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基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法
被引量：
43
1
作者
吴
玺
煜
陈启买
+1 位作者
刘海
贺超波
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期226-232,263,共8页
针对协同过滤算法仅使用物品-用户评分矩阵而未考虑语义的问题,提出一种协同过滤推荐算法。使用知识图谱表示学习方法,将业界已有的语义数据嵌入一个低维的语义空间中。通过计算物品之间的语义相似性,将物品自身的语义信息融入协同过滤...
针对协同过滤算法仅使用物品-用户评分矩阵而未考虑语义的问题,提出一种协同过滤推荐算法。使用知识图谱表示学习方法,将业界已有的语义数据嵌入一个低维的语义空间中。通过计算物品之间的语义相似性,将物品自身的语义信息融入协同过滤推荐。算法弥补了协同过滤算法没有考虑物品本身内涵知识的缺陷,在语义层面上增强了协同过滤推荐的效果。实验结果表明,该算法能够有效地提升协同过滤推荐的准确率、召回率和F值。
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关键词
协同过滤
知识图谱
表示学习
语义相似性
推荐系统
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职称材料
基于多标签分类的学术文献潜在时间意图识别研究
被引量：
2
2
作者
沈思
吴
玺
煜
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期158-164,共7页
为了提高检索结果的时间相关性,将文本特征抽取和多标签分类算法应用于文献检索的潜在时间意图分类研究之中.从检索潜在时间意图分类的角度出发,提出一种基于文本时间信息抽取和Labeled LDA(标签主题模型)的文献潜在时间意图自动分类算...
为了提高检索结果的时间相关性,将文本特征抽取和多标签分类算法应用于文献检索的潜在时间意图分类研究之中.从检索潜在时间意图分类的角度出发,提出一种基于文本时间信息抽取和Labeled LDA(标签主题模型)的文献潜在时间意图自动分类算法.首先,在获取的文献时间信息基础上,将文献检索潜在时间意图映射至具体时间类别.其次,为了减少时间信息的稀疏性对分类特征学习过程的影响,利用交叉学科中时间短语分布特征优化Labeled LDA分类模型的标签选择过程.最后,将所提算法与其他多标签分类算法进行对比实验,分析和评估文献检索潜在时间意图自动分类的准确率.结果表明,所提算法的AUC的值达到79.6%,较同类基准算法ECC(整体分类链)提高约10.9%,且针对不同学科均取得了较好的分类效果,是一种有效的文献检索潜在时间意图学习方法.
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关键词
多标签分类
主题模型
潜在时间意图
文本特征抽取
文本分类
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职称材料
题名
基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法
被引量：
43
1
作者
吴
玺
煜
陈启买
刘海
贺超波
机构
华南师范大学计算机学院
仲恺农业工程学院信息科学与技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期226-232,263,共8页
基金
广东省自然科学基金(2016A030313441)
广东省科技计划项目(2015B010129009
+3 种基金
2016A030303058
2016A090922008
2015A020209178)
广东省高性能计算重点实验室开放课题(T191527)
文摘
针对协同过滤算法仅使用物品-用户评分矩阵而未考虑语义的问题,提出一种协同过滤推荐算法。使用知识图谱表示学习方法,将业界已有的语义数据嵌入一个低维的语义空间中。通过计算物品之间的语义相似性,将物品自身的语义信息融入协同过滤推荐。算法弥补了协同过滤算法没有考虑物品本身内涵知识的缺陷,在语义层面上增强了协同过滤推荐的效果。实验结果表明,该算法能够有效地提升协同过滤推荐的准确率、召回率和F值。
关键词
协同过滤
知识图谱
表示学习
语义相似性
推荐系统
Keywords
collaborative filtering
knowledge graph
representation learning
semantic similarity
recommendation system
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多标签分类的学术文献潜在时间意图识别研究
被引量：
2
2
作者
沈思
吴
玺
煜
机构
南京理工大学经济管理学院
华南师范大学计算机学院
出处
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期158-164,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(71503124)
江苏省社会科学基金青年资助项目(15TQC03)~~
文摘
为了提高检索结果的时间相关性,将文本特征抽取和多标签分类算法应用于文献检索的潜在时间意图分类研究之中.从检索潜在时间意图分类的角度出发,提出一种基于文本时间信息抽取和Labeled LDA(标签主题模型)的文献潜在时间意图自动分类算法.首先,在获取的文献时间信息基础上,将文献检索潜在时间意图映射至具体时间类别.其次,为了减少时间信息的稀疏性对分类特征学习过程的影响,利用交叉学科中时间短语分布特征优化Labeled LDA分类模型的标签选择过程.最后,将所提算法与其他多标签分类算法进行对比实验,分析和评估文献检索潜在时间意图自动分类的准确率.结果表明,所提算法的AUC的值达到79.6%,较同类基准算法ECC(整体分类链)提高约10.9%,且针对不同学科均取得了较好的分类效果,是一种有效的文献检索潜在时间意图学习方法.
关键词
多标签分类
主题模型
潜在时间意图
文本特征抽取
文本分类
Keywords
multi-label classification
topic model
temporal information need
text feature Extraction
ext classification
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于知识图谱表示学习的协同过滤推荐算法
吴
玺
煜
陈启买
刘海
贺超波
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
43
下载PDF
职称材料
2
基于多标签分类的学术文献潜在时间意图识别研究
沈思
吴
玺
煜
《湖南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
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职称材料
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