改进矩阵分解与卷积神经网络结合的推荐模型

针对推荐系统评分数据稀疏和评价信息爆增等问题进行模型研究和改进。在传统矩阵分解模型基础上加入了用户和项目的影响因子，提高预测模型的泛化能力；建立跨通道卷积神经网络对用户评价信息进行识别，将改进的矩阵分解模型与改进卷积神经网络进行结合，提出一种改进矩阵分解与跨通道卷积神经网络结合的推荐模型，提高预测模型的准确度。实验结果表明，该模型预测性能相对于PMF、CTR和CDL在三个数据集上的最优性能分别提升2.96%、10.27%和1.77%，相对于MF&CNN性能分别提升0.29%、2.98%和0.08%；当数据密度从20%增至80%时，模型预测性能会进一步提升。     

CNN-XGBoost混合模型在音频场景分类中的应用

在拥有海量数据和强大计算能力的人工智能时代,音频场景分类成为了场景理解的重要研究内容之一.针对音频场景分类建模困难和精确率不高的问题,本文提出一种基于卷积神经网络和极端梯度提升算法相结合的系统模型.首先,将预处理后的音频信号转换成梅尔声谱图,然后输入到卷积神经网络中完成抽象特征提取,最后利用极端梯度提升算法进行分类.为了评估模型的有效性,在城市音频场景UrbanSound8K数据集上进行分类性能测试,结果表明,该混合算法模型对音频场景的分类精确率可以达到89%,优于传统的神经网络算法模型,说明该混合模型对音频场景分类问题的有效性.     

基于CNN-BIGRU的中文文本情感分类模型

在当今商业领域,对网络评论的情感分类一直是一个比较热门的研究方向,而为了克服传统机器学习方法所构建分类器会产生较大计算开销,精度表现较差的缺点,提出一种基于深度学习模型中卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)模型的情感分类方法。在以往的研究中,卷积神经网络往往被用来提取文本的局部特征信息,但却容易忽视文本的长距离特征,而RNN则往往被用来提取句子的长距离依赖信息,但容易陷入梯度爆炸问题。因此,结合卷积神经网络对于局部特征信息的良好提取能力与循环神经网络对于长距离依赖信息的记忆能力,构建了一个CNN-BIGRU混合模型,用以提取文本的局部特征以及文本的长距离特征。其中循环神经网络模型使用了双向GRU模型,以避免RNN模型的梯度爆炸与梯度消失问题。在谭松波的酒店评论数据集上的实验结果表明,利用该模型,实验分类的准确率比单独使用卷积神经网络模型最高提升了26.3%,比单独使用循环神经网络模型最高提升了7.9%,从而提高了对中文文本情感分类的精度,并减少了计算开销。     

基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐

针对当前稀疏数据推荐准确率低的问题,提出一种基于多核学习卷积神经网络的稀疏数据推荐算法.将项目的辅助信息送入卷积神经网络学习特征,将向量在可再生核希尔伯特空间组合,利用多核学习技术增强卷积神经网络的特征学习能力;基于学习的卷积特征集初始化非负矩阵模型,通过非负矩阵模型实现对缺失评分的预测.实验结果表明,该算法有效提高了稀疏数据集的推荐性能,验证了多核学习卷积神经网络的有效性.     

基于图卷积与外积的协同过滤推荐模型

推荐系统帮助用户主动找到满足其偏好的个性化物品并推荐给用户.协同过滤算法是推荐系统中较为经典的算法,但是其会受到数据冷启动和稀疏性的限制,具有可解释性差和模型泛化能力差等缺点.针对其缺点进行研究,通过将原始的评分矩阵以用户—项目二部图的形式作为输入,将图卷积神经网络设计为一种图自编码器的变体,通过迭代的聚合邻居节点信息得到用户和项目的潜在向量表示,并在其基础上结合卷积神经网络,提出了一种基于卷积矩阵分解的推荐算法,提升了模型的可解释性和泛化能力,同时融合辅助信息也解决了数据的稀疏性问题,并使推荐的性能分别得到了1.4％和1.7％的提升.为今后在基于图神经网络的推荐方向上提供了一种新的思路.     

