基于SOM聚类的微博话题发现 被引量：10

1

作者 宋莉娜 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第3期671-674,679,共5页

随着微博用户的增多,微博平台的信息更新频繁。针对微博文本的数据稀疏性、新词多、用语不规范等特点,提出了基于SOM聚类的微博话题发现方法。从原始语料中对文本进行预处理,通过词向量模型对短文本进行特征提取,降低了向量维度过高带... 随着微博用户的增多,微博平台的信息更新频繁。针对微博文本的数据稀疏性、新词多、用语不规范等特点,提出了基于SOM聚类的微博话题发现方法。从原始语料中对文本进行预处理,通过词向量模型对短文本进行特征提取,降低了向量维度过高带来的计算量繁重问题。采用改进的SOM对话题进行聚类,该算法改善了传统文本聚类的不足,进而能有效地发现话题。实验表明该算法较传统文本聚类算法的综合指标F值有明显提高。 展开更多

关键词 话题发现 词向量模型 文本相似度 短文本 SOM聚类

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对高职院校网络课程评价指标体系的思考 被引量：10

2

作者 刘红 刘迎春 《教育探索》 CSSCI 北大核心 2010年第8期47-49,共3页

构建高职院校网络课程评价指标体系,对于实施网络课程的评价具有重要的意义。高职院校网络课程的评价主体应包括专家、学生和企业。评价指标体系的设计应符合课程改革的需要,注重评价的全面性,并体现出全面性与实用性相结合、可操作性... 构建高职院校网络课程评价指标体系,对于实施网络课程的评价具有重要的意义。高职院校网络课程的评价主体应包括专家、学生和企业。评价指标体系的设计应符合课程改革的需要,注重评价的全面性,并体现出全面性与实用性相结合、可操作性与简易性相结合、诊断性与导向性相结合的特点。 展开更多

关键词 高职院校网络课程 评价指标体系 设计思路 内容 特点

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利用空间微分块与动态球策略的k近邻搜索算法研究 被引量：8

3

作者 马娟 方源敏 +1 位作者 赵文亮 冯瑜瑾 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期358-362,共5页

提出了一种基于空间微分块与动态球判定策略的k近邻快速搜索算法。该算法以空间包围盒为基础,首先对空间进行微分块,将离散点分配到子空间;然后,以计算点为球心建立动态球,确定k近邻候选点。球半径可根据空间包围盒的大小、离散点数量和... 提出了一种基于空间微分块与动态球判定策略的k近邻快速搜索算法。该算法以空间包围盒为基础,首先对空间进行微分块,将离散点分配到子空间;然后,以计算点为球心建立动态球,确定k近邻候选点。球半径可根据空间包围盒的大小、离散点数量和k近邻点数进行估算和优化。实验结果表明,该算法可快速完成k近邻搜索,运行稳定可靠。 展开更多

关键词 离散数据 K近邻 空间微分块 动态球

原文传递

聊天机器人中用户就医意图识别方法 被引量：8

4

作者 余慧 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期2170-2174,共5页

传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法,针对其费时费力而且扩展性不强的问题,并结合医疗领域聊天文本的特点,提出了基于短文本主题模型(BTM)和双向门控循环单元(Bi GRU)的意图识别模型。该混合模型... 传统的聊天机器人中用户意图识别一般采用基于模板匹配或人工特征集合等方法,针对其费时费力而且扩展性不强的问题,并结合医疗领域聊天文本的特点,提出了基于短文本主题模型(BTM)和双向门控循环单元(Bi GRU)的意图识别模型。该混合模型将用户就医意图识别看作分类问题,使用主题特征,首先通过BTM对用户聊天文本逐句进行主题挖掘并量化,然后送入Bi GRU进行完整上下文学习得到连续语句最终表示,最后通过分类完成用户就医意图识别。对爬取的语料进行实验,BTM-Bi GRU方法明显优于传统的支持向量机(SVM)等方法,其F值更是高出目前较好的卷积长短期记忆组合神经网络(CNN-LSTM)近1.5个百分点。实验结果表明,在本任务上该混合模型重点考虑研究对象的特点,能有效提高意图识别的准确率。 展开更多

