计算机网络虚拟仿真实验平台的建设实践 被引量：40

1

作者 孙界平 琚生根 +2 位作者 陈黎 周刚 师维 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2017年第8期115-117,128,共4页

针对传统的实物实验教学中存在的一些问题,对计算机网络虚拟仿真实验室相关技术进行研究,基于四川大学计算机学院的教学实际,搭建了包括实验资源管理、实验库管理、实验过程管理、实验报告评价、师生互动系统和实验系统管理等6个子系统... 针对传统的实物实验教学中存在的一些问题,对计算机网络虚拟仿真实验室相关技术进行研究,基于四川大学计算机学院的教学实际,搭建了包括实验资源管理、实验库管理、实验过程管理、实验报告评价、师生互动系统和实验系统管理等6个子系统的"计算机网络"课程虚拟仿真实验平台。以"Windows Web服务与配置"实验为例,介绍了该虚拟仿真实验平台的实验课程设计与使用。 展开更多

关键词 计算机网络 虚拟仿真实验平台 实验室建设

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构建计算机虚拟实验教学质量保障体系 被引量：34

2

作者 陈润 孙界平 +2 位作者 琚生根 师维 李勤 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2017年第8期107-110,共4页

为提高计算机专业虚拟仿真实验教学的质量,根据计算机学科的特点,从虚拟实验内容保障、虚拟实验条件保障、虚拟实验教学监控与督导、虚拟实验教学考核、虚拟实验教学队伍保障等5方面构建了计算机虚拟实验教学质量保障体系,并分别进行了... 为提高计算机专业虚拟仿真实验教学的质量,根据计算机学科的特点,从虚拟实验内容保障、虚拟实验条件保障、虚拟实验教学监控与督导、虚拟实验教学考核、虚拟实验教学队伍保障等5方面构建了计算机虚拟实验教学质量保障体系,并分别进行了较详细的说明,给出了计算机虚拟实验室拓扑架构图。 展开更多

关键词 虚拟实验 计算机实验教学 教学质量保障

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基于矩阵分解的电力物资需求预测 被引量：16

3

作者 王竹君 朱颖琪 孙界平 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期639-644,共6页

准确预测变电站及配网工程的物资需求,对于节约工程成本,提高资金利用率,具有重要意义.尽管研究者在电力物资需求预测方面已经开展了一系列的研究,提出了很多预测模型和算法,例如基于神经网络的算法,然而,这些算法普遍存在输入数据过于... 准确预测变电站及配网工程的物资需求,对于节约工程成本,提高资金利用率,具有重要意义.尽管研究者在电力物资需求预测方面已经开展了一系列的研究,提出了很多预测模型和算法,例如基于神经网络的算法,然而,这些算法普遍存在输入数据过于简单和理想、仅对少数几种物资的需求量进行了预测实验、预测的准确率偏低等不足.因此,目前生产系统普遍采用人工方式进行电力物资需求预测,由有经验的领域专家根据工程初步设计方案预测各类物资的需求量.为了解决现有电力物资需求预测方法存在的不足,本文提出基于矩阵分解的预测方法,以电网建设项目物资需求历史数据和项目计划的部分物资作为输入,通过矩阵分解算法对项目其他物资需求用量进行预测.矩阵分解算法不需要大量的历史用量数据,只用部分项目的物资数据就能进行预测,且算法不需要提前进行训练. 展开更多

关键词 电力物资 需求预测 矩阵分解

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基于深度神经网络和概率矩阵分解的混合推荐算法 被引量：14

4

作者 胡思才 孙界平 +1 位作者 琚生根 王霞 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1033-1041,共9页

