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在这个网络媒体平台成为获取新闻资讯的主流方式的时代,新闻推荐扮演着至关重要的角色。一方面,媒体平台使用新闻推荐可帮助用户过滤掉不感兴趣的新闻,定制个性化阅读内容推送;另一方面,智能推送服务能够增加新闻点击率,帮助媒体平台实现新闻的快速传播。目前,新闻推荐逐渐成为数据分发领域核心技术之一,逐渐引起国内外学者的关注。该文针对新闻热度不均衡问题造成的长尾现象,提出了一种基于多维度兴趣注意力的用户长短期偏好的新闻推荐模型。首先,对用户长期偏好进行挖掘时把用户兴趣分成多个维度,并采用注意力机制控制不同兴趣维度的重要程度,从而学习到包含不同维度兴趣信息的长期偏好。其次,采用CNN与注意力网络相结合的模型对新闻进行表示学习,采用GRU在用户近段时间内的阅读历史中学习用户短期偏好。最后,通过大量在真实新闻数据集上的实验,以AUC、MRR、NDCG为评价指标与其他基线方法进行比较,证实了该模型均优于其他方法。 相似文献
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利用用户的历史签到数据的同时考虑用户的长期偏好和短期偏好已成为当今兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐的主流方法之一。然而,现有方法往往忽略了用户评论中隐含的用户偏好信息,忽视了不同用户在对长期偏好和短期偏好的依赖上所存在的差异性。针对上述局限,本文提出一种结合动态多类信息的兴趣点推荐方法DMGCR。首先,利用注意力机制捕获用户对不同兴趣点的关注程度,定量刻画用户对兴趣点的长期偏好。其次,将评论信息与已有的位置和类别信息相结合,并利用双向长短期记忆网络学习评论文本中隐含的语义特征,在捕获用户对兴趣点情感倾向的基础上准确刻画用户的短期偏好。最后,设计融合动态多类信息的用户偏好综合预测函数,实现下一个兴趣点推荐概率的定量计算。多个数据集上的实验结果验证了该方法在推荐性能上的有效性和优越性。 相似文献
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如何为面对繁多任务的工人推选出与之偏好密切相关的任务是当前时空众包领域的研究热点,针对已有任务推荐方法大多只关注工人与任务的静态信息匹配,却忽略了工人选择偏好的动态变化,本文提出了考虑众包工人时空行为偏好的top-k任务推荐模型.首先采用时空转移矩阵聚合工人与任务的历史映射信息,然后通过空间注意力机制来增强序列信息的表征能力,再将其纳入到时空循环网络中挖掘工人局部和全局性的移动偏好,进而预测工人的意图动向.最后构建worker-tasks亲和力相关度分数并形成概率个性化任务推荐池,评估工人与他们即将到达区域内任务之间的关联关系,帮助工人快速选择和定位所需任务.实验结果表明,本文所提方法相较于对比模型具有更好的任务推荐效果. 相似文献
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个性化新闻推荐系统可以帮助用户在海量新闻中快速获取感兴趣内容。用户的兴趣有长期和短期之分,新闻信息也分多种类别,而现有的方法往往基于单类别信息学习新闻的表示。基于此,提出一种融合长短期用户表示、多特征新闻表示的方法。采用基于协同注意力机制的多视角学习方法构建新闻编码器,从新闻的标题、分类和摘要特征中学习统一的新闻表示;利用改进的新闻表示在基于长短期兴趣的用户编码器中进一步细粒度学习用户表示。在真实新闻数据集上的实验结果表明,该方法与其他推荐算法相比在准确率上有明显提高。 相似文献
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针对现有容器云在线任务分配方法分配合理性和资源均衡度较差、任务处理效率较低的问题,提出一种基于长短期记忆神经网络的容器云队列在线任务动态分配方法。描述容器云队列在线任务模型;以节点互补度、资源利用率以及能耗组成任务分配多目标函数;在约束条件下利用长短期记忆神经网络求解任务分配最优方案,完成容器云队列在线任务动态分配。实验结果表明,本文分配方案的分配合理性达到0.925,资源均衡度达到10.255,最长队列长度为10,最大能耗值为5000 W,分配合理性、资源均衡度、任务处理效率均得到改善,分配方案更加合理。 相似文献