关键词 就医意图识别 医疗聊天文本 短文本主题模型 双向门控循环单元 模板匹配

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基于标签相似度的不良信息多标签分类方法 被引量：8

5

作者 刘卓然 胡杨 +3 位作者 刘骊 冯旭鹏 刘利军 黄青松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第4期989-992,共4页

在多标记分类中,标签与标签之间的相关关系是影响分类效果的一个重要因子。传统的经典多标签分类方法如BR算法、ML-KNN算法等,忽略了标签之间的相关关系对实际分类的影响,分类效果一直不能令人满意;面对类别关联度极高的不良信息的多标... 在多标记分类中,标签与标签之间的相关关系是影响分类效果的一个重要因子。传统的经典多标签分类方法如BR算法、ML-KNN算法等,忽略了标签之间的相关关系对实际分类的影响,分类效果一直不能令人满意;面对类别关联度极高的不良信息的多标签分类,分类效果更是大打折扣。针对上述问题,通过改进经典的多标签分类算法RAk EL,首先根据训练文本计算出各标签之间的相似度系数,然后再根据自定义不良信息层次关系计算出综合标签相似度系数矩阵,最后在RAk EL算法投票过程中根据综合标签相似度与中心标签重新确定最终的结果标签集合。与传统的分类方法在真实的语料库上进行多标签分类效果对比,结果证明,该方法对不良信息分类具有较好的效果。 展开更多

关键词 多标签分类 标签之间的相关关系 不良信息 中心标签 标签相似度系数矩阵

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基于改进YOLO算法的肺部CT图像中结节检测研究 被引量：6

6

作者 王波 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《北京生物医学工程》 2020年第6期615-621,共7页

目的随着机器学习的发展,如何准确高效地识别肺部CT图像中的肺结节具有重要的应用价值。方法针对肺部结构复杂、肺部结节过小、肺结节病理特征各异等特点,提出一个以YOLO算法为基础,结合Darknet-53网络和Densenet网络的思想,在多尺度间... 目的随着机器学习的发展,如何准确高效地识别肺部CT图像中的肺结节具有重要的应用价值。方法针对肺部结构复杂、肺部结节过小、肺结节病理特征各异等特点,提出一个以YOLO算法为基础,结合Darknet-53网络和Densenet网络的思想,在多尺度间具有紧密连接的深度卷积神经网络。为保证图像有效信息和提高目标定位的精确性以及检测的召回率,首先对数据集图像尺寸大小进行固定,其次通过K-means算法对数据集进行聚类分析,最后使用二元交叉熵做类别预测。实验使用美国癌症研究所公开的肺部图像数据集联盟(Lung Image Database Consortium,LIDC)提供的数据集,对肺结节检测的准确率以及检测效率进行了实验对比。结果改进的深度卷积神经网络对肺结节检测的准确率及检测效率均有提升。在肺部CT图像中肺结节检测的平均查全率达到95.69%,对微小结节的平均查全率达到88.66%,每秒识别帧数达到32 f/s,相比当前最快的Faster R-CNN检测时间缩短了近80%。结论通过对YOLO算法的改进可以提高肺结节检测效率,为肺部CT图像肺结节实时检测提供了条件。 展开更多

关键词 YOLO算法 CT图像 肺结节检测 多尺度预测 目标识别

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基于深度信念网络的个性化信息推荐 被引量：5

7

作者 王兆凯 李亚星 +3 位作者 冯旭鹏 刘利军 黄青松 刘晓梅 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期201-206,共6页

为在信息推荐过程中挖掘出更多的信息关系,提出一种基于深度信念网络的信息推荐方法。利用模糊聚类进行预处理以达到跨类推荐的目的,根据用户浏览记录通过网络计算高分信息,并结合用户兴趣,使用潜在狄里克雷分配模型对高分信息进行权值... 为在信息推荐过程中挖掘出更多的信息关系,提出一种基于深度信念网络的信息推荐方法。利用模糊聚类进行预处理以达到跨类推荐的目的,根据用户浏览记录通过网络计算高分信息,并结合用户兴趣,使用潜在狄里克雷分配模型对高分信息进行权值调整,从而提高推荐准确率。在整个推荐过程中网络会根据用户行为对推荐信息权值进行相应调整。实验结果表明,该方法的推荐成功率比BP神经网络提高5.7%。 展开更多

