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BERT-TECNN模型的文本分类方法研究 被引量:22
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作者 李铁飞 生龙 吴迪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第18期186-193,共8页
由于Bert-base,Chinese预训练模型参数巨大,在做分类任务微调时内部参数变化较小,易产生过拟合现象,泛化能力弱,且该模型是以字为单位进行的预训练,包含词信息量较少。针对这些问题,提出了BERT-TECNN模型,模型使用Bert-base,Chinese模... 由于Bert-base,Chinese预训练模型参数巨大,在做分类任务微调时内部参数变化较小,易产生过拟合现象,泛化能力弱,且该模型是以字为单位进行的预训练,包含词信息量较少。针对这些问题,提出了BERT-TECNN模型,模型使用Bert-base,Chinese模型作为动态字向量模型,输出包含深度特征信息的字向量,Transformerencoder层再次对数据进行多头自注意力计算,提取特征信息,以提高模型的泛化能力,CNN层利用不同大小卷积核,捕捉每条数据中不同长度词的信息,最后应用softmax进行分类。该模型与Word2Vec+CNN、Word2Vec+BiLSTM、Elmo+CNN、BERT+CNN、BERT+BiLSTM、BERT+Transformer等深度学习文本分类模型在三种数据集上进行对比实验,得到的准确率、精确率、召回率、F1测度值均为最高。实验表明该模型有效地提取了文本中字词的特征信息,优化了过拟合问题,提高了泛化能力。 展开更多
关键词 bert transformer ENCODER CNN 文本分类 fine-tuning self-attention 过拟合
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基于用户浏览行为的个性化推荐研究综述 被引量:14
2
作者 刘华真 王巍 +2 位作者 谷壬倩 张屹晗 郝亚奇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第8期2268-2277,共10页
研究如何充分利用海量用户浏览行为数据,构建更加精确的推荐算法和模型,以提高推荐系统性能,是目前个性化推荐领域研究的热点。针对这些问题,首先对用户的浏览行为进行了简要概括表述,给出了基于浏览行为推荐系统的总体框架,回顾总结了... 研究如何充分利用海量用户浏览行为数据,构建更加精确的推荐算法和模型,以提高推荐系统性能,是目前个性化推荐领域研究的热点。针对这些问题,首先对用户的浏览行为进行了简要概括表述,给出了基于浏览行为推荐系统的总体框架,回顾总结了基于用户浏览行为的推荐系统的发展历程。对其关键技术和单一浏览行为量化方法与混合浏览行为量化方法进行总结、对比和分析。最后讨论了结合多源异构数据的浏览行为推荐的最新成果,总结了该领域未来研究难点和发展趋势。 展开更多
关键词 个性化推荐 协同过滤 神经网络 兴趣度 多源异构数据
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基于特征交换的CNN图像分类算法研究 被引量:13
3
作者 生龙 马建飞 +1 位作者 杨瑞欣 吴迪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期268-273,共6页
针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题,提出一种基于特征交换的卷积神经网络(CNN)图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能,将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换,充分融... 针对深度学习在图像识别任务中过分依赖标注数据的问题,提出一种基于特征交换的卷积神经网络(CNN)图像分类算法。结合CNN的特征提取方式与全卷积神经网络的像素位置预测功能,将CNN卷积层提取出的特征图与同类标签特征图进行交换,充分融合有限的图像特征,以解决图像识别中样本不足的问题。实验结果表明,该算法对标注数据的依赖性较低且有效提升了网络识别准确率,适用于数据量较小的图像分类场景。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 特征提取 图像识别 特征融合
