图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中.然而,目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习,这极大地限制了模型的泛化能力,且图卷积网络本身存在的过度平滑问题也影响着模型的稳定性.基于此,提出...图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中.然而,目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习,这极大地限制了模型的泛化能力,且图卷积网络本身存在的过度平滑问题也影响着模型的稳定性.基于此,提出一种融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法.一方面,该方法提出2种不同视角下的3种对比学习,在视图级视角下,通过对原始图添加随机噪声构建扰动增强视图,利用奇异值分解(singular value decomposition)重组构建SVD增强视图,对这2个增强视图进行视图级对比学习;在节点视角下,利用节点间的语义信息分别进行候选节点和候选结构邻居对比学习,并将3种对比学习辅助任务和推荐任务进行多任务学习优化,以提高节点嵌入的质量,从而提升模型的泛化能力.另一方面,在图卷积网络学习用户和项目的节点嵌入时,采用层注意力机制的方式聚合最终的节点嵌入,提高模型的高阶连通性,以缓解过度平滑问题.在4个公开数据集LastFM,Gowalla,Ifashion,Yelp上与10个经典模型进行对比,结果表明该方法在Recall,Precision,NDCG这3个指标上分别平均提升3.12%,3.22%,4.06%,这说明所提方法是有效的.展开更多
长尾现象在序列推荐系统中长期存在,包括长尾用户和长尾项目两个方面。虽然现有许多研究缓解了序列推荐系统中的长尾问题,但大部分只是单方面地关注长尾用户或长尾项目。然而,长尾用户和长尾项目问题常常同时存在,只考虑其中一方会导致...长尾现象在序列推荐系统中长期存在,包括长尾用户和长尾项目两个方面。虽然现有许多研究缓解了序列推荐系统中的长尾问题,但大部分只是单方面地关注长尾用户或长尾项目。然而,长尾用户和长尾项目问题常常同时存在,只考虑其中一方会导致另一方性能不佳,且未关注到长尾用户、长尾项目各自的信息匮乏问题。提出一种利用GRU双分支信息协同增强的长尾推荐模型(long-tail recommendation model utilizing gated recurrent unit dualbranch information collaboration enhancement,LT-GRU),从用户与项目两个方面共同缓解长尾问题,并通过协同增强的方式丰富长尾信息。该模型由长尾用户和长尾项目双分支组成,每个分支分别负责各自的信息处理,并相互训练以充实另一方的信息。同时,引入一种偏好机制,通过演算用户与项目的影响因子,以动态调整用户偏好与项目热度,进一步缓解长尾推荐中信息不足问题。在Amazon系列的6个真实数据集上与6种经典模型进行实验对比,相较于长尾推荐模型中最优的结果,所提模型LT-GRU在HR与NDCG两个指标上分别平均提高2.49%、3.80%。这表明,在不牺牲头部用户和热门项目推荐性能的情况下,有效地缓解了长尾用户和长尾项目问题。展开更多
Web测试是保证高质量Web应用的一种有效技术。然而,由于其特殊性和复杂性,很难直接将传统的测试理论与方法学运用到Web应用的测试当中来。对Web应用进行了分析与建模,并对其进行测试,提出了一种可行的Web测试模型。首先得到页面流图(PFD...Web测试是保证高质量Web应用的一种有效技术。然而,由于其特殊性和复杂性,很难直接将传统的测试理论与方法学运用到Web应用的测试当中来。对Web应用进行了分析与建模,并对其进行测试,提出了一种可行的Web测试模型。首先得到页面流图(PFD,Page Flow Diagram),进而产生对象关系图(ORD,Object Relation Dia-gram),然后根据提出的算法将ORD转化为形式化的有限状态机(FSM,Finite State Machine)模型。基于FSM模型,提出了一种有效的测试路径自动生成方法,这些测试路径可以转化为XML语法的测试规格说明。测试引擎将测试规格说明作为输入最终产生测试报告。全文以所开发的一个小型的Web应用SWLS(Simple Web Login System)为例进行阐述。展开更多