基于特征嵌入的去流行度偏差混合推荐算法

针对数据不均衡条件下贝叶斯个性化排序算法生成的推荐列表中存在强流行度偏差的问题,提出基于特征嵌入的去流行度偏差混合推荐算法。首先,利用卷积神经网络提取用户、物品特征确定用户偏好,并依据用户偏好对原始不均衡数据进行评分填充;其次,将卷积神经网络提取的用户偏好特征嵌入到贝叶斯个性化排序算法中进行混合推荐;最后,用评分填充数据训练混合推荐模型,得到去流行度偏差的个性化排序列表。为了验证算法的性能,在公开数据集MovieLens-100K和MovieLens-1M上进行分析与对比实验,实验结果显示流行度偏差降低了约50%~60%,精确度提高了约一倍。     

基于混合自编码器的协同过滤推荐算法优化

协同过滤算法已广泛应用在推荐系统中,在实现新异性推荐功能中效果显著,但仍存在数据稀疏、扩展性差、冷启动等问题,需要新的设计思路和技术方法进行优化.近几年,深度学习在图像处理、目标识别、自然语言处理等领域均取得突出成果,将深度神经网络模型与推荐算法结合,为构建新型推荐系统带来新的契机.本文提出一种新式混合神经网络模型,该模型由栈式降噪自编码器和深度神经网络构成,学习得到用户和项目的潜在特征向量以及用户-项目之间的交互行为模型,有效解决数据稀疏问题从而提高系统推荐质量.该推荐算法模型通过MovieLens电影评分数据集测试,实验结果与SVD、PMF等传统推荐算法和经典自编码器模型算法作对比,其推荐质量得到显著提升.     

融合通道特征的混合神经网络文本分类模型

基于卷积神经网络与循环神经网络的混合文本分类模型通常使用单通道词嵌入。单通道词嵌入空间维度低,特征表示单一,导致一维卷积神经网络不能充分学习文本的空间特征,影响了模型的性能。因此,该文提出一种融合通道特征的混合神经网络文本分类模型。该模型使用了双通道词嵌入丰富文本表示,增加了空间维度,在卷积的过程中融合了通道特征,优化了空间特征与时序特征的结合方式,最终提高了混合模型的分类性能。在IMDB、20NewsGroups、复旦中文数据集、THUC数据集上进行实验,该模型的分类准确率相比于传统卷积神经网络平均提升了1%,在THUC数据集上准确率最高提升了1.3%。     

基于复合卷积神经网络的图像超分辨率算法

针对卷积神经网络图像超分辨率算法中的映射函数容易出现过拟合、梯度弥散等问题，提出一种由卷积网络和反卷积网络构成的复合卷积神经网络算法。提出使用RReLUs和Softplus函数结合形式作为激活函数，有效改善了过拟合问题；采用附加修正系数的小批量梯度下降法，避免梯度弥散现象；利用反卷积网络实现高分辨率图像重建。实验证明新的网络模型有效改善了图像的清晰度和边缘锐化，在主观视觉效果和客观评价指标上都获得了显著提升。     

基于模型特征匹配的BIM模型混合推荐算法

为了辅助地铁工程的专业设计人员从BIM模型实例库中快速获取匹配当前设计需求的参考模型,提出一种基于特征匹配的BIM模型混合推荐算法。首先基于Revit二次开发从BIM模型中获取特征数据;随后,利用模型特征参数等基本信息,采用熵权灰色关联模型计算模型实例的推荐度;然后,结合用户交互数据,采用梯度提升决策树算法(GBDT)与逻辑回归(LR)算法的融合模型计算模型实例的推荐度;最后,根据训练数据集的规模动态调整2种推荐度的组合比例。实验表明,该方法不仅避免了系统冷启动问题,并且在足够的用户交互数据支持下有更好的BIM模型推荐质量。     

融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法

针对传统新闻推荐的数据稀疏性和用户的兴趣爱好快速变化问题,提出了一种融合社交关系和标签信息的混合新闻推荐算法。首先,该算法充分利用社交网络中的社交关系和标签信息;然后使用概率主题模型(latent Dirichlet allocation,LDA)对用户兴趣进行建模;最后采用基于内容与协同过滤相结合的混合推荐算法来完成新闻推荐。实验结果表明,所提算法与已有的推荐算法相比较,在精确度上提升了10.7%、平均倒数排名上(mean reciprocal rank,MRR)提升了4.1%,在归一化折损累计增益(normalized discounted cumulative gain,NDCG)上提升了10%。该算法可在一定程度上提高新闻推荐算法的精度及推荐质量。     

