基于序列生成的多标签文本分类算法研究

本文针对词粒度注意力的缺点,通过借鉴HAN层次化注意力机制的思想,提出将层次化注意力机制运用于编码器层中,进而得到句子粒度的隐藏层状态信息;在此基础上,解码器层基于句子粒度的隐藏层状态信息进行注意力操作;采用辅助向量的方法避免了序列生成过程存在的重复标签生成问题。最后通过引入开源数据集进行了有效性验证。     

融合用户属性交互的个性化评论摘要生成

个性化评论摘要旨在针对一篇评论文本,面向不同用户产生反映他们不同偏好的摘要,具有较高的应用价值.现有工作存在新用户偏好无法增量学习、忽略用户属性关联对偏好的影响等不足.为了解决上述问题,本文提出了融合用户属性交互的个性化评论摘要生成算法.该算法自动学习用户各方面属性的嵌入表达,在此基础上利用自注意力机制捕捉所有属性之间的交互关联,从而使获得的用户偏好表达更加准确.得到的偏好表达被用于捕捉评论中用户可能感兴趣的信息,进而指导模型生成符合用户个性化偏好的摘要文本.实验结果表明,本文提出的算法在评价指标ROUGE上明显高于已有的先进算法.     

多特征融合的教育资源标签生成算法

利用标签的形式简单有效地对教育资源进行准确描述,对互联网中杂乱、庞大的教育资源进行高效分类,能使用户便捷地浏览和获取教育资源信息并提高教育资源的利用率。自然语言处理中生成文本标签的方法有很多种,但特征描述不全面,因此需要研究多特征融合的标签生成方法。本文结合中文文本的特点,在TextRank算法基础上,加入TF-IDF权重和位置信息权重,考虑词语在语料库中的信息及在文章中的位置信息,生成包括语料库信息和位置信息的标签,形成多特征融合的标签生成算法。测试结果及分析表明,多特征融合后的标签生成算法最高F值为0.571,其平均值为0.34,优于常用的TextRank算法和TF-IDF算法,有效提高了教育资源标签质量,有利于教育资源更好的利用和管理。     

融合用户需求和边界约束的平面图生成算法

平面图设计是房屋设计的重要过程,而现有的自动化平面图设计方法缺乏考虑用户需求和建筑边界的共同约束,存在生成房间形状缺角、房间之间遮挡严重以及房间超越边界的布局不合理问题。针对上述问题,提出一种融合用户需求和边界约束的房屋平面图生成对抗网络（GBC-GAN）,它由约束布局生成器和房间关系鉴别器构成。首先,将用户指定的房屋布局需求（包括房间数量和类型以及房屋之间的邻接方位关系）转化为约束关系图结构,之后对建筑边界和约束关系图分别编码并进行特征融合;然后,在约束布局生成器中引入边界框预测模块以将平面图生成问题转化为各房间对象边界框生成问题,并利用几何边界优化损失来解决房间之间遮挡严重、房间超越边界的问题;最后,将房间边界框布局和约束关系图输入到房间关系鉴别器训练生成符合房间对象及其关系的平面图布局。在大型真实建筑数据集RPLAN上,该方法的弗雷歇距离（FID）和结构相似性指数（SSIM）比House-GAN方法分别提升了4.39%和2.3%。实验结果表明,在不同用户需求和边界限制条件下,所提方法提高了房屋平面图的合理性和真实性。     

融合评论标签的个性化推荐算法

传统的推荐算法大都从评论中挖掘用户兴趣或产品特征,然而由于评论形式自由,规则性差,导致从评论中获取有效信息较困难,推荐结果不理想。在电子商务等领域,评论标签作为一种新的评论方式已经被广泛使用。与评论相比,评论标签具有规则性强,信息密度大等特点,因此提出了一种融合评论标签的推荐算法。该算法从评论标签中挖掘用户对产品特征的观点,并利用其构建用户兴趣模型和产品特征模型,然后向用户推荐在他们感兴趣的特征上有较高评价的产品。与传统推荐算法进行对比,实验结果表明,融合评论标签的算法能有效地提高用户的覆盖率,并提升推荐算法的准确性。     

