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.     

基于深度学习的协同过滤推荐算法的改进和优化

深度学习发展迅速,近几年在计算机视觉、语音识别,自然语言处理等领域有广泛的应用。推荐系统已经成为解决信息过载问题的主要解决方案,而传统的协同过滤推荐算法存在着数据稀疏性和冷启动问题等等,结合深度学习的推荐算法研究已经成为新的研究热点。本文提出并实现基于自编码器的深度神经网络来实现协同过滤推荐算法,通过公开数据集Movies Len验证本算法模型优于传统的推荐算法。     

基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型

随着互联网技术的发展,个性化的推荐系统得到了广泛应用.但用户数据稀疏与冷启动仍是推荐系统普遍面临的难题.将深度学习与注意力机制相结合,提出基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型.该模型能够充分学习源域数据中用户、物品及评分间的潜在关系,然后初始化目标域神经网络,迁移应用到目标域.为验证算法模型的有效性,在公开数据集...     

融合深度去噪自编码器和注意力机制的推荐算法

传统推荐算法无论在特征提取还是相似度计算方面仍存在数据稀疏和大量噪声数据问题，导致推荐效率不高、用户满意度低等问题，由此提出一种融合深度去噪自编码器和注意力机制的推荐算法。将深度去噪自编码器融入到基于项目相似度的协同过滤推荐算法中，同时加入了注意力机制，以惩罚活跃用户对实验结果的影响，既可以挖掘到用户与项目的线性特征又可以学习到用户与项目非线性特征。实验选取了MovieLens和Pinterest两个公开数据集，与传统推荐算法和近些年较先进算法相比，该算法能够显著提升传统推荐算法的性能，并可以缓解传统推荐算法存在的数据稀疏和冷启动问题。     

结合自编码器和卷积神经网络的推荐系统

传统推荐系统以评分作为推荐依据,没有分析与利用用户的评论内容,导致推荐系统存在推荐准确性低和数据稀疏性的问题.针对这种情况,结合降噪自编码器和卷积神经网络提出一种推荐系统.通过卷积神经网络学习评论内容在方面级的情感和观点,基于降噪自编码器对方面级的观点集合进行归纳和分组,以三阶张量分解技术为基础,推断出用户对项目的综合...     

基于降噪自动编码器的推荐算法

传统的推荐算法一般采用用户项目评分矩阵学习潜在因素,了解用户的个人偏好并作出推荐,但在实际应用中,评分矩阵通常非常稀疏。针对传统推荐算法的不足,提出一种基于降噪自动编码器的推荐模型。首先用2个自动编码器来训练用户和项目的潜在因子矩阵,然后将学习到的隐含特征向量输入一神经网络来进行评分预测,最后根据新的评分矩阵作出推荐。实验结果表明,该算法提高了推荐结果的召回率,同时缩小了重构误差。     

基于全局采样的混合门控神经网络推荐模型

为缓解在数据稀疏情况下,推荐性能降低的问题,提出一个基于融合评分数据和文本数据的混合推荐模型。采用词级注意模块从项目内容描述和用户评分中学习项目的隐藏特征,使用一种门控神经网络对获得的隐藏特征进行更有效的特征融合,采用集成邻域注意力和自动编码器的学习框架对用户的偏好进行建模。采用基于新的全局采样策略优化相关损失函数,提供更加精准的推荐服务。实验结果表明,该推荐模型优于主流先进推荐模型。     

一种基于降噪自编码器的隐式反馈推荐算法

现有的隐式反馈协同算法直接利用稀疏的二值社交信任信息辅助推荐,存在严重的数据稀疏问题,且没有深层次地融合社交信任信息的影响。针对以上问题,提出利用降噪自编码器深度融合用户隐式反馈数据与社交信息的算法。首先从不同的角度区分用户信任,提出一种信任相似度的新度量方法来改善社交数据的稀疏性,利用降噪自编码器将信任数据与用户隐式交互信息深度融合,通过综合二者的影响,有效提高了推荐质量。实验表明,该算法优于现有主流的的隐式反馈推荐算法。     

融合注意力机制的深度混合推荐算法

大量研究利用用户或项目的边信息来缓解视频推荐中的数据稀疏和冷启动问题,取得了一定的效果,但是没有关注辅助信息中的关键信息.针对此问题进行了研究,提出了一种融合双注意力机制的深度混合推荐模型.该模型通过融合自注意力机制的卷积神经网络挖掘项目端隐藏因子,同时融合自注意力机制的堆栈去噪自编码器提取用户端隐藏因子,深度挖掘项目端和用户端的重要信息.最后,通过结合概率矩阵分解实现视频评分预测.在两个公开数据集上的大量实验结果表明,提出的方法结果在已有ConvMF+、PHD、DUPIA等基线模型基础上有一定提升.     

