摘要：本公开涉及一种用户推荐方法和装置，存储介质和服务器，以解决现有的用户推荐不够精准有效的技术问题。该方法包括：根据网络嵌入算法确定目标用户的网络向量以及待推荐用户的网络向量；确定所述目标用户的特征向量以及所述待推荐用户的特征向量，其中，所述目标用户的特征向量包括所述目标用户的网络向量，所述待推荐用户的特征向量包括所述待推荐用户的网络向量；根据所述目标用户的特征向量以及所述待推荐用户的特征向量确定所述目标用户与所述待推荐用户之间的相似度；根据所述待推荐用户的包括所述相似度的用户特征信息向所述目标用户推荐用户。

摘要：本发明提出一种防重复提交方法、装置和系统，其中，方法包括：通过服务端在接收客户端在页面渲染前发送的第一请求之后，根据第一请求生成并存储页面中各目标对象的令牌。进而向客户端发送令牌，并在接收到客户端发送的用于提交目标对象的第二请求时，根据第二请求中的令牌与存储的令牌是否相同，判断目标对象是否为首次提交。由于采用了客户端在页面渲染前发送第一请求的方式生成令牌，替换了现有技术中通过页面携带标签，并由服务端解析该标签生成令牌的步骤，进而解决了由于标签仅能够适用于JSP页面，所导致的现有技术中防重复提交的应用范围受限的技术问题。

摘要：本公开涉及一种计算轨迹频繁度的方法、装置、存储介质及电子设备。该方法包括：获取移动对象的轨迹集合；对轨迹集合中的各条轨迹进行基于轨迹相似度的聚类划分，得到轨迹组别，以及，获取轨迹集合中不与任何其他轨迹相似的轨迹的数量，根据轨迹集合中轨迹总数量与轨迹频繁度正相关、轨迹组别的组别数量与轨迹频繁度负相关、不与任何其他轨迹相似的轨迹的数量与轨迹频繁度负相关计算出轨迹频繁度，能够准确计算移动对象在这些组别所代表的频繁路线上的轨迹频繁度，为移动对象行为分析、安全风险评测等提供了新的量化指标。

摘要：本公开涉及一种用户认证方法、装置和存储介质以及电子设备，所述方法包括：在应用程序启动时，调用认证动态库中的认证资源接口；所述认证动态库包括认证资源文件，以及用于访问所述认证资源文件的认证资源接口；通过所述认证资源接口从所述认证动态库中获取所述认证资源文件；根据所述认证资源文件进行用户认证。

摘要：本公开涉及一种节点数据的展现方法、装置、存储介质及电子设备。多个节点构成树形结构，方法包括：当接收到针对目标节点的数据展现指令时，若目标节点中未存储节点数据，且客户端本地缓存中存储有目标节点所在层各节点对应的节点数据，从本地缓存获取该节点数据并存储到对应节点，删除本地缓存中的该节点数据，初始状态下，本地缓存中预存有树形结构前N层中各节点的节点数据，N为大于1且小于树形结构最大层级的正整数；展现目标节点中的节点数据；若本地缓存中未存储第一目标层各节点的节点数据，生成数据加载指令，向服务器发送该指令；将服务器发送的节点数据存储到本地缓存中。这样可以提升数据加载和展现效率，降低数据展现的延迟。

摘要：本公开涉及一种指标异常检测方法、装置、可读存储介质及电子设备，所述方法包括：获取当前时刻的采样点数据，以及上一时刻对应的指标平均值和指标标准差；基于所述当前时刻的所述采样点数据，以及所述上一时刻对应的所述指标平均值和所述指标标准差，确定所述当前时刻的指标异常阈值；在所述当前时刻的所述采样点数据与确定出的所述指标异常阈值之间满足异常条件时，确定所述当前时刻的所述采样点数据为异常数据。通过上述技术方案，可以有效减少确定当前时刻的指标异常阈值时所需的数据量，从而有效减少数据的计算量和存储量，提高数据处理效率。在保证指标异常检测的适用性的同时，也可以保证指标异常检测的效率和准确率。

摘要：本发明提供一种疾病预测分类器的确定方法、装置、设备及可读存储介质。方法包括：根据比例风险回归模型确定样本数据对应的风险函数，其中，样本数据包括基因变量、生存时间；根据风险函数确定基因变量的系数；根据基因变量的系数训练分类器，确定疾病预测分类器。本发明提供的方案能够根据样本数据确定基因变量的系数，再基于基因变量的系数训练得到疾病预测分类器。其中的基因变量的系数能够表征基因变量与疾病间的关联程度，因此，基于基因变量的系数训练得到的疾病预测分类器较为准确，同时，基于基因变量的系数训练分类器，还能够减小计算量。

摘要：本申请实施例公开了一种特征选择方法、装置及设备，通过获取多个待选择特征和这多个待选择特征分别对应的数据，将获取的多个待选择特征以及多个待选择特征对应的数据输入随机森林模型进行训练，得到多个不同的决策树。根据待选择特征在各个决策树中的权重，综合得到体现待选择特征重要程度的重要指数，从而根据重要指数来对待选择特征进行筛选。相比较于现有技术而言，本申请实施例不依赖于待选择特征在单个决策树中所处的层级，弱化了单个决策树中待选择特征位置的确定对待选择特征的筛选的影响，提高了待选择特征的筛选准确性。同时，降低由于单个决策树的不平衡性对待选择特征的筛选的影响，进而可以提高待选择特征的筛选准确性。

摘要：本申请实施例公开了一种数据定位方法及装置，其中，首先根据数据分类模型确定各个数据表包括的数据类别信息；在获取输入的查询信息，所述查询信息包括至少一个所述数据类别信息；检索包括所述查询信息的数据表。可见，本申请实施例预先确定了各个数据表中所包括数据对应的数据类别信息，在需要定位数据表时，可以直接检索一个或多个数据类别信息即可定位到数据表，即使各个数据表的格式不同，由于已经预先确定了各个数据表所包括的数据类别信息，则可以通过检索数据类别信息的方式定位到数据表，大幅提高了定位数据表的效率。本申请实施例还公开了一种存储介质及程序产品。

摘要：本申请实施例公开了一种异常数据检测的方法和装置，本申请实施例首先获取数据集合，对数据集合中的每条实例数据的每个特征的原始特征值进行标准化，获得每个特征的特征值，然后根据每条实例数据对应特征的特征平均值、特征标准差，在大量实例数据中先筛选出少量的可疑数据，再针对可疑数据通过LOF算法检测异常数据，不再针对每条实例数据进行LOF算法的检测，由于可疑数据的数量要远小于实例数据的数量，从而大幅减少了LOF算法的计算量，提高了检测效率。