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1.
近期,国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监督管理总局公布《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《规定》),要求自2022年3月1日起施行。此《规定》一经公布就引起了各大传统媒体及新媒体的争相报道,一时间关于《规定》与“算法推荐服务”的话题引发了社会各界的关注与讨论,解读《规定》者有之,声讨算法服务者更有之。 相似文献
2.
现有开发者推荐算法通过对任务和开发者的显式信息进行挖掘,抽取任务和开发者的显式特征,完成针对任务的开发者推荐.然而,由于显式信息中的描述信息是主观的,往往是不精确的,现有基于显式特征的开发者推荐算法性能不够理想.众包软件开发平台除包含大量不精确的描述信息外,还包含客观的、较准确的“任务—开发者”成绩信息,可以有效地推断任务和开发者的隐式特征.考虑到隐式特征作为显式特征的补充,将有效缓解描述信息不精确的难题,提出一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法.首先,利用任务和开发者的平台可见信息充分提取显式特征,提出面向显式特征的因子分解机(FM)推荐模型建模任务、开发者显式特征和相应评分的映射关系.然后,利用“任务—开发者”成绩矩阵提取隐式特征,提出面向隐式特征的矩阵分解(MF)推荐模型.最后,融合面向显式特征的FM推荐模型和面向隐式特征的MF推荐模型,提出多层感知器融合算法.进一步,针对冷启动问题,首先,基于历史数据,构建多层感知器模型建模显式特征到隐式特征的映射关系.然后,针对冷启动任务或冷启动开发者,通过任务或开发者的显式特征求解相应的隐式特征.最后,基于已训练好的多层感知器融合... 相似文献
3.
为了进一步拓宽皮革制品的营销渠道,促进企业的可持续发展,本研究对皮革制品个性化电商网站系统进行设计与分析,明确皮革制品电商网站个性化设计的必要性及主要途径。分别从视觉、导航、可持续发展三方面对网站设计进行个性化提升,通过该网站能够进一步提高消费者对皮革制品的购买欲,满足消费者多元化的消费需求,对皮革制品企业的稳定发展起到一定推动作用。 相似文献
4.
网络信息时代,在使用系统的时候,首先应该要避免信息过载所导致的问题.然而这一问题目前已经在网络信息技术中起到了重要的作用.根据传统的模式进行推算,目前互联网想要构建模式,首先应该设计其模型训练,另外其数据不能过于单一,而信息量也不够充足,所以导致目前所出现的推荐效果并不是很好.所以文章中有很多辅助信息能够添加到模型中而获得额外的数据输入,对于文章所推荐的方式,有些用户往往忽视所具备的多样性,主要是由于用户的喜好会随着项目的改变而发生变化. 相似文献
5.
建立了深度学习模型SAE-GAN,该模型融合了SAE、Item2vec以及GAN技术.GAN判别器采用三层感知机模型判别物品在给定genres标签集合上的分类概率,改进了判别器的输出反馈.基于策略梯度指导SAE第2层AE的隐层训练,改进了SAE的训练方式,最终学习到包含物品之间的结构特征和类型特征的物品隐向量,进而实现基于物品的协同过滤TOP-N推荐.在MovieLens数据集上,与Item2vec、SAE、IR-GAN和AE-GAN做了对比验证. 相似文献
6.
在机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)软件中,经常采用序列推荐系统让机器人完成判断、选择等人工处理的任务。然而常用的序列推荐系统受限于序列信息的提取困难等问题,难以得到广泛应用。为了解决这一问题,构建一种基于Inception的卷积序列推荐模型,把时间和潜在空间中的用户行为序列信息嵌入进一幅“图像”中,并通过动态和静态2种不同的卷积层提取其中的局部特征,全面地提取用户的短期兴趣偏好,同时将用户嵌入矩阵作为用户的长期兴趣偏好嵌入到卷积层的输出中,共同构建完整的用户兴趣偏好,提升推荐性能。通过在3种公开数据集MovieLens 1M、Gowalla、Steam上分别进行实验,验证了基于Inception的卷积序列推荐模型的性能优于最新的序列推荐模型,在Top-N序列推荐的3种评价指标中(精确率、召回率、平均AP值),平均提升幅度在10%左右,单个指标上的最大提升幅度为14%。 相似文献
7.
相较于协同过滤,矩阵分解有着更好的拓展性和灵活性,但同样受到数据稀疏和冷启动的困扰。针对上述问题,提出一种融合GNN和PMF的推荐算法GNN_MF。该算法通过神经网络对社交网络图以及用户项目图进行建模,将两个图内在的联系起来,学习目标用户在社会空间以及项目空间上的特征向量。通过MLP将两个特征向量串联提取用户的潜在特征向量,集成在概率矩阵分解模型上,产生预测评分。在真实数据集Epinions、Ciao上的大量实验表明,GNN_MF算法的均方根误差和平均绝对误差较传统PMF分别降低了2.91%、3.10%和4.83%、3.84%。验证了GNN_MF算法在推荐系统中的有效性以及可行性。 相似文献
8.
针对目前基于评论文本的推荐算法存在文本特征和隐含信息提取能力不足的问题, 提出一种基于注意力机制的深度学习推荐算法. 通过分别构建用户和项目的评论文本表示, 利用双向门控循环单元提取文本的上下文依赖关系以获得文本特征表示, 引入注意力机制, 更准确的获取用户兴趣偏好和项目属性特征. 将生成的用户和项目评论数据的两组隐含特征分别输入全连接层处理, 再合并到同一个向量空间进行评分预测, 得到推荐结果. 在Yelp和Amazon两个公开数据集中进行实验, 结果表明所提出的算法与其他算法相比, 具有更好的推荐性能. 相似文献
9.
传统基于词典的情感分析方法中情感词语的极性和强度是固定和静态的,没有考虑情感词语随不同语义环境极性和强度的变化.为此,提出一种考虑语境的基于情感本体和情感圈的微博短文本情感分析方法.采用情感圈方法考虑不同语境中词语的共现模式,以捕获它们的语义并更新情感词语的极性和强度.结合已构建的情感本体和语义量化规则,建立考虑语义环境的微博短文本挖掘方法.实验结果表明,该方法从实体级和微博级两个层面,在精度、召回率、F值和准确率几个指标上都明显优于基线方法. 相似文献
10.
目前,在推荐系统研究中,用户的隐式反馈,以及极度稀疏的数据,已成为影响协同过滤推荐效果的主要问题.针对这一现象,本文提出了深度学习协同过滤算法,先利用卷积神经网络,对用户-项目矩阵的隐层特征进行学习,再结合协同过滤,对用户-项目的交互信息进行建模,并将两种特征融合预测推荐列表.以众筹平台的数据为实验对象,比较模型中各参数对推荐效果的影响,并设计与基线方法的对比实验.实验结果表明:均匀采集负反馈,并在一定卷积层数的网络中,数据稀疏度越高,效果越好;对比基线方法,本文提出的算法在公开数据集(Yahoo!Movie)上取得了最好的推荐结果.本文提出的算法有助于提高众筹平台的融资成功率,同时也丰富了推荐系统的研究体系. 相似文献