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基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法 被引量:10
4
作者 张屹晗 王巍 +2 位作者 刘华真 谷壬倩 郝亚奇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第12期3590-3596,共7页
利用知识图谱进行推荐的一个巨大挑战在于如何获取项目的结构化知识并对其进行语义特征提取。针对这一问题,提出了一种基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法(KGECF)。首先从Freebase知识图谱中提取与项目相关的知识信息,并与历史交互项目... 利用知识图谱进行推荐的一个巨大挑战在于如何获取项目的结构化知识并对其进行语义特征提取。针对这一问题,提出了一种基于知识图嵌入的协同过滤推荐算法(KGECF)。首先从Freebase知识图谱中提取与项目相关的知识信息,并与历史交互项目进行链接构建子知识库;然后通过基于TransR的Xavier-TransR方法得到子知识库中实体、关系表征;设计一种端到端的联合学习模型,将结构化信息与历史偏好信息嵌入到统一的向量空间中;最后利用协同过滤方法进一步计算这些向量并生成精确的推荐列表。在MovieLens-1M和Amazon-book两个公开数据集上的实验表明,该算法在推荐准确率、召回率、F 1值和NDCG四个指标上均优于基线方法,能够集成大规模的结构化和非结构化数据,同时获得高精度的推荐结果。 展开更多
关键词 推荐系统 协同过滤 知识图嵌入 联合学习
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基于GSA与DE优化混合核ELM的网络异常检测模型 被引量:9
5
作者 生龙 袁丽娜 +1 位作者 武南南 姬少培 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期146-153,共8页
为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函... 为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函数和径向基函数的优点,构建混合核ELM模型(HKELM),将GSA和DE相结合优化HKELM模型参数,从而提高其在异常检测过程中的全局和局部优化能力,在此基础上利用核主成分分析算法进行入侵检测数据的数据降维和特征抽取,构建网络入侵检测模型KPCA-GSADE-HKELM。在KDD99数据集上的实验结果表明,与KDDwinner、CSVAC、CPSO-SVM、Dendron等模型进行对比,KPCA-GSADE-HKELM模型具有更高的检测精度和更快的检测速度。 展开更多
关键词 网络入侵检测 异常检测 引力搜索算法 差分进化算法 混合核极限学习机 检测精度
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基于词共现与图卷积的文本分类方法 被引量:8
6
作者 申艳光 贾耀清 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第11期173-178,共6页
针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻... 针对文本分类任务中标注数量少的问题,提出了一种基于词共现与图卷积相结合的半监督文本分类方法。模型使用词共现方法统计语料库中单词的词共现信息,过滤词共现信息建立一个包含单词节点和文档节点的大型图结构的文本图,将文本图中邻接矩阵和关于节点的特征矩阵输入到结合注意力机制的图卷积神经网络中实现了对文本的分类。实验结果表明,与目前多种文本分类算法相比,该方法在经典数据集20NG、Ohsumed和MR上均取得了更好的效果。 展开更多
关键词 文本分类 词共现 图卷积神经网络
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基于隐马尔可夫模型的步态识别算法 被引量:5
7
作者 刘畅 魏忠诚 +2 位作者 张春华 王巍 赵继军 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第12期3487-3493,共7页