针对个性化推荐中用户和项目描述信息未充分利用,用户评分矩阵数据集极端稀疏的情况,提出了基于深度神经网络和概率矩阵分解(PMF)的混合推荐算法.首先,对用户和项目描述信息进行预处理,形成包含用户偏好特征的用户和项目特征集,再将各... 针对个性化推荐中用户和项目描述信息未充分利用,用户评分矩阵数据集极端稀疏的情况,提出了基于深度神经网络和概率矩阵分解(PMF)的混合推荐算法.首先,对用户和项目描述信息进行预处理,形成包含用户偏好特征的用户和项目特征集,再将各特征输入深度神经网络模型中进行训练.同时,利用概率矩阵分解模型,根据用户评分矩阵通过最大后验估计优化得到潜在特征向量;然后,通过对概率矩阵分解模型的用户和项目潜在特征向量以及深度神经网络模型的真实特征向量进行迭代更新,收敛得到融合用户和项目真实信息的潜在特征向量;最后,利用该特征向量对用户进行个性化推荐.实验证明,本文算法较经典推荐算法以及前人算法在均方误差与平均绝对误差指标上均有改善,说明本文算法的有效性. 展开更多

关键词 混合推荐 矩阵分解 神经网络 特征向量 卷积

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基于卷积神经网络的网络流量识别技术研究 被引量：14

5

作者 李勤 师维 +2 位作者 孙界平 董超 曲天舒 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期959-964,共6页

近年来,深度包检测技术和基于统计特征的网络流量识别技术迅速发展,但它们分别存在不能识别加密流量和依赖人对特征主观选择的缺陷.文章提出了基于卷积神经网络的流量识别方法,将网络数据按照一定的规则转换为灰度图像进行识别,并根据TC... 近年来,深度包检测技术和基于统计特征的网络流量识别技术迅速发展,但它们分别存在不能识别加密流量和依赖人对特征主观选择的缺陷.文章提出了基于卷积神经网络的流量识别方法,将网络数据按照一定的规则转换为灰度图像进行识别,并根据TCP数据包的有序性和UDP数据包的无序性,对原始的网络数据进行了扩展,以进一步提高识别率.实验数据表明,该方法对应用程序和应用层协议两个层次的网络流量具有较高的检测率. 展开更多

关键词 网络流量 流量识别 卷积神经网络 深度学习

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双创教育模式下计算机网络综合性实验教学探讨 被引量：13

6

作者 陈黎 饶坚 +1 位作者 孙界平 琚生根 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2018年第12期195-198,共4页

以计算机网络实验课程为例,分析了目前实验课程教学注重基础实验教学而忽略设计综合性实验,学生缺乏对知识的融会贯通,以至于学生的实践能力较差的问题,探讨了计算机网络综合实验改革的方案,提出了在基础实验之上设计行之有效的综合性实... 以计算机网络实验课程为例,分析了目前实验课程教学注重基础实验教学而忽略设计综合性实验,学生缺乏对知识的融会贯通,以至于学生的实践能力较差的问题,探讨了计算机网络综合实验改革的方案,提出了在基础实验之上设计行之有效的综合性实验,并设计了综合性实验大纲。通过在实验课程中增加综合实验内容,能够更好地提高学生创新能力和创新意识,激发学生实验兴趣并帮助他们对理论课程知识点的融会贯通。 展开更多

关键词 综合性实验 计算机网络 基础实验 协议分析工具 模拟器

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大数据下计算机网络虚拟实验智能分析平台设计框架 被引量：13

7

作者 琚生根 孙界平 +1 位作者 陈黎 师维 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2017年第12期113-115,120,共4页

大数据时代的到来冲击着高校的教育,必将导致高校教学模式的重大改变。为此从"计算机网络"实验课程的虚拟实验平台入手,提出了基于大数据的虚拟实验智能分析的设计框架,为将来设计网络虚拟实验平台提供参考。该框架利用数据... 大数据时代的到来冲击着高校的教育,必将导致高校教学模式的重大改变。为此从"计算机网络"实验课程的虚拟实验平台入手,提出了基于大数据的虚拟实验智能分析的设计框架,为将来设计网络虚拟实验平台提供参考。该框架利用数据挖掘和机器学习技术,为学生实验提供知识推荐、实验指导。与此同时为教师提供基于实验过程的分析反馈报告,以便教师及时了解学生的实验过程,便于指导教师的后续教学。 展开更多

关键词 大数据 虚拟实验 智能分析 机器学习 数据挖掘

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基于综合相似度迁移的协同过滤算法 被引量：11

8

作者 金玉 崔兰兰 +2 位作者 孙界平 琚生根 王霞 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期477-482,共6页