关键词 信息推荐 深度学习 深度信念网络 潜在狄利克雷分配模型 模糊聚类

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基于实时词共现网络的微博话题发现 被引量：5

8

作者 李亚星 王兆凯 +2 位作者 冯旭鹏 刘利军 黄青松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第5期1302-1306,共5页

针对微博的实时性、稀疏性和海量性特点,提出基于实时词共现网络的话题发现模型。首先,从原始语料中筛选出主题词集合,再利用时间参数计算共现主题词的关系权重以实现词共现网络的构建,通过该网络推算出与话题关联性强的潜在特征词以解... 针对微博的实时性、稀疏性和海量性特点,提出基于实时词共现网络的话题发现模型。首先,从原始语料中筛选出主题词集合,再利用时间参数计算共现主题词的关系权重以实现词共现网络的构建,通过该网络推算出与话题关联性强的潜在特征词以解决微博特征词的稀疏性;其次,采用改进Single-Pass算法实现话题增量聚类;最后,对每个话题的主题词按热度计算进行排序,获得最具代表性的话题主题词。实验结果表明,该模型与经典Single-Pass聚类算法相比,话题发现准确率约提高6%,综合指标提高8%。实验结果证明所提模型的有效性和准确性。 展开更多

关键词 话题发现 实时共现网络 短文本 Single-Pass聚类 热度计算

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基于特征加权的网络不良内容识别方法 被引量：5

9

作者 俞浩亮 王秋森 +3 位作者 冯旭鹏 刘利军 傅铁威 黄青松 《现代电子技术》 北大核心 2016年第3期76-79,共4页

网络上不良信息的出现是困扰社会精神健康发展的"顽疾",如果不进行有效的过滤,会给搜索服务带来不良影响,极大的影响了社会的和谐稳定发展。提出一种基于特征加权的网络不良内容识别方法,在对网页上的文本预处理后,引入针对... 网络上不良信息的出现是困扰社会精神健康发展的"顽疾",如果不进行有效的过滤,会给搜索服务带来不良影响,极大的影响了社会的和谐稳定发展。提出一种基于特征加权的网络不良内容识别方法,在对网页上的文本预处理后,引入针对不良内容的加权方法,然后再结合KNN、朴素贝叶斯、SVM三种文本分类方法进行实验对比。对比实验结果表明,所采用的方法在识别网络不良内容上的准确率和召回率都有较大提高。 展开更多

关键词 互联网 不良内容 特征加权 内容识别

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基于自动文摘的答案生成方法研究 被引量：3

10

作者 胡迁 黄青松 +1 位作者 刘利军 冯旭鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第12期187-192,307,共7页

在自动问答系统中,用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点。而自动问答知识库中资源有限,因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键^([1])。针对以上问题,提出一种基于自动文摘的答案生成方法。将答案... 在自动问答系统中,用户提出的问题具有句式复杂和语义多变的特点。而自动问答知识库中资源有限,因此问句和答案句的语义表示和问句答案间的语义匹配是答案生成的关键^([1])。针对以上问题,提出一种基于自动文摘的答案生成方法。将答案生成转换为特征匹配和自动摘要问题,即计算问句间的相似度并以相似问题的答案构建原始答案集。利用循环神经网络构建序列到序列学习模型实现原始答案集的自动摘要,得到简洁准确答案。 展开更多

关键词 答案生成 自动文摘 循环神经网络 序列到序列学习模型

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基于情感角色模型的文本情感分类方法 被引量：3

11

作者 胡杨 戴丹 +3 位作者 刘骊 冯旭鹏 刘利军 黄青松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第5期1310-1313,1319,共5页

