一种多标签统一域嵌入的推荐模型

协同过滤是一种简单的运用关联知识的推荐方法,但在数据稀疏度高的情况下效果不尽人意.因子分解机解决了数据稀疏情况下的特征组合问题,再结合深度神经网络对高阶特征的提取,一系列深度学习预估模型被提出并取得较好效果.但这类模型主要受益于大量知识标签组合以及高阶特征理解,当数据标签类别稀少时其性能严重退化.为解决稀疏数据且稀少标签类别情境下的推荐问题,本文提出一种多标签统一域嵌入方法,并进一步设计实现了统一域嵌入的推荐模型.特征标签首先以领域划分并通过嵌入层转化为特征向量,然后基于特征空间表达的映射层将特征向量由当前域嵌入到统一域,最后对统一域向量进行空间关联运算并预测评分.采用近年来优异的深度学习预估模型作为对比模型,在多个主流开放数据集上进行了预测.实验结果表明,多标签统一域嵌入模型在推荐精度及性能上优于其它模型,它能够克服神经网络训练中的瓶颈,为数据标签稀缺情境下的推荐系统提供可行的解决方案.     

基于多模态融合的全媒体新闻智能编目系统设计

全媒体新闻中包含影像、字幕、语音、人物等多模态信息,已有的计算机编目系统常对单模态信息进行处理,生成的编目信息不够全面和准确.本文提出一种基于多模态融合的全媒体新闻智能编目系统,它通过多模态媒体内容统一表征与融合理解的核心算法来自动化生成拆条标记、影像描述、关键词、场景分类标签等关键信息,实现对新闻内容的全流程智能编目...