数据稀疏性问题是传统协同过滤算法的主要瓶颈之一.迁移学习通常是利用目标领域与辅助领域的潜在关系,对辅助领域进行知识迁移,以此来提高目标领域的推荐质量.现有的基于相似度迁移模型,普遍只利用了用户评分信息,并且在评分相似度计算... 数据稀疏性问题是传统协同过滤算法的主要瓶颈之一.迁移学习通常是利用目标领域与辅助领域的潜在关系,对辅助领域进行知识迁移,以此来提高目标领域的推荐质量.现有的基于相似度迁移模型,普遍只利用了用户评分信息,并且在评分相似度计算上忽略了用户评分标准个性差异.针对这些问题,提出了一种综合相似度迁移模型,在相似度计算上,即利用了用户评分信息同时也利用了用户属性信息,并且考虑了用户间对满意度的打分标准的差异性,采用了用户评分分布一致性来衡量用户评分相似度的方法,提高了相似度计算的准确性,从而提高了数据迁移的质量.实验结果表明,该模型较其他算法能比较有效地缓解数据稀疏性问题. 展开更多

关键词 数据稀疏 协同过滤 迁移学习 相似度迁移

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基于关联记忆网络的中文细粒度命名实体识别 被引量：11

9

作者 琚生根 李天宁 孙界平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第8期2545-2556,共12页

细粒度命名实体识别是对文本中的实体进行定位,并将其分类至预定义的细粒度类别中.目前,中文细粒度命名实体识别仅使用预训练语言模型对句子中的字符进行上下文编码,并没有考虑到类别的标签信息具有区分实体类别的能力.由于预测句子不... 细粒度命名实体识别是对文本中的实体进行定位,并将其分类至预定义的细粒度类别中.目前,中文细粒度命名实体识别仅使用预训练语言模型对句子中的字符进行上下文编码,并没有考虑到类别的标签信息具有区分实体类别的能力.由于预测句子不带有实体标签,使用关联记忆网络来捕获训练集句子的实体标签信息,并将标签信息融入预测句子的字符表示中.该方法将训练集中带实体标签的句子作为记忆单元,利用预训练语言模型获取原句子和记忆单元句子的上下文表示,再通过注意力机制将记忆单元句子的标签信息与原句子的表示结合,从而提升识别效果.在CLUENER2020中文细粒度命名实体识别任务上,该方法对比基线方法获得了提升. 展开更多

关键词 中文细粒度命名实体识别 关联记忆网络 多头自注意力 预训练语言模型

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自主学习模式在“计算机网络”课程中的应用 被引量：10

10

作者 陈黎 孙界平 +2 位作者 琚生根 周刚 师维 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2017年第8期176-179,共4页

传统的教学模式在"计算机网络"课程中容易造成学生学习积极性差、教学效果不好的问题。根据该课程的特点,对自主学习在"计算机网络"理论课程中如何激发学生学习欲望、有效提高学生学习的兴趣进行了探究,并设计了相... 传统的教学模式在"计算机网络"课程中容易造成学生学习积极性差、教学效果不好的问题。根据该课程的特点,对自主学习在"计算机网络"理论课程中如何激发学生学习欲望、有效提高学生学习的兴趣进行了探究,并设计了相对应的自主学习的教学模式来调动学生学习的积极性,提高课程的教学效率。 展开更多

关键词 计算机网络 自主学习 教学模式

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基于扩展的情感词典和卡方模型的中文情感特征选择方法 被引量：10

11

作者 胡思才 孙界平 +3 位作者 琚生根 王霞 龙彬 廖强 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期37-44,共8页

根据经典的特征选择方法在中文情感评论文本中应用的缺陷和不足,提出了一种改进的中文情感特征选择方法.目前,现有的情感特征选择方法普遍只利用了特征项在褒贬类中的统计信息,忽略了情感极性值对特征选择的影响;同时情感文本中否定词... 根据经典的特征选择方法在中文情感评论文本中应用的缺陷和不足,提出了一种改进的中文情感特征选择方法.目前,现有的情感特征选择方法普遍只利用了特征项在褒贬类中的统计信息,忽略了情感极性值对特征选择的影响;同时情感文本中否定词会带来特征项情感极性反转的情况,为特征选择带来较大的负面影响.针对这些问题,首先对情感文本中的否定词进行了检测和判定,对否定词界定范围内的情感特征词进行反义变换处理,有效的解决了情感文本中极性反转的问题.同时还将特征项的情感极性值和其在类中的频率特点两个因素融入到卡方特征选择模型(CHI)中,从而提升了卡方模型在文本情感特征选择的效果.实验结果表明,本文算法较其他算法在多个领域数据集上的情感分类准确率提高了1.5%左右. 展开更多