针对传统情感分类方法因情感项指向不明引发的误判和隐藏观点遗漏等问题,提出一种基于评价对象情感角色模型的文本情感分类方法。该方法首先识别文本中的潜在评价对象,通过局部语义分析对潜在评价对象所在语句进行情感标注,确定潜在评... 针对传统情感分类方法因情感项指向不明引发的误判和隐藏观点遗漏等问题,提出一种基于评价对象情感角色模型的文本情感分类方法。该方法首先识别文本中的潜在评价对象,通过局部语义分析对潜在评价对象所在语句进行情感标注,确定潜在评价对象所在语句的正负极性,并定义其情感角色;然后,改进特征权值计算方法,将情感角色对应的倾向值融入模型特征空间中;最后,通过特征聚合对特征空间实现模型降维。实验结果表明,所提方法与提取强主观性情感项作为特征的情感分类方法相比,分类准确率约提高3.2%,可有效改善文本情感分类效果。 展开更多

关键词 文本情感分类 向量空间模型 局部语义分析 情感角色 特征聚合

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基于LDA的微博用户粉丝亲密度评价模型 被引量：3

12

作者 王秋森 俞浩亮 +3 位作者 徐浩诚 冯旭鹏 刘利军 黄青松 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第10期67-71,共5页

用户关系是目前微博研究的热门方向,微博用户亲密度评价在对用户隐含亲密粉丝的发现、微博网络环境优化等方面具有重要意义。目前微博用户群体庞大且关系复杂,仅从用户自身出发,以用户特征和关系网络等为依据对用户关系亲密度评价的准... 用户关系是目前微博研究的热门方向,微博用户亲密度评价在对用户隐含亲密粉丝的发现、微博网络环境优化等方面具有重要意义。目前微博用户群体庞大且关系复杂,仅从用户自身出发,以用户特征和关系网络等为依据对用户关系亲密度评价的准确率太低。针对这一问题,提出基于LDA的微博用户粉丝亲密度评价模型。首先,对用户粉丝集中非活跃粉丝过滤剔除,获取其活跃粉丝。然后,利用LDA主题模型对用户某时间段所发微博集进行训练,获取用户阶段性微博的主题分布;同时通过主题分布推断其兴趣取向分布,并利用余弦相似方法计算用户与其粉丝之间的兴趣相似度。最后,结合用户的背景相似度和关系紧密度,为用户建立综合的亲密度评价标准。通过新浪API接口抓取微博近期相关数据,组成实验数据集。在数据集上基于评价的推荐实验结果表明,所提出的模型方法具有较高的准确率和有效性。 展开更多

关键词 亲密度 LDA粉丝 主题模型 相似度

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基于卷积神经网络的跨领域语义信息检索研究 被引量：3

13

作者 谢先章 王兆凯 +3 位作者 李亚星 冯旭鹏 刘利军 黄青松 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第8期73-78,共6页

随着社会信息化的发展,信息检索成为了影响人们日常生活和生产工作的重要技术,同时人们对信息检索技术的要求也越来越高[1]。为了改进传统检索方式,基于卷积神经网络CNNs(Convolutional Neural Networks)提出一种语义信息检索模型,对句... 随着社会信息化的发展,信息检索成为了影响人们日常生活和生产工作的重要技术,同时人们对信息检索技术的要求也越来越高[1]。为了改进传统检索方式,基于卷积神经网络CNNs(Convolutional Neural Networks)提出一种语义信息检索模型,对句子卷积特征和词聚特征进行映射训练,达到搜索近似语句的目的。实验表明基于卷积神经网络的近似语义检索模型相比传统检索模型有助于提高信息检索的质量。 展开更多

关键词 卷积神经网络 信息检索 词向量 SVM 快速聚类

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面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型 被引量：3

14

作者 胡杨 冯旭鹏 +3 位作者 黄青松 付晓东 刘骊 刘利军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第5期28-35,共8页

