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新聞推薦（NR）可以有效緩解新聞信息過載，是當今人們獲取新聞資訊的重要方式，而深度學習（DL）成為近年來促進新聞推薦發展的主流技術，使新聞推薦的效果得到顯著提升，受到研究者們的廣泛關注。主要對基于深度學習的新聞推薦方法研究現狀進行分類梳理和分析歸納。根據對新聞推薦的核心對象——用戶和新聞的建模思路不同，將基于深度學習的新聞推薦方法分為“兩段式”方法、“融合式”方法和“協同式”方法三類。在每類方法中，根據建模過程中的具體子任務或基于的數據組織結構進行更進一步細分，對代表性模型進行分析介紹，評價其優點和局限性等，并詳細總結每類方法的特點和優缺點。另外還介紹了新聞推薦中常用數據集、基線算法和性能評價指標，最后分析展望了該領域未來可能的研究方向及發展趨勢。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2715.shtml

對話系統作為人機交互的重要方式，有著廣泛的應用前景。現有的對話系統專注于解決語義一致性和內容豐富性等問題，對于提高人機交互以及產生人機共鳴方向的研究關注度不高。如何讓生成的語句在具有語義相關性的基礎上更自然地與用戶交流是當前對話系統面臨的主要問題之一。首先對對話系統進行了整體情況的概括。接著介紹了情感對話系統中的對話情緒感知和情感對話生成兩大任務，并分別調研歸納了相關方法。對話情緒感知任務大致分為基于上下文和基于用戶信息兩類方法。情感對話生成的方法包括規則匹配算法、指定情感回復的生成模型和不指定情感回復的生成模型，并從情緒數據類別和模型方法等方面進行了對比分析。然后總結整理了兩大任務下數據集的特點和鏈接便于后續的研究，并歸納了當前情感對話系統中不同的評估方法。最后對情感對話系統的工作進行了總結和展望。

//fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2684.shtml

摘要： 約束優化問題廣泛存在于科學研究和工程實踐中,其對應的約束優化進化算法也成為了進化領域的重要研究方向。約束優化進化算法的本質問題是如何有效地利用不可行解和可行解的信息,平衡目標函數和約束條件,使得算法更加高效。首先對約束優化問題進行定義;然后詳細分析了目前主流的約束進化算法,同時,基于不同的約束處理機制,將這些機制分為約束和目標分離法、懲罰函數法、多目標優化法、混合法和其他算法,并對這些方法進行了詳細的分析和總結;接著指出約束進化算法亟待解決的問題,并明確指出未來需要進一步研究的方向;最后對約束進化算法在工程優化、電子和通信工程、機械設計、環境資源配置、科研領域和管理分配等方面的應用進行了介紹。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200600151

摘要 在線社交網絡中的消息流行度預測研究,對推薦、廣告、檢索等應用場景都具有非常重要的作用。近年來,深度學習的蓬勃發展和消息傳播數據的積累,為基于深度學習的流行度預測研究提供了堅實的發展基礎。現有的流行度預測研究綜述,主要是圍繞傳統的流行度預測方法展開的,而基于深度學習的流行度預測方法目前仍未得到系統性地歸納和梳理,不利于流行度預測領域的持續發展。鑒于此,該文重點論述和分析現有的基于深度學習的流行度預測相關研究,對近年來基于深度學習的流行度預測研究進行了歸納梳理,將其分為基于深度表示和基于深度融合的流行度預測方法,并對該研究方向的發展現狀和未來趨勢進行了分析展望。

//jcip.cipsc.org.cn/CN/abstract/abstract3082.shtml

摘要： 當前,以網絡數據為代表的跨媒體數據呈現爆炸式增長的趨勢,呈現出了跨模態、跨數據源的復雜關聯及動態演化特性,跨媒體分析與推理技術針對多模態信息理解、交互、內容管理等需求,通過構建跨模態、跨平臺的語義貫通與統一表征機制,進一步實現分析和推理以及對復雜認知目標的不斷逼近,建立語義層級的邏輯推理機制,最終實現跨媒體類人智能推理。文中對跨媒體分析推理技術的研究背景和發展歷史進行概述,歸納總結視覺-語言關聯等任務的關鍵技術,并對研究應用進行舉例。基于已有結論,分析目前跨媒體分析領域所面臨的關鍵問題,最后探討未來的發展趨勢。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.210200086

