基于混合自编码器的协同过滤推荐算法优化

协同过滤算法已广泛应用在推荐系统中,在实现新异性推荐功能中效果显著,但仍存在数据稀疏、扩展性差、冷启动等问题,需要新的设计思路和技术方法进行优化.近几年,深度学习在图像处理、目标识别、自然语言处理等领域均取得突出成果,将深度神经网络模型与推荐算法结合,为构建新型推荐系统带来新的契机.本文提出一种新式混合神经网络模型,该模型由栈式降噪自编码器和深度神经网络构成,学习得到用户和项目的潜在特征向量以及用户-项目之间的交互行为模型,有效解决数据稀疏问题从而提高系统推荐质量.该推荐算法模型通过MovieLens电影评分数据集测试,实验结果与SVD、PMF等传统推荐算法和经典自编码器模型算法作对比,其推荐质量得到显著提升.     

基于降噪自编码器的社会化推荐算法

现有的社会化推荐算法未考虑信任用户对目标用户深层的偏好影响。针对这一问题,提出了一种基于深度学习的混合推荐算法,利用降噪自编码器学习用户及其信任用户的评分偏好,使用加权隐藏层来平衡这些表示的重要性,有效建模用户间的潜在偏好交互。在此基础上,通过用户聚类和个性化权重区分不同类的用户受其信任用户的影响程度。在开放数据集上的实验结果表明,该算法优于现有的社会化推荐算法,与主要的推荐算法SoRec、RSTE、SocialMF、TrustMF相比,其平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)显著降低,获得了较好的推荐效果。     

基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法*

针对协同过滤推荐准确性的现状进行了研究,提出一种基于栈式降噪自编码器的协同过滤算法。栈式降噪自编码器是一种典型的深度学习网络模型,具有强大的特征提取能力。用户对项目的评分作为输入,训练网络,学习出项目的隐含特征编码,用PCA对项目属性降维并计算属性相似性,结合隐性编码计算的相似性作为最终结果,根据最终的项目相似性产生TOP-N推荐列表。Movielens数据集的实验表明,新算法能够有效提升推荐结果的召回率,一定程度上解决了评分矩阵稀疏和项目之间没有共同用户评分就不能计算相似性的问题。     

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。     

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。     

基于自编码器与属性信息的混合推荐模型

[目的]传统的协同过滤推荐模型无法提取到用户与项目之间复杂的交互关系,这对于最终的推荐结果会造成一定的不良影响.[方法]针对这一问题,本文提出了一种混合推荐模型DAAI(Denoising Autoencoder with Attribute Information),采用降噪自编码器提取评分矩阵中的深层次非线性特征,...     

基于改进自编码器的在线课程推荐模型

随着互联网技术的发展以及2020年新冠疫情的爆发, 越来越多的学生选择在线教育. 然而在线课程数量庞大, 往往无法及时找到合适的课程, 个性化智能推荐系统是解决这一问题的有效方案. 本文根据用户在线学习具有明显时序性的特点, 提出一种基于改进自编码器的在线课程推荐模型. 首先, 利用长短期记忆网络改进自编码器, 使得模...     

协同深度学习推荐算法研究

针对当用户评分较少时,推荐系统由于数据稀疏推荐性能显著降低这一问题,介绍了协同深度学习算法（Collaborative In Deep Learning,CIDL）.本算法首先对大量数据进行深度学习,然后对数据文本进行挖掘提取词汇表,最后对评级（反馈）矩阵进行协同过滤,从而得出对用户的推荐项目.本文使用真实的电影数据进行实验,与另外四种优秀算法进行对比,证明该算法可以真实有效得解决由于数据稀疏使得性能降低的问题,并提高推荐的准确度.     

