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智能网联交通混合标签感知的推荐预测模型
被引量：
1
1
作者
李湘媛
丁飞
+2 位作者
任素菊
张登银
康
忆
宁
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2023年第4期688-695,共8页
针对智能网联车辆高速移动以及智能网联组网模式多元化导致的传统协同过滤算法有效性受到限制的问题,提出一种新型混合标签感知推荐模型(hybrid tag-aware recommender model,HTRM)。嵌入层采用Word2Vec模型对项目标签、项目评分、用户...
针对智能网联车辆高速移动以及智能网联组网模式多元化导致的传统协同过滤算法有效性受到限制的问题,提出一种新型混合标签感知推荐模型(hybrid tag-aware recommender model,HTRM)。嵌入层采用Word2Vec模型对项目标签、项目评分、用户行为标签和用户评分进行向量表示;特征层引入自编码器提取项目的自相似特征,采用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取用户行为特征;门控层联合用户和项目的特征,并输入至全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)进行评分预测。实验结果表明,与TCF、CCF、ACF和DSPR传统模型相比,HTRM模型设计更合理,可以获得较高的推荐预测精度。
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关键词
智能网联交通
推荐系统
协同过滤算法
标签感知
全连接神经网络
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职称材料
题名
智能网联交通混合标签感知的推荐预测模型
被引量：
1
1
作者
李湘媛
丁飞
任素菊
张登银
康
忆
宁
机构
南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室
南京邮电大学物联网学院
出处
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2023年第4期688-695,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61871446,61872423)
江苏省“六大人才高峰”高层次人才资助项目(DZXX-008)
+2 种基金
中国博士后科学基金面上资助项目(2019M661900)
江苏省博士后科研资助计划(2019K026)
南京邮电大学科研基金资助项目(NY220028)。
文摘
针对智能网联车辆高速移动以及智能网联组网模式多元化导致的传统协同过滤算法有效性受到限制的问题,提出一种新型混合标签感知推荐模型(hybrid tag-aware recommender model,HTRM)。嵌入层采用Word2Vec模型对项目标签、项目评分、用户行为标签和用户评分进行向量表示;特征层引入自编码器提取项目的自相似特征,采用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取用户行为特征;门控层联合用户和项目的特征,并输入至全连接神经网络(fully connected neural network,FCNN)进行评分预测。实验结果表明,与TCF、CCF、ACF和DSPR传统模型相比,HTRM模型设计更合理,可以获得较高的推荐预测精度。
关键词
智能网联交通
推荐系统
协同过滤算法
标签感知
全连接神经网络
Keywords
intelligent connected transportation
recommendation system
collaborative filtering algorithm
tag-aware
fully connected neural network
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
智能网联交通混合标签感知的推荐预测模型
李湘媛
丁飞
任素菊
张登银
康
忆
宁
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》
CSCD
北大核心
2023
1
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