关键词 情感词典 卡方模型 特征选择 知网 否定词

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基于模糊聚类和支持向量回归的成绩预测 被引量：10

12

作者 申航杰 琚生根 孙界平 《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期66-73,84,共9页

现有的成绩预测模型往往过度使用不同类型的属性,导致过于复杂的分数预测方法,或是需要人工参与.为提高学生成绩预测的准确率和可解释性,提出了一种融合模糊聚类和支持向量回归的成绩预测方法.首先引入模糊逻辑来计算隶属度矩阵,根据学... 现有的成绩预测模型往往过度使用不同类型的属性,导致过于复杂的分数预测方法,或是需要人工参与.为提高学生成绩预测的准确率和可解释性,提出了一种融合模糊聚类和支持向量回归的成绩预测方法.首先引入模糊逻辑来计算隶属度矩阵,根据学生的历史成绩进行聚类,随后对每个聚类簇利用支持向量回归理论对成绩轨迹进行拟合建模.此外,结合学生学习行为等相关属性,对最终的预测结果做调整.在多个基准数据集上进行了实验测试,验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 模糊聚类 支持向量回归 预测 教育数据挖掘

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面向对象数据库系统的研究和开发 被引量：5

13

作者 孙界平 龚荣武 唐宁九 《计算机应用研究》 CSCD 1997年第3期6-8,共3页

面向对象数据库技术和系统是当前数据库研究和开发的热点之一。本文着眼于国产化产品的研究和开发，综述了国际上的最新研究动态及发展趋势，阐述了在我国进行进一步研究和开发的意义。

关键词 数据库 面向对象 客户/服务器 体系结构

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多知识点融合嵌入的深度知识追踪模型 被引量：1

14

作者 琚生根 康睿 +1 位作者 赵容梅 孙界平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期5126-5142,共17页

知识追踪任务是根据学生历史答题记录追踪学生知识状态的变化,预测学生未来的答题情况.近年来,基于注意力机制的知识追踪模型在灵活性和预测性能上都明显优于传统知识追踪模型.但是现有深度模型大多只考虑了单一知识点题目的情况,无法... 知识追踪任务是根据学生历史答题记录追踪学生知识状态的变化,预测学生未来的答题情况.近年来,基于注意力机制的知识追踪模型在灵活性和预测性能上都明显优于传统知识追踪模型.但是现有深度模型大多只考虑了单一知识点题目的情况,无法直接处理多知识点题目,而智能教育系统中存在着大量的多知识点题目.此外,如何提高可解释性是深度知识追踪模型的关键挑战之一.为了解决这些问题,提出一种多知识点融合嵌入的深度知识追踪模型.所提模型考虑涉及多知识点的题目中知识点之间的关系,提出两种新颖的多知识点嵌入方式,并且结合教育心理学模型和遗忘因素提升预测性能和可解释性.实验表明所提模型在大规模真实数据集上预测性能上优于现有模型,并验证各个模块的有效性. 展开更多

关键词 教育数据挖掘 知识追踪 注意力机制 深度神经网络

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面向多跳问答的多视图语义推理网络 被引量：1

15

作者 龙欣 赵容梅 +1 位作者 孙界平 琚生根 《工程科学与技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期285-297,共13页