對流體圖像序列進行運動分析一直是流體力學、醫學和計算機視覺等領域的重要研究課題。從圖像對中提取的密集精確的速度矢量場能夠為許多領域提供有價值的信息，基于光流法的流體運動估計技術因其獨特的優勢成為一個有前途的方向。光流法可以獲得具有較高分辨率的密集速度矢量場，在小尺度精細結構的測量上有所改進，彌補了基于相關分析法的粒子圖像測速技術的不足。此外，光流方法還可以方便的引入各種物理約束，獲得較為符合流體運動特性的運動估計結果。為了全面反映基于光流法的流體運動估計算法的研究進展，本文在廣泛調研相關文獻的基礎上，對國內外具有代表性的論文進行了系統闡述。首先介紹了光流法的基本原理，然后將現有算法按照要解決的突出問題進行分類：結合流體力學知識的能量最小化函數，提高對光照變化的魯棒性，大位移估計和消除異常值。對每類方法，從問題解決過程的角度予以介紹，分析了各類突出問題中現有算法的特點和局限性。最后，總結分析了流體運動估計技術當前面臨的問題和挑戰，并對未來基于光流法的運動估計算法的研究方向和研究重點進行了展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210209&flag=1

摘要： 網絡是一系列節點和邊的集合,通常表示成一個包含節點和邊的圖。許多復雜系統都以網絡的形式來表示,如社交網絡、生物網絡和信息網絡。為了使網絡數據的處理變得簡單有效,針對網絡中節點的表示學習成為了近年來的研究熱點。網絡表示學習旨在為網絡中的每個節點學習一個低維稠密的表示向量,進而可將得到的向量表示運用到常見的網絡分析任務中,如節點聚類、節點分類和鏈路預測等。然而,絕大多數真實網絡節點都有豐富的屬性信息,如社交網絡中的用戶資料和引文網絡中的文本內容。網絡的屬性信息對網絡表示具有重要的作用,當網絡高度稀疏時,網絡的屬性信息是網絡表示重要的輔助信息,有助于更好地學習網絡表示。傳統的鄰接矩陣僅僅表示了邊的信息,而無法加入節點的屬性信息。因此,網絡表示不僅要保存網絡的結構信息,還要保存網絡的屬性信息。此外,大多數真實世界網絡都是動態變化的,這種變化包括網絡節點的增加和減少,以及網絡邊的新建和消失。同時,與網絡結構變化相似,網絡中的屬性也會隨著時間的推移發生變化。隨著機器學習技術的發展,針對網絡表示學習問題的研究成果層出不窮,文中將針對近年來的網絡表示學習方法進行系統性的介紹和總結。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.190300004

由于計算和存儲效率的提高，哈希被廣泛應用于大規模數據庫檢索中的近似近鄰搜索。深度哈希技術是一種利用卷積神經網絡結構來挖掘和提取圖像語義信息或特征的技術，近年來受到越來越多的關注。在這個綜述中，我們對幾種圖像檢索的深度監督哈希方法進行了評估，總結出深度監督哈希方法的三個主要不同方向。最后提出了幾點意見。此外，為了突破現有哈希方法的瓶頸，我提出了一種影子周期性哈希(SRH)方法作為嘗試。具體來說，我設計了一個CNN架構來提取圖像的語義特征，并設計了一個loss function來鼓勵相似的圖像投影接近。為此，我提出了一個概念: CNN輸出的影子。在優化的過程中，CNN的輸出和它的shadow互相引導，盡可能的達到最優解。在數據集CIFAR-10上的實驗表明，該算法具有良好的性能。

//arxiv.org/abs/2006.05627