基于改进栈式稀疏去噪自编码器的图像去噪

为了提高栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）的图像去噪性能,解决计算复杂度高,参数不易调节,训练收敛速度慢等问题,提出了一种栈式边缘化稀疏去噪自编码器（SMSDA）的图像去噪方法。首先,由于边缘化去噪自编码器（MDA）具有收敛速度快这一特性,对SDA网络损失函数作边缘化处理,形成边缘化稀疏去噪自编码器（MSDA）,使其同时满足边缘性和稀疏性。其次,将多个MSDA堆叠构成深度神经网SMSDA,为避免模型参数局部最优,采用非监督逐层训练法分别训练每一层网络,再用BP算法对整个网络微调,从而获得最优权重。最后,用SMSDA对给定图像去噪。仿真结果表明,较SSDA而言,所提算法在降低计算复杂度、提高收敛速度的同时,拥有较高峰值信噪比（PSNR）,且保留了更多原始图像的细节信息,具有更好的降噪性能。     

基于稀疏降噪自编码器的深度置信网络

传统的深度置信网络（DBN）采用随机初始化受限玻尔兹曼机（RBM）的权值和偏置的方法初始化网络。虽然这在一定程度上克服了由BP算法带来的易陷入局部最优和训练时间长的问题,但随机初始化仍然会导致网络重构和原始输入的较大差别,这使得网络无论在准确率还是学习效率上都无法得到进一步提升。针对以上问题,提出一种基于稀疏降噪自编码器（SDAE）的深度网络模型,其核心是稀疏降噪自编码器对数据的特征提取。首先,训练稀疏降噪自编码;然后,用训练后得到的权值和偏置来初始化深度置信网络;最后,训练深度置信网络。在Poker Hand 纸牌游戏数据集和MNIST、USPS手写数据集上测试模型性能,在Poker Hand数据集下,方法的误差率比传统的深度置信网络降低46.4%,准确率和召回率依次提升15.56%和14.12%。实验结果表明,所提方法能有效地改善模型性能。     

堆叠去噪自编码器在垃圾邮件过滤中的应用

针对垃圾邮件数量日益攀升的问题,提出了将堆叠去噪自编码器应用到垃圾邮件分类中.首先,在无标签数据集上,使用无监督学习方法最小化重构误差,对堆叠去噪自编码器进行贪心逐层预训练,从而获得原始数据更加抽象和健壮的特征表示; 然后,在堆叠去噪自编码器的最上层添加一个分类器后,在有标签数据集上,利用有监督学习方法最小化分类误差,对预训练获得的网络参数进行微调,获得最优化的模型; 最后, 利用训练完成的堆叠去噪编码器在6个不同的公开数据集上进行测试.将准确率、召回率、更具有平衡性的马修斯相关系数作为实验性能评价标准,实验结果表明,相比支持向量机算法、贝叶斯方法和深度置信网络的分类效果,基于堆叠去噪自编码器的垃圾邮件分类器的准确率都高于95%,马修斯相关系数都大于0.88,在应用中具有更高的准确率和更好的健壮性.     

基于深度学习的蛋白质亚细胞定位预测

针对传统机器学习算法中仍需手工操作表示特征的问题，提出了一种基于堆栈式降噪自编码器（SDAE）深度网络的蛋白质亚细胞定位算法。首先，分别利用改进型伪氨基酸组成法（PseAAC）、伪位置特异性得分矩阵法（PsePSSM）和三联体编码法（CT）对蛋白质序列进行特征提取，并将这三种方法得到的特征向量进行融合，以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型；接着，将融合后的特征向量输入到SDAE深度网络里自动学习更有效的特征表示；然后选用Softmax回归分类器进行亚细胞的分类预测，并采用留一法在Viral proteins和Plant proteins两个数据集上进行交叉验证；最后，将所提算法的结果与mGOASVM、HybridGO-Loc等多种现有算法的结果进行比较。实验结果表明，所提算法在Viral proteins数据集上取得了98.24%的准确率，与mGOASVM算法相比提高了9.35个百分点；同时所提算法在Plant proteins数据集上取得了97.63%的准确率，比mGOASVM算法和HybridGO-Loc算法分别提高了10.21个百分点和4.07个百分点。综上说明所提算法可以有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。     