为降低数据噪声的干扰,提高步态识别的有效性,提出一种基于隐马尔可夫模型的步态识别算法(GR-HMM)。利用滑动平均滤波模型对步态数据进行去噪预处理,建立观测序列;基于GR-HMM算法计算观测序列概率,重估迭代至观测序列概率收敛,得到GR-HM... 为降低数据噪声的干扰,提高步态识别的有效性,提出一种基于隐马尔可夫模型的步态识别算法(GR-HMM)。利用滑动平均滤波模型对步态数据进行去噪预处理,建立观测序列;基于GR-HMM算法计算观测序列概率,重估迭代至观测序列概率收敛,得到GR-HMM算法的参数模型;对步态数据进行步态阶段识别及步态关键事件定位。基于Shimmer IMU采集的数据对算法进行训练和分析评估,实验结果表明,GR-HMM算法的步态阶段识别灵敏度和特异性分别可达93.1%和96.9%。 展开更多
关键词 步态识别 隐马尔可夫模型 步态阶段 滑动平均滤波 步态分割
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融合注意力机制与知识图神经协同推荐算法 被引量:4
8
作者 张闯 王巍 +2 位作者 杜雨晅 郑小丽 何婷婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第22期111-120,共10页
目前传统的基于协同过滤的推荐算法面对数据稀疏和冷启动问题时表现欠佳,而知识图谱辅助的推荐系统可以有效缓解这一问题,辅以注意力机制,设计了一种融合注意力机制与知识图神经协同推荐算法。首先根据用户与项目的交互图与项目属性的... 目前传统的基于协同过滤的推荐算法面对数据稀疏和冷启动问题时表现欠佳,而知识图谱辅助的推荐系统可以有效缓解这一问题,辅以注意力机制,设计了一种融合注意力机制与知识图神经协同推荐算法。首先根据用户与项目的交互图与项目属性的知识图谱进行组合,以此为基础进行嵌入表示;然后利用注意力机制来学习知识图谱中的高阶潜在关系信息并进行聚合,同时结合用户的长短期兴趣偏好通过门控循环神经网络训练获取用户最终偏好进行推荐;最后采用协同过滤方法生成推荐列表。在MovieLens-1M和Amazon-Book数据集上进行实验,所提算法在推荐召回率、准确率、命中率和NDCG的评价指标上均有提升,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 知识图谱 注意力机制 神经网络 协同过滤
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基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法 被引量:5
9
作者 杜雨晅 王巍 +3 位作者 张闯 郑小丽 苏嘉涛 王杨洋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第6期1760-1766,共7页
随着互联网的快速发展,推荐系统可以用来处理信息过载的问题。由于传统推荐系统的诸多问题导致其无法处理发掘隐藏信息,提出一种自适应图卷积注意力神经协同推荐算法(ANGCACF)。首先获取用户和项目交互图,通过图卷积神经网络自适应的聚... 随着互联网的快速发展,推荐系统可以用来处理信息过载的问题。由于传统推荐系统的诸多问题导致其无法处理发掘隐藏信息,提出一种自适应图卷积注意力神经协同推荐算法(ANGCACF)。首先获取用户和项目交互图,通过图卷积神经网络自适应的聚合用户和项目特征信息;其次对用户和项目特征信息添加自适应扩充数据,以解决数据稀疏性,利用注意力机制对用户和项目特征信息及添加的自适应扩充数据重新分配权重;最后将得到的用户和项目特征表示使用基于矩阵分解的协同过滤的算法框架得出最终推荐结果。在MovieLens-1M、MovieLens-100K和Amazon-baby三个公开数据集上的实验表明,该算法在推荐准确率、召回率、Mrr、命中率和NDCG五个指标上均优于基线方法。 展开更多
关键词 推荐系统 自适应 图卷积神经网络 注意力机制 协同过滤
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基于最佳特征子集的自适应非视距身份识别系统
10
作者 魏忠诚 张新秋 +3 位作者 张世泽 冯浩 连彬 王巍 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第10期77-86,共10页
