政府问责会强化智慧服务平台的责任意识,促使其提供高质量服务。据此,提出公共图书馆智慧服务价值共创优化策略。 展开更多
关键词 公共图书馆 智慧服务 价值共创 多主体博弈 行为策略 演化博弈
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基于多源数据融合的充电桩业务异常行为检测方法 认领 引用 被引量：1
15
作者 郭静 王梓莹 +1 位作者 郭雅娟 姜海涛 《电子设计工程》 2026年第3期94-98,共5页
针对现行方法对充电桩业务异常行为检测存在漏报、误报的问题,提出基于多源数据融合的充电桩业务异常行为检测方法。通过建立与充电桩数据交互通道,实现对充电桩业务量测数据和控制类数据采集。通过融合充电桩、电网和安全监测等多源数... 针对现行方法对充电桩业务异常行为检测存在漏报、误报的问题,提出基于多源数据融合的充电桩业务异常行为检测方法。通过建立与充电桩数据交互通道,实现对充电桩业务量测数据和控制类数据采集。通过融合充电桩、电网和安全监测等多源数据,提取充电桩业务行为特征。根据提取的特征与充电桩业务用户画像匹配,对充电桩业务行为异常评分,检测异常行为,实现基于多源数据融合的充电桩业务异常行为检测。经实验证明,设计方法误报率、漏报率均不超过1%,可以实现对充电桩业务异常行为精准监测。 展开更多
关键词 多源数据 融合 充电桩 异常行为检测 用户画像
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信息获取渠道对奶牛养殖户兽药减量行为的影响——基于多维认知的中介效应分析 认领 引用
16
作者 朱越 于洋 姜冰 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2026年第8期162-175,共14页
为了促进奶牛养殖户兽药减量、保障畜禽产品质量安全及推动养殖业绿色发展提供对策建议,本研究基于322户奶牛养殖户的调研数据,运用Heckman两阶段模型实证分析了信息获取渠道对奶牛养殖户兽药减量行为的影响,使用中介效应模型检验信息... 为了促进奶牛养殖户兽药减量、保障畜禽产品质量安全及推动养殖业绿色发展提供对策建议,本研究基于322户奶牛养殖户的调研数据,运用Heckman两阶段模型实证分析了信息获取渠道对奶牛养殖户兽药减量行为的影响,使用中介效应模型检验信息获取渠道对奶牛养殖户兽药减量行为的影响路径,并进一步检验了信息获取能力在信息获取渠道对兽药减量行为影响中的调节效应。结果表明:信息获取渠道在1%水平上显著正向影响奶牛养殖户兽药减量决策和兽药减量程度,正式组织渠道的影响大于非正式组织渠道;安全风险认知和使用规范认知在信息获取渠道对奶牛养殖户兽药减量决策和兽药减量程度的影响中具有中介效应,而法律法规认知在信息获取渠道对奶牛养殖户兽药减量决策和兽药减量程度中的中介效应不显著;信息获取能力在信息获取渠道影响奶牛养殖户兽药减量决策和兽药减量程度过程中具有显著正向调节作用。说明应重视正式组织渠道的建设和非正式组织渠道的培育,健全完善兽药减量的奖惩机制,增强养殖户的信息获取能力,以促进奶牛养殖户兽药减量化。 展开更多
关键词 信息获取渠道 养殖户 兽药减量行为 多维认知 中介效应
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有机污染场地挥发类有机污染物的优先控制清单 认领 引用
17
作者 刘威杰 邢新丽 +2 位作者 李小倩 刘运德 祁士华 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期249-261,共13页
优先控制污染物清单是有机污染场地有效管控和环境治理的重要前提和依据,可为污染场地的精准防控提供重要指导。本研究通过文献检索和资料收集等方式,获得了我国典型有机污染场地挥发性有机污染物在地下水和包气带介质中的平均检出率。... 优先控制污染物清单是有机污染场地有效管控和环境治理的重要前提和依据,可为污染场地的精准防控提供重要指导。本研究通过文献检索和资料收集等方式,获得了我国典型有机污染场地挥发性有机污染物在地下水和包气带介质中的平均检出率。将污染物的复杂环境行为参数化,遴选污染物在不同介质中的迁移性、降解效应、生物富集性和污染物的毒性参数,建立优先控制清单的筛选体系,通过对数转换和参数归一化获得不同评估因子得分,并结合多元统计线性回归获得评估因子权重,最终得到有机污染场地多环境介质中挥发性有机污染物的优先控制清单。结果表明:三氯乙烯和乙苯在地下水和包气带介质中均具有较高得分,应最先管控。此外,三氯乙烯与其氢解反应产物1,1-二氯乙烯、反-1,2-二氯乙烯、顺-1,2-二氯乙烯均得分较高,对于有机污染场地不同介质中三氯乙烯的环境行为应进一步加强关注。本研究可为有机污染场地有机污染物的环境治理及优先控制名录提供理论与技术方法支撑。 展开更多
关键词 有机污染场地 挥发性有机污染物 评估因子 优先控制清单 多介质迁移 环境行为