基于深度学习的蛋白质亚细胞定位预测

针对传统机器学习算法中仍需手工操作表示特征的问题,提出了一种基于堆栈式降噪自编码器（SDAE）深度网络的蛋白质亚细胞定位算法。首先,分别利用改进型伪氨基酸组成法（PseAAC）、伪位置特异性得分矩阵法（PsePSSM）和三联体编码法（CT）对蛋白质序列进行特征提取,并将这三种方法得到的特征向量进行融合,以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型;接着,将融合后的特征向量输入到SDAE深度网络里自动学习更有效的特征表示;然后选用Softmax回归分类器进行亚细胞的分类预测,并采用留一法在Viral proteins和Plant proteins两个数据集上进行交叉验证;最后,将所提算法的结果与mGOASVM、HybridGO-Loc等多种现有算法的结果进行比较。实验结果表明,所提算法在Viral proteins数据集上取得了98.24%的准确率,与mGOASVM算法相比提高了9.35个百分点;同时所提算法在Plant proteins数据集上取得了97.63%的准确率,比mGOASVM算法和HybridGO-Loc算法分别提高了10.21个百分点和4.07个百分点。综上说明所提算法可以有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。     

基于去噪自编码器和长短时记忆网络的语音测谎算法

为进一步提升语音测谎性能,提出了一种基于去噪自编码器（DAE）和长短时记忆（LSTM）网络的语音测谎算法。首先,该算法构建了优化后的DAE和LSTM的并行结构PDL;然后,提取出语音中的人工特征并输入DAE以获取更具鲁棒性的特征,同时,将语音加窗分帧后提取出的Mel谱逐帧输入到LSTM进行帧级深度特征的学习;最后,将这两种特征通过全连接层及批归一化处理后实现融合,使用softmax分类器进行谎言识别。CSC（Columbia-SRI-Colorado）库和自建语料库上的实验结果显示,融合特征分类的识别准确率分别为65.18%和68.04%,相比其他对比算法的识别准确率最高分别提升了5.56%和7.22%,表明所提算法可以有效提高谎言识别精度。     

基于堆栈式消噪自编码机的分块目标跟踪

在视觉目标跟踪系统中, 特征的表达和提取是重要的组成部分. 本文提出基于多个自编码机网络相联合的特征提取机, 通过对输入数据进行一定程度的重组, 采用深度学习的理论对其局部特征进行描述并对结果进行联合决策. 结合该网络结构, 本文提出一种融合局部特征的深度信息进行目标跟踪的算法. 将输入图像分块使得大量的乘法运算转化为加法和乘法的混合运算, 相对于全局的特征表达, 大幅降低了运算复杂度. 在跟踪过程中, 目标候选区的各分块权重能够根据相应网络的置信度进行自适应的调整, 提升了跟踪器对光照变化、目标姿态和遮挡的适应. 实验表明, 该跟踪算法在鲁棒性和跟踪速度上表现优秀.     

基于栈式自编码网络的风机叶片结冰预测

针对风电机组叶片结冰严重影响风机发电效率和安全性、经济性的问题，提出一种基于SCADA数据的栈式自编码（SAE）网络叶片结冰早期预测模型。该模型采用编码-解码的非监督方法对无标签的数据集预训练，再利用反向传播算法对有标签的数据集进行训练微调，实现了故障特征的自适应提取和状态分类，有效降低了传统预测模型的复杂度，同时避免了人为特征提取对模型效果的影响。利用SCADA系统采集的某15号风机的历史数据进行训练和测试，该模型测试结果准确率为97.28%。与支持向量机（SVM）和主成分分析-支持向量机（PCA-SVM）方法得到的建模分别为91%和93%的准确率进行对比分析，实验结果表明，基于栈式自编码网络的风机叶片结冰预测模型精确度更高。