由于多跳知识图谱问答任务的复杂性,现有研究大多通过堆叠多层图神经网络以捕捉更大范围的高阶邻居信息。这种做法将多阶信息融合在一起,以损失节点判别性为代价获取更全局的信息,存在过平滑问题;并且,由于离节点越近的邻居置信度越高,... 由于多跳知识图谱问答任务的复杂性,现有研究大多通过堆叠多层图神经网络以捕捉更大范围的高阶邻居信息。这种做法将多阶信息融合在一起,以损失节点判别性为代价获取更全局的信息,存在过平滑问题;并且,由于离节点越近的邻居置信度越高,将多阶邻居信息融合在一起的做法会忽略邻居的置信度。此外,多跳知识图谱问答存在许多数据集通常没有给定中间路径的监督信息的弱监督问题,会使模型在进行路径推理时缺乏有效的指导信息,导致模型推理能力降低。为了解决以上问题,论文提出了一种多视图语义推理网络,该网络利用全局和局部两种视图的信息共同进行推理。全局视图信息是指节点的多阶邻居信息,能够为推理提供更丰富的证据;局部视图信息则只关注节点的1阶邻居信息,更具有判别性,能够缓解全局视图信息存在的过平滑问题。同时,该网络将问题分解为多个子问题作为中间路径推理的指导信息,并从问题语义构成的均匀性和一致性出发,设计了一种新颖的损失函数以提升问题分解的质量,以提高模型中间路径推理的能力。论文方法在3个真实数据集上进行了大量实验,实验结果表明,多视图的语义信息能够为推理提供更加全面的证据,将问题分解为子问题的做法能够提高中间路径推理的准确性,证明了论文方法的有效性。 展开更多

关键词 多跳知识图谱问答 图神经网络 多视图 语义推理 弱监督

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心气心阳虚证146例左心功能指数观察 被引量：3

16

作者 孙界平 何启志 《辽宁中医杂志》 CAS 北大核心 1991年第7期11-12,共2页

近几年来,人们对传统医学,中医证的研究逐步深入,尤其对心气虚证患者的左心功能报道颇多,但对心阳虚证与左心功能的报道,以及和心气虚证关系研究分析不多。我们自1988年以来,对146例心气、心阳虚证患者,用 B

关键词 心气虚证 心阳虚证 左心功能

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融入多尺度特征注意力的胶囊神经网络及其在文本分类中的应用 被引量：3

17

作者 王超凡 琚生根 +1 位作者 孙界平 陈润 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期65-74,共10页

近些年来,胶囊神经网络(Capsnets)由于拥有强大的文本特征学习能力而被应用到文本分类任务中。目前的研究工作大都将提取到的文本多元语法特征视为同等重要,而忽略了单词所对应的各个多元语法特征的重要程度由具体上下文决定的这一事实... 近些年来,胶囊神经网络(Capsnets)由于拥有强大的文本特征学习能力而被应用到文本分类任务中。目前的研究工作大都将提取到的文本多元语法特征视为同等重要,而忽略了单词所对应的各个多元语法特征的重要程度由具体上下文决定的这一事实,这将直接影响到模型对整个文本的语义理解。针对上述问题,该文提出了多尺度特征部分连接胶囊网络(MulPart-Capsnets)。该方法将多尺度特征注意力融入到Capsnets中,多尺度特征注意力能够自动选择不同尺度的多元语法特征,通过对其进行加权求和,就能为每个单词精确捕捉到丰富的多元语法特征。同时,为了减少子胶囊与父胶囊之间的冗余信息传递,该文也对路由算法进行了改进。该文提出的算法在文本分类任务上针对7个著名的数据集进行了有效性验证,和现有的研究工作相比,性能提高显著,说明该文的算法能够捕获文本中更丰富的多元语法特征,具有更加强大的文本特征学习能力。 展开更多

关键词 胶囊神经网络 多尺度特征注意力 文本分类 路由算法 卷积神经网路

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基于段落内部推理和联合问题答案匹配的选择型阅读理解模型 被引量：4

18

作者 王霞 孙界平 +1 位作者 琚生根 胡思才 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期423-430,共8页