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考虑用户行为耦合的园区综合能源系统聚合灵活性建模与定价博弈 认领 引用 被引量：1
18
作者 庞超 霍现旭 +3 位作者 王智爽 刘涛 丁一 徐宪东 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2026年第6期67-78,共12页
为提升园区综合能源系统的灵活性评估与利用效率,提出一种考虑用户行为耦合的聚合灵活性建模与定价博弈方法。首先,基于虚拟化储能模型表征系统动态特性,实现灵活性实时评估,并结合用户用能行为的耦合效应修正灵活性边界,提高模型精度... 为提升园区综合能源系统的灵活性评估与利用效率,提出一种考虑用户行为耦合的聚合灵活性建模与定价博弈方法。首先,基于虚拟化储能模型表征系统动态特性,实现灵活性实时评估,并结合用户用能行为的耦合效应修正灵活性边界,提高模型精度。其次,构建基于多代理仿真的灵活性定价博弈框架,模拟用户与聚合商在非合作博弈中的竞争行为,利用纳什均衡解确定最优定价策略,确保聚合商与用户间的利益平衡。进一步,设计基于步长控制的优化算法求解均衡点,改善传统方法的收敛性能。仿真结果表明,所提方法能有效提升市场灵活性供应总量,降低采购成本,优化市场运行效率,为园区能源系统的灵活性资源协同管理与市场机制设计提供理论支撑。 展开更多
关键词 综合能源系统 灵活性建模 多代理系统框架 灵活性服务 行为耦合效应 步长控制
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基于同群效应的企业集群式创新博弈演化多主体仿真研究 认领 引用 被引量：1
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作者 张应青 范如国 +1 位作者 罗明 朱超平 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期369-378,共10页
产业集群创新、关键核心技术创新和复杂产品协同创新是集群式创新的重要表现形式,理解其形成机制和影响过程对于推动创新实践至关重要。通过采用多主体仿真分析方法,构建具有“小世界”特性和多群体特征的集群式创新网络,结合Cournot和S... 产业集群创新、关键核心技术创新和复杂产品协同创新是集群式创新的重要表现形式,理解其形成机制和影响过程对于推动创新实践至关重要。通过采用多主体仿真分析方法,构建具有“小世界”特性和多群体特征的集群式创新网络,结合Cournot和Stackelberg博弈,建立包含自主创新、模仿跟随和混合式创新情形的复杂网络演化模型,系统分析了同群效应下知识产权保护、专利费用、创新风险及创新网络结构对集群式创新行为的影响。研究表明,在良好的创新环境中,同群效应能够显著促进集群式创新行为,而提高知识产权保护力度、合理设定专利费用及优化网络结构可进一步强化同群效应的积极作用,为创新实践提供了理论支持。 展开更多
关键词 多主体仿真 同群效应 集群式创新行为 演化博弈
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基于深度学习的多人异常行为检测研究综述 认领 引用 被引量：1
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作者 王言杰 王晓强 +1 位作者 赵刘锐 庄旭菲 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2026年第2期326-345,共20页
随着深度学习技术的不断进步,异常行为检测已经从传统的机器学习阶段转向为深度学习方法的应用,并且异常行为检测的研究焦点从单人异常行为转向多人异常行为。基于深度学习的多人异常行为检测已经成为计算机视觉领域的研究热点。对于多... 随着深度学习技术的不断进步,异常行为检测已经从传统的机器学习阶段转向为深度学习方法的应用,并且异常行为检测的研究焦点从单人异常行为转向多人异常行为。基于深度学习的多人异常行为检测已经成为计算机视觉领域的研究热点。对于多人异常行为检测来说,需要根据场景的不同选择合适的特征提取方法与异常行为检测方法。为了使研究者对现存的基于深度学习的特征提取方法和在多人场景下的异常行为检测方法有清晰而系统的了解,对基于深度学习的特征提取方法和多人异常行为检测方法进行系统的分析与总结,并针对现存方法的不足,对未来发展方向进行展望。给出多人异常行为的定义、特点及分类。以基于深度学习的特征提取方法与多人异常行为检测方法为线索,对现有的多人异常行为检测方法进行梳理和归纳。对常用的公共异常行为检测数据集进行介绍,并对部分模型在常用公共数据集上进行性能对比。对该领域未来的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 深度学习 特征提取 异常行为检测 多人异常行为 多模态
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