测试Web软件面临极大的挑战。从构造Web软件的页面流图出发,提出了一种测试路径生成的方法,以一个简单的Web登录系统SWLS(Simple Web Login System)为例对该方法进行了阐述,并给出了Web软件测试的一种有效模型。该方法给页面流测试技术...测试Web软件面临极大的挑战。从构造Web软件的页面流图出发,提出了一种测试路径生成的方法,以一个简单的Web登录系统SWLS(Simple Web Login System)为例对该方法进行了阐述,并给出了Web软件测试的一种有效模型。该方法给页面流测试技术提供了一个有意义的基础。展开更多
文摘图对比学习因其可有效缓解数据稀疏问题被广泛应用在推荐系统中.然而,目前大多数基于图对比学习的推荐算法均采用单一视角进行学习,这极大地限制了模型的泛化能力,且图卷积网络本身存在的过度平滑问题也影响着模型的稳定性.基于此,提出一种融合层注意力机制的多视角图对比学习推荐方法.一方面,该方法提出2种不同视角下的3种对比学习,在视图级视角下,通过对原始图添加随机噪声构建扰动增强视图,利用奇异值分解(singular value decomposition)重组构建SVD增强视图,对这2个增强视图进行视图级对比学习;在节点视角下,利用节点间的语义信息分别进行候选节点和候选结构邻居对比学习,并将3种对比学习辅助任务和推荐任务进行多任务学习优化,以提高节点嵌入的质量,从而提升模型的泛化能力.另一方面,在图卷积网络学习用户和项目的节点嵌入时,采用层注意力机制的方式聚合最终的节点嵌入,提高模型的高阶连通性,以缓解过度平滑问题.在4个公开数据集LastFM,Gowalla,Ifashion,Yelp上与10个经典模型进行对比,结果表明该方法在Recall,Precision,NDCG这3个指标上分别平均提升3.12%,3.22%,4.06%,这说明所提方法是有效的.
文摘长尾现象在序列推荐系统中长期存在,包括长尾用户和长尾项目两个方面。虽然现有许多研究缓解了序列推荐系统中的长尾问题,但大部分只是单方面地关注长尾用户或长尾项目。然而,长尾用户和长尾项目问题常常同时存在,只考虑其中一方会导致另一方性能不佳,且未关注到长尾用户、长尾项目各自的信息匮乏问题。提出一种利用GRU双分支信息协同增强的长尾推荐模型(long-tail recommendation model utilizing gated recurrent unit dualbranch information collaboration enhancement,LT-GRU),从用户与项目两个方面共同缓解长尾问题,并通过协同增强的方式丰富长尾信息。该模型由长尾用户和长尾项目双分支组成,每个分支分别负责各自的信息处理,并相互训练以充实另一方的信息。同时,引入一种偏好机制,通过演算用户与项目的影响因子,以动态调整用户偏好与项目热度,进一步缓解长尾推荐中信息不足问题。在Amazon系列的6个真实数据集上与6种经典模型进行实验对比,相较于长尾推荐模型中最优的结果,所提模型LT-GRU在HR与NDCG两个指标上分别平均提高2.49%、3.80%。这表明,在不牺牲头部用户和热门项目推荐性能的情况下,有效地缓解了长尾用户和长尾项目问题。
文摘Web测试是保证高质量Web应用的一种有效技术。然而,由于其特殊性和复杂性,很难直接将传统的测试理论与方法学运用到Web应用的测试当中来。对Web应用进行了分析与建模,并对其进行测试,提出了一种可行的Web测试模型。首先得到页面流图(PFD,Page Flow Diagram),进而产生对象关系图(ORD,Object Relation Dia-gram),然后根据提出的算法将ORD转化为形式化的有限状态机(FSM,Finite State Machine)模型。基于FSM模型,提出了一种有效的测试路径自动生成方法,这些测试路径可以转化为XML语法的测试规格说明。测试引擎将测试规格说明作为输入最终产生测试报告。全文以所开发的一个小型的Web应用SWLS(Simple Web Login System)为例进行阐述。