身份识别一直是安防领域的研究重点,其在非视距场景下的研究存在较大意义。针对识别的舒适度和隐私性问题,提出基于最佳特征子集的自适应非视距身份识别系统。通过有效结合多种预处理手段获取Wi-Fi信号的低维有用数据;提出鲁棒性人员检... 身份识别一直是安防领域的研究重点,其在非视距场景下的研究存在较大意义。针对识别的舒适度和隐私性问题,提出基于最佳特征子集的自适应非视距身份识别系统。通过有效结合多种预处理手段获取Wi-Fi信号的低维有用数据;提出鲁棒性人员检测方法截取有效片段;设计有监督特征提取方法,使用“前向搜索”获取最佳特征子集;改进传统Adaboost算法实现群体变化下的自适应识别。实验评估表明,当系统中志愿者为2~12人时,与相关系统和传统分类算法相比,均具有较好的性能。 展开更多
关键词 身份识别 非视距 Wi-Fi信号 最佳特征子集 ADABOOST算法
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基于深度强化学习的C+L波段弹性光网络频谱分配算法
11
作者 晏丹 冯楠 +4 位作者 左晓博 沈凌飞 任丹萍 胡劲华 赵继军 《光通信技术》 北大核心 2024年第3期23-29,共7页
针对C+L波段弹性光网络中受激喇曼散射(SRS)效应导致物理层损伤加剧的问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)自适应调制格式的频谱分配算法,在路由阶段,采用K最短路由算法为业务请求预计算K条最短备选路径;在波段、调制格式与频谱分配阶段... 针对C+L波段弹性光网络中受激喇曼散射(SRS)效应导致物理层损伤加剧的问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)自适应调制格式的频谱分配算法,在路由阶段,采用K最短路由算法为业务请求预计算K条最短备选路径;在波段、调制格式与频谱分配阶段,采用DRL进行智能化决策,并结合了2种奖励函数,以降低网络阻塞率并提高频谱使用效率。仿真结果表明,该算法能够有效降低阻塞率并提高频谱利用率。 展开更多
关键词 C+L波段弹性光网络 路由与频谱分配 受激喇曼散射效应 深度强化学习 奖励设计
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联合归一化模块和多分支特征的行人重识别
12
作者 任丹萍 董会升 +1 位作者 何婷婷 张春华 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1233-1239,共7页
针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形... 针对行人重识别技术中存在特征挖掘不充分的问题,提出一种联合归一化模块和多分支特征的行人重识别模型。在主干网络中嵌入注意力机制引导的实例归一化模块,减轻背景等杂波信息的影响。在双级特征融合模块对局部特征进行加权后再聚合形成对行人特征的更细节表达。联合平滑交叉熵损失、三元组损失以及跨分支特征蒸馏损失对网络进行优化。所提模型在Market-1501和DukeMTMC-ReID数据集上首位准确率分别达到了95.7%和89.2%。实验结果表明,该模型增强了对图像特征的提取。 展开更多
关键词 归一化 行人重识别 注意力机制 多分支特征 特征提取 特征蒸馏损失 三元组损失
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基于多源城市数据的空气质量预测模型
13
作者 毕乐 冯春芳 +2 位作者 陈湘国 魏忠诚 赵继军 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2235-2240,F0003,共7页
针对目前空气质量预测研究方法只考虑单一站点时序特性的缺陷问题,提出一种基于多源城市数据的STRGNN模型。将相邻站点之间的空间相关性表示为距离图和相似图,根据领域类别对特征分组;将分组特征与构建的距离图和相似图成对组合输入至... 针对目前空气质量预测研究方法只考虑单一站点时序特性的缺陷问题,提出一种基于多源城市数据的STRGNN模型。将相邻站点之间的空间相关性表示为距离图和相似图,根据领域类别对特征分组;将分组特征与构建的距离图和相似图成对组合输入至模型。通过收集邻近信息捕获空气质量的空间相关性,利用叠加多层的卷积捕获空气质量的时间相关性。仿真结果表明,该模型与GRU、Seq2Seq等4个基准模型相比,在1 h-6 h预测的MAE和RMSE分别降低了3%和1%,预测效果有所提升,验证所提方法与现有方法相比具有优越性。 展开更多
关键词 空气质量预测 多源城市数据 距离图 相似图 空间相关性 时间相关性 图卷积网络