基于知识图谱和标签感知的推荐算法

推荐系统缓解了互联网数据量剧增带来的信息过载问题,但传统的推荐系统由于数据稀疏和冷启动等问题导致推荐算法的准确性不高.因此,文中提出了一种基于知识图谱和标签感知的推荐算法(Knowledge Graph and Tag-Aware,KGTA).首先,利用项目和用户标签信息,通过知识图谱表示学习捕获低阶与高阶特征,将两个知识图谱中实体和关系的语义信息嵌入低维的向量空间中,从而获得项目和用户的统一表示.其次,分别利用深度神经网络和加入注意力机制的递归神经网络来提取项目和用户的潜在特征.最后,根据潜在特征预测评分.该算法不仅利用了知识图谱和标签的关系信息和语义信息,而且通过深层结构学习了项目和用户的隐含特征.在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法能够有效预测用户评分,提高推荐结果的准确性.     

基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法

传统的协同过滤算法没有充分考虑用户和商品的交互信息,且面临数据稀疏、冷启动等问题,造成了推荐系统的结果不准确.在本文中提出了一种新的推荐算法,即基于融合元路径的图神经网络协同过滤算法.该算法首先由二部图嵌入用户和商品的历史互动,并通过多层神经网络传播获取用户和商品的高阶特征;然后基于元路径的随机游走来获取异质信息网络中...     

知识堆叠降噪自编码器EI北大核心CSCD

深度神经网络是具有复杂结构和多个非线性处理单元的模型,广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域.但是,深度神经网络存在不可解释这一致命缺陷,即“黑箱问题”,这使得深度学习在各个领域的应用仍然存在巨大的障碍.本文提出了一种新的深度神经网络模型——知识堆叠降噪自编码器(Knowledge-based stacked denoising autoencoder,KBSDAE).尝试以一种逻辑语言的方式有效解释网络结构及内在运作机理,同时确保逻辑规则可以进行深度推导.进一步通过插入提取的规则到深度网络,使KBSDAE不仅能自适应地构建深度网络模型并具有可解释和可视化特性,而且有效地提高了模式识别性能.大量的实验结果表明,提取的规则不仅能够有效地表示深度网络,还能够初始化网络结构以提高KBSDAE的特征学习性能、模型可解释性与可视化,可应用性更强.     

基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。     

AutoTrustRec: Recommender System with Social Trust and Deep Learning using AutoEncoder

Deep learning is the most active research topic amongst data scientists and analysts these days. It is because deep learning has provided very high accuracy in various domains such as speech recognition, image processing and natural language processing. Researchers are actively working to deploy deep learning on information retrieval. Due to large-scale data generated by social media and sensor networks, it is quite difficult to train unstructured and highly complex data. Recommender system is intelligent information filtering technique which assists the user to find topic of interest within complex overloaded information. In this paper, our motive is to improve recommendation accuracy for large-scale heterogeneous complex data by integrating deep learning architecture. In our proposed approach ratings, direct and indirect trust values are fed in neural network using shared layer in autoencoder. Comprehensive experiment analysis on three public datasets proves that RMSE and MAE are improved significantly by using our proposed approach.

     

基于粒子群优化的深度神经网络分类算法

针对神经网络分类算法中节点函数不可导,分类精度不够高等问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的深度神经网络分类算法.使用深度学习中的自动编码机,结合PSO算法优化权值,利用自动编码机对输入样本数据进行编解码,为提高网络分类精度,以编码机本身的误差函数和Softmax分类器的代价函数加权求和共同作为PSO算法的评价函数,使编码后的数据更加适应分类器.实验结果证明:与其他传统的神经网络相比,在邮件分类问题上,此分类算法有更高的分类精度.     

基于图神经网络与深度学习的商品推荐算法

基于图神经网络的推荐算法可以提取传统方法无法提取用户与商品之间的关联关系.目前此类算法大多忽略了用户和商品的评论数据中所存在的一般偏好.针对这一问题,提出了一种方法,在利用图神经网络提取关联关系的同时,利用深度学习提取评论的优势提取用户和商品的一般偏好,并进行特征融合来提升推荐效果.在四组公共数据集中进行了对比实验,使用召回率和归一化折损累计增益作为评价指标,并通过消融实验验证了方法的有效性.实验表明该方法比已有相关算法的效果更好.两种网络的特征融合对推荐效果有提升作用.     

基于深度学习的无线传感器网络数据融合

在无线传感器网络数据融合算法中,BP神经网络被广泛用于节点数据的特征提取和分类。为了解决BP神经网络收敛慢,易陷入局部最优值且泛化能力差从而影响数据融合效果的问题,提出一种将深度学习技术和分簇协议相结合的数据融合算法SAESMDA。SAESMDA用基于层叠自动编码器(SAE)的深度学习模型SAESM取代BP神经网络,算法首先在汇聚节点训练SAESM并对网络分簇,接着各簇节点通过SAESM对采集数据进行特征提取,之后由簇首将分类融合后的特征发送至汇聚节点。仿真实验表明,和采用BP神经网络的BPNDA算法相比,SAESMDA在网络能耗大致相同的情况下具有更高的特征提取分类正确率。     

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。