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针对风洞流量测量中传统静态软测量模型估计精度低、鲁棒性差等问题,提出了注意力机制(Attention mechanism, Attention)、长短时记忆神经网络(Long short-term memory, LSTM)和卡尔曼滤波(Kalman filtering, Kalman)结合的Attention-LSTM-Kalman软测量模型:通过LSTM网络建立静态软测量模型,在此基础上,提出一种基于注意力机制的改进方案,考虑到系统的动态特性,使用卡尔曼滤波动态调整软测量模型输出序列。实验结果表明,静态预测模型LSTM的预测效果优于循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)和门控循环单元(Gated recurrent unit, GRU)等模型;基于LSTM、Attention-LSTM和Attention-LSTM-Kalman的3种模型的对比预测测量结果表明,注意力机制能有效提高模型精准度,引入卡尔曼滤波改善了模型的动态测量特性。该模型方案在风洞系统的流量测量验证了其可行性和有效性。 相似文献
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为了更好地预测风电场的风电功率,提取风电场相邻站点之间时空信息和潜在联系,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)、互信息(mutual information, MI)法、长短时记忆网络(LSTM)、注意力机制(AT)和粒子群优化(PSO)的短期风电场预测模型(MI-CNN-ALSTM-PSO)。CNN用于提取不同站点的空间特征,LSTM则用于获取多个站点的风电数据的时间依赖信息,据此设计CNN-LSTM时空预测模型,并结合深度学习算法,如MI特征选择、 AT注意力机制、 PSO参数优化,对模型进一步改进。通过两个海岛风电场的实验数据分析可知,所提模型具有最优的统计误差,CNN-LSTM模型可以高效提取风电场时空信息并进行时间序列预测,而结合深度学习算法(MI、 AT和PSO)后的组合模型能进一步提高风电功率预测精度和稳定性。 相似文献
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短文本通常是由几个到几十个词组成,长度短、特征稀疏,导致短文本分类的准确率难以提升。为了解决此问题,提出了一种基于局部语义特征与上下文关系融合的中文短文本分类算法,称为Bi-LSTM_CNN_AT,该算法利用CNN提取文本的局部语义特征,利用Bi-LSTM提取文本的上下文语义特征,并结合注意力机制,使得Bi-LSTM_CNN_AT模型能从众多的特征中提取出和当前任务最相关的特征,更好地进行文本分类。实验结果表明,Bi-LSTM_CNN_AT模型在NLP&CC2017的新闻标题分类数据集18个类别中的分类准确率为81.31%,比单通道的CNN模型提高2.02%,比单通道的Bi-LSTM模型提高1.77%。 相似文献
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针对基于会话的推荐算法仅对用户单一偏好进行静态建模而无法捕捉用户受环境影响偏好产生的波动, 从而降低推荐准确性的问题. 提出融合双分支动态偏好的会话推荐方法: 首先, 通过异构超图来建模不同类型信息, 设计双分支聚合机制获取以及整合异构超图中信息并且学习多类型节点之间的关系, 再用价格嵌入增强器来加强类别和价格之间关系; 其次, 设计双层偏好编码器, 其中采用多尺度时序Transformer提取用户动态价格偏好, 利用软注意机制和反向位置编码学习用户动态兴趣偏好; 最后, 用门控机制融合用户多类型动态偏好, 向用户进行推荐. 通过在Cosmetics和Diginetica-buy两个数据集上进行实验, 结果证明与其他对比算法相比在Precision和MRR评价指标中有显著的提升. 相似文献
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为了提高模型预测风功率的准确率,提出了一种基于最大相关-最小冗余筛选、变分模态分解、注意力机制和长短期记忆神经网络的短期风功率预测方法.首先使用变分模态分解算法将风功率序列分解成几个中心频率不同的分量;再对各个分量结合最大相关-最小冗余筛选出的气象特征分别建立注意力机制和长短期记忆混合预测模型;最后将各个分量的预测结果... 相似文献
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针对传统的短期电力负荷预测模型存在的预测精度不高和滞后性的问题,本文提出一种基于卷积神经网络、长短时记忆网络和注意力机制下的混合神经网络模型来进行预测。利用卷积层对多维的电力数据影响特征进行提取,过滤筛选其非重要影响因子,完成电力数据相关特征的映射变换,再通过长短时记忆网络层的循环,对时序性电力数据特征选择性提取,最后利用注意力机制添加重要特征的权重,经Adam算法优化后输出电力负荷预测的结果。依靠GPU强大的算力支撑来解决预测数据时的实时性问题,凭借多融合神经网络的手段来提高其预测精度。经由算例验证,所提出模型真实可靠,预测质量显著优于其他传统模型。 相似文献