基于RAKEL算法的商品评论多标签分类研究与实现

商品通常包含多个属性维度,准确找到商品评论中涉及的属性维度是文本挖掘工作的基础。RAKEL算法是多标签分类中问题转换思路的一种实现。在以往的工作中,由于子标签集合的随机性,没有充分发现和考虑标签之间的相关性,导致分类精度不高。为此,提出了改进的FI-RAKEL算法。首先通过FP-Growth算法得到标签的频繁项集,再从频繁项集和原始标签集合中选择标签构成新的标签子集,以此充分利用标签相关性训练基分类器。实验证明,改进的FI-RAKEL算法具有更好的评论文本多标签分类性能。     

基于短语的中文标签自动生成混合算法

对中文文档标签生成的算法进行了研究,提出了一种中文文档标签生成的混合算法(Hybrid Tags Generation Algorithm)。鉴于短语在表达文档主题方面的优势,先进行短语模式匹配,然后利用短语的统计特性,综合考虑TF-IDF、词跨度和位置3个特征进行权重计算,从而抽取出权重较高的词语或短语作为标签。通过对实验数据的分析表明,该算法在查准率方面表现较好。通过人工比对可知,标签表达文档内容主题的效果相当或优于测试集标准答案的比率超过六成,取得了比较好的结果。     

一种融合标签信息的多标签文本分类方法

多标签文本分类旨在从若干标签中选取最相关的标签子集来标记一个样本点.传统的研究倾向于探讨标签间关系而忽略标签语义,造成信息提取不完整,因此如何利用标签元数据有效提取样本中的关键信息是需要解决的一个重要问题.为解决上述问题,本文首先提出从现有数据集中生成标签语义元数据的方法,利用注意力模型对样本中混杂的语义进行筛选和清洗,生成标签的语义信息,解决了标签语义获取困难的问题.其次提出combined-attention模型用以提取样本中的关键信息,此模型将标签语义和标签关系结合起来共同提取样本中的信息,并且其内部设置了自适应融合单元,将以上两种关键信息根据其在分类结果中的关键程度自适应分配权重,进一步提升了模型的分类能力.3个英文数据集上的实验结果表明本模型优于最先进的基线方法,在分类精度上最高提升了5.68%,在真实的中文法律数据集上也实现了优异的分类效果.     

基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好.     

基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题,提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP.该算法在LDA模型的基础上,通过引入Word2vec词嵌入模型,对用户兴趣主题进行全面描述,并对匹配度计算方法进行改进.首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析,生成用户兴趣主题;然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量,用于匹配度计算;最后,利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率,计算主题向量与候选标签匹配度,选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签.本文在公开微博数据集microPCU上进行实验,实验结果表明,该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法,生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好.     

用户评论中产品特征的抽取及聚类

在用户评论中蕴含了大量的产品特征和用户对这些特征的观点和态度.本研究提出了基于Apriori关联规则算法的产品特征抽取方法,利用与种子特征集合的互信息和与观点词的共现度对候选特征进行过滤;并提出了一种特征自动聚类方法,以特征词间的字符串相似度和语义相似度以及特征所对应的观点词作为衡量产品特征之间关联程度的特征,采用K-means聚类算法对产品特征进行聚类.本研究采用大众点评网对美食店铺的评论语料,对该方法进行了数据实验,实验结果初步验证了该方法有效性.     

基于用户特征的协同过滤推荐算法

协同过滤算法是目前在电商系统中应用最广的推荐技术.为了缓解传统基于用户的协同过滤算法在冷启动、推荐准确性和数据稀疏性方面的缺点,本文提出基于用户特征的协同过滤推荐算法.此算法利用注册信息提取属性特征,并对已有的评分信息提取兴趣特征和信任度,综合以上各特征融合特征相似性进一步产生推荐.实验结果表明,与传统的基于用户的协同过滤算法做对比,基于用户特征的协同过滤算法对推荐的精度有大幅的提高.     