针对当前机器阅读理解方法中仅将问题与段落匹配会导致段落中的信息丢失或将问题和答案连接成单个序列与段落匹配会丢失问题与答案之间的交互,和传统的循环网络顺序解析文本从而忽略段落内部推理的问题,提出一种改进段落编码并且将段落... 针对当前机器阅读理解方法中仅将问题与段落匹配会导致段落中的信息丢失或将问题和答案连接成单个序列与段落匹配会丢失问题与答案之间的交互,和传统的循环网络顺序解析文本从而忽略段落内部推理的问题,提出一种改进段落编码并且将段落与问题和答案共同匹配的模型.模型首先把段落在多个粒度下切分为块,编码器利用神经词袋表达将块内词嵌入向量求和,其次,将块序列通过前向全连接神经网络扩展到原始序列长度.然后,通过两层前向神经网络建模每个单词所在不同粒度的块之间的关系构造门控函数以使模型具有更大的上下文信息同时捕获段落内部推理.最后,通过注意力机制将段落表示与问题和答案的交互来选择答案.在SemEval-2018 Task 11任务上的实验结果表明,本文模型在正确率上超过了相比基线神经网络模型如Stanford AR和GA Reader提高了9%~10%,比最近的模型SurfaceLR至少提高了3%,超过TriAN的单模型1%左右.除此之外,在RACE数据集上的预训练也可以提高模型效果. 展开更多

关键词 共同匹配 多粒度 机器阅读理解

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融合预训练语言模型的成语完形填空算法 被引量：3

19

作者 琚生根 黄方怡 孙界平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期3793-3805,共13页

根据上下文语境选择恰当的成语,是自然语言处理领域的重要任务之一.现有的研究将成语完型填空任务看成是文本匹配问题,虽然预训练语言模型能够在文本匹配研究上取得较高的准确率,但也存在明显的缺陷:一方面,预训练语言模型作为特征提取... 根据上下文语境选择恰当的成语,是自然语言处理领域的重要任务之一.现有的研究将成语完型填空任务看成是文本匹配问题,虽然预训练语言模型能够在文本匹配研究上取得较高的准确率,但也存在明显的缺陷:一方面,预训练语言模型作为特征提取器时,会丢失句子间相互信息;另一方面,预训练语言模型作为文本匹配器时,计算开销大,训练时间和推理时间较长.另外,上下文与候选成语之间的匹配是不对称的,会影响预训练语言模型发挥匹配器的效果.为了解决上述两个问题,利用参数共享的思想,提出了TALBERT-blank.TALBERTblank是将成语选择从基于上下文的不对称匹配过程转换为填空与候选答案之间的对称匹配过程,将预训练语言模型同时作为特征提取器和文本匹配器,并对句向量作潜在语义匹配.这样可以减少参数量和内存的消耗,在保持准确度的情况下,提高了训练和推理速度,达到了轻量高效的效果.在CHID数据集上的实验结果表明:作为匹配器,TALBERT-blank相较于ALBERT,在保证准确率的情况下,更大限度地精简了模型的结构,计算时间进一步缩短54.35%. 展开更多

关键词 成语完形填空 文本匹配 深度学习 预训练语言模型

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基于状态转移的奖励值音乐推荐研究 被引量：3

20

作者 谭斌 孙界平 +1 位作者 琚生根 李微 《四川大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期719-726,共8页

听音乐有助于纾解人们的压力,现已成为大众娱乐的一种重要方式.互联网的发展使人们听音乐变得方便,但同时也使得"信息过载"的问题变得日益严重.尽管各大公司平台纷纷推出了针对音乐的推荐系统来解决这个问题,但现有传统的推... 听音乐有助于纾解人们的压力,现已成为大众娱乐的一种重要方式.互联网的发展使人们听音乐变得方便,但同时也使得"信息过载"的问题变得日益严重.尽管各大公司平台纷纷推出了针对音乐的推荐系统来解决这个问题,但现有传统的推荐系统并不能保证用户体验,用户对精准推荐的需求仍很强烈.为解决"信息过载"问题的同时并保证用户体验,本文提出了基于状态转移的奖励值算法.该算法包括对用户自身喜好建模,并利用用户集数据提出的音乐流行度和用户从众度,根据用户喜好、音乐流行度以及状态转移概率定义奖励函数.所提出的算法能个性化地对音乐库数据进行筛选和聚类.在对数据进行处理时,采用Davies-Bouldin指数对声乐特征进行离散化.在模型训练时,采用基于列表距离最小化的计算方法对参数进行选择.通过在Million Song Dataset开源音乐数据集上的实验,表明在算法中加入音乐流行度对推荐效果有一定影响,本文所给出的推荐算法能够提高推荐的效果,说明了本文算法的有效性. 展开更多

关键词 音乐推荐 用户偏好 状态转移 奖励函数 离散化

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