由于短文本极稀疏性和特征分散的特点,短文本的情感分类效果总是不及篇章文本的情感分类,针对此问题,该文提出面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型。模型首先从特征点互信息,情感指向相似度,主题归属差异值三个维度整合计算情感特征... 由于短文本极稀疏性和特征分散的特点,短文本的情感分类效果总是不及篇章文本的情感分类,针对此问题,该文提出面向短文本情感分类的特征拓扑聚合模型。模型首先从特征点互信息,情感指向相似度,主题归属差异值三个维度整合计算情感特征的关联度,然后根据特征关联度建立拓扑聚合图模型,通过在图上求解强联通分量聚合高关联度情感特征,从大量未标注语料中提取相似特征对训练集特征进行补充,同时降低训练空间维度。实验将模型应用于短文本情感分类,与基准算法对比能提高分类准确率和召回率分别达0.03和0.027。验证了模型在缓解短文本极稀疏性和特征分散问题上的效果。 展开更多

关键词 短文本 情感分类 特征关联度 强联通分量 拓扑聚合

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基于用户属性与覆盖范围的意见领袖挖掘研究 被引量：3

15

作者 李亚星 王兆凯 +2 位作者 刘利军 冯旭鹏 黄青松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第12期3556-3559,共4页

针对微博信息的交互性和不确定性,提出一种基于用户属性与覆盖范围的意见领袖研究方法。该方法分别计算用户属性值和用户传播覆盖范围,根据粉丝忠实程度计算出用户属性值从而得到用户属性排名;利用用户间微博内容主题相似度构建贡献图,... 针对微博信息的交互性和不确定性,提出一种基于用户属性与覆盖范围的意见领袖研究方法。该方法分别计算用户属性值和用户传播覆盖范围,根据粉丝忠实程度计算出用户属性值从而得到用户属性排名;利用用户间微博内容主题相似度构建贡献图,获得用户覆盖范围排名。最后,结合用户属性排名和用户覆盖范围排名生成最终的意见领袖排名。实验结果表明,该方法相比其他意见领袖挖掘方法有更好的效果。 展开更多

关键词 意见领袖 情感分析 主题相似度 贡献图 延时传播

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结合高效通道注意模块的残差网络骨龄评估 被引量：2

16

作者 唐志豪 刘利军 +1 位作者 冯旭鹏 黄青松 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期331-338,共8页

本文针对现有骨龄评估数据集数据规模小,样本分布不均匀以及现有方法评估准确度较低的问题,提出了一种新的结合高效通道注意模块的残差网络骨龄评估模型。通过结合深度残差网络和高效通道注意模块来提高卷积效率,并改进损失函数,缓解样... 本文针对现有骨龄评估数据集数据规模小,样本分布不均匀以及现有方法评估准确度较低的问题,提出了一种新的结合高效通道注意模块的残差网络骨龄评估模型。通过结合深度残差网络和高效通道注意模块来提高卷积效率,并改进损失函数,缓解样本分布不均匀问题的影响;然后运用迁移学习的方法微调训练骨龄评估模型,提高模型训练效率;最后引入随机深度算法提高模型泛化能力。实验结果表明,该方法在RSNA数据集和DHA数据集上的平均绝对误差分别为4.69个月和5.98个月,当容忍度为12个月时,骨龄评估的准确率可以达到98.36%和94.88%,说明本文方法能够明显地提高骨龄评估的准确率,一定程度上缓解数据规模小和数据分布不均匀带来的影响。 展开更多

关键词 骨龄评估 残差网络 高效通道注意模块 随机深度算法 损失函数

原文传递

基于主题与语义的对话语料关键词抽取方法 被引量：2

17

作者 胡迁 黄青松 +2 位作者 刘利军 李帅彬 冯旭鹏 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第12期27-32,60,共7页

对话信息反映对话者的兴趣,为快速了解对话主题或内容,抽取对话中关键词非常有意义。传统的对话语料关键词抽取方法多基于词频或者共现关系,却忽略语义和主题,因此提出一种基于语义和主题自动关键词抽取方法。结合中文语料训练得到词向... 对话信息反映对话者的兴趣,为快速了解对话主题或内容,抽取对话中关键词非常有意义。传统的对话语料关键词抽取方法多基于词频或者共现关系,却忽略语义和主题,因此提出一种基于语义和主题自动关键词抽取方法。结合中文语料训练得到词向量和主题模型;计算词的语义权重,包括词与全文语义相似度权重,词语义聚类权重,词性权重。根据词的语义权重得到Top-N词作为关键词;将TFIDF方法和语义权重方法抽取的关键词作为节点,基于节点间语义相似度建图,通过图迭代得到最终的关键词。该方法有效地解决传统算法忽略语义和主题的问题,同时兼顾词语频率。实验结果表明,该方法优于传统的TFIDF和TextRank方法。 展开更多

