推荐系统已广泛应用于不同的应用领域，包括能量保存，电子商务，医疗保健，社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据，包括人口统计，偏好，社会互动等，以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息，但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题，但它们都没有完全成功，确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距，区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略，不仅是因为其安全性和隐私性突出特征，而且由于其恢复力，适应性，容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战，开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此，引入了精心设计的分类，以描述安全和隐私挑战，概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益，以指示未来的研究机会。
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Fake review identification is an important topic and has gained the interest of experts all around the world. Identifying fake reviews is challenging for researchers, and there are several primary challenges to fake review detection. We propose developing an initial research paper for investigating fake reviews by using sentiment analysis. Ten research papers are identified that show fake reviews, and they discuss currently available solutions for predicting or detecting fake reviews. They also show the distribution of fake and truthful reviews through the analysis of sentiment. We summarize and compare previous studies related to fake reviews. We highlight the most significant challenges in the sentiment evaluation process and demonstrate that there is a significant impact on sentiment scores used to identify fake feedback.
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大数据和深度学习的结合是一项破坏世界的技术，如果正确使用，可以极大地影响任何目标。随着深度学习技术中大量医疗保健数据集和进步的可用性，系统现在可以很好地预测任何健康问题的未来趋势。从文献调查中，我们发现SVM用于预测心力衰竭的情况，而无需关联客观因素。利用电子健康记录（EHR）中重要历史信息的强度，我们利用长期记忆（LSTM）建立了一个智能和预测的模型，并根据该健康记录预测心力衰竭的未来趋势。因此，这项工作的基本承诺是使用基于患者的电子药用信息的LSTM来预测心脏的失败。我们已经分析了一个数据集，该数据集包含在Faisalabad心脏病学研究所和Faisalabad（巴基斯坦旁遮普邦）的盟军医院收集的299例心力衰竭患者的病历。这些患者由105名女性和194名男性组成，年龄在40岁和95岁之间。该数据集包含13个功能，这些功能报告了负责心力衰竭的临床，身体和生活方式信息。我们发现我们的分析趋势越来越多，这将有助于促进心中预测领域的知识。
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深度学习的进步使得广泛的有希望的应用程序。然而，这些系统容易受到对抗机器学习（AML）攻击的影响;对他们的意见的离前事实制作的扰动可能导致他们错误分类。若干最先进的对抗性攻击已经证明他们可以可靠地欺骗分类器，使这些攻击成为一个重大威胁。对抗性攻击生成算法主要侧重于创建成功的例子，同时控制噪声幅度和分布，使检测更加困难。这些攻击的潜在假设是脱机产生的对抗噪声，使其执行时间是次要考虑因素。然而，最近，攻击者机会自由地产生对抗性示例的立即对抗攻击已经可能。本文介绍了一个新问题：我们如何在实时约束下产生对抗性噪音，以支持这种实时对抗攻击？了解这一问题提高了我们对这些攻击对实时系统构成的威胁的理解，并为未来防御提供安全评估基准。因此，我们首先进行对抗生成算法的运行时间分析。普遍攻击脱机产生一般攻击，没有在线开销，并且可以应用于任何输入;然而，由于其一般性，他们的成功率是有限的。相比之下，在特定输入上工作的在线算法是计算昂贵的，使它们不适合在时间约束下的操作。因此，我们提出房间，一种新型实时在线脱机攻击施工模型，其中离线组件用于预热在线算法，使得可以在时间限制下产生高度成功的攻击。
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制定关于涉及新数据的任务的训练模型的表现的陈述是机器学习的主要目标之一，即了解模型的泛化功率。各种能力措施试图捕捉这种能力，但通常在解释我们在实践中观察到的模型的重要特征。在这项研究中，我们将本地有效维度提出作为一种容量测量，似乎与标准数据集的泛化误差很好。重要的是，我们证明了本地有效维度界限泛化误差并讨论了机器学习模型的这种容量措施的适应性。
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如今，混合云平台作为打算实施私人和公共云应用组合的组织的有吸引力的解决方案，以满足其盈利能力。但是，这只能通过在加速执行过程时利用可用资源来实现。因此，部署新应用程序需要将其中一些流程致力于私有云解决方案，同时将其他过程分配给公共云。在此上下文中，设置本工作以帮助最小化相关成本，并在最小的执行时间内为最佳服务放置解决方案提供有效的选择。已经应用了几种进化算法来解决服务放置问题，并且在处理复杂的解决方案空间以提供最佳放置并经常产生短的执行时间。除了在处理服务放置问题方面发明细缺乏鲁棒性之外，还发现标准BPSO算法显示出显着的缺点，即容易捕获到本地Optima之外。因此，为了克服与标准BPSO相关的关键缺点，提出了增强的二进制粒子群优化（E-BPSO）算法，由粒子位置更新方程的修改组成，最初从连续PSO激发。我们所提出的E-BPSO算法显示在成本和执行时间方面以实际基准测试优越最先进的方法。
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