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基于GPS轨迹数据的电动出租车充电站选址规划
14
作者 任丹萍 王茜茜 +1 位作者 陈湘国 邓玉静 《河北工程大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期98-102,112,共6页
针对电动汽车保有量持续增长、充电设施匮乏难以满足用户需求的问题,提出一种基于GPS轨迹数据的电动出租车充电站选址规划方案。首先利用出租车GPS数据分析用户潜在充电需求并提取需求分布;其次提出一种基于网格密度分区的DBSCAN聚类方... 针对电动汽车保有量持续增长、充电设施匮乏难以满足用户需求的问题,提出一种基于GPS轨迹数据的电动出租车充电站选址规划方案。首先利用出租车GPS数据分析用户潜在充电需求并提取需求分布;其次提出一种基于网格密度分区的DBSCAN聚类方法,与传统算法相比DB指数由0.34降为0.30,对需求进行聚类和划分需求密集区,设置预选站址;最后,构建集合覆盖模型实现站址优化。利用此方案对北京大兴区出租车轨迹数据进行仿真,得出了合理的选址结果,即该方案可为电动出租车充电站规划提供参考。 展开更多
关键词 充电站选址 电动出租车 GPS轨迹数据 密度聚类
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联合注意力机制和多分支特征的行人重识别
15
作者 任丹萍 董会升 何婷婷 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2520-2526,共7页
针对行人重识别技术中存在模型识别率低的问题,提出一个联合注意力机制和多分支特征的网络模型。在残差网络中嵌入自注意力机制模块强化图像有效特征的提取,在深度特征挖掘模块,使用全局特征分支、局部关联特征分支以及随机擦除特征分... 针对行人重识别技术中存在模型识别率低的问题,提出一个联合注意力机制和多分支特征的网络模型。在残差网络中嵌入自注意力机制模块强化图像有效特征的提取,在深度特征挖掘模块,使用全局特征分支、局部关联特征分支以及随机擦除特征分支形成对行人更全面的描述。在优化过程中提出联合余弦交叉熵损失、全样本三元组损失、中心损失以及特征对齐损失对网络使用最小最大策略进行更新。所提方法在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上首位准确率分别达到了95.8%和89.8%。 展开更多
关键词 行人重识别 深度学习 注意力机制 多分支特征 局部特征 随机擦除 三元组损失
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弹性光网络中面向业务精确迁移的频谱碎片整理算法 被引量:4
16
作者 商盼盼 任丹萍 +2 位作者 张娟 王健 赵继军 《光通信技术》 2021年第10期51-57,共7页
针对弹性光网络中现有碎片整理方法未能充分利用最大空闲频谱块且业务迁移数目较多的问题,提出一种剩余持续时间触发的最大带宽业务精确迁移的碎片整理(BBSEM-DF)算法。首先,构建碎片度量模型,衡量链路中频谱碎片的分布状态;然后,根据... 针对弹性光网络中现有碎片整理方法未能充分利用最大空闲频谱块且业务迁移数目较多的问题,提出一种剩余持续时间触发的最大带宽业务精确迁移的碎片整理(BBSEM-DF)算法。首先,构建碎片度量模型,衡量链路中频谱碎片的分布状态;然后,根据碎片量和业务的剩余持续时间设置阈值,触发碎片整理过程;最后,将最大连续业务组迁移至链路中与之所需频隙数相匹配的空闲频谱块处,进行精确迁移。仿真结果表明:与传统碎片整理算法相比,该算法可以减少频谱碎片,降低阻塞率,提高网络性能。 展开更多
关键词 弹性光网络 碎片整理 持续时间 业务迁移 阻塞率
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基于SSM框架的社区环境数据可视化系统 被引量:3
17
作者 杨鹏飞 郭鸿湧 赵继军 《电脑知识与技术》 2020年第12期99-101,共3页
为了更高效地对社区的环境数据进行管理和直观的展示,提高社区管理系统的使用效率,该文以PM2.5、O3、SO2等社区的环境数据为对象,基于Spring,SpringMVC和Mybatis框架设计了社区环境数据可视化管理系统.前端以Bootstrap为框架,ECharts作... 为了更高效地对社区的环境数据进行管理和直观的展示,提高社区管理系统的使用效率,该文以PM2.5、O3、SO2等社区的环境数据为对象,基于Spring,SpringMVC和Mybatis框架设计了社区环境数据可视化管理系统.前端以Bootstrap为框架,ECharts作为可视化组件实现系统的主要功能.结果表明,该数据可视化系统具有性能良好、数据展示直观、代码复用率高的特性. 展开更多