关键词 对话语料 关键词抽取 语义信息 主题信息

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基于主题角色的文本情感分类方法 被引量：2

18

作者 刘晨晨 冯旭鹏 +3 位作者 胡杨 刘利军 黄青松 段成香 《计算机应用与软件》 2017年第1期154-159,共6页

传统文本情感分类方法通常以词或短语等词汇信息作为文本向量模型特征,造成情感指向不明和隐藏观点遗漏的问题。针对此问题提出一种基于主题角色的文本情感分类方法。该方法首先提取出文本中的潜在评价对象形成评价对象集,评价对象作为... 传统文本情感分类方法通常以词或短语等词汇信息作为文本向量模型特征,造成情感指向不明和隐藏观点遗漏的问题。针对此问题提出一种基于主题角色的文本情感分类方法。该方法首先提取出文本中的潜在评价对象形成评价对象集,评价对象作为情感句描述的主体能够很好地保存文本情感信息;然后使用LDA模型对评价对象集进行主题抽取,将抽取出的主题分裂成"正""负"两种特征项,将这两种特征项记为正负主题角色用于保存文本情感信息;最后,计算主题角色在文本中的情感影响值并建立主题角色模型。实验结果表明,所提方法与传统方法相比可有效提高主观性文本情感分类的准确率。 展开更多

关键词 文本情感分类 潜在评价对象 LDA 主题抽取 主题角色

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基于图像分割的肺结节CT图像哈希检索 被引量：2

19

作者 杨承启 段彦隆 +2 位作者 冯旭鹏 刘利军 黄青松 《信息技术》 2020年第4期51-55,共5页

基于相似图像的肺结节CT图像检索辅助诊断对肺结节的发现有着重要的作用。肺结节的诊断难度较大,通常需要充分利用图像的边缘、分叶、毛刺、纹理等各类信息。文中针对目前基于哈希方法的肺结节检索中存在的不能充分利用图像分割信息从... 基于相似图像的肺结节CT图像检索辅助诊断对肺结节的发现有着重要的作用。肺结节的诊断难度较大,通常需要充分利用图像的边缘、分叶、毛刺、纹理等各类信息。文中针对目前基于哈希方法的肺结节检索中存在的不能充分利用图像分割信息从而导致部分信息丢失问题做出了改进,提出了一种基于图像分割的肺结节图像哈希检索方法。实验结果表明,在72位哈希码长度时,达到了85.3%的平均准确率。并且,将文中图像分割模块应用于其他哈希检索方法时,平均准确率皆有一定的提升。 展开更多

关键词 肺结节 图像分割 有监督哈希 图像检索

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基于改进的宽深度模型的推荐方法研究 被引量：2

20

作者 王艺平 冯旭鹏 +1 位作者 刘利军 黄青松 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第11期49-54,共6页

现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,... 现代社交网络的个性化博文推荐中,博文特征选取质量的高低直接影响了推荐的质量和效率。深度模型可以较高质量地提取出文本中句法和语义的特征。然而短文本特征稀疏且未考虑上下文语境的问题,普遍存在于文本推荐任务中。针对以上问题,在现有宽深度模型的基础上,利用门限循环单元对其多层普通神经网络进行改进,提出宽深度门循环联合(Wide&Deep-GRU)模型,进一步探索浅层部分和深度部分的联合训练。使用从新浪微博获取的真实数据集分别与单一逻辑回归模型、单一深度神经网络模型和宽深度模型进行对比。实验表明,该方法整体上推荐质量较高,同时推荐效率较之前模型也有显著提高。 展开更多

关键词 文本推荐 排序模型 深度学习 门循环神经单元

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