基于自适应图卷积注意力神经协同推荐算法

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。     

融合社交网络用户潜在因子的社会化推荐

针对传统社会化推荐准确率不高的问题,提出一种融合社交网络用户潜在因子的推荐算法SGCN-MF。SGCN-MF考虑社交网络中用户的隐语义信息对推荐结果的影响。使用图卷积神经网络将用户-项目历史交互信息和用户社交网络进行编码嵌入,学习得到具有用户特征和网络结构信息的节点在低维向量空间的潜在特征表达;将用户潜在因子融入基于矩阵分解的社会化推荐模型中;使用梯度下降算法训练模型参数。在Filmtrust、Ciao和Epinions数据集上的实验表明,与传统的社会化推荐算法相比,SGCN-MF能够提升推荐的准确率。     

异质网中基于图卷积神经网络的链路预测方法

综合考虑异质信息网络具有的复杂性和异质性的特点,提出一种异质网中基于图卷积神经网络(heterogeneous graph convolution neural network embedding,HeGCNE)的链路预测方法.针对经典图卷积神经网络逐层传递规则的不足,提出改进的逐层传递规则,对异质节点进行表征学习,融...     

一种基于文本卷积神经网络的推荐算法

传统的矩阵因子分解模型不能有效提取用户和物品特征,而基于深度学习模型可以很好地提取特征信息。当前,主流的基于深度学习推荐算法只是单一地将神经网络的输出或物品特征与用户特征乘积的形式来做推荐预测,不能充分挖掘用户和物品之间的关系。基于此,本文提出一种基于文本卷积神经网络与带偏置项的奇异值分解(BiasSVD)结合的推荐算法,利用文本卷积神经网络(TextCNN)来充分提取用户和物品的特征信息,然后用奇异值分解方法来做推荐,深层次理解文档上下文信息,进一步提高推荐的准确性。将该算法在MovieLens的2个真实数据集上做广泛的评估分析,推荐的准确度要明显优于ConvMF算法及主流深度学习推荐算法。     

上下文感知的树递归神经网络下隐式情感分析

针对现有的序列化模型对中文隐式情感分析中特征信息提取不准确以及对篇章级的文本信息提取存在的梯度爆炸或者梯度消失的问题,提出了双向长短时神经网络和上下文感知的树形递归神经网络（context-aware tree recurrent neutral network,CA-TRNN）的并行混合模型。该模型分别利用双向循环长短时记忆神经网络（BiLSTM）提取文本中的上下文信息,树形递归神经网络（TRNN）提取文本中目标句的语义特征信息,最后,使用特定目标句的注意力机制将两个表示信息进行融合表示后,经过softmax得出文本的情感分类结果。采用SMP2019微博中文隐式情感分析任务中的数据进行验证,实验结果表明,所使用的模型（CA-TRNN）可以有效提高分类结果的准确度,时间代价小,具有更好的应用能力。     

基于耦合CNN评分预测模型的个性化商品推荐

电子商务中大量评论数据蕴含着丰富的信息,该信息有助于解决个性化推荐系统存在的数据稀疏问题.为了充分挖掘评论数据蕴含的价值,提高商品推荐的准确率,本文提出了基于耦合CNN评分预测模型的个性化商品推荐方法.该方法首先利用耦合CNN构建评分预测模型,将耦合CNN分为用户网络和商品网络,划分成输入层、卷积层、输出层和共享层;用户评论数据和商品评论数据分别从相应网络输入;在评论数据分析时,从字向量角度进行语义分析,同时改变传统的使用单一大小卷积核处理句子的模式,使用多个并行的卷积层,利用大小不同的卷积核对句子进行特征提取;两个网络的输出将共同汇聚于共享层,在共享层使用因子分解机进行评分预测;最后将结果中的高评分商品推荐给用户.经对比实验验证,本文所给方法能够提高商品推荐的准确率.     

基于卷积神经网络的构件分类策略的研究

为了提高软件复用过程中构件检索的效率，分析了软件构件分类技术的优缺点以及构件特征，从构件刻面信息的角度，采用卷积神经网络技术，提出一种基于卷积神经网络的构件分类策略；利用卷积神经网络对构件刻面特征进行提取，减少人为因素，提高刻面信息提取精确性，并训练出基于卷积神经网络的构件分类模型，通过具体的实验，来论证该模型的准确性，以达到提高构件检索效率的目的。