关键词 环境数据 SSM框架 可视化 ECharts
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基于图卷积自注意力机制的神经协同推荐算法 被引量:2
18
作者 王巍 杜雨晅 +1 位作者 郑小丽 张闯 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第13期247-258,共12页
随着信息技术的快速迭代发展,信息过载问题日益严重,推荐算法在一定程度上可以解决信息过载,但是传统推荐算法无法有效解决数据稀疏性和推荐准确性等相关问题。提出一种基于注意力的图卷积神经协同推荐方法(GCACF)。获取用户和项目的相... 随着信息技术的快速迭代发展,信息过载问题日益严重,推荐算法在一定程度上可以解决信息过载,但是传统推荐算法无法有效解决数据稀疏性和推荐准确性等相关问题。提出一种基于注意力的图卷积神经协同推荐方法(GCACF)。获取用户和项目的相关交互信息,并将其转换为相应的特征向量;将特征向量使用图卷积神经网络的传播方式聚合本地化信息,同时使用注意力机制重新分配聚合后的权重系数;最后将聚合后的特征向量使用BPR损失函数优化相关参数并得出最终推荐结果。在MovieLens-1M和Amazon-baby两个公开数据集进行对比实验,结果表明,GCACF在准确率、召回率、Mrr、命中率和NDCG五个指标上均优于基线方法。 展开更多
关键词 推荐系统 深度学习 协同推荐 注意力 图卷积神经网络
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基于斯塔克伯格博弈的边缘协同计算研究 被引量:3
19
作者 黎作鹏 王浩翔 《现代电子技术》 北大核心 2020年第14期79-82,85,共5页
小型基站(Small⁃cell base stations,SBSs)被认为是边缘计算环境中重要的组成部分。但由于自身计算资源有限,当计算工作负载过大时,为用户提供的服务质量将面临重大的挑战。因此,针对小型基站间协同计算展开研究。首先,以最优化小型基... 小型基站(Small⁃cell base stations,SBSs)被认为是边缘计算环境中重要的组成部分。但由于自身计算资源有限,当计算工作负载过大时,为用户提供的服务质量将面临重大的挑战。因此,针对小型基站间协同计算展开研究。首先,以最优化小型基站的个人效用为目标,结合多主多从斯塔克伯格(stackelberg)博弈模型,提出一种可实现小型基站间协同计算的算法。然后,通过循环迭代的方式求解小型基站之间非合作博弈的纳什均衡解。最后,通过Matlab进行实验,验证了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 小型基站 边缘计算 协同计算 STACKELBERG博弈 纳什均衡 仿真分析
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融合上下文信息与自注意力机制的群组推荐算法 被引量:1
20
作者 张闯 王巍 +1 位作者 杜雨晅 郑小丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期498-503,共6页
针对群组推荐中组内成员存在偏好动态复杂性的问题,群组成员间的偏好会彼此影响,提出了一种融合上下信息与自注意力机制的群组推荐算法。首先,为了更好地捕捉群组成员间的动态关系,利用自注意力机制自动学习群组内用户的上下文信息与群... 针对群组推荐中组内成员存在偏好动态复杂性的问题,群组成员间的偏好会彼此影响,提出了一种融合上下信息与自注意力机制的群组推荐算法。首先,为了更好地捕捉群组成员间的动态关系,利用自注意力机制自动学习群组内用户的上下文信息与群组中其他成员间的关系权重;其次,根据自注意力机制学习到的组矩阵取其均值嵌入得到群组偏好表示;最后,根据群组偏好利用贝叶斯个性化排序方法进行群组推荐。将提出的方法在MovieLens-1M和CAMRa2011两个数据集上进行实验,并且与基准算法进行比较分析,该方法在推荐的命中率HR和NDCG两个指标上均有提升,实验结果证明该方法得到了更优的群组推荐结果。 展开更多
关键词 群组推荐 上下文信息 自注意力 群组偏好
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