基于用户特征和相似置信度的协同过滤算法

针对推荐系统中协同过滤算法存在的用户冷启动和数据稀疏性的问题,提出一种基于用户特征的相似度和基于置信度的相似度相融合的计算方法。该算法对用户的特征进行计算得到一个相似度,再考虑到能正常反映用户之间的相似兴趣而进行计算得到一个和置信度有关的相似度,将两个相似度的权重按“相加为1”的方式进行融合得到最终的相似度。实验结果表明,这一方法在数据较为稀疏、用户邻居数较少的情况下与传统的协同过滤算法相比有较好的推荐效果。     

考虑用户活跃度和项目流行度的基于项目最近邻的协同过滤算法

项目相关性度量是基于项目最近邻的协同过滤算法的关键。已有的项目相关性度量方法在数据集稀疏或推荐低流行度产品时会面临较大挑战,因此提出一种考虑用户活跃度和项目流行度的基于项目最近邻的协同过滤算法。该算法在度量两个项目的相关性时,若有记录只对两个项目之一有评分,则利用该记录所对应的评分用户的活跃度和被评价项目的流行度进行相关性惩罚,从而提高数据稀疏环境下低流行度产品被推荐的概率。实验表明,所提算法在保证评分预测精度的情况下提升了推荐结果的多样性和新颖性。     

基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法研究

传统协同过滤算法中,随着用户和商品数量的日益增多,用户-项目评分矩阵越来越稀疏。针对这一问题,提出了一种基于用户兴趣变化和评论的协同过滤算法。该算法将用户评论和遗忘曲线引入传统协同过滤算法中,将评论文本作为商品特征描述文本,使用主题模型计算商品主题特征,引入艾宾浩斯遗忘曲线来协同计算用户的评论分布及评论相似度。将用户评论相似度和用户评分相似度相结合,以得到最终的用户相似度,进而对商品评分进行预测。对网络爬取的真实数据进行验证,结果显示该算法能够在稀疏数据集上获得较好的推荐结果。     

一种基于区域综合特征的图像检索算法

针对基于内容的图像检索所面临的图像低级视觉特征和高级语义之间的语义鸿沟问题,提出一种基于区域的图像检索算法。在LUV颜色空间中使用K均值聚类算法进行图像分割,提取分割后各区域的颜色、形状和区域自相关特征构成区域的综合特征,采用二次型距离相似性度量方法完成图像之间相似性的计算。实验结果表明,该算法具有较好的图像检索性能,与MIRROR中各算法相比,使用平均归一化修正检索等级得到的检索性能提高了12%~47.8%。     

移动端用户行为特征识别研究

随着移动互联网的高速发展,智能手机已经成为人们社交、支付、出行、娱乐等活动中不可或缺的工具.而一旦手机被盗用,用户的各类应用账户都可能被无限制地访问,继而导致身份冒用、隐私泄露、财产损失等严重后果.本文提出一种在移动端采集用户行为特征,并通过神经网络建模的识别方法,通过收集手机的倾斜角度、移动速度、加速度,以及用户点击...     

Sharing User Experiences in the Product Innovation Process: Participatory Design Needs Participatory Communication

This paper presents a model of communicating user experiences to design teams. The model comprises three qualities of communication: enhancing empathy, providing inspiration and supporting engagement. A new participatory communication tool is developed and explored in two empirical studies. The first study investigates the use of the tool during idea generation by design teams. The second study compares four different communication tools to study the qualities of empathy and inspiration. Our findings indicate the value of making the receivers of the information participative in the act of communicating. In this way designers become co‐creators and co‐owners of the information, resulting in higher degrees of acceptance and use. The participatory nature of the proposed tool spurs deeper understanding and more intensive use of insights from user studies in the creative process.     

游戏产品有效粘合用户时间的策略研究

通过对游戏的分类、发展历程梳理以及用户的需求分析,结合游戏产生过程给出了游戏产品有效粘合用户时间的策略,最后预测了游戏的发展趋势。     

基于用户预测的推荐算法研究

B2C只是一个过渡性的商业模式,未来电子商务真正模式是C2B。推荐系统是在电子商务平台上常见的一种推荐方式。基于推荐算法在电子商务网站的实际应用中因为C2B模式的兴起面临看很好的机遇,通过预测用户需求来实现厂家按需生成以及商家按需进货。